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。
具体细节可参考:https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
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
科学研究中,可重复性相当重要,即结果能够被复现。 knitr之前,学者们通常通过简单的图片和文字组合交流信息,这种方式效率极低,一方面不利于相互的理解交流,另一方便不利于修改。
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
原文:Some R Packages to Keep In Mind(原文见文末链接)
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
I am using CMD Markdown both at work and for study.You can use it to take notes, store the output of your model, write down fantastics ideas anyttime.
R的bookdown扩展包是继knitr和rmarkdown扩展包之后, markdown格式的另一种扩展, 使得Rmd格式可以支持公式、定理、图表自动编号和引用、链接, 文献引用和链接等适用于编写书籍的功能。
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。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
R数据处理能力非常强大,而且输出也非常灵活。当然在R里面的输出都是print字符形式,我们在R里面看到结果很一目了然,但是往往需要把这些结果放在三线表里面。 在临床研究中,我们经常要用到三线表来展示数据与统计值。R可以输出统计参数及检验参数,一个个往上粘贴很困难。
今年接了 5 本与贝叶斯近似计算包INLA相关的翻译书,将由高等教育出版社出版。在准备翻译的时候,我静下来思考了一下二个问题。一是互联网时代在兼顾图书质量的同时怎么充分考虑读者阅读体验?二是什么是当下最为成熟的图书写作工具?特别是与数据科学密切相关的统计类图书的写作与出版。书稿模板的选择成为首先要考虑的事。
在Rmarkdown中提供了直接生成Word文档格式的选项,只要在新建rmarkdown时选择Word选项就行了。
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
今天小编在做线性回归的时候,突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢?这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ,现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。
关于RMarkdown使用时,小编日常会使用的一些有用技巧,当然我也是通过学习谢大大的Rmarkdown-cookbook[1]以及日常使用需求上网搜的解决方案,在此分享给大家。如果大家还有其他什么需求,可以在留言板留言。或者有其他实用技巧也欢迎分享!
Rmarkdowm作为可复用报告的优秀工具,除了提供文档编辑、图表输出外,还有许多主题格式供使用者选择。除了默认的主题外,还可以通过加载rticles、prettydoc、rmdformats、tufte等包获取更多主题格式。下面我们看看几类扩展包里的主题样式。
简介 从公众号创建到如今快一年半了,坚持写了两年的推文(180多篇原创),从 0 粉丝到如今将近两万多粉丝,感谢各位读者分享和支持💪。 小编只是一个在读统计硕士,其实肚子里装多少水,我自己很清楚,以后大家叫我闪闪就好了🥲 别叫我老师了。但是既然走上这路了,就得坚持下去。坚持写作(输出),也逼自己花时间输入更加前沿,有用的知识。并结合自己的思考将其输出(简称:搬运工)。 再此,记录和分享一些自己写博文的软件和网站。 mdnice mdnice[1] :非常适合线上使用,当然最近也出了应用程序版本。以mark
目前对于两者的介绍网上一大堆,而且本身语法简单,上手很快,这里不会过多介绍。**本文的核心在于让读者了解这些工具以及根据需要去学习和利用它们。**这里主要为初学者提供比较有参考价值的资料:
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。
Typora自带的主题太难看了,不适合中文的书写,今天推荐一款主题,专门为中文书写而设计,界面非常好看,值得推荐,看一下效果:
写论文很多小伙伴会使用 latex 作为排版工具,但是实验数据结果却存储在 excel 中。怎么高效的将 excel 中大篇幅的数据一键导入到 latex 中呢?这个问题肯定困扰很多科研人员,今天小编给你推荐一个常用的表格转换网站。
师弟师妹的文章需要修改,所以趁这个机会,把一些科研写作中容易出现的坑整理出来。庄小编打算开个新的系列,整理自己在科研写作方面的笔记。
上一期已经对使用 latex 模板构建 cv 做了较为详细的说明:R沟通|使用latex模板构建个人履历。但是存在一个问题:Latex 最后输出的是 pdf 版本,如果你想把他部署到自己的个人网站上,可能就比较费劲了(害,是我不会)。所以请教了李康国学弟之后,我又尝试了下使用 Rmarkdown 构建 cv 并将其部署到 gitee中,这样所有人都可以通过网址访问我的 cv 了。
生信技能树新晋学徒一枚,按照规矩要先经过魔鬼班的推文教程考核,大家近期会看到她在我的指导下分享的学习心得笔记。
这是第 2 章的内容,概要性地讲解基于bookdown拓展包进行图书排版的整体思路与实现方式.
百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1YVf9lvI5jiK_7pPcdAQtvA
接上文,朋友告诉我,并不是只求一个 p 值,而是要计算许多 p 值,即批量进行 fisher 检验。
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多,除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1,还介绍了绘制普通表格的gt,以及扩展包gtExtra。
数字游民第三波有你吗 https://mp.weixin.qq.com/s/q864LQvsOOmd9nUyxk939w
近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
Rmarkdown作为一种将R等编程语言和Markdown的简洁语法结合在一起的增强版Markdown语法,其在报告输出、数据分析、沟通交流中的易用性和便利性已得到了足够的体现。
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
Cox 模型是我们做生存分析最常用的模型,在实际的分析工作中,我们常常想逐一查看多个变量对生存时间的影响。注意,这与多变量分析不同,后者是通常将多个变量纳入模型查看它们的影响。
相信大家学习生信的时候,都会或多或少使用 R 语言来处理生信问题。而几乎提到 R,就会用到 Rstudio 作为开发工具。
最近在看一些关于贝叶斯深度学习在可靠性方向应用的文章,看到下面这篇文章,发表在可靠性方向顶刊的 ITR 中。
前言 研一讨论班的时候,得做学术ppt,得知得学习latex。整蛊了好久才把latex装好(texlive花了3个多G,期间各种踩坑)。如今了解到可以使用Rmarkdown构建beamer主题的sli
如果想看所有快捷键,可按alt + shift + k;或者在界面中点击Tools + Keyboard Shortcuts Help。以后记得不是很清楚的可以看快捷键大全!
R语言是主要在学术界用的编程语言,写作是其内涵之义,于是有了 RMarkdown。基于RMarkdown语法yihui进一步扩张了RMarkdown的应用,于是有了bookdown及其plus,以及blogdown。字面意思,前者是用来写书的后者是用来写博客的。每一个喜欢R语言不巧又同时喜欢写作的人,遇到这两个包都会有抑制不住的好奇心。余,概莫能外。
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。
在本指南中,我们想向您展示如何使用现在提供的一些奇妙,免费的工具和软件包编写美观,可重复的报告。这些工具将帮助您交流科学知识,并希望您再也不会复制和粘贴R输出。
最新的 Pycharm 大量更新了对 R 的功能支持,在 IntelliJ 的大名加持下,拥有自动补全代码(最新加入了机器学习的新特性),自动格式化代码,版本控制,以及大量的插件支持。
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