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R||R语言基础（三）_R包

今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”) #务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com /s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101 经过这几期的R语言基础，你应该能够入门R了，渐渐的也要自己去学会看帮助文档，去搜报错，还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗？ ? +命令 #搜命令帮助文档 help(package='R包') #搜R包帮助文档如果你能独立处理这些问题，那么恭喜你，你的R应该没问题啦！应该没问题了！！！！吧？

2023-02-16

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R」R 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。

2020-07-03

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「R」R 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

2020-07-29

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容器镜像服务

R: Getting Into Project of R

:star: what is an r project include in r studio? with a specific R project. easier to work on and manage your R projects. :star: compare r with python :stars: r Here is a simple R demo code that creates a vector of numbers, In R, the c function is used to create vectors.

2022-12-22

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R包多个函数的打包存放相应的R包可实现特定的分析功能 R包包含函数、数据、帮助文件、描述文件安装 R包来源有CRAN、Bioconductor、GitHub install.packages(tidyr 载入包时回答提示信息尽量no* 已经安装的包，可直接调用其中的函数 pheatmap::pheatmap(volcano)#包名::函数名 library(pheatmap) pheatmap(volcano) 学习R包的使用

2024-03-10

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「R」R Docker 教程（续）

❝接「R」R 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。

2020-07-30

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容器镜像服务

「R」R 修改全局选项

R语言的选项设定可以从全局范围影响当前的会话，我们调用getOption()查看选项值，使用options()修改它。一个常用的设定选项是输出位数，在某些情况下，R默认输出的位数不满足我们的要求，需要修改，而该选项由digits选项控制。

2020-07-06

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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。

2022-01-21

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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

2020-08-14

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「R」R 的控制结构

下面呈上 R 关于控制结构的知识，与君共享。 false_expression 或者： if (condition) expression 表达式并非总是被执行，所以 if 函数的类型是special： > typeof(`if`) [1] "special" R 接触过其他编程的朋友肯定接触过不少类 switch 或 case 的语句，R 也存在着switch函数，所以我们可以用下面的语句实现该功能： > switcheroo.switch <- function ("f") [1] "moose" > switcheroo.switch("a") [1] "alligator" > switcheroo.switch("f") [1] "moose" 循环 R 后语使用 R 的人是幸运的，向量化是 R 的内在特性之一，以至于我们常常忘记它的存在。请珍惜这份开源的馈赠。

2020-07-02

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