Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
Rmarkdown作为一种将R等编程语言和Markdown的简洁语法结合在一起的增强版Markdown语法,其在报告输出、数据分析、沟通交流中的易用性和便利性已得到了足够的体现。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
如果是在R编程语言,我们会推荐大家写rmarkdown,交互式动态呈现每次代码以及它的运行结果,一步到位输出HTML或者PDF格式的数据分析报表,非常方便。在Python编程语言里面,能实现类似的功能的就是Jupter的Notebook。
前面我们已经对xaringan进行详细的入门介绍:R沟通|用xaringan包制作幻灯片,并且做了一个小小的拓展:R沟通|设置xaringan主题。今天介绍下另一个与xaringan幻灯片息息有关的包:xaringanExtra[1]。
今年接了 5 本与贝叶斯近似计算包INLA相关的翻译书,将由高等教育出版社出版。在准备翻译的时候,我静下来思考了一下二个问题。一是互联网时代在兼顾图书质量的同时怎么充分考虑读者阅读体验?二是什么是当下最为成熟的图书写作工具?特别是与数据科学密切相关的统计类图书的写作与出版。书稿模板的选择成为首先要考虑的事。
这是第 2 章的内容,概要性地讲解基于bookdown拓展包进行图书排版的整体思路与实现方式.
RMardkown的代码在渲染时可以得到更加精细的控制,诸如代码是否运行、是否显示、如何显示、文本是否输出、如何输出、图片是否显示、如何显示等等。
目前对于两者的介绍网上一大堆,而且本身语法简单,上手很快,这里不会过多介绍。**本文的核心在于让读者了解这些工具以及根据需要去学习和利用它们。**这里主要为初学者提供比较有参考价值的资料:
R的bookdown扩展包是继knitr和rmarkdown扩展包之后, markdown格式的另一种扩展, 使得Rmd格式可以支持公式、定理、图表自动编号和引用、链接, 文献引用和链接等适用于编写书籍的功能。
具体细节可参考:https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
Shiny是一个R包,允许用户将R代码转换为交互式网页。Shiny server是RStudio提供的服务器,可用于托管和管理Web上的Shiny应用程序。除了托管Shiny应用程序,Shiny Server还可以托管交互式R降价文档。Shiny Server既有免费的开源版本,也有付费专业版,包含更多功能。
本文主要是基于:R沟通|使用 Blogdown 构建个人博客写的。所以一定要先把前面这一篇做好,项目创建好,网站部署好后,再做接下来的创建 rmd 文件,保存,github 提交,之后过几分钟网站就会自动同步你的最新博客啦!
在本指南中,我们想向您展示如何使用现在提供的一些奇妙,免费的工具和软件包编写美观,可重复的报告。这些工具将帮助您交流科学知识,并希望您再也不会复制和粘贴R输出。
shiny是R中专门用于开发轻量级web应用的框架,在本地写一个shiny应用并调用非常方便,但如果你希望你的shiny应用能够以远程的方式提供给更多人来使用,就需要将写好的shiny应用部署到服务器上,主要有两种方式,第一种是将shiny应用发布在shinyapps上,第二种是将你的shiny应用部署到自己租用的服务器上,前者比较方便但遇到一些R包环境或中文显示等问题时几乎是无解的,而后者虽然麻烦,但更为自由,且从0开始自己动手的过程又何尝不是一种极大的乐趣呢,本文就将针对在ubuntu 16.04服务器上部署shiny server的流程进行详细的说明;
近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
参考:25 制作幻灯片 | R语言教程 (pku.edu.cn)[2]就已经介绍了很多格式了。R Markdown文件(.Rmd)文件支持多种输出, 如网页(html_document)、MS Word(word_document)、PDF(pdf_document, 需要LaTeX编译器支持)等, 还支持生成网页格式的幻灯片(slidy_presentation, ioslides_presentation), 以及LaTeX beamer格式的PDF幻灯片(beamer_presentation), 和Microsoft Office的PowerPoint幻灯片(powerpoint_presentation)格式。
R语言是主要在学术界用的编程语言,写作是其内涵之义,于是有了 RMarkdown。基于RMarkdown语法yihui进一步扩张了RMarkdown的应用,于是有了bookdown及其plus,以及blogdown。字面意思,前者是用来写书的后者是用来写博客的。每一个喜欢R语言不巧又同时喜欢写作的人,遇到这两个包都会有抑制不住的好奇心。余,概莫能外。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。
每一位初学者接触R,想必都是从RStudio开始的,甚至将RStudio当作R本身的也不在少数。尽管RStudio是一个非常受欢迎的R编程环境,但它也有一些缺点。
Rmarkdowm作为可复用报告的优秀工具,除了提供文档编辑、图表输出外,还有许多主题格式供使用者选择。除了默认的主题外,还可以通过加载rticles、prettydoc、rmdformats、tufte等包获取更多主题格式。下面我们看看几类扩展包里的主题样式。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
点击下方公众号,回复资料分享,收获惊喜 简介 最近电脑电池坏了,拿到店里维修了,自己也没有备用机。要不是有 ddl,小编就会以此为借口放个小长假 ?。玩笑可以开,但是活还是要干的。 所以就打算用图书馆
关于RMarkdown使用时,小编日常会使用的一些有用技巧,当然我也是通过学习谢大大的Rmarkdown-cookbook[1]以及日常使用需求上网搜的解决方案,在此分享给大家。如果大家还有其他什么需求,可以在留言板留言。或者有其他实用技巧也欢迎分享!
可重复性研究一直是学术发表希望实现的方式,更有助于判断研究结果的准确性和帮助后人以此为基础进行深入研究。计算分析类型的研究,是能够比较容易实现可重复性的 - 只要分享代码和数据就可以 (当然配置运行环境也需要一定的功底),如使用R markdown或Bookdown 或者 Jupyter notebook等,像宏基因组主编刘永鑫老师的植物根系菌群分析的NBT文章那样,把代码存放在Github上面也是一种比较好的方式。
nature杂志的TECHNOLOGY FEATURE 栏目在13 JANUARY 2020发表了一个有趣的小短文:Eleven tips for working with large data sets,副标题是:Big data are difficult to handle. These tips and tricks can smooth the way.
本教程来自华东师范大学汤银才教授,本人已授权。为了获得更好的阅读体验,可在文末直达原文网站。前两期内容见:R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(中);R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(上)
R语言是比较常用的统计分析和绘图语言,拥有强大的统计库、绘图库和生信分析的Bioconductor库,是学习生物信息分析的必备语言之一。 Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一,支持纯R
本课程介绍 Bioconductor 中的 ChIPseq 分析。该课程由 4 个部分组成。这将引导您完成正常 ChIPseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异 ChIP 分析。
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
上一期已经对使用 latex 模板构建 cv 做了较为详细的说明:R沟通|使用latex模板构建个人履历。但是存在一个问题:Latex 最后输出的是 pdf 版本,如果你想把他部署到自己的个人网站上,可能就比较费劲了(害,是我不会)。所以请教了李康国学弟之后,我又尝试了下使用 Rmarkdown 构建 cv 并将其部署到 gitee中,这样所有人都可以通过网址访问我的 cv 了。
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
前言 研一讨论班的时候,得做学术ppt,得知得学习latex。整蛊了好久才把latex装好(texlive花了3个多G,期间各种踩坑)。如今了解到可以使用Rmarkdown构建beamer主题的sli
本课程[1]介绍 Bioconductor 中的 ChIPseq 分析。该课程由 4 个部分组成。这将引导您完成正常 ChIPseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异 ChIP 分析。
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
本文介绍如何使用GPU服务器提交一个渲染作业,高效率完成blender的动画图片渲染,并导出渲染图片。具体操作步骤如下:
SSR服务端渲染Server Side Render就是当进行请求时,页面上的内容是通过服务端渲染生成的,浏览器直接显示服务端返回的HTML即可。
科学研究的过程可重复性可以说是一件不言而喻的事情:如果你提出一观点或发现一个现象,在别人那里完全重复不出来,谁知道是不是臆想呢?但是有时候重复人家的研究结论又会显得不可理喻:分析的环境,软件的版本,试剂的保质期,甚至是历史条件都会成为不可重复的原因。然而,我们仍然做着这样的努力,至少我们看到数据科学家在做着这样的努力。
你是不是特别想创建一个自己的私人博客?以及为什么要使用 blogdown 搭建博客?难度是不是很大,和其他搭建博客而言有什么优点?
本文介绍了如何在Apache Zeppelin中集成R语言解释器,并使用R语言进行数据分析。首先介绍了如何在Zeppelin中添加R解释器,然后讲解了R语言的基础知识和基本函数,最后介绍了如何在Zeppelin中使用R语言进行数据分析。
作者:Adrian S. 译者:王俊杰,王天云 审校:王俊杰,江柳 了解我们如何为每个Webiny网站获得出色的SEO支持,以及如何在无服务器环境中使用SSR使其超快运行。 内容概要 我确实意识到这是一篇很长的文章,请相信我不是故意写的很长。据我了解,有些人可能没有时间通篇读完,下面我准备了一个简短的内容概要: 单页应用程序(SPAs)很酷,但不幸的是,对SEO的支持不佳。 查阅这篇文章,了解有关在Web上进行渲染的不同方法,然后选择最适合您的用例的方法。 用Webiny构建的应用程序,我们尝试了“
虚拟仿真在教育领域的应用越来越广,尤其在科研和实验教学领域,这主要是因为虚拟仿真具有操作简单、场景逼真、更安全、易维护的优势。比如在实验教学过程中,一些实验对象相对于学生来说过于宏观或微观,学生不易理解,而且某些实验设备成本过高,实验室受条件限制无法提供合适的实验环境、无法满足很多学生的同时操作。
文章更新: 20170301 初次成文 问题提出: 由于树莓派3代板载无线模块,而树莓派2代也可以通过连接USB无线网卡或者直插网线实现网络通信,又因为Volumio搭载在树莓派上,所以在Volumio的早期版本就实现了UPNP/DLNA特性。通过此特性,在局域网中"遥控"Volumio成为了可能。 在这篇文章中,小苏将为大家介绍一下如何多角度玩转Volumio的DLNA特性,看完这篇文章后,你一定会感受DLNA技术为我们带来的便利。 准备工作: 硬件环境: 1. 装有Dac扩展
Github源码地址: https://github.com/chikara-chan/react-isomorphic-boilerplate 目录 前言 服务端渲染好处 思考 原理 同构方案 状态管理方案 路由方案 静态资源处理方案 动态加载方案 优化方案 部署方案 其它 结尾 前言 前段时间公司有一个产品需求要求使用Node.js中间层来做服务端渲染,于是翻遍了整个技术社区,没有找到一个特别合适的脚手架,作为一个有追求的前端攻城狮,决定自己去搭建一套最完美的服务端渲染开发环境,期间踩过无数的坑,前
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