Cairo使用起来非常简单,和基础包grDevices中的函数对应. CairoPNG---grDevices:png(). CairoTIFF---grDevices:tiff(). CairoPDF---grDevices:pdf(). ... 查看Cairo所支持的图片格式: #加载Cairo包 library(Cairo) #检查所支持的图片格式 Cairo.capabilities() 以iris数据集为例 > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width P

网上有不少R包的编译过程介绍,挑选了一篇比较详细的,做了稍许修改后转载至此,与大家分享 如何在windows中编写R程序包 created by helixcn modified by binaryfan 在Windows环境下如何编写R程序包,即生成供linux环境编译运行的tar.gz文件,也生成供windows下使用的.zip文件呢?其实并不复杂,只要下载一些工具软件,按照相应的步骤填写相应的“表格”,继而运行一些简单的指令,就可以生成R的程序包了. 编写R程序包通常包括以下几步: (1)

新建一个工程,包名用的com.mythroad.adskiller, 后来觉得不好,又改成com.mythroad.adsinscepter,但是我发现gen下的R.java文件的包名还是原来的com.mythroad.adskiller. 甚至手动新建了R.java,包名为com.mythroad.adsinscepter,我把com.mythroad.adsinscepter下的R.java删除,又自动恢复了,实在是很神奇吧,哈哈,某个人的style! 现象解释: R.java是由ADT维护

R的包(package)通常有两种:1 binary package:这种包属于即得即用型(ready-to-use),但是依赖与平台,即Win和Linux平台下不同.2 Source package: 此类包可以跨平台使用,但用之前需要处理或者编译(compiled)..libPaths():查看包的安装目录library():查看已经安装的包目录installed.packages():查看已安装包信息library(mypackage):载入mypackage包getOption("def

有关install.packages()函数的详见:R包 package 的安装(install.packages函数详解) R的包(package)通常有两种:1 binary package:这种包属于即得即用型(ready-to-use),但是依赖与平台,即Win和Linux平台下不同.2 Source package: 此类包可以跨平台使用,但用之前需要处理或者编译(compiled). 以下一些常用的包相关的函数:.libPaths():查看包的安装目录library():查看已经安装

R语言包 R语言的包是R函数,编译代码和样本数据的集合. 它们存储在R语言环境中名为"library"的目录下. 默认情况下,R语言在安装期间安装一组软件包. 随后添加更多包,当它们用于某些特定目的时. 当我们启动R语言控制台时,默认情况下只有默认包可用. 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用. 所有可用的R语言包都列在R语言的包. 下面是用于检查,验证和使用R包的命令列表. 检查可用R语言的包 获取包含R包的库位置 .libPaths() 当我们执行上面的

log10() .libPaths()#查看R包目录 library()#查看以前安装的函数 search() #安装R包的方式 install.packages("car")#安装car包 update.packages()#更新已安装包 intalled.packages()#查看已安装的包 #如何匹配研究问题的R包 #一.cran.r-project.org(网站)——Task View——MachineLearning #二.使用搜索工具——searchaol.co.uk #学

R是开源的软件工具,很多R语言用户和爱好者都会扩展R的功能模块,我们把这些模块称为包.我们可以通过下载安装这些已经写好的包来完成我们需要的任务工作. 包下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/ 包是R函数.数据.预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合.计算机上存储包的目录称为库(library),函数.library()显示库的位置.R自己有一些默认的包,其他的需要我们自己下载安装,安装完成后必须加载到当前会话中才能被使用.可以使用命令sear

Shiny-cheatsheet 作者:周彦通 1.安装 install.packages("shinydashboard")  2.基础知识 仪表盘有三个部分:标题.侧边栏,身体.下面是最最小的仪表面板页面的UI: # ui.R #library(shinydashboard) dashboardPage( dashboardHeader(), dashboardSidebar(), dashboardBody()) 通过shinyApp()函数可以快速查看R控制台: # app.R

pheatmap包的安装 1: 首先R语言的安装路径里面最好不要有中文路径 2: 在安装其他依存的scales和colorspace包时候要关闭防火墙 错误提示: 试开URL'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/contrib/3.3/ggplot2_2.2.1.zip'Content type 'application/zip' length 2760467 bytes (2.6 MB)downloaded 2.6 MB

使用devtools安装github中的R源代码时,经常会出各种错误,索性搜了一下怎么在Windows下直接打包,网上的资料也是参差不齐,以下是自己验证通过的. 一.下载Rtools 下载地址:https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/ 根据自己安装的R版本,下载兼容的Rtools即可,我下载的是Rtools35.exe 二.安装Rtools Windows下的安装都是傻瓜式的,一步步点确定即可,有两个地方需要注意: 2.1 安装路径 第一次安装

有5个基础的函数: - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus) 可以和databases以及data tables中的数据打交道. plyr包的特点 其基础函数有以下特点: 第一个参数df 返回df 没有数据更改in place 正是因为有这些特点,才可以使用%>%操作符,方便逻辑式编程. 载入数据 library(plyr) library(dplyr) # load packages suppressM

=== 数据基础操作 ===reshape2 横向.纵向做数据变换,例如把纵向堆叠在数据库中的证券行情数据转换成一个按照不同证券代码横向排列,按照时间纵向排列收盘价的数据表stringr 方便地用正则表达式做批量字符串操作,可做检测.匹配.替换.计数等等lubridate 方便地做日期/时间操作,各种标准化时间和时区的处理plyr 轻松地在vector, list, data.frame之间做分组变换,实现拆分.变换.合并的操作dplyr 轻松地处理data.frame, data.table以

[在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程.具体如下]   [下面列出每个步骤最有用的一些R包] 1.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

R包:基本包(自动加载)和推荐包(安装R时也会下载,但需要手动加载),拓展包(其他包,手动加载). 安装好的包将被放在一个指定的目录下.这个目录被称为库(Library).当需要使用到某一个包的时候,通过运行library()函数来加载软件包,其过程就是到库中去寻找需要加载的软件包,并将其命名空间加载至当前运行环境下. >(.packages()) #显示当前已加载的包 R中packages的下载安装: 1.网上下载安装: >install.packages("包名称")#

Rpy2环境配置 最近想将R整合到以flask为后端框架的web系统中,在服务器端做数据统计分析.需要将R语言整合到Python中,发现Python中的Rpy2可以调用R语言,所以花了一些时间配置了一下Rpy2.做一下总结. 安装R,并配置系统环境 ①注意:R的版本要与python的版本相符合. ②系统环境配置(以我的为例): 在系统变量和用户变量中添加或修改: Path:添加R.dll的路径 如:C:\Program Files\R\R-3.1.2\bin\x64 R_HOME:R的安装路径 

这个部分我在datacamp上面学习笔记,可视化的性能很差,使用的函数也很少. 可以参考一下大佬的博客园个人感觉他们讲的真的很详细 https://cosx.org/2016/09/r-and-parallel-computing https://blog.csdn.net/quety/article/details/79825615 个人小结: R的底层设计仍是单线程,上层应用包依赖性很强. 并行计算技术正是为了在实际应用中解决单机内存容量和单核计算能力无法满足计算需求的问题而提出的.因此,并

并行执行 Yes! Well done! Socket clusters are initialized without variables, so a_global_var wasn't found. Fork clusters take a copy of global variables, but changes made after the cluster is created are not copied to each node. parallel包 > # A global var

Shiny-cheatsheet                                                                                                                  作者:贾慧   作品来源:百度百科 .炫酷外观 皮肤skins 仪表盘包括很多的主题或者皮肤.默认的为blue蓝色,此外,还有其他的颜色,包括:black黑色,purple紫色,green绿色,red红色,yellow黄色等.可以使用das

http://blog.csdn.net/hongjinlongno1/article/details/53130893 包含几乎所有包,很方便