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R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包、clusterExport函数、SupR包简介)

终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些： 赵鹏老师（R与并行计算）做的总结已经很到位。...R用户只需要将现有程序转化为*apply或者for的循环形式之后，通过简单的API替换来实现并行计算。...————————————————— 一、parallel包的使用方法 多数内容参考：R语言并行化基础与提高 parallel是base包，所以不用install.packages就可以直接调用。...（2）集群内存类型：FORK和PSOCK FORK适用unix/max，实现内存共享以及节省内存，大数据环境下内存问题报错少 PSOCK适用所有（一般window都是这个） parallel包中通过函数来设置...R与并行计算 3、sparklyr包：实现Spark与R的接口，会用dplyr就能玩Spark 4、Sparklyr与Docker的推荐系统实战 5、R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包

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R studioR 工具指南（七：具体学习R 包相关的函数）

()或require() (括号内指定包的名字） 这里我们可以指定参数character.only = T 从而让library 函数接受字符串作为参数，从而方便的使用apply 族函数实现批量加载R...所加载的所有包所在的路径 ：.libPaths()这个其实还挺好用的，比如说有的时候，这个路径没有设置好，导致下载的R 包无法被library，都可能和这个路径有关。...更新 update.packages() (括号内指定包的名字） 卸载 remove.packages()(括号内指定包的名字 已加载环境的包和从环境中卸除 # 查看已加载的包 (.packages...有的时候有的包的更新所依赖的包如果加载在环境中的话，会导致报错。这时候可以detach 掉他萌～（其实更暴力的就是重新打开R proj） 还是我的R 包 我为什么要用还呢？...和R 包的版本号，是个好习惯～ 详细介绍，可以参见我的github主页。

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 03 函数和R包

1.函数与参数 图片 写函数的函数 fun <- function(a,b,m = 2){ (a+b)^m #a+b的m次幂 } #{}内部的为具体的函数运算 fun(a = 1,b = 2...,-2) 图片 par(mfrow = c(2,2)) #把画板分成四块，两行两列 调整元素顺序 x <- c("A","B","C","D","E");x x[c(2,4,5,1,3)] #按照[]内的顺序进行重新排列...","tony") kids[order(scores)] #order可以按照一个向量的顺序将另一个向量进行排序 图片 R包 安装R包 # R包安装 options("repos"=c(CRAN="...R包中存在依赖包，有时候安装R包报错了因为没有安装依赖包 图片 图片 网络问题可能会影响R包的安装 图片 因为权限问题无法安装 图片 图片 # 分情况讨论 if(!...("package:stringr") #列出R包中的函数，使用前需要先安装及加载这个R包 R语言中的符号 图片

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与数据挖掘有关或有帮助的R包和函数的集合

与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...1、聚类 常用的包：fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法:kmeans,pam,pamk,clara 基于层次的方法:hclust,pvclust,agnes,diana...基于模型的方法:mclust 基于密度的方法:dbscan 基于画图的方法:plotcluster,plot.hclust 基于验证的方法:cluster.stats 2、分类 常用的包： rpart...深度搜索和集合的交集：eclat 4、序列模式 常用的包：arulesSequences SPADE算法：cSPADE 5、时间序列 常用的包：timsac 时间序列构建函数：ts 成分分解:decomp...scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack,unstack 其他：aggregate,merge,reshape 9、与数据挖掘软件Weka做接口 RWeka:通过这个接口，可以在R中使用

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神奇的R包~spiralize~将常规的矩形图画成螺旋形

.R，大家如果感兴趣可以自己重复一下这个代码，这个链接如果大不开的话，我把代码和数据下载下来了，在公众号后台直接回复20220119获取 这个图将常规的水平的柱形图改成了螺旋形的，首先形式比较新颖，另外如果数据比较多...查看这个代码，实现用到的是spiralize 这个R包对应的论文是 spiralize: an R package for visualizing data on spirals 对应的github主页是...") image.png https://jokergoo.github.io/spiralize_vignettes/spiralize.html 这个R包的作者是 Zuguang Gu，大名鼎鼎的...R包circlize,ComplexHeatmap的作者，绝对的大佬级别了。...有时间的话仔细研究研究这个R包的代码。 好了，今天的推文内容就介绍这么多

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R 数据整理（十一： 用purrr包实现更花样的匿名函数使用）

感觉purrr 包的函数非常像py 中的匿名函数相关的函数。 而功能上，其起到的作用更像是简化和丰富了apply 家族函数的调用。...将无名函数写成“~ 表达式”格式， 表达式就是无名函数定义， 用.表示只有一个自变量时的自变量名， 用.x和.y表示只有两个自变量时的自变量名， 用..1、..2、..3这样的名字表示有多个自变量时的自变量名...输入类型和输出类型两两搭配， purrr包提供了27种map类函数。...，可以省去循环的麻烦，而且基本R 也没有提供类似walk的功能。...purrr包的pmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是将多个列表等作为多个自变量， 而是将它们打包为一个列表。

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一个好玩的R包~namedropR~将引用的参考文献转换成图片，方便在ppt上展示

R包的 github 主页 https://github.com/nucleic-acid/namedropR 安装 直接运行 install.packages("namedropR") 安装完可能会提示你需要某个软件...（我忘记截图了），直接按照他的提示运行如下命令 webshot::install_phantomjs() 如果遇到关于readr这个包的报错，还需要更新一下这个R包，更新R包直接运行安装命令就可以 install.packages...，可以直接生成一个图片 image.png 最有意思的是可以生成一个二维码，如果听众对这个文章感兴趣，直接扫描这个二维码就可以访问这个论文 将参考文献转换成图片需要用到的函数是 drop_name（）...，还需要我们准备参考文献的 BibTeX 这个格式 image.png image.png 这里需要注意的是每个等号前后都需要有空格，默认导出这个文件是没有空格的，这里需要我们调整一下，如果有url...这个内容，二维码生成的链接就是这个url，如果没有url，我这个示例文件，他生成的是google scholar的链接。

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社交网络分析的 R 基础：（四）循环与并行

2) }) [1] 1 4 9 使用 parallel 包并行处理 现代 CPU 通常拥有 4 个以上的核心，为了使计算机更努力的“工作”，将任务并行化处理变得很有意义。...或者更简单的说，包含在循环控制块内的代码基本都可以进行并行处理。...在 R 语言中并行计算有 snow 和 parallel 两个包可选，两个包功能上一样，这里使用 parallel，最直接的原因是 R 语言集成了这个包，无需额外安装。...最后在并行计算完成后需要及时关闭集群： > stopCluster(cl) 由于集群是一个独立的环境，本地环境所引入的包、拥有的变量在集群内是无法访问的。...在多台计算机上并行与在本机上并行的区别仅在于集群的创建，因此本小节将只介绍集群创建的不同。

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Python过气，Hadoop凉了？零基础项目实战诠释何为经典

，并且能够充分利用 Hadoop 集群的大规模存储和高并行计算来完成复杂的大数据处理业务。...map 阶段：map() 函数中的参数会以键值对的形式进行输入，经过 map() 函数的一系列并行处理后，将产生的中间结果输出到本地磁盘。...reduce 阶段：reduce 函数的输入参数是以键和对应的值的集合形式输入的，经过 reduce 函数的处理后，产生一系列键值对形式的最终结果数据输出到 HDFS 分布式文件系统中。...（图4） 原始数据以“(k, 原始数据行data)”的形式输入到 map 阶段，经过 map 阶段的 map() 函数一系列并行处理后，将中间结果数据以“{(k1, v1), (k1, v2)}”的形式输出到本地...，然后经过 MapReduce 框架的中间结果处理阶段的处理，此中间结果处理阶段会根据键对数据进行排序和聚合处理，将键相同的数据发送到同一个 reduce 函数处理。

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Flink-看完就会flink基础API

它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。...需要在调用时指定 JobManager 的主机名和端口号，并指定 要在集群中运行的 Jar 包。...经过随机分区之后，得到的依然是一个 DataStream。 案例：将数据读入之后直接打印到控制台，将输出的并行度设置为 4，中间经历一次 shuffle。执行多次，观察结果是否相同。...1的并行子任务上 // 将偶数发送到索引为0的并行子任务上 // 这里使用了并行数据源的富函数版本 // 这样可以调用 getRuntimeContext...可以通过调用 DataStream 的 broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。

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看完就会flink基础API

它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。...需要在调用时指定 JobManager 的主机名和端口号，并指定 要在集群中运行的 Jar 包。...经过随机分区之后，得到的依然是一个 DataStream。 案例：将数据读入之后直接打印到控制台，将输出的并行度设置为 4，中间经历一次 shuffle。执行多次，观察结果是否相同。...1的并行子任务上 // 将偶数发送到索引为0的并行子任务上 // 这里使用了并行数据源的富函数版本 // 这样可以调用 getRuntimeContext...可以通过调用 DataStream 的 broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。

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如何让Hadoop结合R语言做统计和大数据分析？

代码库 CRAN为Comprehensive R Archive Network的简称。它除了收藏了R的执行档下载版、源代码和说明文件，也收录了各种用户撰写的软件包。...Sqoop： 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ，Oracle ，Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS...的数据导进到关系型数据库中。...Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 Ambari： 是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。...4）.Hadoop调用R 上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。 5.

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R语言实现并行计算

Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势，然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。...那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包：隐式并行：OpenBLAS，Intel MKL，NVIDIA cuBLAS等；显性并行：parallel（主打lapply应用）、foreach（主打for循环）...所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序；隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然，在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。...实例： xx=1:10clusterExport(cl, "xx")#读入变量数据 4. clusterEvalQ(,{code}) 将包或者代码直接载入并行环境。...9. stopCluster() 关闭集群。实例 stopCluster(cl) 以上便是parallel包的全部功能函数，其实并行真正解决的是重复性工作的情况，在P值的计算中应用比较广泛。

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Go（一）基础入门

下一行 import "fmt" 告诉 Go 编译器这个程序需要使用 fmt 包（的函数，或其他元素），fmt 包实现了格式化 IO（输入/输出）的函数。...可以将字符串输出到控制台，并在最后自动增加换行字符 \n。 使用 fmt.Print("hello, world\n") 可以得到相同的结果。...Print 和 Println 这两个函数也支持使用变量，如：fmt.Println(arr)。如果没有特别指定，它们会以默认的打印格式将变量 arr 输出到控制台。...当标识符（包括常量、变量、类型、函数名、结构字段等等）以一个大写字母开头，如：Group1，那么使用这种形式的标识符的对象就可以被外部包的代码所使用（客户端程序需要先导入这个包），这被称为导出（像面向对象语言中的...Go不支持互相导包 如果package A中已经导入package B，而本package中又导入package B 或者 package A依赖package B,同时 package B 依赖package

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