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……
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
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！
R语言在数据处理方面很是强大，然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理，大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法：
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：
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
引言： R语言是一种非常强大的分析与展示的统计科学家工具，其也提供了若干关于自然语言的分析处理工具，本文讲展示如何在Linux进行安置。 1. 自然语言处理（NLP） 对于英语体系，基于空格可以直接进行分词，而中文则不同，需要进行分词，然后进行后续处理。NLP是natural language processing的缩写，专指此类的工作。 自然语言处理包： Snowball， RWeka 文本挖掘： tm 分词工具： Rwordseg 2. 所属环境 Linux： c
引言： R语言是一种非常强大的分析与展示的统计科学家工具，其也提供了若干关于自然语言的分析处理工具，本文讲展示如何在Linux进行安置。
在R语言中可以使用png()等函数生成图片，例如： png(“aa.png”)可以生成图片。
使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字，比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。
毫无疑问，处理数据的首要条件是理解数据从产生，对应到我们这个系列，也就是了解三维基因组的背景知识，如下：
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
大家应该很熟悉windows下的R语言，并且也知道如何安装R包。但是呢，如果对于我们这种Linux小白很好奇那些只有在Linux下才能用的包怎么能让我们在windows下体验下呢。那么，作为神一样的R语言简直无所不能，他们开发了Rtool，这个工具不仅是为创建R包用的，同时也可以让那些以gz结尾的R包可以安装在windows环境下。今天我们就来介绍下R语言与Rtool结合后是如何玩转R包的。
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
见Y叔的网络在线书籍《clusterProfiler: universal enrichment tool for functional and comparative study》的 Chapter 12 Visualization of Functional Enrichment Result ， 自己简单搜索就可以直达这个在线书籍的链接：
我写公众号的最初目的就是督促自己学习，分享一些教程，和专门搞生信的大佬们比起来，自己也就是菜鸟一枚，公众号更新也比较佛系，也不做推广，你能自行关注到，完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能，以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话，大家需要给你自己以定位，自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路，或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信，那也是分档次和研究方向的，如果只是分析别人的数据，比如预后模型这种，属于比较低端的水平。有的做开发，比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具，又或者是建数据库，这些属于开发类。另外，这个也和研究领域有很大关系，植物的，人的，微生物的，是有区别的，当然，很多基础工具都差不多，但需要相关的知识背景。我自己主要是做药，癌症，所以我会的技能主要和自己研究方向相关的，我也不是什么都掌握，因为我觉得，具备基础知识储备后，自己用到什么就去现学现卖，而不是一下子学会很多东西等着以后用，我个人认为这是效率极其低下的。
R语言的工作空间其实就是你当下R语言的工作环境，它包括任何你已经定义了的对象。当一个R进程结束时，用户可以将当前的工作空间保存下来，在下次启动R时就会自动加载，非常方便省事。R语言是一个交互式界面，上翻和下翻键可以用来查看历史指令。这里我建议大家使用RStudio，因为RStudio提供非常强大的R语言高度可视化操作界面，你可以在RStudio里写R代码，也可以写Python代码，同时可以使用Rmarkdown来写自己的文档。
我们知道R语言在作图统计方面很是实用，但是在其他游戏开发、网页制作、人工智能等很多方面相对于python是很局限。今天我们来以weblogo为例展示如何在R语言中调用python。
（复制http://v.qq.com/x/page/v0666qu5y66.html这个链接在浏览器打开观看，当然，腾讯视频会给你看一分钟广告，而且需要自己选择超高清观看哦！！！）
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
什么是R语言？ R语言，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。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacO
但是最近频繁看到粉丝留言表明安装clusterProfiler包失败，这个clusterProfiler是大名鼎鼎的Y叔开发，基本上是每个做生物信息学数据分析的人都会使用它的，做超几何分布检验（富集分析），而且内置了很多数据库，好用的函数。
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！
下载地址为：https://cran.r-project.org 进入链接，如下图所示，在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接。
我们今天给大家介绍一个通过人类肿瘤的进化条件所选择的事件介绍。其只设计了Linux下的版本所以我们如果需要安装在windows下还是需要利用devtools进行编译安装。当然，其依赖的包还是需要我们自己去安装。那么我们看下其流程吧。
* 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行)： R下载：http://mirrors.us
也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图
会根据包的情况自动跳转，这个包就进入了：https://cran.r-project.org/web/packages/customLayout/index.html
单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
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。
R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
文章作者来自ThoughtWorks：佟达 ，图片来自网络。 前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用Jav
前面整理了100多套R代码，因为时间跨度有点长，而且公众号写作后没办法修改，所以安排实习生进行代码审查，看看是不是确实复制粘贴就可以运行。
背景：分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路：把用户关于世界杯的帖子拉下来，然后做中文分词+词频统计，最后将统计结果简单做个标签云. 后续：中文分词是中文信息处理的基础，分词之后，其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做，也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、
Rstudio我的理解更像是服务器的Xshell端 可以更方便的看懂你的代码以及输出的数据运行情况等
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/mec.16788
虽然有点难度，但其实确实是可以的，对生信工程师来说，就是整理流程（把Linux命令替换成为R语言代码）工作量比较大。如果大家感兴趣而且确实有需求，不妨看看这个文档：《RNASeqR : RNA-Seq analysis based on one independent variable》
我下意识的认为他应该是有其它错误，但是看大家在群里讨论的热火朝天， 我就去试了试。首先看了看最原始的安装方式：
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
今天我们接着讲绘制热图时候的一个小技巧，如何显示样本的类型。我们经常还在文章中看到类似下面这样的热图。会在列的上方用颜色标注样本的类型。这样可以一目了然的看出找到的差异表达基因能否很好的将不同类型的样本区分开。今天我们就来用R代码来实现。
R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章，都是从统计的角度，介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来，从计算机
R语言中内存是我们平时不怎么注意的一个方面，但是R语言的内存占有率还是很高的。尤其是在对大型数据的处理过程中，每当你复制你的变量或者创建新的变量都会占用新的内存空间。当然Windows系统中R语言会自动去调节自身的内存占用与释放。然而，当大量数据在调用批处理函数的时候内存的自动管理显得很是无力。R中的对象在内存中存于两种不同的地方，一种是堆内存（heap），其基本单元是“Vcells”，每个大小为8字节，新来一个对象就会申请一块空间，把值全部存在这里，和C里面的堆内存很像。第二种是地址对（cons cells），和LISP里的cons cells道理一样，主要用来存储地址信息，最小单元一般在32位系统中是28字节、64位系统中是56字节。
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有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章
第一步：安装R语言及Rstudio 首先根据操作系统来安装R语言软件 最好是安装最新版 Download R for Windows from CRAN Download R for macOS from CRAN Download R for Linux from CRAN Note for macOS: If you do not already have X11 installed in Applications > X11, download and install it. 这个很容易，就跟下载QQ
今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图，这次我们使用gplots这个R包里面的配色方案
另外，最近几期有关挖掘GEO速成SCI文章的系列教程中，先是讲解了一些基本概念、数据库的构成，以及如何从GEO中快速锁定自己想要的目标数据。在获得数据之后，后续的分析过程同样也要借助R语言来实现。
数据库技术，泛指熟练使用SQL技术，不仅是各种关系型数据库的SQL，还有各种大数据平台的SQL，例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块，我们重点要掌握增删改查的四种操作，以及与编程语言的交互。 通过SQL技术，我们可以有效完成如下工作：
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