提示:R-project网站 https://www.r-project.org/
分为四个面板:(1)脚本编辑器;(2)控制台(代码运行和结果显示);(3)environment(对象/变量列表);(4)文件/图片/帮助/包的集成展示
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术,他拥有几十年的的历史和超过7000个包,这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导,但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是,数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术,短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿,R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而,一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询,而不管数据的来源和最终目标。
图 1 R软件下载页面 下载之后是.exe执行文件,不是zip压缩格式文件,可以直接点击安装。
这个是R语言的控制台,Console的名词意思就是操作台、控制台,我们在Source里面写好的命令,点击运行后,都会在这个窗口中运行命令,并且显示结果。
在前面我们介绍了R和RStudio的安装教程,也简单介绍R的GUI的使用,包括包的安装,加载等进行简单的介绍,然而并不详细,对于初学者来说,可能很难理解,原因在于我们实际分析数据或者开发的时候,一般不用GUI,而是RStudio。对RStudio怎么使用却没有介绍,今天RStudio的使用教程。
Cloudera Impala支持Hadoop数据集上的低延迟交互式查询,这些数据集可以存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)或Hadoop的分布式NoSQL数据库HBase中。Impala的想法是使用Hadoop作为存储引擎,但远离MapReduce算法。相反,Impala使用分布式查询,这是一种从大规模并行处理数据库继承而来的概念。因此,Impala支持类SQL语言的查询(与Apache Hive相同),但可以比Hive更快地执行查询,将它们转换为MapReduce。您可以在之前的文章中找到有关Impala的更多详细信息。
在MySQL中经常出现未按照理想情况使用索引的情况,今天记录一种Order by语句的使用导致未按预期使用索引的情况。
NUKE 13是一款功能强大的电影特效合成软件。Nuke拥有超过200个创意节点,提供您处理数字合成各种挑战所需的一切。这包括行业标准的键控器,旋光仪,矢量绘图工具,颜色校正等等。为你的视频编辑提供帮助!
相信大家都用过本地版的 Rstudio,也时常被电脑卡死所困扰,也有用自己笔记本处理单细胞数据内存不够的 error,怎么解决?
这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。该介绍旨在帮助需要 Docker 进行项目的人们。我们首先解释 Docker 是什么以及为什么有用。然后,我们将详细介绍如何将其用于可复制的分析项目。
每次R语言启动读入.Renviron和.Rprofile两个文件,前者主要是环境变量,程序位置和API密钥等;后者是启动进需要运行的几行R代码。启动时先找.Renviron,然后是.Rprofile,它们出现在3个目录中,安装目录(R_HOME,R.home()),家目录(HOME, Sys.getenv("HOME"))和当前工作目录(getwd()),顺序是从后往前的优先级,也就是有第三个就忽略第二个的。应该尽量在项目中使用特别的文件,防止对默认文件进行修改,更保险。
昨晚在看公众号的时候,发生信技能树写了这么一篇文章:你还在复制粘贴一个Rproject文件吗。在 windows 中使用 ContextMenuManager 帮助你右键新建一个 Rproject 文件。例如下图所示:
有一些基础R包是不能清除的。想重新安装,把我们给学员准备工作的代码从第一行开始运行即可。
自从上一次服务器重装系统之后,总感觉缺少了一些东西,安装R包很多依赖库报错,也可以解决,但总是存在,烦。
选自RStudio 作者:Tareef Kawaf 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 日前,RStudio 博客发文称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口,R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包和工具、学习资源等。以下,机器之心对本文进行了编译介绍。 链接:https://tensorflow.rstudio.com/ 在过去一年中,RStudio 的开发者们一直在努力为 R 语言构建 TensorFlow 的接口。几天前,开发小组终于宣布大部
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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
学习生信时,最常用的可视化软件就是R,可大家在使用的时候又好像用的是Rstudio,究竟什么是R和Rstudio?
介绍:R和Java、Python一样,是一种计算机语言;Rstudio是为R提供的一个人性化界面。
以下对 DBLE 3.21.06.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
某天,我发现了Shiny这个东西,当时兴冲冲的尝试官网上各种各样的例子,最后发现这个东西似乎只能充当一个“玩具”。如果要在本地运行,它需要一个完整的R环境,这对相当一部分用户来说是极度不友好的。另外,Rstudio主张将Shiny部署在https://www.shinyapps.io/,但是看到这个价格以及资源限制以后进一步被劝退了。
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。
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.41.0
2.服务器可以配置自己的Rstudio,供大家远程登陆,用浏览器打开后面加上:8787就可以登录,但是阿里云并没有自带,用自己电脑完全可以。
citation("ggplo2")取包引用信息,RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
R语言是一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘、机器学习等。今日RStudio发布博文称,已为TensorFlow创建了R接口,使R用户能方便的使用TensorFlow。 在过去的一年中,我们一直在努力为Google的开源机器学习框架TensorFlow创建R接口。我们之所以如此关注它,最重要的是TensorFlow为深度学习应用提供了最先进的基础设施。 在谷歌开源后的这两年里,TensorFlow迅速成为机器学习从业者和研究人员的首选框架。周六,我们的JJ Allaire在rst
R语言为其他的语言提供了很多接口,其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。此工具包中有四个核心的包:RcppArmadillo使得线性代数的引入语法更加接近matlab;RcppEigen 高优化的线性代数计算;RInside实现在C++中调用R代码;RcppParallel基于Rcpp实现计算的并行运算。我们首先看下包的安装:
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:
我仔细看了一下,原来Rstudio新建的脚本,默认的是R脚本,如果想要运行Python,需要新建Python脚本。
Inputs 是与用户交互的组件,用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出,一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符,需要展示的标签名作为参数,其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。当在 UI 插入一个输出组件后,会自动分配一块空间用于展示,但展示的生成和逻辑都在服务端完成。
从RStudio官网下载MacOS版本RStudio安装包。对于MacOS,安装选择默认路径即可。
今天为大家分享一篇2019年12月发表在Lung Cancer(中科院分区二区, IF=4.6)上的基于SEER数据库的nomogram文章。文中利用自己医院的数据进行外部验证,套路简单易模仿,逻辑清晰,当然也有自己的一些特点,最后根据预测结果建立了一个在线的nomogram分析(动态nomogram),便于临床应用,接下来小编详细讲解一下。
R 语言在统计作图方面有独特优势,目前已成为许多数据科学团队最常用的语言之一。本章简要介绍 R 语言的基础知识,让读者能够开启 R 语言的学习,首先要做的是准备工作环境。
R语言是比较常用的统计分析和绘图语言,拥有强大的统计库、绘图库和生信分析的Bioconductor库,是学习生物信息分析的必备语言之一。 Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一,支持纯R
如果你的用户名不幸是中文的,那就必须改为英文,否则无法安装Rstudio,中文处理方法,参考
R 语言官网:https://cran.r-project.org/,进入 R 语言官网,Downloade R for Windows。
Note! 提醒大家一下,如果大家需要经常使用Bioconductor上的包进行生信分析的话,即使你是M1的用户,也推荐你选择intel版本的R
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。
R是一种编程语言,也是统计计算和绘图的环境,它汇集了许多处理数据的函数,能够提供强大的功能
R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
Rstudio Server 是Rstudio开发的基于R语言的网页版(只能在Linux),你在手机上都可以运行R,还是挺方便的。就是配置起来有点麻烦。 官方下载链接:https://www.rstudio.com/products/rstudio/download-server/
今天开始学习R语言基础,我曾经用过R跑过基因的单倍型分析,代码都是固定的,(依托文献如下),但是我只是单纯的能跑通这些代码,但是对于很多代码的含义并不熟悉,对于某些代码是否有更简洁的表述方式,这个还需要积累。目前能做的就是从基础入手,逐渐丰富自己的基础知识。
运行最后library代码,报错提示缺啥就安装啥,安装方法有 BiocManager::install('xx') 或 install.packages('xx'),逐一尝试,没有明显的 ERROR 关键词就不要管。
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