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……
R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发。
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!
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:
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。
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
在进行单细胞的数据分析之前,相信每个小伙伴都经历过在Linux服务器或者自己本地化的电脑上装包到抓狂的过程,我就是其中的一个。
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。
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:
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。
3)是否更新:建议选n,除非一直报错;不想回答安装命令参数:update=F, ask=F
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。
今天跟大家简单介绍下几个常用的R数据操纵技巧——导入(xlsx)、导出及长宽转换! 数据导入(xlsx) 之前写过一篇关于R导入不同类型数据的方式,但是其中只涉及到.csv、.txt以及直接从剪切板复制。 之所以当时没有介绍xlsx是因为,excel数据文件属于富文本类型,结构相对复杂,需要解除特殊包的支持以及java环境,当时电脑上还没有配置合适的java环境。 后来倒腾一个上午,才算弄完(主要是因为R语言系统版本与Java环境版本需严格一致,否则R语言无法自动探测到Java路径,R语言中的Rjava包便
function()是创造函数的函数,括号里是形式参数,有默认值就写上,例如这里的m=2
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。
学习Python已有两月有余,是时候检验下学习效果了,之前练习了不少R语言数据爬取,Python的爬虫模块还没有来得及认真入门,乱拼乱凑就匆忙的开始了,今天就尝试着使用R+Python来进行图片爬取,
如果是想通过培训掌握生物信息学,那么可以参考:彻底入门生物信息学,可能需要12天! 推文介绍的。
大家好,在十天前发布Pandas进阶修炼120题后,收到来自微信、CSDN、知乎、GitHub等热爱数据分析的读者的关注,也收到了很多鼓励与建议,因此我再次对该专题进行整理,修改了一些错误(有些错误将错就错给出新的回答),同时联合中山大学博士@陈熹制作了R语言版本今天再次发布,在这个全新的版本中不仅每一题同时给出了Pandas与R两种解法,同时对部分习题给出了多种解法与注解
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。
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
在R语言的广泛包中,大部分可以直接install.packages()直接命令安装,但是有些包安装过程比较复杂,例如'lightgbm,ggplot2所依赖的‘rlang’包,devtools所依赖的‘pkgload’,这三个包是我目前经常遇到的需要编译的包,安装过程比较复杂且慢。
深度学习,一直在了解之中啦!不过由于数学基础的问题,始终在门口徘徊,最近发现了一些有趣的内容,分享一下,希望大家都能早日入门!
新学期新学了门课程COMP226 Computer-Based Trading in Financial Markets 用到了R语言 学习R语言第一天安装了R, RStudio 后 运行RStudio立马就看到了警告信息
默认参数是函数作者预先设置的,使用函数时不是所有参数都需要使用者指定,没指定的都使用默认值;
前三门语言很类似,是可以一起学的,julia像是处于动态语言向静态语言过度的语言,既可以指定类型又可以不指定,优点就是速度极快,缺点就是造好的轮子不多。
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。
需要使用C++编译器,安装方法取决于操作系统,Linux:一般安装了R就会安装了;Mac:Xocode;Windows:Rtools,与版本要对应。需要用到的包:microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
warning package 'xxxx' is not available 四种原因1包名写错2安装命令使用错误有些包是在biocmanger上的 比如说BiocManager::install("birta")3本机的R语言版本和包所要求的版本不符4包过时被剔除了 如果包的作者长期不更新会出现这种情况
我最早接触的高通量数据就是RNA-seq,后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据,因此我从来没有分析过一次芯片数据,而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之R语言流程(阅读原文购买)遇到了问题问我请教,为了解决这个问题,我花了一个晚上时间学习这方面的分析。
生信技能树-数据挖掘课程笔记 函数与参数 #查看函数使用方法 ?rep() 函数的帮助文档: 函数分为形式参数和实际参数 形式参数由函数作者指定,使用者输入实际参数时可省略实际参数 函数的自定义 #自
昨日的桑基图其实还有一个小伙伴儿,他俩表达的信息差不多,都用于对流量分布结构进行分解和呈现,该图就是和弦图,样子看起来要比桑基图更加炫酷,但是也更加难懂,这也就是为啥我一般不展示这种图形的原因。 今日这篇还是通过R语言的rechats包和PowerBI的和弦图小插件来展示此图的做法,展示中国七个大区与全球各大区的贸易往来关系(数据纯属虚构)。 R语言版: library(recharts) setwd("D:/R/File")Provinece State Value Chordchart <- r
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂,再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕,这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话,你可以参考以下序列文件: 地图部分(ggplot2) 你想要的地图素材资源,我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材,从此告别SHP时代~ 大道
本文主要探究了430304个SNP位点在不同人群中的分布情况,并分析了其中3353921个高频变异位点,发现其中77.5%的位点已在dbSNP数据库中出现。此外,作者还探讨了这些变异位点对基因功能的影响,发现只有0.365%的变异位点对基因功能产生了显著影响。总的来说,这些数据为我们提供了深入了解人类基因组变异的窗口,有助于进一步研究遗传病和基因功能。
devtools::install_github("用户名/包名称") 注意一定要知道用户名
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。
plot绘图:当需要绘制 plot(iris[ ,1],col=iris[ ,5]) ;plot(iris[ ,2],col=iris[ ,5]) ; plot(iris[ ,3],col=iris[ ,5]) ; plot(iris[ ,4],col=iris[ ,5])时,可以自定义函数方便快捷的完成。
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
最近开始学习R语言,把学习笔记和小伙伴们分享一下吧,欢迎一起交流 R 起源: R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
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
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。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9
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。
包是否下载成功的唯一标准是library()没有error,当提示package not available时,原因可能为:
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
早期版本的rename是C语言版本,如今新的Ubuntu中采用的都是perl版本,功能更加强大
Python 和 r语言这对黄金搭档,在数据获取,分析和可视化展示方面,各具特色,相互配合,当之无愧成为数据分析领域的两把利剑。该项目分为两个模块: 1,数据准备阶段 采用python网络爬虫,实现所需数据的抓取; 2,数据处理和数据可视化,采用r语言作为分析工具并作可视化展示。 第一,数据准备模块 数据来源选用笔者所在学校的内网(校内俗称OB),采用保存cookie模拟登录,以板块为单位,进行论坛帖子的抓取,并且根据发贴人的连接,再深入到发贴人的主页进行发贴人个人公开信息的抓取,最后以每一条帖子作为
日常中使用R语言进行数据分析,或者画图的读者,相信一定逃不过的一个操作就是安装R包,那么在R包安装过程中,可能会出现一些问题,有时候这些问题并不是R包仓库下载过程中网络和R语言本身的问题,而是系统中缺失一些配置或者编译器,本文将介绍一种常见的错误,并给以解决办法。
今天是我们的系统教程《R语言从入门到精通》的第一讲,前面的背景讲解中《从今天开始,每天学点R语言~》,已经深入探讨过R语言的重要性以及学习R语言的必要性,今天我们就按照课表来讲解:如何在自己的PC中安装R语言的运行环境。还没有领取《学习R》书籍教材的同学,赶紧联系文末的客服小姐姐吧~
解决方式也简单,加上代码:options( 'download.file.method.GEOquery' = 'libcurl' ) 即可!
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