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
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。
在R升级到4.0+后,clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误,这个现象以及解决方法在以前的推文:R tips:debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过。现在再提到一次,主要是对这个现象进一步的进行深入探讨,并给出一个更加优雅的解决办法。
另存为csv格式,存储到Rstudio的工作目录下。这边我命名为 example_1.csv
写在前面: 在如何通过Google来使用ggplot2可视化这篇文章中,我们曾经介绍过R语言在生物信息学中的重要性。 这篇文章也激发了很多小伙伴学习的热情。学习R语言必然会安装各种各样的包,很多人在这一步就遇到了困难, 刚开始学习R语言的时候我们经常会遇到各种包安装错误,比如 package ‘airway’ is not available(for R version 3.1.0)等等, 这篇文章我们就来系统性地整理一些新手可能遇到的问题以及解决方案。 当然,你不一定现在就会遇到,但是如果你遇到了,请记住
因为一些网络素材引用不规范,我们的这个笔记被网络吞掉了一次。很多朋友在公众号后台催更,还好鲍志炜抽空抢救回来了,不负大家的等待。
写在前面: 谨以此文献给那些“奋斗”在转发送别人资源,为了博人眼球,而践踏别人的辛勤的劳动成果的公众号们。 当然了,R包本来就是免费的,你只是不会下载而已,所以重新发下这篇优秀的文章,教大家如何解决R包安装问题。如果你使用了别人的R包,一定要在写文章的时候引用,尊重别人的劳动。 刚开始学习R语言的时候我们经常会遇到各种包安装错误,比如 package ‘airway’ is not available(for R version 3.1.0)等等, 这篇文章我们就来系统性地整理一些新手可能遇到的问题以及解决
上一期我们讲解了如何使用谢益辉写的xaringan包[1]制作幻灯片,推文在这:R沟通|用xaringan包制作幻灯片。但是最后留了一个小尾巴,如果你不喜欢最原始版本的主题的话。你可以把内部的css进行设置,这时你得需要一些javascript的知识。
写在前面 R语言不仅在生物信息数据处理中发挥着重要作用,也是其它主流数据处理人士的首选工具。现在非常多自学生物信息学的小伙伴必须学的就是R,所以写一个R的系统性入门指导是非常有必要的。我作为老一辈的生信工程师,所以喜欢perl一点,排斥python。我也稍微看过一些python的语法,个人认为R和python几乎是一模一样的。R的特点就是内置了大量的函数,基本上你认识的英文单词都可以是一个函数,即使不是,你也可以自定义为函数。搞清楚了函数和变量,就可以看懂大部分的R代码了。 那么多编程语言,有何异同? 下面
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。
这一节其实也没有必要细看。只需要记住一句话就可以了R语言功能很强大,基本可以满足我们日常科研任务中的数据分析和数据可视化的需求
自己在课程开始之前就已经完成了R和Rstudio的安装,就直接从R语言基本操作部分开始看了。
R是包含了数据可视化功能的用于统计分析的编程语言。该语言通过Comprehensive R Archive Network(CRAN)拥有高度的可扩展性,该网络托管了10,000多个R包,用于生成出版数据,专用计算工具等。
在用RStudio的ggplot2包进行画图时常常记不住对应的美化代码,检索又要花费大量的时间。今天给大家推荐一款非常容易上手,且能够解决大家记不住代码痛点的RStudio扩展R包ggThemeAssist。
https://stackoverflow.com/questions/7549694/add-regression-line-equation-and-r2-on-graph
现在回过头来看,很多教程已然过时,当然并不是说的知识点过时,其实linux基本上几十年都没有怎么变动过基础知识的,哪怕你现在搜索到十几年前的linux教学视频,也不会觉得尴尬。主要是其中一些资源链接,一些小技巧都过时了,比如R语言安装包,需求切换适合的镜像,或者某些配套书籍课程的URL肯定也会成为死链啦,所以非常有必要系统性整理一下,最新生信分析人员如何系统入门R
最近看到人民日报新媒体公布的疫情相关的图特别漂亮,想着利用疫情的数据学着画一画,R语言爬虫弱爆的我,只能想着站在“巨人的肩膀”学习,正巧Y叔更新公众号信息,Y叔竟然写了一个nCov2019的R语言包,简直太厉害了!nCov2019包的安装需要依靠remotes包,同时也要注意RStudio的版本是否适合,否则可能安装失败。
R适用于统计分析,绘图的一款编程软件,R属于开源,自由,免费的软件。随着生物信息学的发展,R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图,都使用R语言来完成的。最近有一位小伙伴要发SCI论文,给我发了3w多条数据,问我可不可以画和下图基本相似的图。大家都知道论文的发表除了实验和数据以外,图片也非常重要。一般图画的越好,那么论文发表的问题也不大。我仔细想了一下自身的实力,觉得可以试一下。那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。
本文介绍两个Rstudio的插件esquisse和ggThemeAssist,可以在不是非常懂ggplot2语法的条件下利用鼠标和图形界面画出ggplot2风格的图片。
大数据文摘作品 作者:Kailash Ahirwar 编译:糖竹子,一针,Aileen 对于初学者,机器学习和深度学习课程会很困难,此外各类深度学习库也十分难理解。我在Github上创建了一个本地库(https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai),里面包含了从不同渠道收集的速查表,可以直接下载。尽管拿去用吧,同时欢迎补充完善! 1. Keras Karas是Theano和TensorFlow平台上一款强大易用的深度学习库。它为发展和训练深度学习模型提供
比如这个Arial字体下就找不到罗马数字的内容,需要到 Times New Roman字体下才能找到罗马数字
启动RStudio后,菜单栏点击Tools>Install Packages…中输入ggplot2,安装;
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
可以看到如往常一样,中文字符也是以方块的形式展示,但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了,如下图所示。
使用layer_points()绘制,其中内部参数都用默认值。注意这里ggvis(~wt, ~mpg)比ggplot多了一个波浪线。
我不生产知识,我只是知识的搬运工,以下内容是源于 B站 – 徐州更 的安装教程:可能是最好的R语言安装指南哔哩哔哩bilibili
链接:https://pan.baidu.com/s/1niWjcaJOuimO4NQHzHmvIA 提取码:q6am
mean(), list(), sample(),这些function 都来自于某package中。这些函数以及它们的package 都作为基础的包默认安装在了R中。(安装R 就会默认安装它们)
最近学习可视化时发现了一个好用的包,可以直接使用“拖拽”的方式生成绘图,不需要写任何代码!这个包是esquisse,具体介绍可以见对应的github[1]。这是建立在ggplot2包[2]基础上设计的。你可以通过生成ggplot2图表以交互方式探索esquisse环境中的数据。入门门槛极低,有点类似tableau的感觉。
在 YAML 文件中用 number_sections: TRUE 参数设置自动编号:
使用root权限(系统管理员)安装最新版的R,我们的ubuntu是20,所以选择focal这个代号,然后是cran40,全部的代码如下:
在上一期中,大猫向大家强调了R学习路径中非常重要的一环:数据处理,也就是data.table包的作用。在本期,大猫将向大家介绍数据分析的另外一面:数据可视化的学习路径。
今天小编就来汇总一下R中表格(Table) 绘制方法,让你的数据展示不再单一。这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。虽然表格制作可能Excel更擅长,但考虑到连贯性等问题,这里这里还是觉得有必要介绍一下,具体内容如下:
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。简单来说,R是一门统计计算语言,是一套开源的数据分析解决方案。
恰好看到了无法在线下载安装GitHub包?其实答案就隐藏在报错里面,正好之前也遇到了相似的报错,然后就整理一下笔记分享给大家叭!
本文特约作者为 DataCamp 的联合创始人 Martijn Theuwissen 。更多 R 语言资源请访问这里(http://t.cn/R9Uo2po) ,各种 R 语言源代码也在其中。 这里(http://t.cn/RZ0nGo0)还有一份数据科学备忘清单,能让你从零开始学习数据科学,包括 R 语言。 如果你没有编程经验,或者是对点击式的统计软件更熟悉(而非真正的编程语言), R 语言学起来还是有点难度的。本文的学习方法更适合 R 语言小白,不过老司机们也可以从中获得 R 语言的最新动态。 本文的
即便小仙同学决定学习R语言来提升自己作图的“逼格”的时候,心中还有有些疑虑的(嘿嘿,我这么懒,可不愿意做无用功了?)。仔细想了想,貌似又找到了两个学习的理由。 一是R可以帮助我们避免重复劳动,实现“
最近将使用的R版本升级到4.0+之后,遇到了一个以前从未遇到的报错,报错信息如下所示:
不可否认的是里面的优秀资源确实不少,比如;https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图:
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
R语言可以进行数据分析,也可以进行地图绘制,而且非常简洁,快速。 虽然Arcgis基于桌面可视化操作,能够进行空间分析,但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心,就要从头再来,可重复性较低。
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
这一步骤先检查上一步书写语法是否有误以及是否有遗漏等其他错,之后将注释信息和函数转换为Rmd文档。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
当年学习Perl语言时,看小骆驼,上面有个CPAN的东西,说是上面有很多包,但我的技术仅仅入门,包是一次也没有用上。但是R语言不一样,没有R包寸步难行,虽然用R的base包可以把程序写得像bash一样冗长无味,但我还是习惯用tidyverse系列,习惯了,毕竟R包是另一种语言,tidyverse结构的一致性,让我张口就来,不用查说明文档了……
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ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念,图形由以下几个模块组成:
原文链接是 https://benjaminlmoore.wordpress.com/2014/04/06/author-inflation-in-academic-literature/
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