这是因为相对地址在我目前的环境下win10+R下读不出来,因此此处换成绝对地址。在java环境中这种写法是正确的的,但是在R语言的环境中,这是有错误的 有两个地方
R 语言已经广泛的应用与生物信息分析中,包括 RNAseq,单细胞,生物统计,绘图等都要用到 R 语言。R 语言是生物信息分析平台重要的组成部分。本章节中我们将在服务器中配置完整的 R 语言分析环境。
不得不说,用久了Rstudio 自己果然变笨了。之前竟然用了几天命令行下进入R 反复执行一段脚本,就在那里等着。
thisPath <- function() { cmdArgs <- commandArgs(trailingOnly = FALSE) if (length(grep("^-f$", cmdArgs)) > 0) { # R console option normalizePath(dirname(cmdArgs[grep("^-f", cmdArgs) + 1]))[1] } else if (length(grep("^--file=", cmdArgs)) > 0) {
bookdown是一款及其方便的编写技术文档或教材的工具,语法简洁,数据处理灵活。支持Rmarkdown或普通markdown通过pandoc软件转换为HTML或PDF。 Here lists the usage of bookdown for writing documents. Get required information Install required software Rstudio或Pandoc二选一, bookdown必须安装。 Install Rstudio (version>1.0.0
前几天魔方学院(其实就是我的公众号交流群啦~_~)的一位群友突然在群里提了一个问题! 看了之前推送的REmap相关内容,结果导出的图表是html格式的动态图,不知道如何将此种格式的图表放在ppt中使用。 这确实很尴尬他呀,你不能直接拿着Rstudio跟客户演示呀(而且还不保证每一台PC上都安装有R语言软件),如果是ppt展示,突然退出来,然后用浏览器打开html文件也是够突兀的。 当然这个情况在r语言中其实很普遍,很多依赖底层js语言编写的二次开发包(比如R语言中的recharts、RERmap、Rchar
无需额外花费过多的学习成本,sparklyr(https://spark.rstudio.com)可以让R用户很方便的利用Apache Spark的分布式计算能力。之前Fayson介绍了什么是sparklyr,大家知道R用户可以编写几乎相同的代码运行在Spark之上实现本地或者分布式计算。
bookdown是著名R包作者谢益辉开发的,支持采用Rmarkdown (R代码可以运行)或普通markdown编写文档,然后编译成HTML, WORD, PDF, Epub等格式。样式清新,使用简单,值得拥有。(点击阅读原文,跳转博客,所有外链可点) 在Bookdown的官网,有很多免费的用bookdown写的R书籍,如Hadley Wickham等撰写的《R for Data Science》,Roger D. Peng撰写的《R Programming for Data Science》, 陈总的《液
中国的公司感觉风水不好,就换一下大门。而国外的公司觉得风水不好,就改名称。算是各有特色吧。
最近在看一个源代码:milo_analysis_2020/make_bm_data_clusters.R at 6a689681a577bf4585da94ac7389739a19ee2f39 · MarioniLab/milo_analysis_2020[1]
而在个人电脑,通常是Mac或者Windows,都是直接使用界面版本的rstudio更方便的交互式使用R语言。交互式的好处是所见即所得,每个代码随时响应随时看到效果,尤其适合各种各样的统计可视化需求。
有些时候会存在需要安装特定版本 R 软件的需求,比如为了满足特定软件包的安装使用要求或减少不同平台迁移成本。但是,不同于 Windows 平台拥有便捷的 R 版本切换功能,MacOS 和 Linux 平台都存在着不同程度的安装和切换困难。因此,本文以 Ubuntu 为例分享一下 R 在 Linux 等操作系统上的特定版本安装和 rstudio-server 中 R 版本的切换。
我们通过求助chatGPT,通过BioinfoArk提供的中国区chatGPT查询,发现它给出来的options命令里面的max.print设置 并不是我们需要的
二者都可以响应TCP/IP请求,给R安上Server的翅膀,实现Browser to Server的需求。
qiime2 有自带的差异分析工具的(composition ancom),可是,大家已经习惯了一直用的 lefse,于是,把 qiime2 的结果导出进行 lefse 分析,在某种程度上就是一个“刚需”啦!在希望 qiime2 官方或者 lefse 官方做一个 q2-lefse 之前,我们的解决方案有哪几个呢?这里分享下我找到的几个,欢迎补充。
可重复的生信分析一直是未来的趋势。如果实现可重复的生信分析,关键在于分析软件版本的控制,一致的环境设置还有良好的分析流程的记录。最近发现一篇关于这方面很好的教程。改教程主要分三个方面:Docker的介绍,Conda的介绍还有Workflowr的教程。通过使用这几个不同的工具实现上面提到的要素,进而进行可重复的生信分析。今天先讲第一部分 Docker的介绍。
一直以来我们学习、测试python都会提到 Pycharm,不仅好用,还支持使用 R 语言。
使用 rstudioapi::getSourceEditorContext()$path 语句获得脚本当前位置
大家在看高分文章时,总会惊叹于,为什么人家能做出那么好看而且高大上的系统发育树,而且好看的图也能直接提升文章的档次,冲击高分文章。人家的树不管是从配色还是各种注释信息都让人无可挑剔,而你每次花了半个月时间做的进化树不是被老板嫌弃配色丑,就是太单调,没有各种辅助的注释信息。然后你默默捧起别人的文章学习时发现他们绝大部分都是用iTOL这个在线工具来进行的系统发育树的美化的。
原文地址:https://dzone.com/articles/hadoopr-integration-i
继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后,Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业,Spark自带了R语言的支持,在此就不做介绍,本文章主要讲述如何使用Rstudio提供的sparklyr包,向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。
打开环境变量对话框,控制面板>系统>高级系统设置>环境变量,选择“Path”这个环境变量,点击编辑,可以添加环境变量的值,添加Rscript.exe 所在的路径。
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统,自去年发布以来,一直都备受瞩目。 他的更新频次相当之高,功能更新迭代非常迅速。 大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们,都明白其中缘由,大数据与云计算的趋势席卷全球,海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛,大部分数据处理业务人员,可能要严重依赖Excel以及其他无需编程的可视化自助操作软件。 以上需求也称为自助式BI工具,也就是无需IT人员主导的、业务人员可自行操作的商务智能工具。 而目前这个领域,Tableau的成功商业化使其已经赢得先机,
Comprehensive R Archive Network CRAN是R包的最大集合。除了成功构建和安装之外,上传软件包的要求很少,因此文档和支持文件通常都很少,并且弄清楚如何使用这些软件包本身就是一个挑战。CRAN是R将搜索以查找要安装的软件包的默认存储库:
Shiny是R编程语言的库,允许您在本机R中创建交互式Web应用程序,而无需使用HTML,CSS或JavaScript等Web技术。将Shiny应用程序部署到Web上的方法有很多种; 本教程使用Shiny Server在Linode上托管示例Shiny应用程序。
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
最近要处理一个100K*1M 左右大小的矩阵,这个矩阵的行为病人记录,列则是每个突变位点的突变信息,记录为0,1,2。
启动RStudio,创建一个新的RScript,然后通过选择将工作目录设置为包含下载数据的文件夹Session>Set Working Directory>To Source File Location。
平常在各种R语言群里,总会遇到关于安装R包的问题,例如:搭载在github上的R包,由于网速(外网)原因而无法下载该怎么办?
docker我们讲解很多次了,具体大家可以浏览我在在生信技能树上面写过部分docker教程, 目录如下:
A comparison of single-cell trajectory inference methods[1](Saelens et al., 2019)的作者做了一个R包--dyno为终端用户提供完整的TI分析流程,dyno特点如下:
因日常需要,需要定期关注国家局某些网站的政策动向,不想有事没事就跑网站去看,索性就用R语言脚本写了一段代码获取是否有新的政策文件。
shiny是R中专门用于开发轻量级web应用的框架,在本地写一个shiny应用并调用非常方便,但如果你希望你的shiny应用能够以远程的方式提供给更多人来使用,就需要将写好的shiny应用部署到服务器上,主要有两种方式,第一种是将shiny应用发布在shinyapps上,第二种是将你的shiny应用部署到自己租用的服务器上,前者比较方便但遇到一些R包环境或中文显示等问题时几乎是无解的,而后者虽然麻烦,但更为自由,且从0开始自己动手的过程又何尝不是一种极大的乐趣呢,本文就将针对在ubuntu 16.04服务器上部署shiny server的流程进行详细的说明;
RStudio Server 使你能够在 Linux 服务器上运行你所熟悉和喜爱的 RStudio IDE,并通过 Web 浏览器进行访问,从而将 RStudio IDE 的强大功能和工作效率带到基于服务器的集中式环境中。
1. 默认的参数commandArgs超简单 1.1 脚本示例 head.R 1args = commandArgs(TRUE) 2 3if(length(args) != 2){ 4 cat("运行命令方式:Rscript head.R dat.csv 5\n\thead.R 为脚本\n\tdat.csv 为数据\n\t5 为行数\n") 5 quit("no") 6}else{ 7 dd = read.csv(args[1]) 8 n = as.numeric(a
安装 R 现在最新版的 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布),该发行版的名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??),事实上只要用 3.0
有时候各位使用R的用户不知道会不会有这样的感觉,visual studio和Rstudio由于负载过重,在打开或者加载R script时会出现加载过慢的情况,但对于很多数据工作者来说,variable inspector和data view这类的数据可视化功能必不可少,而visual studio和Rstudio在这方面做得可以说是非常完善。在这时候笔者就想到了visual studio code,毕竟作为宇宙最强IDE的减配和开源版本(这里形容可能不太准确),各种语言相应的开发插件众多。更加让笔者惊喜的是,目前vscode-R一直处于开发阶段,并且在最近的1.2.0版本结合了vscode关于web view的API,添加了R session watcher——一个集成的数据可视化构架,并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。我们来看看集成的viewer会有什么样的效果:
你可以把它理解成类似[[82-R分享04-用模板美化你的Rmd输出]] 中的类似的模板,只不过这个模板是输出成类似ppt 效果的html。
在Linux或者Unix系统中,你可以使用nohup命令和&符号来在后台运行R脚本。这样即使你关闭了终端,你的R脚本也会继续运行。以下是一个例子,假设你的R脚本名为myscript.R:
最近需要在服务器上用Rstuido,奈何课题组的服务器尚未开通Rstudio server,经过曾老师和永和的指点,最终实现在Windows和MacOS双系统下打开基于服务器的Rstudio。
确实有的时候,我们需要结合python,R 或者一般shell 语法的特性,结合使用,甚至制作精巧的pipeline。
RStudio Server是网页版的RStudio,部署在服务器上后,能够在从Web浏览器访问的Linux服务器上运行RStudio,可随时随地完成R语言的工作,并且能很方便的完成R项目的部署调试。使将RStudio IDE的强大功能和工作效率带到基于服务器的集中式环境中。
通过加载optparse包进行参数设置,这种方法类似与python中argparse方法设置参数,如果不是简单的一两个参数推荐这种方法调用参数。
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。
R语言是一个属于GNU操作系统的开源软件,在数据统计与分析、可视化等方面具有优秀的表现;而RStudio则是R语言的集成开发环境(IDE),可以帮助我们更好地编辑、调试R语言的代码。这二者的关系有点类似于Python与Spyder的关系——我们可以只下载R语言,用其自带的原生编辑窗口来完成代码的撰写与运行等工作;而如果想提高代码的撰写、调试效率,就可以通过RStudio来完成。
群体遗传学领域,看起来华人(中国人)至少是占据前线的,至少很多软件的一作就是中国人的名字,至少活主要是我们干的。当然,也有很多华人(国人)大牛开发了史诗级别的软件,向勤劳的华夏人致敬!SAIGE 这个软件也是如此。最新更新了1.0版,一起来学习下新的软件文档。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。本文档主要讲述如何在Redhat中使用源码方式编译安装及配置R的环境。
在R for data science这本书中,作者提出数据分析的一个流程,在数据转换、可视化以及建模之后,来到数据分析的新阶段:与别人分享我们的数据。之前我们分享了许多单细胞数据分析的教程cellranger拆库定量、seurat质控分析,monocle轨迹推断,R语言给单细胞数据分析带来更多可能。那么,在数据分析进入下游之后,如何给自己的研究增加更多可交付的内容呢?Shiny会是一个不错的选择。
小仙最近受到了一个打击,之前小仙以为自己写的教程已经比较适合入门了,初学的选手就跟着就能画出图。但是小仙却忽略了一点,粉丝们可能来自不同的行业,拥有不同的专业背景。有些同学可能在特定的情况下接触到了R语言,在下定决心要自己试试的时候,却不知如何入手。
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