要想在jupyter notebook中运行R语言其实非常简单,按顺序安装下面扩展包即可: install.package('repr','IRdisplay','evaluate','crayon','pbdZMQ','devtools','uuid','digest') library(devtools) install_github("IRkernel/IRkernel") IRkernel::installspec() 在R中执行上述四行代码,重新打开你的jupyternote

今天在运行R脚本的时候报了个错:Fatal error: cannot create 'R_TempDir'.排除了是自己写的代码的问题,想着应该是某个没见过的原因,google之,发现网上的说法是/tmp文件夹占满了磁盘空间. 运行 df 命令: Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/VG00-LV01 50G 47G 16M 100% / 发现确实有个分区被占满了... 第一次碰到这种情况,继续google之,使用如下命

1.在后台运行R 1.1 创建file.R文件 1.2 在文件首行键入: #! /path/to/Rscript 1.3 在下面的行中,键入R代码 1.4 保存(记得有png(),jpeg(),...等函数的代码最后一定要有dev.off()) 1.5 在file.R的工作目录下,在终端中输入以下命令: R CMD BATCH --args file.R 1.6 file.R被运行了!!! 优点: R命令行下打错命令后回车,之前的所有相关命令几乎全军覆没.如果不想发生这种情况,请写一个file.

1 Windows: 键入 cd C:\Program Files\R\R-3.2.0\bin   工作目录切换到R的核心程序目录 键入 R BATCH F:\Test.R 或 Rscript F:\Test.R 运行脚本 前者R控制台内容记录到Test.Rout文件中,后者则将数据输出到windows控制台.二者涉及文件创建都需要权限. 后者也是linux下运行R脚本的命令. 2 Linux: R  --no-save  <  step1.R  >temp001 REF: http://bo

Windows+anaconda+jupyter notebook+R+python3.6 环境配置 1. 设置国内清华大学镜像 打开 anaconda prompt,输入命令 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/win-64 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

运行环境:Ubuntu16.04+Python2.7执行如下代码修改Jupyter的一部分文件的权限(执行完之后重新启动即可): sudo chmod ~/.local/share/jupyter/ cd ~/.local/share/jupyter/ ls sudo chmod runtime/ cd runtime/ ls 改完之后就没有问题啦! 今天用Jupyter又出问题了,过程是这样的,我复制了之前制作的一个模板文件夹,cd进去之后运行Jupyter.py文件,自动打开浏览器之后显示如

args_test.R 代码如下: Args <- commandArgs()cat("Args[1]=",Args[1],"\n")cat("Args[2]=",Args[1],"\n")cat("Args[3]=",Args[3],"\n")cat("Args[4]=",Args[4],"\n")cat("Args[5]=&qu

熟悉python的朋友可能知道jupyter notebook.它是一个Web应用程序,允许你创建和共享代码,方程,可视化和说明性文本文档.现在,我们可以在RStudio中实现R Notebook的功能了.先上图. 配置步骤 1. 下载最新的RStudio每日版 2. 下载最新版本的Rmarkdown包: devtools::install_github("rstudio/rmarkdown") 3. 设置选项:Tools -> Global Options -> Rmar

有趣的事,Python永远不会缺席! 如需转发,请注明出处:小婷儿的python  https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=10750405 一.jupyter notebook里ipynb文件转为py文件 法一: 在xxx.ipynb所在目录下,打开终端,并输入命令:   jupyter nbconvert --to script xxx.ipynb  其中xxx.ipynb是要转换文件的名字,转换后在该目录下出现xxx.py文件. 法二: 启动

#批量运行包:all.pcg <- c("data.table","ggplot2","rmarkdown","tidyr","stringr","ggfortify") sapply(all.pcg, library, character.only = T) req.pcg <- function(pcg){ new <- pcg[!(pcg %in% install

http://blog.csdn.net/bdchome/article/details/47811763

1,下载hadoop  winutils 设置HADOOP_HOME 2.下载spark,设置SPARK_HOME,将%SPARK_HOME%/加入到PATH路径下 3.安装Anaconda 就是python及一些相关Python包,设置 4.设置PYTHON_HOME 5.设置PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=notebook 6.命令行启动pyspark  

总结一下整体的流程: 1. 服务器安装anaconda 首先清华镜像站下载anaconda3. 2. 将下载好的文件用scp命令传入服务器 注意:指定端口用-P命令 p大写 本机地址 用户名@服务器IP:传输目标地址 如果要传输文件夹请用如下命令: -r 本机地址 用户名@服务器IP:传输目标地址 3. 安装 bash AnaXXXX.sh 如果需要重装请用 bash AnanXXX.sh -u 这里遇到一个坑,就是服务器的一个节点坏掉了,所以要进入到另外的节点 XXX@xxx.xxx.xxx

在windows下可以有多种方式来运行R,R导论的这些章节给出一些详细的指导. 通常在环境变量离包含R的安装目录类似于R\R-3.1.2\bin\x64的情况下,就可以在CMD下运行R程序了 注意我这里是64bit环境,R.exe在R\R-3.1.2\bin下也存在,但是包含这个目录会导致调用R.exe失败,想要确定到底是哪一个,只要双击那个可执行程序,如果可以运行出现R语言的RPEL那就是那个的: 那个R\R-3.1.2\bin\x64目录下包含很多可执行程序 R与Rterm打开的都是Rter

Docker 运行Tensorboard 和 jupyter的正确方法 网上找了很多方法都是jupyter 运行正常但不知道如何打开Tensorboard.折腾了很久,实验很多中方法最终找到了一个正确的方式. 首先创建docker volumes docker volume create --name notebooks docker volume create --name logs 注: 这个是docker创建的volume 用来供jupyter 运行的notebook 和log 保存的卷信

地址:(http://irkernel.github.io/installation/) 第一步:在R中安装必备包 install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest')) devtools::install_github('IRkernel/IRkernel') 第二步:连接R与jupyter 在R Console中输入(在Rstudio中无效)

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习

Jupyter Notebook Jupyter Notebook 以前被称为IPython notebook.Jupyter Notebook是一款能集各种分析包括代码.图片.注释.公式及自己画的图一体的灵活工具. Jupyter 具有可扩展性.它支持多种语言,能容易的部署到自己的计算机或远程服务器上.用户只要通过ssh或http就能访问远程的Jupyter.更赞的是Jupyter完全免费. Jupyter接口 1 快捷键 正如大神所知,使用快捷键能省很多时间.在菜单Help→Keyboard

1.快捷键 Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式.编辑模式,允许你往单元中键入代码或文本:这时的单元框线是绿色的.命令模式,键盘输入运行程序命令:这时的单元框线是灰色. 命令模式 (按键 Esc 开启) Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元 Ctrl-Enter : 运行本单元 Alt-Enter : 运行本单元,在其下插入新单元 Y : 单元转入代码状态 M :单元转入markdown状态 R : 单元转入raw状态 1 : 设定