面对问题,最重要的建议是:“阅读错误信息”。有些错误信息通常不是很清楚,R 并不是真的很擅长表达它们,但是答案通常就在您的面前。一旦您敢于阅读错误信息,我们将帮助您阅读这些错误信息!
原文标题:How to create animated GIF images for data visualization using gganimate (in R)作者:GUEST BLOG 译者:赵向智 本文长度为1600字,建议阅读5分钟 本文主要介绍如何使用R语言中的gganimate创造有趣的可视化动图。 引言 数据可视化可能是数据科学领域最重要却通常最少被提及的部分。 我这么说是因为创造数据故事和可视化对你的顾客最终怎么看待你的工作有巨大的影响。数据科学不仅仅是说你的模型如何复杂或精细
我们(RStudio Team)今天很高兴的宣布一个新的项目sparklyr(https://spark.rstudio.com),它是一个包,用来实现通过R连接Apache Spark。
话不多说,上网址: https://www.r-graph-gallery.com/ r-garp-gallery收入了大量利用R语言绘制的图形,这些图形包含了很多方面,通过这个网站,我们可以方便直观观察到R语言所能做的一些图形。
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
安装命令是install.packages(“包”)(安装在CRAN里的包),或者BiocManager::install(“包”)(安装在Biocductor)即可安装对应的包。之前已经安装过dplyr包了,所以直接加载即可
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
最近jimmy老师在学徒群了扔了一个数据挖掘文献图表复现任务,作为老师的新晋小透明学徒,希望可以表现一下,在分析数据集GSE62133时,并没有其平台GPL14951相应的注释包,把这个探索过程分享一下吧,希望可以帮助到大家!
为什么要用 Python 呢? 我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点,同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库,因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。 glm, knn, randomForest, e1071 -> scikit-learn R 语言的一个缺点是每个机器学习算法都有一个相应的软件包,这大大提升了用户的学习成本。Python 中的scikit-le
我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点,同时还将其进行了优化打包。我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库,因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
方法一:手动设置,Tools→Packages→Primary CRAN repository
Hadley (羞涩脸):“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧!” ╮(╯▽╰)╭
R包的依赖处理非常奇怪,随着安装R包的数量变多,有较大概率会遇到R包依赖崩溃的情况。
刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要,那时完全是零基础,学习过程是边抄别人的代码,边理解这些代码的含义,遇到了比较多的坑,包括软件安装,环境配置,R包安装,代码换了参数就报错等。这种纯实战虽然可以快速“上手”,但是没有基础很难提升,而且很难写出自己的代码。
近期看了一些在植物上发表的单细胞的文章,大家在进行细胞分群注释之后,都会选择ICITools这个方法来对分群的结果进行验证,由于最近的人工鉴定分群的结果已经结束,为了确定分群结果的可靠性,我准备也选用文献的这个内容进行尝试,验证一下相关的结果。
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习,因为R包之间的使用是相通的,掌握了一个,后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过,从这个入手,又能学习到新东西真不错。
部分人可能会因为镜像的问题失败,解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并,但它们有一些区别:
R包是多个函数的集合,具有详细的说明和示例,学习生信R语言必学的原因是丰富的图表和biocductor的各种生信分析R包,包的使用是一通百通的,以dplyr为例,讲解一下R包
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
Dplyr是一个强大的R数据处理基础软件包,用于处理,清理和汇总非结构化数据。Dplyr函数处理速度比基本R函数快。 这是因为Dplyr函数是以计算有效的方式编写的。
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
我们已经本指南中解释了如何在实现四种服务类型:私有服务,公共服务,伙伴服务和内部服务。 下表中定义了每种导出属性类型的许可设置,以及intent-filter元素的各种组合,它们AndroidManifest.xml文件中定义。 请验证导出属性和intent-filter元素与你尝试创建的服务的兼容性。
在 .NET Core 3.0 中,我们将引入一套工具,这些工具利用 .NET 运行时中的新功能,使诊断和解决性能问题变得更加容易。
作者:Harry Zhu 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21574497 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 相关内容:
Falco(https://falco.org) 是一个开源的运行时安全工具,可以帮助你保护各种环境的安全,最初由 Sysdig 创建,并于2018年成为 CNCF 项目。Falco 的工作方式是查看文件更改、网络活动、进程表和其他数据是否存在可疑行为,然后通过可插拔后端发送警报,通过内核模块或扩展的 BPF 探测器在主机的系统调用级别检查事件。Falco 包含一组丰富的规则,你可以编辑这些规则以标记特定的异常行为,并为正常的计算机操作创建允许列表。
培训时,同一段代码,大家都运行的好好的,而你却出现问题了,一般都是考虑包里的函数冲突了。这时需要一个个去排查到底是哪个函数发生了冲突,有没有更好的办法呢?
网络安全在外围和网络之间的多层保护中发挥作用,所有安全层都需要遵循特定的策略,只有经过授权的用户才能访问网络资源,并阻止未经授权的用户执行漏洞利用和进行恶意活动。
R包安装命令是install.packages(“包”)#安装的包存在于CRAN网站
一般来讲,我们想要使用TCGA数据,大概有三种方法,一是直接从GDC官网或官方下载工具gdc-client下载文件后自行处理,二是使用数据库如UCSC Xena或Firehouse,三是使用TCGAbiolinks R包自动下载并处理。
接触过Python的朋友肯定对模块很熟悉,R的代码组织方式以包为主。但基于文件的模块形式也是可以实现的,modules[1] 包提供了这种支持。
工作中有些流程会用到PDF电子扫描件,当身边没有扫描设备时,通常会用手机拍照然后合成PDF。 有一个问题是:合成的PDF文件很大,甚至远大于照片本身大小。比如照片是4M的,合成的PDF文件就基本要30M的样子。
*Error: package or namespace load failed for ‘GenomeInfoDb’ in loadNamespace(j <- i[1L], c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[j]):
学生信为啥要学R语言:R语言拥有丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包,它提供了许多功能强大且易于使用的函数,包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
dplyr 是 tidyverse 包的一部分,提供了许多操作数据框的工具,常用的有:
所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)
上述是 MDN 中对于 overscroll-behavior 属性的描述,上述这段话恰恰描述了为什么会发生"滚动穿透"现象。
还有一种像Linux一样直接修改R中的相当于Linux中的.bashrc/环境文件一样的R的环境文件.Rprofile即可
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合,使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中,我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
使用到哪个包就去安装和加载,知道要用的函数以及简单使用规律,查看帮助文档入门,统计学学到一定的程度,不要默认值,去指定值,这个过程可以调试。
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