R语言和plink软件都是常用的软件，随着对软件的熟悉，就不用自己写代码了，直接改代码了，既然改代码，就在一个环境下运行就行了，不想来回切换R和Bash。问题来了：如何在R语言中运行plink软件。
大家应该很熟悉windows下的R语言，并且也知道如何安装R包。但是呢，如果对于我们这种Linux小白很好奇那些只有在Linux下才能用的包怎么能让我们在windows下体验下呢。那么，作为神一样的R语言简直无所不能，他们开发了Rtool，这个工具不仅是为创建R包用的，同时也可以让那些以gz结尾的R包可以安装在windows环境下。今天我们就来介绍下R语言与Rtool结合后是如何玩转R包的。
R语言在数据处理方面很是强大，然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理，大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法：
R语言的工作空间其实就是你当下R语言的工作环境，它包括任何你已经定义了的对象。当一个R进程结束时，用户可以将当前的工作空间保存下来，在下次启动R时就会自动加载，非常方便省事。R语言是一个交互式界面，上翻和下翻键可以用来查看历史指令。这里我建议大家使用RStudio，因为RStudio提供非常强大的R语言高度可视化操作界面，你可以在RStudio里写R代码，也可以写Python代码，同时可以使用Rmarkdown来写自己的文档。
我们知道R语言在作图统计方面很是实用，但是在其他游戏开发、网页制作、人工智能等很多方面相对于python是很局限。今天我们来以weblogo为例展示如何在R语言中调用python。
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
什么是R语言？ R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacO
R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章，都是从统计的角度，介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来，从计算机
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章
一般来说， 假如大家有一些R包安装非常困难，或者某个数据分析的流程基于了一系列R包，我们会使用conda来安装R语言及其配套的R包，比如：singlecelltk和singlecellsignalr，很简单的几句话代码，主要是安装适合自己用户的R语言环境及相关的R包：
我们今天给大家介绍一个通过人类肿瘤的进化条件所选择的事件介绍。其只设计了Linux下的版本所以我们如果需要安装在windows下还是需要利用devtools进行编译安装。当然，其依赖的包还是需要我们自己去安装。那么我们看下其流程吧。
恰好被隔壁Y叔看到了，所以立马给出来了解决方案，在听说你用的函数又撞名了？ 可以看到conflicted包超级好用，专门盯着你，让你报错！
大家好，我是邓飞，数据分析离不开Linux系统，所以，如何在Linux系统中安装R语言，可以有效的避免入门数据分析，劝退力量很大。如果还有没有劝退，那就在Linux系统中安装R语言包……
在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中，我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
R语言中内存是我们平时不怎么注意的一个方面，但是R语言的内存占有率还是很高的。尤其是在对大型数据的处理过程中，每当你复制你的变量或者创建新的变量都会占用新的内存空间。当然Windows系统中R语言会自动去调节自身的内存占用与释放。然而，当大量数据在调用批处理函数的时候内存的自动管理显得很是无力。R中的对象在内存中存于两种不同的地方，一种是堆内存（heap），其基本单元是“Vcells”，每个大小为8字节，新来一个对象就会申请一块空间，把值全部存在这里，和C里面的堆内存很像。第二种是地址对（cons cells），和LISP里的cons cells道理一样，主要用来存储地址信息，最小单元一般在32位系统中是28字节、64位系统中是56字节。
运行最后library代码，报错提示缺啥就安装啥，安装方法有 BiocManager::install('xx') 或 install.packages('xx')，逐一尝试，没有明显的 ERROR 关键词就不要管。
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
毫无疑问，处理数据的首要条件是理解数据从产生，对应到我们这个系列，也就是了解三维基因组的背景知识，如下：
在R语言中可以使用png()等函数生成图片，例如： png(“aa.png”)可以生成图片。
R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。
这个时候，你无需理会你的服务器的R语言版本或者R包啦，因为你每次都会 conda activate r 激活你自己的R语言环境哦。我们在这个环境里面安装了 bioconductor的 singlecelltk和singlecellsignalr，因为它们本身就会依赖大量的其它R语言包，所以理论上这个时候你的这个 conda activate r 小环境，已经是比较好的可以用来做单细胞转录组数据分析的啦！
当我们使用服务器分析数据，我们使用miniconda，如果在自己的电脑上使用anaconda。Anaconda安装网上有很多教程，也可以在淘宝上买个安装服务（至少节省一上午时间）。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。简单来说，R是一门统计计算语言，是一套开源的数据分析解决方案。
* 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行)： R下载：http://mirrors.us
单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
今天是学习小组的第四天，从linux进入R语言，R语言有少许基础，所以今天得心应手，很快就完成了学习，哈哈哈
看到这个问题的时候，我是不知所云的，因为课堂上只讲过order(x)，没有出现order(x,y)，不理解其运算逻辑，就不能理解函数的结果。因此我整合了order( )函数从基础到上述问题解决的学习过程，仅供参考！
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业，目前有75%左右的数据科学家使用R语言，有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天，带大家了解一下这门富有魅力的数据科学语言。 一、R 语言环境 R 是一款为数据分析而设计的语言，其功能集数据操作、数学计算和数据可视化为一体，其特点在于: 1.有效得进行数据处理与存储 2.对数组，矩阵运算处理的支持 3.包含大量专门用于数据分析、统计分析和数据挖掘的实现方法 4.强大的数据可视化能力 二、R 与数据分析 经过
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
背景：分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路：把用户关于世界杯的帖子拉下来，然后做中文分词+词频统计，最后将统计结果简单做个标签云. 后续：中文分词是中文信息处理的基础，分词之后，其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做，也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
考虑到有几个细节知识点大家自学会有一点困难，我们生信技能树团队恰好有时间，就做几次公益授课，带领大家一起学习哈。已经有的一个是：免费Linux直播培训 ，带领了五百多朋友购买了云服务并且成功使用了，现在进去，还是可以看录播的，里面也有我整理的很多Linux学习资料哈！
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
忽略提示。先从第一行开始，一行行run，每run一行观察左下角窗口的输出信息，没有关键词 error 且返回一个大于号 > 再run下一行
这个时候很多R语言小白会下意识的以为是自己的R语言代码有问题，其实如果你仔细 看报错，就应该是明白网络有问题，因为中国大陆绝大部分地区访问GitHub其实是很困难的。
但是最近频繁看到粉丝留言表明安装clusterProfiler包失败，这个clusterProfiler是大名鼎鼎的Y叔开发，基本上是每个做生物信息学数据分析的人都会使用它的，做超几何分布检验（富集分析），而且内置了很多数据库，好用的函数。
各位HR宝宝们在研究Anaconda的时候或许已经发现了，Anaconda Navigator的页面中有一个尚未安装的应用——R studio
今天是我们的系统教程《R语言从入门到精通》的第一讲，前面的背景讲解中《从今天开始，每天学点R语言~》，已经深入探讨过R语言的重要性以及学习R语言的必要性，今天我们就按照课表来讲解：如何在自己的PC中安装R语言的运行环境。还没有领取《学习R》书籍教材的同学，赶紧联系文末的客服小姐姐吧~
深感遗憾，我以前的教程还特意选择了他，比如下面的安装最新版R语言： sudo vi /etc/apt/sources.list# deb http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ xenial/sudo apt-get updatesudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 51716619E084DAB9sudo apt-get updatesudo apt-get in
从Python、R等编程语言到以Git为例的版本控制系统甚至Unix Shell等命令行工具，数据科学家的武器库现在越来越丰富了，在个人计算机上同时使用这些武器可能会对新入门的数据科学家们造成不小的困扰，本文就将带你学习这些数据科学武器的配置方法。
如果是想通过培训掌握生物信息学，那么可以参考：彻底入门生物信息学，可能需要12天！ 推文介绍的。
Rstudio我的理解更像是服务器的Xshell端 可以更方便的看懂你的代码以及输出的数据运行情况等
– 比较分析C++、Java、Python、R语言的面向对象特征，这些特征如何实现的？有什么相同点？
我写公众号的最初目的就是督促自己学习，分享一些教程，和专门搞生信的大佬们比起来，自己也就是菜鸟一枚，公众号更新也比较佛系，也不做推广，你能自行关注到，完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能，以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话，大家需要给你自己以定位，自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路，或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信，那也是分档次和研究方向的，如果只是分析别人的数据，比如预后模型这种，属于比较低端的水平。有的做开发，比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具，又或者是建数据库，这些属于开发类。另外，这个也和研究领域有很大关系，植物的，人的，微生物的，是有区别的，当然，很多基础工具都差不多，但需要相关的知识背景。我自己主要是做药，癌症，所以我会的技能主要和自己研究方向相关的，我也不是什么都掌握，因为我觉得，具备基础知识储备后，自己用到什么就去现学现卖，而不是一下子学会很多东西等着以后用，我个人认为这是效率极其低下的。
R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教
R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？
首先要下载所需要的示例数据，下载地址：https://storage.googleapis.com/linnarsson-lab-www-blobs/blobs/cortex/expression_mRNA_17-Aug-2014.txt
昨天我们介绍了使用Excel进行直方图的绘制，今天我们来介绍R语言和Python下的绘制方法。
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