一  包的初识: 首先包在pycharm中的表现形式为packa文件夹:在python3种那么我们创建一个packa时会发现下边会自动跟一个—init—.py文件 包的定义:包就是一个包含有——init——.py文件的文件夹,所以其实我们创建包的目的就是为了用文件夹将文件/模块组织起来. 注意: 1)在python3种,即使包下面没有——init——.py文件,import包仍然不会报错,而且还可以自己创建该文件,在python2种一定要有这个个文件. 2)创建包的目的不是为了运行,而是供被导入

包(package)是多个函数的集合,常作为分享代码的基本单元,代码封装成包可以方便其他用户使用.越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建并分发,这些分发的R包,可以从CRAN 或 github 上获取,由于向 CRAN 提交包审核非常严格,有些开发者并没有将自己开发的R包提至CRAN的意向,通过 devtools 可以轻松从 github上下载安装.包的生命周期一般会经历 source.bundled.binary.installed和in-memory五个阶段.参考资料 (http://r-

测试验证环境 数据: 7w+ 条,数据结构如下图: > head(car.train) DV DC RV RC SOC HV LV HT LT Type TypeName 1 379 85.09 0.00 0.0 62.99 3.99 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428ef EV200 2 379 85.09 370.89 59.9 63.99 4.01 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428

转自 http://bnuzhutao.cn/archives/901 一般 R 语言的书籍上,介绍安装 R 包的方法都是这样的: install.packages("packagename"); 一般而言这不会成功,因为它默认会安装到系统目录下面,而普通用户在这个目录里并没有写入的权限. 因此,需要在 install.packages 这个函数里面指定安装的路径,例如想安装到 /home/myname/R 这个目录,就这么写: install.packages("packa

R语言的使用,很大程度上是借助各种各样的R包的辅助,从某种程度上讲,R包就是针对于R的插件,不同的插件满足不同的需求,截至2013年3月6日,CRAN已经收录了各类包4338个. 一. R语言包的安装 1.通过选择菜单: 程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定. 2.使用命令 install.packages("package_name","dir") package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写. dir:包

本文在Creative Commons许可证下发布 自由软件的问题是开发人员没有稳定的资金来源支持,可能更新上做不到持续.经过考证和圈内朋友的帮助,现在把R包中高质量.持续更新的跟大数据事业相关的R包罗列如下:

参考  设置环境变量R_LIBS将R包安装到自定义路径   实际上是可以解决问题的, #环境变量完成以后,启动(重启)R,运行 .libPaths() 加载R包时,发现路径仍然未变成自定义的. 那么参考  quantreg软件包加载失败.是要改路径么?新手求帮忙 开启R的时候用管理者身份打开[鼠标右键RStudio→以管理者身份运行],再运行,就会发现路径自定义成功. .libPaths()

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈 看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+

MacOS 上安装 R 包 install.packages("data.table") 后面提示是否安装需要编译的版本: Do you want to install from sources the package which needs compilation?y/n 选择了 y 之后,报错 clang: error: unsupported option '-fopenmp' 网上找到的解决方法是: 安装 clang-omp brew install clang-omp 但是提

这一章讲了两方面的内容,如何使用 R 包和帮助文档. R包 下载 R 包 命令: install.packages("<nameofpackage>") R 会话中启用 R 包 命令: library(<nameofpackage>) 帮助页面 求助命令 帮助页面 : ?sample帮助页面的帮助页面: ??sample 内容 帮助页面的内容包括 Description Usage Argument Details Value See Also:另请参阅 Exa

通常我们都是直接使用library(pkg_name)  的形式加载R包,在同一台机器上面,对于我们而言,这个包所在的路径一定是在.libPaths() 路面的,但是对于其他用户而言,这个路径可能不存在.libPaths() 里面,此时,就无法正确的加载该R包,为了解决这一问题,可以通过添加 lib.loc 参数,指定查找该包的路径. 用法示例: library(gplots, lib.loc="/usr/lib64/R/library/gplots") 通过lib.loc 参数可以解

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以

[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

1.下载安装Rtools,添加环境变量: 打开R,分别输入下面指令,看有无包错: system('g++ -v') system('where make') 2.package.skeleton()函数,生成R包中的Description 文件和帮助文件.rd package.skeleton(name=”hello”,code_files=(c("path/f1.r”,"path/f2.r")) 3.按要求填写生成的Description 文件和帮助文件.rd rd文件中的

https://cosx.org/2013/11/building-r-packages-easily/ 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.为了方便说明

转载--https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/create-packages-r-cran-github/ 什么是 R 包?我开始创建 R 包的原因是?创建包的好处和挑战必要条件开始创建你的第一个包发布包向CRAN 做贡献后的体验附加提示Additional resources 1. 什么是 R 包? R 包就是一个可重复使用的 R 函数,附带有关如何使用的标准.简要说明文档.有时,包还附带简单的数据. 直至今日,CRAN 上有 10000多个

R不必说,数据统计分析可视化的必备语言,R包开发的门槛比较低,所以现在随便一篇文章都会发表一个自己的R包,这样有好处(各种需求早有人帮你解决了)也有坏处(R包太多,混乱,新手上手较难).作为生信工程师,日常就是查看别人写的R包,分析数据,然后借鉴.修改,根据自己的需求开发新的R包. 参考: http://blog.fens.me/r-build-package/ R包开发 如何系统地学习 R 语言的各种 packages? Developing Packages with RStudio To

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

安装R $sudo apt-get update $sudo apt-get install r-base $sudo apt-get install r-base-dev 安装一些可能的依赖包 $sudo add-apt-repository -y ppa:opencpu/imagemagick $sudo apt-get update $sudo apt-get install -y libmagick++-dev $sudo apt-get install libcurl4-openssl

randomForest 包提供了利用随机森林算法解决分类和回归问题的功能:我们这里只关注随机森林算法在分类问题中的应用 首先安装这个R包 install.packages("randomForest") 安装成功后,首先运行一下example library(randomForset) ?randomForset 通过查看函数的帮助文档,可以看到对应的example data(iris) set.seed(71) iris.rf <- randomForest(Species

1,先将R包下载到本地 2,getwd() setwd("F:\\CNV\\Paper\\Case-control\\mHMM") 3, install.packages("mHMM_1.0.zip",repos=NULL) 4, library(mHMM)