大家好,我是邓飞,数据分析离不开Linux系统,所以,如何在Linux系统中安装R语言,可以有效的避免入门数据分析,劝退力量很大。如果还有没有劝退,那就在Linux系统中安装R语言包……
恰好被隔壁Y叔看到了,所以立马给出来了解决方案,在听说你用的函数又撞名了? 可以看到conflicted包超级好用,专门盯着你,让你报错!
这个时候,你无需理会你的服务器的R语言版本或者R包啦,因为你每次都会 conda activate r 激活你自己的R语言环境哦。我们在这个环境里面安装了 bioconductor的 singlecelltk和singlecellsignalr,因为它们本身就会依赖大量的其它R语言包,所以理论上这个时候你的这个 conda activate r 小环境,已经是比较好的可以用来做单细胞转录组数据分析的啦!
本文介绍了一款名为GGTREE的R语言包,它可用于绘制进化树并添加注释信息。该包支持多种数据格式,包括newick、nexus、NHX、phylip和jplace,并能够与其他软件输出的文件进行很好的兼容性。作者还提供了丰富的代码示例和博客文章,以便读者更好地理解和使用该包。
一般来说, 假如大家有一些R包安装非常困难,或者某个数据分析的流程基于了一系列R包,我们会使用conda来安装R语言及其配套的R包,比如:singlecelltk和singlecellsignalr,很简单的几句话代码,主要是安装适合自己用户的R语言环境及相关的R包:
这个代码以 ipynb后缀名的文件存储,我打开这个文件的方式是使用 Jupyter lab,安装好anaconda3以后jupyter lab默认就可以使用了。
R语言很好,安装R包很烦心,正式由于这种烦心,让我非常淡定的给出我认为的解决方案,当然没有什么是重装系统或者是把电脑砸掉买新电脑不能解决的。如果不想砸电脑,看一下我的建议吧。
当你在新的环境下, 安装R语言时,你需要安装很多包,比如tidyverse,比如data.table,这里你可以写一个函数,将所有需要的包写进去,然后进行批量安装
Python 或 R,这是一个问题。在数据科学工作中,你可能也经常遇到这个选择困难问题。本文作者Brian Ray基于数十年的Python和R在数据科学领域的使用检验,分享了自己的看法,希望能够帮大家做出更好的选择。
导读:Python 或 R,这是一个问题。在数据科学工作中,你可能也经常遇到这个选择困难问题。本文作者Brian Ray基于数十年的Python和R在数据科学领域的使用检验,分享了自己的看法,希望能够帮大家做出更好的选择。
linux的发行版非常多,其实本质上差别不大,哪怕是mac的OS应该是也是同样的管理操作模式。以下针对于ubuntu适用,当然ubuntu本身也有版本的区别,目前是16,我下面的操作是在12上进行的。 java1.7.0_03的安装 1、JDK官网上 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html选择 2、将打开终端,建立目录: Sudo mkdir /usr/lib/java 3、将下载的jdk-7u3-linux-i5
因为之前旁听过几节R语言的课程,再加上自己练习数据可视化的需要(特别是可视化包——“ggplot2”),学了些R语言的皮毛。 总觉得基础没打牢,好高骛远、急于求成,总想学高大上的模块,却又总是力不从心。 现在的状态是,参考别人的代码,修修补补,勉强能画一些图,做一些计算,可是自己写起来却总是磕磕碰碰,漏洞百出。 深感基础语法之重要性,这里分享一些学习过程中总结的笔记,希望初学者可以牢记于心,避免同样的问题。 R语言支持的数据类型很多,但是初学者能接触到却寥寥无几,这里仅仅介绍.TXT、.CSV、直接复制三种
今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
R语言是非常强大的做统计分析和建模方面的开源软件,它有非常丰富的统计软件包,做统计可以说只有你想不到的,没有R办不到的。Python又是当下最流行的编程软件之一,Python也是开源的,包含了非常丰富的第三方库(如机器学习算法),那么如何让Python和R共同工作呢?利用Python中的rpy2包就可以实现这一想法。 如何安装rpy2? 首先需要安装Python的科学计算环境Anaconda和R软件(最好再安装个Rstudio,好用到爆的R软件IDE,安装和管理R包太方便了),安装好Anaconda和R软件
R编程语言最早出现于1993年,而在2000年,它的第一个符合产品质量的版本R-1.0发布了。自那之后,R就成为了统计分析方面的业界标准,围绕着这门语言出现了大量的图形界面工具,以及可用于各种IDE及文本编辑器的包。 Revolution Analytics是一家成立了9年的公司,他们为R语言提供商业级的支持服务。但就在最近,微软收购了这家公司,作为他们向大数据及机器学习领域迈出的第一步。这次收购的结果是在即将问世的SQL Server 2016中将提供对R语言的支持。 SQL Server R Servi
基因组重测序的论文中有些可能会用韦恩图来展示不同样本snp的交集和差异。那么如何将手头的vcf文件转换成R语言里做韦恩图要求的数据格式呢?想了几天有了一些想法,记录在这里。
使用到的是R语言的poppr包中的read.genalex()函数poppr第一次使用需要先安装
大家好,在这里给大家介绍一下使用ggplot2绘图调色的几种小方法。正所谓绘图十分钟,调色一小时。图片的配色直接决定了图片质量的好坏。下面讲一下我平时绘图用到的调色工具。
在R语言中, palette 是一个用于设置颜色调色板的函数。调色板是一组预定义的颜色集合,用于绘制图形、制作图表或设置绘图设备的颜色。通过使用 palette 函数,您可以选择不同的调色板来自定义图形的颜色方案。例如,您可以使用 palette("rainbow") 来设置彩虹色调色板,或使用 palette("heat.colors") 来设置热色调色板。
一个好的问题,可以引起思考,通过查资料回答问题的过程,是加深理解的过程,然后通过输出,就是掌握深化。
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……
目前组学的数据越来越多。其中代谢组学也是其中一个热点。关于代谢组学的相关分析目前用的最多的还是MetaboAnalyst (https://www.metaboanalyst.ca/) 。之前这个数据库一直都是4.0版本。最近刚刚更新了5.0的版本。趁着刚刚更新,我们也就来顺带的介绍这个数据库吧。
在单细胞数据分析时,常常用到Seurat(https://satijalab.org/seurat/install.html)这个R语言包。Seurat 分析流程基本涵盖了单细胞分析中的所有常见分析方法,包括filtering,tSNE,UMAP降维及可视化等,还有一个重量级功能就是矫正不同实验之间的批次效应。同时,Seurat团队也在积极对其进行扩展和升级。这不,今年4月份正式推出3.0,在8月份又推出3.1,其实3x版本之间的差异是比较小的。真正困惑我们的是2x 与3x 之间差别:
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,带大家了解一下这门富有魅力的数据科学语言。 一、R 语言环境 R 是一款为数据分析而设计的语言,其功能集数据操作、数学计算和数据可视化为一体,其特点在于: 1.有效得进行数据处理与存储 2.对数组,矩阵运算处理的支持 3.包含大量专门用于数据分析、统计分析和数据挖掘的实现方法 4.强大的数据可视化能力 二、R 与数据分析 经过
Warning: unable to access index for repository https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/src/contrib: cannot open URL 'https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/src/contrib/PACKAGES'
去年,按捺不住,在电脑系统不断提醒我可以升级的情况下,我就点了升级,重启了几次,就升级成功了。
1. R的知识体系结构 R语言是一门统计语言,主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化 等几个方向,R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数,我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数,就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握R语言的语法,仅仅是学习R语言的第一步,要学好R语言,需要你要具备基础学科能力(初等数学,高等数学,线性代数,离散数学,概率论,统计学) + 业务知识(金融,生物,互联网) + IT技术(R语法,R包,数据库,算法) 的结合。所
这个和之前图文中 跟着Nature Couumincations学画图中的figure1很像。之前的figure1是借助基础绘图函数画了散点图和箱线图,然后将图拼接到一起。这个图的实现办法是直接用的一个函数。
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。
AI系统的开发必须有计算机代码,而计算机程序的开发有不同类型的编程语言可以选择。本文分析哪些编程语言最适合你的人工智能或机器学习用例开发。
除了数据处理外,R的作用还体现在 统计分析+可视化,这些功能都是通过现成的函数或者修改现成函数来完成
那里的参数可以看下面这个网站https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/TCGAbiolinks/inst/doc/query.html然后下载你要的数据
我们知道Python的英文表达是蟒蛇,有意思的是anaconda也是蟒蛇的意思,准确是是水莽,莽中之王,更大、更重、更长。
本文介绍基于R语言中的readxl包与ggplot2包,读取Excel表格文件数据,并绘制具有多个系列的柱状图、条形图的方法。
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释,比如GO或者KEGG的注释,注释好以后通常是富集分析。如果是研究比较多的物种,可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好,最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。但是如果是比较小众的物种,没办法借助clusterProfiler这个R包的话,如何得到和clusterProfiler一样的可视化结果呢?今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码
忽略提示。先从第一行开始,一行行run,每run一行观察左下角窗口的输出信息,没有关键词 error 且返回一个大于号 > 再run下一行
(1)总结常用的绘制ROC和PR曲线的R包 (2)生存预测模型的时间依赖性ROC曲线
本文介绍基于R语言中的raster包,读取单张或批量读取多张栅格图像,并对栅格图像数据加以基本处理的方法。
那么圆形的树状图如何实现呢?我查找了一下相关资料。R语言包dendextend这个包可以实现,利用help(package="dendextend")查看帮助文档,能够看到其中的一个小例子
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功能非常强大。 pytesseract:图像识别库。
上课有给练习服务器账号,后续会通知。第三周上课会讲到服务器相关的知识,到时候你先用我们提供的服务器账号进行练习,等上完课后,再用自己的账号去处理真实项目数据。
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/
最近有人在公众号后台留言问到这个问题,今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2) library(dplyr) library(see) df<-read.csv("penguins.csv") head(df) df %>% na.omit() %>% group_by(species,sex) %>% summarise(mean_value=mean(bill_le
VtigerCRM是一套开源的客户关系管理系统(CRM)。基于SugarCRM开发的一个衍生版本。适合帮助中小企业从业务,从市场、销售、采购、库存、客服等全程跟踪客户,实现销售自动化,获取更多订单。
STRING 链接 https://string-db.org/ 数据集我使用R语言包clusterProfiler中经常用作示例的基因列表 获取gene symbol的代码
大数据文摘作品 作者:Peter Gleeson 编译:白丁,吴双,ether,魏子敏 如果让你选择一种语言,你觉得Python和中文,哪个对于未来更重要? 最近,一直以高素质实习生项目闻名的高盛集团发布了一份《2017高盛调查报告》,针对全球2500名在高盛的夏季实习生调查, 当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时,在被调查的全球2500名80、90后优秀年轻人中,72%选了Python。 Python所代表的数据科学分析能力和编程能力正成为年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备技能。而除了Pytho
如果说我看得比别人远些,那是因为我站在巨人的肩膀上(牛顿语录)。在我们科研的道路上,除了自己努力实验,数据库对我们而言就是巨人的肩膀,整理好的数据,分析可视化的图表甚至拿来就可以用于文章发表。但是数据库太多,哪里去找我们所需要的数据库呢,或者说有没有什么一劳永逸收集所有数据库呢。大多时候,只知道几个耳熟能详的数据库,比如肿瘤领域的TCGA,Oncomine,cBioportal等,但是数据库都各有优劣,怎么找到最合适的来解决自己的科研问题。
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