igaph 是一个项目,目标是建立一条简单,易用的网络分析工具,有 R, python, C/C++ 等语言的具体实现: 项目主页: http://igraph.org/ 在R语言中,对应的就是 igraph 这个R包 安装: install.packages("igraph") 使用: 对于图 graph 这种数据结构而言,最基本的元素包括节点(node) 和 边(节点之间的连线,edge); igraph 这个R包提供了很多种创建graph的方式,我们先看一个最基本的例子,从数据框

问题描述: 安装包xlsx包后,运行library("xlsx")后弹出错误窗口: RGui (64-bit): Rgui.exe - 系统错误 无法启动此程序,因为计算机中丢失 jvm.dll.尝试重新安装该程序以解决此问题. 在R语言环境中的错误是: 载入需要的程辑包:rJava Error : loadNamespace()里算'rJava'时.onLoad失败了,详细内容: 调用: inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...)

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的

R语言网络爬虫学习 基于rvest包 龙君蛋君:2015年3月26日 1.背景介绍: 前几天看到有人写了一篇用R爬虫的文章,感兴趣,于是自己学习了.好吧,其实我和那篇文章R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 的主人认识- 2.知识引用与学习: 1.R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 2.大数据分析之——足彩数据趴取 3.rvest + CSS Selector 网页数据抓取的最佳选择 4.rvest的github 3.正文: 第一个爬虫是爬取了戴申大牛在科学网博客的一些基本信息,戴申大牛看

R语言编程中的常见错误有一些错误是R的初学者和经验丰富的R程序员都可能常犯的.如果程序出错了,请检查以下几方面. 使用了错误的大小写.help().Help()和HELP()是三个不同的函数(只有第一个是正确的). 忘记使用必要的引号.install.packages("gclus")能够正常执行,然而Install.packages(gclus)将会报错. 在函数调用时忘记使用括号.例如,要使用help()而非help.即使函数无需参数,仍需加上(). 在Windows上,路

对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路. 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可

在数据分析中,整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine.这个过程可以通过Basic包的apply家族函数来实现,apply家族函数包括了apply.sapply.lapply.tapply.aggregate等,可以应用于数据分析的各个阶段.plyr包是apply家族函数的升级,使用plyr包可以实现:在一个函数内同时完成“Split

R语言使用向量化计算,因此非常容易在集群上进行并行计算.parallel 包提供了非常方便的函数用来进行并行计算,但有一个问题是并行时对于内存中的对象会拷贝多份,因此会比较占内存,这里提供一个比较简易的方法在内存中共享对象从而达到降低内存占用的目的. cl<-makeCluster(, type="FORK") result_list <- parLapply(cl, list, function) stopCluster(cl) 非常简单,在创建集群的时候添加type为

一般在跑耗时较长的程序时,我们不知道程序到底有没有正常跑着,或者在爬虫的时候不知道爬到什么时候断了.因此可以添加进度条来显示当前进度,观察进度是否有进展.当进度条卡住的时候,可以判断程序断线,从而可以进行断点重跑. 在R语言中使用 library(tcltk) 加载 tcltk 包可以实现进度条展示. # 进度条 library(tcltk) u <- 1:2000 # 开启进度条 pb <- tkProgressBar("进度","已完成 %", 0,

R语言中提供了许多用来整合和重塑数据的强大方法. 整合 aggregate 重塑 reshape 在整合数据时,往往将多组观测值替换为根据这些观测计算的描述统计量. 在重塑数据时,则会通过修改数据的结构(行与列)来决定数据的组织方式. 样例数据:mtcars 从Motor Trend杂志(1974)提取的,它描述了34种车型的设计和性能特点(气缸数.排量.马力.每加仑汽油行驶的英里数,等等,详细可使用help(mtcars). 一.转置 反转行和列,使用函数t()即可对一个矩阵或数据框进行转置.

1.下载Xming地址 http://pan.baidu.com/s/1o6ilisU,安装,推荐默认安装在C盘,推荐快捷方式放在与putty快捷方式同一个文件夹: 2.打开putty,在SSH的X11选项中勾选Enable X11 forwarding,保存putty设置: 3.运行Xming,最小化在系统托盘,使用putty进入一个服务器: 4.打开R语言 > x=c(-5:5)> y=x*x> plot(x,y,type='b') 5.绘图显示曲线

包(Package)是实现特定功能的.预先写好的代码库(library),通俗地说,包是含有函数.数据等的功能模块.R拥有大量的软件包,许多包都是由某一领域的专家编写的,但并不是所有的包都有很高的质量.在使用包之前,最好到社区中了解其他网友的反馈.R预先安装了一系列的基础包,包括base.datasets.utils.grDevices.graphics.stats.以及methods,由于已经预先安装,因此,可以直接使用,提供了系统默认的函数和数据集. 一,包操作 在使用包之前,用户必须把包安

转载:https://www.jianshu.com/p/678213d605a5?from=jiantop.com Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化,但是如果要通过ggplot2定制一套图形,尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形,对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了,ggplot2的部分语法是很晦涩的.为此Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形. 安装

解决办法: 1.如果没有java运行环境,则需安装对应版本的jre,如R64就需要安装jre64位的,并且要注意在系统环境变量中指定java_home 2.如果有java运行环境,检查你的java版本与R版本选择是否一致(要么都是32位,要么都是64位) 3.用R命令直接设置java_home,命令如: Sys.setenv(JAVA_HOME='E:/workspace/JDK/dk1.8.0_31/jre') 注意:是JRE路径,而不是JDK的路径

ggplot2 是一套独立的绘图系统,在一个完整的ggplot2的图表中,会有下面几个概念: 1) plot 2) panel 3) strip 4) legend 所有这些元素都会出现在图表中 代码示例: ggplot(mpg, aes(displ, cty, colour = cyl)) + geom_point() + facet_grid(. ~ cyl) + theme(plot.background = element_rect(fill = "green", colour

1.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”,weight=y)+scale_y_continuous("y")画出y关于x的条形. 图中提示binwidth这里是指矩形的宽度,指定之后如下 qplot(x,data=data,geom="bar",weight=y,binwidth=0.2)+scale_y_continuous("y") 2.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”)画出来的是频率直方图

目录 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 2.生物网络的模块发现方法 3.模块发现方法实现和图形展示 4.附录:igraph中常用函数 参考链接 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 我们使用与人类HIV相关的蛋白质互作数据hunam-HIV PPI.csv来构建这个蛋白质互作网络. 在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 想要读取c

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和

如何判断我们的线性回归模型是正确的? 1.回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women)par(mfrow = c(2, 2))plot(fit)par(opar) 为理解这些图形,我们来回顾一下OLS回归的统计假设.(1)正态性(主要使用QQ图) 当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值