本文是本学期第一篇，聊一聊什么是好的R包。这个问题源于年前一个同学，她在学习R语言，然后拿着一张总结的一些R包的图片问我：还有没有更好的包？当时就把我问蒙了，问她什么是更好的包？...有关真正辣鸡的R包及抄袭别人R包发SCI文章毕业的事情，可以围观Y叔(公众号biobabble)的一系列文章。...那么什么是好的R包呢，对于我们这些只需要用R来做生信分析的人来说，如果功力没有那么深厚，看不懂R包的源代码，确实需要找到一些普遍都在使用且坚持更新的包，不仅仅不容易出错，而且网上这些包的学习资料也更多。...其实每个月生信类的杂志都会出很多新的R包的文章，但是大部分都没什么人用。能在网上留下痕迹的都是经过大家检验的。...对于R包在文献中的使用 6万多篇论文总共用到了2400个R程序包，其中也只有31个引用超过了100次。以这个标准来看，98.7%的炮灰率啊。。。
----闭包是在词法环境中捕获自由变量的头等函数， 题中关键是捕获的自由变量。这里面有3个关键名词，希望大家重视，可以围观我之前的 新来的总监，把C#闭包讲得那叫一个透彻[1]。...demo1for循环内闭包，局部变量i是被头等函数引用的自由变量；相对于每个头等函数，i是全局变量；闭包捕获变量i的时空和 闭包执行的时空不是一个时空；所有闭包执行时，捕获的都是变量i，所以执行输出的都是...这也是C#闭包的陷阱， 通常应对方式是循环内使用一个局部变量解构每个闭包与(相对全局)变量i的关系。...[3]请注意注释，变量v的定义是在while循环内部， 因此使用foreach迭代时，每个闭包捕获的都是局部的自由变量， 因此foreach闭包执行能输出0,1,2,3,4。...画外音本文其实内容很多：闭包：是在词法环境中捕获自由变量的头等函数foreach 语法糖：依赖于IEnumerable和IEnumerator 接口实现，同时 foreach每次迭代使用的是块内局部变量
一个关于 Python 的快速注解 就数据科学编程语言来说，Python 是目前唯一可以替代 R 的语言。（因为其它的替代方案缺乏完善的软件包生态系统或者是非开源/免费的）。...当你对这些 R 工具包有所了解之后就可以开始学习概率、统计学和机器学习的内容了 (我推荐大家使用我在本文中所谈到的那些资料) R vs Python - 超级英雄 R 这么好，也不要忘记 Python。...R 就像蝙蝠侠 侦探工作 智慧 狡黠 使用工具 动脑多于蛮力 Python 就像超人 肌肉力量 超级力量 优雅 应用面广 蛮力多于动脑 接下来解释一下 R 和 Python 之间的区别及原因。...它有大量附加包（package）/工具来支持机器学习和数据分析。另一方面，Python 是一种通用的强大的编程语言，在数据准备、数据调试和数据分析方面有特殊的应用。...另一方面，Python 提供了非常好的应用程序来处理非结构化和复杂的数据集，如图像、书面文本（网络、电子邮件等）、基因、声音等。 实质上，Python 和 R 一起构成了数据科学家的工具包。
R 语言始终是最好的语言之一 我想让你们明白的一件事情是：目前 R 语言是存在的最受尊敬、排名最高、增长最快的语言之一。 在很多方面，R 语言就代表了数据语言。...R 语言是学习数据科学的极佳语言 R 语言成为一门极佳的数据科学语言，在普遍性之外，另一大原因是：它是一门非常好的学习数据科学的语言。...一个关于 Python 的快速注解 就数据科学编程语言来说，Python 是目前唯一可以替代 R 的语言。（因为其它的替代方案缺乏完善的软件包生态系统或者是非开源/免费的）。...这些技能可以用来完善核心的数据科学工具包，但它们不是我们想要了解的数据科学范畴的相关内容。事实上，我建议大多数初学者先学习基本数据科学相关的内容（如数据操作、可视化、分析等）后再学习软件开发。...R 和 Python 都是开源的、免费的高级编程语言。R 专门用于统计计算。它有大量附加包（package）/工具来支持机器学习和数据分析。
最近在一个比较古老（其实就是2019年）的服务器上面更新以前的一个表观调控网页工具，其中需要使用R语言来安装一下必备的包 ，比如 ChIPseeker ，麻烦的是卡死在了第一步，如下所示 ： (chipseq...发现安装最基础包 ggplot2 都失败，如下所示： > install.packages('ggplot2') Warning: dependency ‘mgcv’ is not available...graphics, Matrix, splines, utils Suggests: parallel, survival, MASS Published: 2021-09-23 确实是因为 mgcv 对R版本的要求...，大于了我服务器的旧版R啦。...当然了，一个很直接的解决方案就是重置这个conda环境，就会安装最新版R啦。 不过，我比较好奇的是，难道3.5版本的R已经是基本上不可用了吗？还是说其实是有方法给超低版本的R安装高配包？
$EntrezGene 也就是说 pbcmc其实是想使用 genefu 包的内置数据pam50这个变量，我看了看，这个变量是存在的： library("genefu") data(pam50) 存在...，但是它没办法被这样调用，所以 报错是 'pam50' is not an exported object from 'namespace:genefu' 所以我打开了叫做pbcmc的R包的源代码，把它里面的代码修改了...，删除了所有的 genefu:: ，因为genefu 包的内置数据pam50这个变量本来就是加载即可调用，无需加上前缀 genefu:: 这样的话，pbcmc的R包的源代码修改后，重新安装，就成功了，...而且是可以使用的： 重新安装和加载源代码包 是不是超级简单啊，这个debug过程。...本来呢，我其实是应该去修改 genefu 这个包，让它 export里面的pam50这个数据，而不是修改 pbcmc的R包的源代码。不过，无所谓啊， 让他们两个包互相适应就好了。
今天这篇推文我们系统介绍下颜色主题，虽然之前也有介绍过一些优秀的配色网站,也有搭配好的颜色主题可以直接参考，但有没有直接供Python或者R绘图直接使用的关于颜色设置的第三方包呢？...下面就简单介绍下这色彩搭配的三原则： 单色系(Sequential)：颜色系中的颜色较为相近，其主要特点是颜色的亮度变化，这样的特点也就使其非常适合有序数字(数值从小到大变化) 的颜色映射，如城市二氧化碳的浓度变化值...多色系(Qualitative)样例 以上物品们简单的介绍了三种颜色主题的不用应用环境及相关的样例，接下来，我们则分别介绍下Python和R绘图的颜色主题包。...Matplotlib_base_color 接下来我们再列举几个可直接在Matplotlib绘图时直接使用的第三方包： Colormaps 官网：http://holoviews.org/user_guide...cmaps -all -colormaps R 颜色主题包介绍 说到R的颜色主题包，由于其优秀的ggplot2 包，而基于此包的第三方颜色主题可谓是丰富且强大，由于数量较多，我们直接使用较大的几个第三方包
给一个学员设置R语言安装以及R包环境，遇到了一个超级有意思的现象，首先呢，在中国大陆网络设置太难了，不出意外GitHub在线安装失败： > if (!...quiet, : cannot open URL 'https://api.github.com/repos/carmonalab/UCell/tarball/HEAD' 所以呢，我下载了这个包的...GitHub包的压缩包文件网络传递给学生。...下载GitHub包的压缩包文件本地安装 前面的 install_github 命令，这个时候替换成 install_local 命令即可： > install_local('carmonalab-UCell-v1.1...因此不会被安装 将程序包安装入‘C:/Users/win10/Documents/R/win-library/4.1’ (因为‘lib’没有被指定) 尤其是： 有二进制版本的，但源代码版本是后来的:
，应对大数据时代统计编程的需求，Revolution Analytics推出了新工具包，以支持R语言。...David Smith是Revolution Analytics的社区总监和新开源解决方案组的领头人，他指出：“许多公司投入大量资金收集数据，这在过去是从未有过的，而收集数据只是第一步，分析数据才是关键...这个包在R 3和R 3.1中都提供相关支持，像其他被广泛使用的第三方插件包一样，该工具包有良好的兼容性。...该工具包还为R语言提供实时的技术支持，Revolution Analytics工程师分布在美国、英国和新加坡，确保可以为全球用户提供实时服务。...AdviseR工具包允许用户对论坛和由Revolution Analytics维护的知识库进行无限制访问，该公司还将每月提供由R语言专家参与的Web研讨会。
R语言究竟能不能处理大数据，其实这个问题的答案取决于你怎样定义所需处理的大数据。R是一种语言，同时也是一种工具，并且是运行在电脑上的，运行的结果也受到电脑的性能影响。...适合处理大数据的R package 众所周知，R语言的主要优势在于各种包，有的包可以极大的提高工作效率，个人最常用的3个包：和data.table、Rcpp（＋RArmadillo）和parallel。...R里面最重要的内置数据类型就是data.frame了，data.frame本质是一个list，因为list是不要求元素的类型一致，所以data.frame可以存储不同类型的数据在不同的column中。...Revolution R Revolution R是什么？Revolution Analytics是一家公司，在不久前被微软收购，这个公司在R基础上开发了Revolution R。...Revolution R有什么优势呢？R本身是单线程的，为了利用多核心cpu，可以用各种并行计算包，如上面提起的parallel／snow等。
至于R，并行计算主要是靠各种包，例如Snow、doParalle等，部署这些包很简单，门槛比SAS要低很多，然而R的并行计算应用范围也比较特定，主要就是用在Simulation上，比如各种Monte Carlo...Microsoft R Open》)并且掌握了data.table、doParalle等包（在“（4）关于开源包”中详述），那么R的性能绝对让你放心，但如果你不知道这些包或不懂得如何正确配置，那么R的性能是远远比不上...那么如果一个是有经验的SAS使用者，一个是有经验的R使用者，他们能把各自手上的武器发挥到什么程度呢？换句话说，SAS和R的性能天花板在哪里？...网上有一篇Revolution Analytics写的白皮书，宣称在同样使用集群计算（SAS/Grid与商业化的RRE）的情况下，R在性能上打败了SAS，是其10x ~ 300x。...上一段提到的Revolution Analytics已于2015年被微软收购，在有了微软爸爸之后，其主打产品RRE（Revolution R Open）也改名成MRO（Microsoft R Open）
以下是他们的亮点： R Project R和Python保持其作为开放数据科学主要工具的领导地位。Python与R的争论仍在继续，一个新的共识是数据科学家应该考虑学习两者。...R在IEEE Spectrum排名中排名第五。 R的功能快速增长。今年四月，微软Andrie de Vries报道， CRAN（R里主要贡献包的库）里有超过8000个包。...枚举今年在R中进行的所有有趣的分析是不可能的。...第9版更新了Spark 2.0的Spark集成，并添加了MicrosoftML，一个用于机器学习的新R包。...PowerBI是微软强大的可视化工具，在8月增加了R支持。在计算机世界里，R用户Sharon Machlis先生热情地说。更多详细内容在Revolution博客。
看看由Revolution Analytics制作的90秒视频（https://www.youtube.com/watch?v=VlJnNSeO1uQ），您就知道R语言的用处。...顺便说下，微软刚刚收购了Revolution Analytics。...安装swirl包并学习R编程(见上文)。 步骤三:了解R社 强大社区的存在是R语言发展迅速、大获成功的主要原因。社区中核心的是R语言的“包”生态系统。...ggvis程序包允许您使用基本图形语法创建交互式web图形(参见教程)。 您知道Hans Rosling ted课程吗?教您如何的用googleVis(一个带有谷歌图表接口)来重建图表。...如果您遇到了绘制数据的问题，这篇文章会对您有所帮助。在这个CRAN任务视图中可以查看到更多的可视化资源。或者查看R语言数据可视化指南。 2. 地图无处不在 您对分析空间可视化数据感兴趣吗？
如果你的代码/包本身几乎不包含任何矩阵运算，那么使用MRO并不会带来太多性能上的提高。 性 能测试（二）：SAS也不在话下！...，叫做Revolution R Enterprise: Faster than SAS。...不过作为一个7年的SAS使用者，大猫在这里中肯地说：即使速度的确不如R，但是SAS在稳定性上仍旧是R无法企及的。...3）最重要的一步来啦，接下来我们就要安装MRO的灵魂——来自英特尔的鸡血多线程补丁MKL。我们只要点击对应MRO版本的MKL进行下载即可。注意，需要先安装MRO再安装MKL库，否则会安装失败。...比如TimeMachine——可以把你加载的包返回到任意时间以及任意版本。
对于那些对R语言还不熟悉的朋友，我先来做一个简单的介绍。首先，R是非常吸引人的一门语言。如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能，部分原因是R语言的使用人数大大提升。...从那之后，R得到了许多公司的支持，其中最有名的是RStudio和Revolution Analytics，这两家公司创建了与R语言相关的工具、程序包和服务。...今年初，微软（Microsoft）收购了Revolution Analytics，并且在其SQLServer 2016中放入了R语言。...R是有利可图的 诚然，技术是有趣的，但是，我们中的大多数人享受着技术带来的乐趣，也要凭借技术谋生。幸运的是，R不仅用起来很愉快，并且对于从业者来说，商业上对R语言的高需求往往等同于高薪。...综合的R档案网络（CRAN）维护来自不同背景的社区成员所创建的程序包。现有的程序包用来进行股票市场分析、创建地图、高通量基因组分析和自然语言处理。
从那之后，R得到了许多公司的支持，其中最有名的是RStudio和Revolution Analytics，这两家公司创建了与R语言相关的工具、程序包和服务。...今年初，微软（Microsoft）收购了Revolution Analytics，并且在其SQLServer 2016中放入了R语言。...R是有利可图的 诚然，技术是有趣的，但是，我们中的大多数人享受着技术带来的乐趣，也要凭借技术谋生。幸运的是，R不仅用起来很愉快，并且对于从业者来说，商业上对R语言的高需求往往等同于高薪。...综合的R档案网络（CRAN）维护来自不同背景的社区成员所创建的程序包。现有的程序包用来进行股票市场分析、创建地图、高通量基因组分析和自然语言处理。...这仅仅是冰山一角，截至发稿时，在CRAN上有7000多个可用程序包。此外，博客聚合网站R-Bloggers，作为一个消息枢纽服务于R社区。 R有趣 当然，R有趣！
可编程：R 本身是一门解释型语言，可以通过代码控制执行过程，并能通过 rPython、rJava 等软件包实现和 Python、Java 语言的互相调用。...数据分析与挖掘：R 本身是一门由统计学家发起的面向统计分析的语言，通过自行编程实现或者第三方软件包调用，可以轻松实现线性回归、方差分析、主成分分析等分析与挖掘功能。...foreach + doParallel 多核并行方案 作为一门统计学家开发的解释性语言，R 运行的是 CPU 单核上的单线程程序、并且需要将全部数据加载到内存进行处理，因此和 Java、Python...等系统语言相比，计算性能是 R 的软肋。...随着近年的数据爆发式增长与应用浪潮，R 得到越来越多工业界的支持，譬如微软收购基于 R 的企业级数据解决方案提供商 Revolution Analytics、在 SQL Server 2016 集成 R
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。...Revolution Analytics公司提供对开源R语言的商用软件扩充以及支援，这使得让统计分析师及科学家能够在短暂的时间内从大量的重要资料中发现有意义的资讯。...Revolution Analytics公司首席技术官David Champagne表示R引擎可部署在Hadoop集群中的每个节点上面。...从本质说，R是使用Hadoop的一个网格控制器，其管理特定算法的运行并控制运行的数据。 ? R语言为企业提供更多商机 本周，Revolution Analytics与Cloudera成为新的合作伙伴。
作为R的官方社区，它不仅承担了所有的R包的发行与下载，更重要的是，它承担了R本身的更新与发布。除了非常极少数情况，我们使用的R版本都来自CRAN。 ? 那是不是CRAN版本的R就是最好的呢？非也。...虽然后来人们开发了很多用于并行处理的包，但是这些包不是效果差强人意，就是使用起来太麻烦。那还有其他更加简单有效提高R性能的方法吗？大猫先在这里给出一个提示：R是开源的。...是的，一些聪明人就想：既然R是开源的，与其抱怨CRAN R的效率太低，不如我自己修改源代码整一个多线程版的R嘛！...于是，Microsoft R Open的前身诞生了：Revolution R Open（RRO）。 R RO提高性能的原理 RRO的思路是这样的：要提高性能，一种方法就是借助第三方数值计算库。...然而，RRO团队的目标是让R成为能够在商业上替代SAS的统计分析系统，仅仅发布RRE是不够的。他们需要一个既懂商业又懂技术的合作者（或者大腿），纵观现在的IT版图，谁最懂IT在塑造商业模式中的威力？
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