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    RR 的函数

    函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。 args函数可以用来查看函数包含了哪些参数,args返回一个函数类型的对象,函数体为NULL。 NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作,formals函数是一个很好的工具,它会返回一个配对列表对象(对应参数名和设定的默认参数值)。 注意,formals函数仅能运行在R写的函数上(类型为closure的对象),而不能在内嵌函数(bulti-in function)上运行。 例如: > f.formals$y <- 3 > formals(f) <- f.formals > args(f) function (x, y = 3, z = 2) NULL R提供了一个非常方便的函数 加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var,那么R会在全局环境中指定var的值为value。

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    RR Docker 教程

    原英文网址:http://ropenscilabs.github.io/r-docker-tutorial ❞ ? 这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。 想象一下,你正在 R 中进行分析,然后将代码发送给朋友。你的朋友在完全相同的数据集上运行此代码,但结果略有不同。这可能有多种原因,例如操作系统不同,R 软件包的版本不同等。 docker run --rm -p 8787:8787 -v /Users/tiffanytimbers/Documents/DC/r-docker-tutorial:/home/rstudio/r-docker-tutorial 第三课:安装 R 包 在 RStudio 内安装 R 包 这跟我们使用 RStudio 桌面版没什么区别,试试运行: # install package install.packages('gapminder 安装 R 系统外部依赖 许多 R 包有外部依赖,如 GSL, GDAL, JAGS,为了安装它们,你需要进行如下的操作: docker ps # find the ID of the running container

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    RR Docker 教程(续)

    ❝接「RR Docker 教程❞ 第五课:Dockerfile 前面我们学习了一个可以在 Docker 中运行 RStudio 的基础镜像,学习如何使用 docker commit 修改镜像的内容。 接下来,让我们基于该基础镜像添加一层,让 gapminder 提取安装好可以直接使用: RUN R -e "install.packages('gapminder', repos = 'http://cran.us.r-project.org 保存你的 Dockerfile,返回终端,现在我们可以利用下面的命令构建一个自定义镜像: docker build -t my-r-image . -t my-r-image 指定镜像名字(要小写),. 指定构建镜像所需要的资源来源,这里指当前目录。 这一次我们使用指定的 R 版本,通过这里[1]查看所有可获取的镜像列表。版本标签在可重复性分析中非常有用。

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    R」从 R 到 Rcpp

    参考图书:《Rcpp:R 与 C++ 的无缝整合》 Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。 我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。 if (x == 0) return(0); if (x == 1) return(1); return fibonacci(x - 1) + fibonacci(x - 2); } R 通过 .Call() 可以在 R 和 C++ 之间传递对象。 在写好上述两个函数后,后面的工作就是编译函数,生成所谓的“共享库”,这样 R 就可以加载和调用它。编译、链接和加载是一个纯粹的体力活,幸好,工具包 inline 可以帮助我们完成这 3 个步骤。 可以看到,通过 R 调用 c++ 简化到了仅仅添加一些必要的头文件和属性信息即可,不需要改动工作代码本身。当然,强大的 Rcpp 不仅仅如此,它还提供了诸多的与 R 交互的数据类型,后续再学习分享。

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    RR 面向对象编程

    实例 大部分其他语言(比如java)的OOP概念都已经包含在R中,但R中具体的语法和结构却有所不同。我们需要通过调用函数setClass来定义一个类,并且需要调用setMethod函数来定义方法。 R语言中对象存储信息的位置称为槽(slot)。我们将该对象需要包含的槽命名为data、start、end。 R允许自定义函数用来验证特定的类。我们可以通过setValidity函数来设定。 R提供了一种叫作泛型函数的机制可以实现。当我们对某个对象调用泛型函数时,R会基于该对象的类找到正确的方法去执行。 守旧派OOP: S3 如果我们想要用R实现复杂的工程,应该使用S4的类和对象。不幸的是,我们在R中是很难避免S3对象的。比如统计包中的大部分建模工具都是用S3对象实现的。

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    R」Rprofile:R 全局设置

    存储在 ~/.Rprofile 中的内容是一个 R 脚本,它会在 R 启动时自动运行,所以可以作为全局的配置使用。 根据我的 R 使用经验,结合 Y 叔和 Yihui 提供的一些便利函数,我构建了一个比较合适的 R 配置。推荐大家结合自己需求使用和自定义。 目前设定涉及的功能: 设置 UTF-8 编码。 设置 R 提示用英文显示,方便查看和搜索 R 代码错误信息。 设置 CRAN 下载源为同济大学;Bioconductor 下载源为清华大学。 设定自定义 R 包存储路径,这个非常有用,便于以后 R 版本涉及不影响 R 包。 设置 R 临时文件目录,这个在一些场景下也有用(比如快速查看临时文件)。 设置载入 pacman 用来管理 R 包。 R packages again and again ## It may be useful when install GitHub R packages .loop_install <- function

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