今天用cummeRbund 对cuffdiff的结果进行可视化, 一直报错,之前跑的好好的,找了半天原因, 原来出现在read.table这个函数上: read.table有一个参数check.names , 其默认值为TRUE,它会自动将变量名转换成唯一的字符型向量 其通过调用make.names函数来实现这一过程, 比如我的原始数据中列名称分别为1,2,3,4,5,6, ")) [] "X1" "X2" "X3" "X4&

最近用之前写的R脚本重新跑数据时,出现了报错.经检查,才发现是数据的列名读入R时发生了变化,列名前自动加上了X.符号. read.table系列函数有一个check.names参数,默认为 TRUE ,因此读入数据时它会自动检查变量名在R中是否有效.如果变量名包含首字母为数字.#.$等情况时,则会自动加上X.,使变量看上去更像一个字符型变量. check.names是通过调用make.names函数来实现增加字符这一过程的,如列名为1,2, 3, 4, 5,6时,会自动加上X. make.nam

转载--https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/create-packages-r-cran-github/ 什么是 R 包?我开始创建 R 包的原因是?创建包的好处和挑战必要条件开始创建你的第一个包发布包向CRAN 做贡献后的体验附加提示Additional resources 1. 什么是 R 包? R 包就是一个可重复使用的 R 函数,附带有关如何使用的标准.简要说明文档.有时,包还附带简单的数据. 直至今日,CRAN 上有 10000多个

R不必说,数据统计分析可视化的必备语言,R包开发的门槛比较低,所以现在随便一篇文章都会发表一个自己的R包,这样有好处(各种需求早有人帮你解决了)也有坏处(R包太多,混乱,新手上手较难).作为生信工程师,日常就是查看别人写的R包,分析数据,然后借鉴.修改,根据自己的需求开发新的R包. 参考: http://blog.fens.me/r-build-package/ R包开发 如何系统地学习 R 语言的各种 packages? Developing Packages with RStudio To

1.下载安装Rtools,添加环境变量: 打开R,分别输入下面指令,看有无包错: system('g++ -v') system('where make') 2.package.skeleton()函数,生成R包中的Description 文件和帮助文件.rd package.skeleton(name=”hello”,code_files=(c("path/f1.r”,"path/f2.r")) 3.按要求填写生成的Description 文件和帮助文件.rd rd文件中的

https://cosx.org/2013/11/building-r-packages-easily/ 最近想试一下捣腾一个 R 包出来,故参考了一些教程.现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发 R 程序包之忍者篇,以及 Hadley 大神(ggplot2 devtools 等一系列包的作者)的 教程.但是前者有一些过时,后者是全英文的,所以我这里记录一下比较简单的过程,给读者们一个参考思路.如果你有一些 R 程序,想塞到去一个自创的 R 包中,那么这篇文章就可能是你想要的.为了方便说明

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

摘自 方匡南 等编著<R数据分析-方法与案例详解>.电子工业出版社 R包简介 R包提供了一个加载所需代码.数据和文件的集合.R软件自身就包含大约30种不同功能的包,这些基本包提供了R软件的基本功能.与此同时,R作为一个开源软件,它提供了各种统计计算函数,从而方便使用者能够灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合特定需要的新统计计算方法,而这些函数大多是以包的形式提供,这些都是世界各地R用户自己编写的,并上传到网上分享.因此,制作出属于用户自己的R包,并与全世界的R用户共享是一件非常有意思的事情.

1.综述 越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建,其中一部分原因是devtools包使得开发R包1变得更加简单.devtools包不仅让开发R包变得简单,而且用于分发R包. 当开发者发布一个R包的时候,CRAN2一般是最常用的.使用install.packages()函数可以安装发布在CRAN上的R包.例如,如下方法可以安装dplyr包: install.packages('dplyr') devtools包的install_github()函数用于从Github上安装R包. library(

如何制作自己的R包? 摘自 方匡南 等编著<R数据分析-方法与案例详解>.电子工业出版社 R包简介 R包提供了一个加载所需代码.数据和文件的集合.R软件自身就包含大约30种不同功能的包,这些基本包提供了R软件的基本功能.与此同时,R作为一个开源软件,它提供了各种统计计算函数,从而方便使用者能够灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合特定需要的新统计计算方法,而这些函数大多是以包的形式提供,这些都是世界各地R用户自己编写的,并上传到网上分享.因此,制作出属于用户自己的R包,并与全世界的R用户共享是

R version: 3.5.3, 3.6.3 更新日期: 2020-9-10 大家测试后多提建议哈, 有问题我会持续更新的 在工作中,我们使用的服务器通常是不能联外网的,这在安装R包的时候产生了巨大的不便.网上有很多帖子使用tools::package_dependencies这个工具下载依赖,但是这个工具是有坑的,相信尝试过的同学依然会发现有些依赖包在下载时被漏掉了,查了很多帖子,这个问题一直没有很好的解决. 今天,我就来解决这个问题,一来,方便自己,二来,服务他人. 我们就用R自己来解决自

目录 简介 GS示例代码 简介 R包sommer内置了C++,运算速度还是比较快的,功能也很丰富,可求解各种复杂模型.语法相比于lme4包也要好懂一些. 建议查看文档:vignette("v1.sommer.quick.start") 混合线性模型关键在于协方差结构的建立,有以下几类: 复合对称(Compound Symmetry,CS),所有方差相等,所有协方差也相等,对应于单变量方法.但是对于不同尺度的变量是无意义的. 方差组分(Variance Components),每个方差都

前言 这是代谢组学数据分析的一个R包,包括用于代谢组学数据分析.可视化和功能注释等众多功能.最近有同事在集群中搭建蛋白和代谢流程,安装这个包出现了问题,于是我折腾了一上午. 这个包的介绍在:https://github.com/xia-lab/MetaboAnalystR,安装确实还比较复杂,依赖的东西太多太多.废话不多说,记录下安装历程. 安装过程 首先最好是已经安装了自己的R版本(非root),比如我的是R-3.5.2.然后进入R中,依照文档给的顺序依次安装: 第一步:安装依赖包 insta

转自 http://bnuzhutao.cn/archives/901 一般 R 语言的书籍上,介绍安装 R 包的方法都是这样的: install.packages("packagename"); 一般而言这不会成功,因为它默认会安装到系统目录下面,而普通用户在这个目录里并没有写入的权限. 因此,需要在 install.packages 这个函数里面指定安装的路径,例如想安装到 /home/myname/R 这个目录,就这么写: install.packages("packa

R语言的使用,很大程度上是借助各种各样的R包的辅助,从某种程度上讲,R包就是针对于R的插件,不同的插件满足不同的需求,截至2013年3月6日,CRAN已经收录了各类包4338个. 一. R语言包的安装 1.通过选择菜单: 程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定. 2.使用命令 install.packages("package_name","dir") package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写. dir:包

包(package)是多个函数的集合,常作为分享代码的基本单元,代码封装成包可以方便其他用户使用.越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建并分发,这些分发的R包,可以从CRAN 或 github 上获取,由于向 CRAN 提交包审核非常严格,有些开发者并没有将自己开发的R包提至CRAN的意向,通过 devtools 可以轻松从 github上下载安装.包的生命周期一般会经历 source.bundled.binary.installed和in-memory五个阶段.参考资料 (http://r-

本文在Creative Commons许可证下发布 自由软件的问题是开发人员没有稳定的资金来源支持,可能更新上做不到持续.经过考证和圈内朋友的帮助,现在把R包中高质量.持续更新的跟大数据事业相关的R包罗列如下:

参考  设置环境变量R_LIBS将R包安装到自定义路径   实际上是可以解决问题的, #环境变量完成以后,启动(重启)R,运行 .libPaths() 加载R包时,发现路径仍然未变成自定义的. 那么参考  quantreg软件包加载失败.是要改路径么?新手求帮忙 开启R的时候用管理者身份打开[鼠标右键RStudio→以管理者身份运行],再运行,就会发现路径自定义成功. .libPaths()

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈 看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+

MacOS 上安装 R 包 install.packages("data.table") 后面提示是否安装需要编译的版本: Do you want to install from sources the package which needs compilation?y/n 选择了 y 之后,报错 clang: error: unsupported option '-fopenmp' 网上找到的解决方法是: 安装 clang-omp brew install clang-omp 但是提