写在前面R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。 学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。 包的使用是一通百通的，我们以dplyr为例，讲一下R包。安装和加载R包1.镜像设置两行代码↓可以搞定，但这个方法并不适用于每个电脑，有一部分会失败。随缘，失败的话就每次需要下载R包时运行这两句代码即可。2.安装确保联网再操作。。。不然就尴尬了。R包安装命令是in
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2023-07-28 20:55:15
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说明：本文参照Simon Munzert著&吴今朝译的《基于R语言的自动数据收集》一书，进行个人二次整合而成，如有侵权，告知后删。之所以要讲讲HTML的基础知识，是基于目前网络爬虫主要爬取源格式为HTML，本着知己知彼的心态，整理了HTML在爬取数据中需要知道的一些小知识点，以供后用。本文涉及的案例均可在以下链接中找到，http://www.r-datacollection.com/mat
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2023-11-16 20:41:03
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# H5 R语言开发入门指南
## 引言
H5 R语言的结合能够实现丰富的可视化效果，主要用于数据分析和网页展示。对于刚入行的小白来说，了解整件事情的流程和每一步的具体实现是非常重要的。本文将通过流程表、甘特图和状态图，详细讲解如何实现“H5 R语言”。
## 流程步骤
以下是实现H5 R语言的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
# 如何使用R语言读取h5文件
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(安装必要的包)
B --> C(加载所需库)
C --> D(读取h5文件)
D --> E(结束)
```
## 2. 类图
```mermaid
classDiagram
class 开发者{
经验丰富的开发
原创
2024-05-13 03:54:43
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前言 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
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2023-09-02 15:12:54
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在数据科学和机器学习的世界中，使用 R 语言打开 HDF5 格式文件（后缀为 .h5）广受欢迎。这个文件格式通常用于存储大型数据集，它支持快速读写和高效的数据压缩。因此，了解如何在 R 环境中正确打开和使用这些文件对数据分析工作至关重要。在这篇博文中，我将详细介绍如何解决“R 语言打开 h5”问题的各个方面。
## 版本对比与兼容性分析
在 R 语言中打开 HDF5 文件的主要库是 `h5r`
在R语言的环境中，当我们需要加载HDF5格式的文件时，可能会遇到一些兼容性和性能方面的问题。在这篇博文中，我将详细探讨如何解决“R语言加载h5”问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等方面的内容。
### 版本对比
首先，让我们来看一下不同版本的R和相关支持包（如`rhdf5`）在加载HDF5文件时的特性对比。这有助于我们确定在迁移时需要注意的兼容性问题。
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% Stata Markdown% wintryheart% 2019年7月1日STATA Markdown前言本文基于markstat命令的开发者Germán Rodríguez的使用说明整理。原文请见GR的Stata Markdown主页。0、准备STATA 15开始支持Markdown。个人认为markstat比STATA15自带的markdown命令更好用。我的STATA版本是14，需要安
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2024-07-29 12:54:22
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R读取Excel、R与本机文件以下内容是我在R语言学习过程中的每一课的重点笔记记录。16R语言读入本机文件 1.每类文件都会使用对应的分隔符，例如用逗号分隔的文件为.csv文件，读取方式为：x
2.head(x) tail(x) 显示x对象首尾6行的内容(默认为6行)
head(x,n=10),一次显示10行内容
3.read.table()函数在使用时，若是.cs
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2023-08-28 19:32:27
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随着智能手机、平板电脑等移动终端设备越来越普及，用户在移动端花的时间也越来越长。H5开始火热起来，以文字、图片、动画、声音等相结合的自媒体出现，给用户带来了全新体验，技术本身带来的新奇感让人们心生向往。 下面我们就来聊一聊H5入门的一些知识吧！什么是H5？H5即HTML5，是指“HTML”的第5个版本，而“HTML”，则是指描述网页的标准语言。因此，HTML5，是第5个版本的“描述网页
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2023-11-02 13:46:37
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R包包是函数、实例数据、预编译代码的集合，包括R程序、注释文档、实例、测试数据等。R语言相关的包一般存储安装目录下对”library“目录，默认情况下在R语言安装完成已经带来一些常用对包，当然可以在后期自定义添加一些新包。R语言完整的相关包可以查阅：https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html接下来是
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2023-07-21 18:43:54
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tidyr包
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包是用来操作tidy data的包，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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2023-08-22 11:37:51
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无经验尝试安装Hmisc的目录1. 探索中，想办法2. 更新R的版本3. 将新版R链接到Rstudio4.大功告成5. 总结 1. 探索中，想办法既然要安装Hmisc，我先看一下电脑里有没有这个包啊> library(Hmisc)
载入需要的程辑包：lattice
载入需要的程辑包：survival
载入需要的程辑包：Formula
Error: 找不到‘Hmisc’所需要的程辑包‘ggp
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2023-08-16 20:07:50
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KNN 算法是 Cover 和 Hart 于1968 年提出一种基于统计的学习方法。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。等于就是把先数据通过特征空间属性，主要就是计算欧式距离，分为K个相近类别，后面的数据根据自己的属性划分到和自己属性最相似的类别上。我们通过R语言来演示一下近邻分析（KNN），先导入我们的R包和数据，library(class)
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2023-11-24 21:21:11
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线性优化简介优化是一种为所有可能的解决方案找到给定问题的最佳解决方案的技术。优化使用严格的数学模型来找出给定问题的最有效解决方案。要从优化问题开始，首先确定目标非常重要。目标是绩效的量化衡量。例如：最大化利润，最小化时间，最小化成本，最大化销售。优化问题可分为两组线性规划(LP)：它也被称为线性优化，在这个问题中，目标是在数学模型中获得最佳结果，其中目标和所有约束是决策变量的线性函数。二次规划(Q
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2023-08-08 10:55:31
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介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。glmnet算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定，并反复循环直至收敛。该软件包还利用强
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2024-04-22 23:11:00
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目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题（续）rugarch简单实验rugarch 参数估计的行为极端大样本结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题（续）本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型
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2024-07-25 14:27:45
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gbm包wiki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 gbm包gbm包是梯度提升回归树（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
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2023-07-11 15:17:22
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ggplot2的优点 ggplot2可以让作图者根据ggplot2的作图语法来控制一下作图中的重要的因素，用起来可以说神通广大 ggplot2的主要元素： 1.data:数据 2,Aesthetic mapping：颜色、形状、点的大小与线的粗细 3,Statistical transformations:将数据做统计转换，比如概率密度，计数等等 4，Coordinate system:坐标轴的调
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2024-04-14 21:04:35
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R语言数据处理学习记录–使用linkET包完成mental test注：本文仅作为自己的学习记录以备复习查阅一 简单介绍一下这个包依旧是来自于GitHub上，作者给出的介绍：linkET的目标是简单而直接地可视化基于’ ggplot2 '的矩阵热图。其实作者已经给出了非常详细的包的使用方法，从Data processing到后面各种图形的绘制都有详细的代码和图片展示，所以这里just给一些无法很方
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2023-11-16 19:33:58
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