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。
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
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。
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。
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。
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。
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
1.l[2] 返回的是列表 l 的第二个元素(注意,是一个长度为 1 的列表),而不是该元素所包含的对象。如果你想取出该元素所包含的对象,需要再加上一个 [[ ]]。
觉得jupyter+R挺配的,可以每块代码直接在下面输出结果,适合R语言学习。我觉得我就是因为这个工具+生信技能树的R语言入门教程而入门的R语言。当然,入门一门语言很可能不能靠一本书,而是需要多本书才能实现。
在很多场合这两者都可以混用,比如要用管道的形式结合很多命令进行处理的时候,在最开始使用cat或者less没有区别(如果文件非常大的话,cat的处理速度会比less稍微快一些)。其次是cat没法控制输出的数量,会把文件从头到尾给你打印一遍。而less却可以自由翻动,less的单行显示和打印行号的功能相对于cat都要好用一些。
如何跨越摆在生信入门菜鸟面前的三大障碍的。 第一大障碍:透析数据背后的生物学知识,完成从测序数据到生物问题的连接; 我的做法: 通过谷歌百度了解fasta、fastq格式是什么?想必维基百科上的fa
–enable-R-shlib 表示生成libR.so库,当需要进行gcc等编译的时候很重要,确保之后安装R-studio-server时会出现 找不到"lib.so"文件的错误。
比如新建一个名为 LearnR的project,选择存放路径。新建好了看RSstudio的右下角模块中会有提示。
当我们使用服务器分析数据,我们使用miniconda,如果在自己的电脑上使用anaconda。Anaconda安装网上有很多教程,也可以在淘宝上买个安装服务(至少节省一上午时间)。
File-New project—New Directory-- New project—设置name(learnR)—create project.
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……
原文:http://www.flybi.net/blog/dataman/3073 作者 : 面包君 我爱数据分析网创始人,阿里招聘&资深数据分析,动漫爱好者 R语言也介绍到案例篇了,也有不少同学反馈说还是不是特别明白一些基础的东西,希望能够有一些比较浅显的可以操作的入门。其实这些之前在SPSS实战案例都不少,老实说一旦用上了开源工具就好像上瘾了,对于以前的SAS、clementine之类的可视化工具没有一点感觉了。本质上还是觉得要装这个、装那个的比较麻烦,现在用R或者python直接简单安装下,导入
首先介绍一下本人的相关情况:本人毕业于不入流的大学,专业是英语。数学水平在高中水平,因为大学文科专业不需要学习高数等课程,以前以为这是很大的好处,但是现在觉得这是一个非常大的遗憾。 计算机水平也不高,但是属于比较喜欢倒腾的,编程的话,只是在工作中使用一些相对比较简单的VBA。 其实在我入职现在的公司之前,我对统计是一无所知的。但是入职以后恰巧我们公司在全球范围内实施Six Sigma Program,如果大家对制造业有所了解的话,对这个也不陌生。Six Sigma的培训课程中有一些基本的统计知识的应用,那些
距离上次R语言系列更新已经过去快一周了,先跟大家说声不好意思,实话实说更新速度的确慢了一点
R语言和plink软件都是常用的软件,随着对软件的熟悉,就不用自己写代码了,直接改代码了,既然改代码,就在一个环境下运行就行了,不想来回切换R和Bash。问题来了:如何在R语言中运行plink软件。
如果直接把这2条命令复制运行,放心,在mac上是百分之百安装不上的。哈哈,且听我娓娓道来这一路上遇到的各种坑。
1 webshot 在 生信星球 公众号看到的推文 听说你的桑基图也无法保存? 主要功能是可以把html文件保存为 png 或者 pdf 格式 2 pez 系统全面的系统发育R包 3 ggprism 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 用ggplot2出GraphPad prism的图,坐标轴好多可选 4 r3dmol 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 在R中对分子结构进行3D可视化 5 epiR 该包集合了流行病学中诸多描述性分析的函数。其中epi.tests函数专门用于计算诊断试验的灵敏度、特
我之所以注意到它,主要是他们做了芯片加上测序再结合qPCR,非常的保险。胞外囊泡的芯片分析共发现了85种差异circRNA分子,癌与癌旁组织的高通量测序分析发现了140种显著差异的circRNA分子。两种分析的结果中发现了3个circRNA变化趋势一致,最后又使用QPCR分析,如下所示:
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:
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。
[]中括号里面的可以是逻辑值判断,可以是具体的值(即下标),可以是函数,可以是向量
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。
不可以语音连线,可以打字提问。文字能梳理提问的思路,必要时还需要辅助图文并茂参考文献这样的话我们才能更好的回答学术问题
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:
看到这两张图是不是突然觉得有一种我文章正好需要这个图的感觉,我们接下来将每周分享一图。一提到韦恩图大家感觉都可以画,但是好看的美观的韦恩图却不是那么多,今天我们就来学习一下如何基于R语言绘制上面的图形。
最近我们被客户要求撰写关于回归、anova方差分析、相关性分析的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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。
(图为:剑网3 玩家Cosplay) 文|周学春,一个在银行做挖掘的博士,微信公众号:比格堆塔 心态不够平静,晚上在小区里面逛了一圈又一圈、一圈又一圈、一圈又一圈。 最近看了《再次出发》,大意是讲两个失意的音乐人重振旗鼓再次出发,挺不错。但是,总觉得在电影院里面看剧情片,节奏太慢受不了,个人偏好。倒是里面所有的音乐都很好听。它会给你平静、简单、自然、祥和、空灵和穿透的感觉。适合写这篇文章的时候循环播放。 大数据是什么?其实我也不太清楚。但是人们常常用四个关键词去刻画和描述它。即Volume、Variet
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
想做数据处理尤其是大数据量处理的相关工作必须兼具计算机科学基础和统计基础。 现在有一个高大上的职业叫数据科学家,有人说数据科学家就是一个比程序员更懂统计的统计学家,一个比统计学家更会编程的程序员。觉得说得很形象。
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。
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。
看到这个问题的时候,我是不知所云的,因为课堂上只讲过order(x),没有出现order(x,y),不理解其运算逻辑,就不能理解函数的结果。因此我整合了order( )函数从基础到上述问题解决的学习过程,仅供参考!
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
今天是学习小组的第四天,从linux进入R语言,R语言有少许基础,所以今天得心应手,很快就完成了学习,哈哈哈
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
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
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
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:
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
考虑到有几个细节知识点大家自学会有一点困难,我们生信技能树团队恰好有时间,就做几次公益授课,带领大家一起学习哈。已经有的一个是:免费Linux直播培训 ,带领了五百多朋友购买了云服务并且成功使用了,现在进去,还是可以看录播的,里面也有我整理的很多Linux学习资料哈!
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R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展,并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。(也因此称为R)现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU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
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