一丢丢前言 很久之前曾试图以Rmarkdown编译pdf文档,无奈怎么鼓捣都会error,搜索了很久都没能找到比较好的解决方案.在配置上将编译器调成了xeLaTeX后就不了了之.这两天心血来潮研究了一下xeLaTeX,终于明白之前为什么总是失败了.入LaTeX门的时候一心一意盯着pdfLaTeX的后果就是入了过时的CJK包的坑,想要扩展的时候就跳不出来了.如今爽快的以xeLaTeX+xeCJK来处理之后终于打通了Rmarkdown编译中文pdf文档的任督二脉,且让我暗自欣喜一阵:)不是什么大神,

数据分析师的工作不仅是将数据放入模型并得出一些结论.通常需要完成从数据收集.数据清理.可视化.建模再到最后编写报告或制作演示文稿的完整工作流程.在前面几章中,我们从不同方面深入学习 R 编程语言,从各个环节,一步一步提升生产效率.在本章中,我们将关注最后一步:报告和展示.在以下内容中,我们将学习一种非常简洁的文档编写语言:markdown. Markdown 语法说明 将 R 整合到 markdown 中 嵌入表格和图表

统计数据遇到在Rmarkdown文档中通过rmysql查询中文结果乱码的现象. 数据库编码 utf8 rmd编码utf8 猜测是生成的html编码非utf8 解决方案是: dbSendQuery(con,'SET NAMES utf8') 改为 dbSendQuery(con,'SET NAMES gbk')

配置 Sublime Text 3 作为Python R LaTeX Markdown IDE 配置 Sublime Text 3 作为Python IDE IDE的基本功能:代码提醒.补全:编译文件. Sublime Text3的插件 Anaconda提供代码提示.补全等功能.也提供编译方式. SublimeREPL在新标签页生成一个(可交互的)控制台: Tools -> SublimeREPL ->Python ->Python 在新开的标签页"*REPL*[python]

markdown 易于写入和读取,具有编写报告的必要功能,例如简单的文本格式,嵌入图片.链接.表.引用.数学公式以及代码块.虽然在 markdown 中编写纯文本很容易,但是创建具有许多图片和表格的报告却不是很容易,特别是当图和表是由代码动态生成的时候.R Markdown 是将 R 整合到 markdown的“杀手锏”级别的应用程序.更具体地说,我们在本章前面展示的 markdown 都是静态文档.也就是说,它们在编写的过程中就被确定下来了.但是,R Markdown是R代码和markdown

技术背景 在写一些学术演示文档时,经常有可能用到Beamer--一种Latex的学术风PPT模板,比如下图所示的这种: 这种风格的演示文档有几个明显的优点:简约.严肃.可以用Latex敲公式和推导.可微调.定制化程度高,而且一般都是免费的.当然也有一些明显的缺点:写Latex麻烦,部署Latex环境更麻烦.因此,更多的人都是硬着头皮在Overleaf上写Latex,这也是被逼无奈.但是我们看到在各大平台用Markdown写博客,或者在开源代码仓库中用Markdown写说明文档,都是非常的美观,那

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

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 2016年11月1日,RStudio 1.0版本正式发布!这是自2011年2月RStudio发布以来的第10个主要版本,也是更新最大的一次.主要亮点如下: 1.R Notebooks 的辅助工具(实时反馈结果,这个RMD做不来) 2.对sparklyr包的集成支持(R与Spark连接) 3.profvis包进行性能分析(代码运行步骤.代码运行时

笔者:前几天看到了以下的图片,着实一惊.作为R语言入门小菜鸟,还是觉得很好看,于是花了一点时间下载下来试用了一下,觉得还是挺高大上的. 就是英文不好是硬伤.下面贴给小白,我当时的下载步骤与遇见的问题. 大神请绕道. 欢迎会用的人,能够指导一下俺,俺的确不太熟悉这个界面与应用方式. 官方解释: Visual Stuido R工具预览版主要特性: •编辑器:为R脚本和功能带来完整的编辑体验,包括分离/合并窗口.语法高亮等: •智能感知(即自动补全):在编辑器和交互R窗口中均可用: •R交互窗口:在V

R语言自动化报告格式--knitr 相关文献: R语言自动化报告格式--knitr 资讯 | R Notebooks 即将发布 ------------------------------------------------------------------------ 一.背景 在R的世界里,凡是提到自动化报告,很多人就会想到Sweave,它已经诞生十几年了.它的主要设计思想来自于文学化编程(Literate Programming),这是Knuth大神提出来的一种编程范式,它与传统的结构化

来源商业新知网,原标题:从对抗到融合,教你充分利用R+Python! 我们应该将关注点放在技能上,而不是工具上. 如果你从事数据科学的工作,可能会立即想到两种编程语言:R和Python. 事实上,R和Python本身是很好的工具,但通常被认为是竞争对手.今天推荐的这篇文章将会把两者进行比较,而不是将它们视为两种选择. 如果你在Google搜索栏中输入R vs Python,会立即获得大量有关一方的优势的文章. 产生这种结果的原因之一,是人们根据他们根据对编程语言使用的选择将数据科学领域划分为阵营

R Projects Similar to Python, when we installed the data science tools we get an “R” section in our templates. If you go there you’ll see something like this: Only one template to choose from, but that’s ok! That is all we need. R Interactive Just li

引言 使用stargazer包可以将 R 构建的模型结果以LATEX.HTML和ASCII格式输出,方便我们生成标准格式的表格.再结合rmarkdown,你就可以轻轻松松输出一篇优雅的文章啦~本文“使用说明”部分主要参考stargazer的说明文档.(https://vectorf.github.io/) 安装及加载 使用说明 **注意:stargazer包的输出结果是相应格式的,例如输出LATEX格式,可以直接将结果粘贴进WinEdt等编辑器中输出表格.下文直接将结果以表格的形式展示.我们使用

[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据 openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据 googlesheets:读取google电子表格数据 haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网

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,则会由本文了解这门语言的部分最新成果. R语言学习方法会帮助您快速.高效学习R语言. 前言 在开始学习之前

这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了.不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间. 在编辑本文的过程中,惊喜的发现Awesome系列的其他资源:地址在github: 1.DotNet 资源大全中文版 2.Java资源大全中文版 3.JavaScript 资源大全中文版 一  集成开发环境 RStudio –

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和

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. 这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过