R介绍及开发(初学者基础详解)一、R概述1.1 R简介1.2 R包下载1.3 R安装1.4 R使用二、创建R2.1 R架构及内容2.2 R开发的环境配置2.2.1 R开发准备2.2.2 R构建工具准备2.2.2.1 R开发工具 | devtools2.2.2.2 工具集 | RTools2.3 R创建流程2.3.1 命名 | 创建R2.3.1.1 R命名规则2.3
# R语言中的ggsurvplot安装与使用 ## 引言 在生存分析中,R语言是一个绝佳的工具,而`ggsurvplot`是R语言中用于绘制生存曲线的强大函数。本文将详细介绍如何安装`ggsurvplot`,并通过一个实例演示如何使用它绘制生存曲线。此外,我们将插入饼状图和状态图以展示相关数据。 ## 1. ggsurvplot的安装 在使用`ggsurvplot`之前,我们需要先确保安装
原创 2024-08-19 06:23:49
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最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅。plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE,
一、选题背景  现如今,音乐伴随着我们的生活。已经成为了我们的生活习惯一部分,听音乐的场景有很多,例如做作业、上班出勤的路上、午休小寝时……为此我们都会对最近新出的流行歌曲和热度飙升比较快的歌曲感兴趣。为此我选这个主题作为课题。二、爬虫方案设计名称:QQ音乐流行、飙升排行榜数据爬取内容:通过访问QQ音乐的web官网,爬取相对应榜单的信息。最后保存下来做可视化分析。设计方案思路:  首先,用requ
# R语言中的ggsurvplot函数参数详解 在生存分析中,我们经常需要绘制生存曲线来评估不同组之间的生存率差异。其中,R语言的`survival`提供了`ggsurvplot`函数,可以方便地绘制生存曲线图。本文将详细介绍`ggsurvplot`函数的常用参数,以帮助读者更好地使用该函数进行生存曲线的可视化分析。 ## 安装和加载所需的 在开始之前,请先确保已经安装并加载了`surv
原创 2023-07-20 22:18:20
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1 什么是ggplot2ggplot2是用于绘图的R语言扩展,其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射,即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图的特点在于并不去定义具体的图形(如直方图,散点图),而是定义各种底层组件(如线条、方块)来合成复杂的图形,这使它能以非常简洁的函数构建各类图形,而且默认条件下的绘图品质就能
转载 2023-12-24 09:35:05
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预期行为图:)实际行为错误消息:“符号”类型的对象不可子集化重现问题的步骤library(survminer)#> Le chargement a nécessité le package : ggplot2#> Le chargement a nécessité le package : ggpubr#> Warning: le package 'ggpubr' a été compilé avec la version R 3.4.3#> Le ch
原创 2021-05-12 14:11:22
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前言 最近想试一下捣腾一个 R 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程序之忍者篇,以及 Hadley 大神(ggplot2 devtools 等一系列的作者)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 中,那么这篇文章就可能是你想要的。为了方
转载 2023-09-02 15:12:54
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预期行为图:)实际行为错误消息:“符号”类型的对象不可子集化重现问题的步骤library(survminer)#> Le chargement a nécessité le package : ggplot2#> Le chargement a nécessité le package : ggpubr#> Warning: le package 'ggpubr' a été compilé avec la version R 3.4.3#> Le ch
原创 2021-05-19 22:50:03
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1. vim 删除一列先使用ctrl + v,移动方向键,选择矩形区域,然后按 d 进行删除如果要在每一列前面加一个“{ ”------>修改列为特殊字符(ctrl + v选好后使用r替换成特殊字符),然后使用:%s替换命令如果要在每一列后面加一个“},” ------> 1. 修改最后一个字符为特殊;2. 使用命令“:%s /,\r/
2.3.6 导入 SPSS 数据 IBM SPSS数据集可以通过foreign中的函数read.spss()导入到R中,也可以使用Hmisc 中的spss.get()函数。函数spss.get()是对read.spss()的一个封装,它可以为你自动设 置后者的许多参数,让整个转换过程更加简单一致,最后得到数据分析人员所期望的结果。 首先,下载并安装Hmisc(foreign已被默认安装
转载 2024-02-28 10:47:41
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qgg:一款大规模数量遗传和基因组分析的R一、概述该基于:假设基因组特征可能会富集影响性状的因果变体。根据以往的研究和不同的信息来源,可以分成几种基因组特征,如基因、染色体或生物途径。1、核心功能拟合线性混合模型 构建基因组关系矩阵 估计遗传参数(遗传性和相关性) 基因预测 单标记关联分析 基因集合富集分析2、qgg利用以下处理大规模数据使用openMP的多核处理 在BLAS库(如OpenB
数据挖掘主要分为4类,即预测、分类、聚类和关联,根据不同的挖掘目的选择相应的算法。R语言博大精深,吸纳了来自各方的挖掘算法,这些都是由统计学家或是算法研究人员提供,我们可以站在这些伟人的肩膀上实现算法的应用。下面对常用的数据挖掘做一个汇总:连续因变量的预测:statsstatsstatsrpartRWekaadabagadabagrandomForeste1071kernl
转载 2023-06-21 18:36:04
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R语言利用ALL数据集作柱状图和热图#下载数据 #BiocManager::install(“ALL”) #BiocManager::install(“Biobase”)#加载数据 library(“ALL”) library(“Biobase”)#载入数据集 data(“ALL”)#查看相关消息 ALL‘筛选数据子集,并且将数据存入case1内,条件一:BT列数据在前五行的集合内
转载 2023-08-09 20:55:45
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导读本文整理了R语言绘图中使用频率较高的程序,每个程序都附载相应的参考来源链接(链接里有实现绘图的脚本)和下载链接。另:茗创科技为大家提供免会员极速下载服务,需要相应程序的小伙伴可以私信茗创科技周翊工程师,微信号MCKJ-zhouyi或17373158786。gganimate:在R中绘制动态图gganimate在CRAN上可通过install.packages('gganimate')来安
另外再推荐一个在线绘制venn图的网站(除了广告较多都挺好的):https://www.meta-chart.com/venn具体包括下面三个: limma、venneuler、VennDiagram。总的来说,三个都有着各自的不足。下面会一一进行说明,这里先放上结论:综合方便程度以及函数的多样性而言,VennDiagram > venneuler > limma。limma首先针
转载 2024-01-25 16:49:11
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转录组edgeR分析差异基因edgeR是一个研究重复计数数据差异表达的Bioconductor软件。一个过度离散的泊松模型被用于说明生物学可变性和技术可变性。经验贝叶斯方法被用于减轻跨转录本的过度离散程度,改进了推断的可靠性。该方法甚至能够用最小重复水平使用,只要至少一个表型或实验条件是重复的。该软件可能具有测序数据之外的其他应用,例如蛋白质组多肽计数数据。可用性:程序包在遵循LGPL许可证下可
R 2.14.0版本以后,parallel包被作为核心包引入R,这个主要建立在 multicore 和 snow 的工作基础之上,包含了这两个大部分功能函数,以及集成了随机数发生器。实际上对于R来说,并行化可以在不同的层级上实现:比如,在最底层,现在的多核CPU可以实现一些基础的数值运算(比如整数和浮点算数); 高级一点的,一些扩展BLAS使用多线程并行处理向量和矩阵的操作,甚至有些R扩展
转载 2023-12-09 12:17:34
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gbmwiki中对GBRT的定义gbm包在R中的使用基本建模函数参数选择最适的回归树个数例子 gbmgbm是梯度提升回归树(GBRT)在R 中的实现。GBRT,全称为Gradient Boosting Regression Tree, 有时也称为GBDT。wiki中对GBRT的定义Gradient boosting is a machine learning technique for r
转载 2023-07-11 15:17:22
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tidyr 类似于上图成行成列的表数据是干净数据(tidy data),一般每一行表示一条观测记录,每一列表示一个字段(变量) tidyr是用来操作tidy data的,主要的功能有数据变形(Reshape Data)分割数据(Split Cells)处理缺失值数据(Handle Missing Values)数据变形(Reshape Data)数据变形(Reshape Data)可以重构数
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