1.R语言不同版本的码下区别
2.r语言（关于r语言的基本详情介绍）
3.github上都有哪些值得关注学习的r开源项目?
4.linux和r语言linuxr语言
5.R语言下载及安装
6.如何在windows中编写R程序包

R语言不同版本的区别

       R语言作为一种自由软件，拥有丰富的码下功能和特性。作为一种可编程语言，码下R语言的码下语法简洁明了，易于学习。码下用户可以在R的码下golang看源码官方网站及其镜像中下载到安装程序、源代码、码下程序包及其源代码、码下文档资料等，码下这些资源完全免费且开放源代码。码下R语言不仅具备强大的码下统计分析能力，还支持多种数据可视化方式，码下能够轻松实现数据探索和图形绘制。码下其内置了许多常用模块和统计函数，码下使得用户无需额外安装即可实现基本的码下统计操作。

       与其他统计编程语言相比，R语言的一个显著特点是所有函数和数据集都保存在程序包中。这些程序包分为标准安装文件中的基本程序包和用户可根据需要自行安装的扩展程序包。随着新统计方法的不断出现，标准安装文件中的程序包也在不断更新。R语言的互动性极强，除了图形输出，输入输出都集中在同一个窗口，方便用户实时查看和修改输入内容。错误信息也会即时显示，短线的指标源码便于用户快速定位问题并进行修正。

       R语言还拥有活跃的社区支持，用户可以通过加入R的帮助邮件列表，与全球一流的统计计算专家进行交流和讨论。每天都有大量的邮件资讯更新，涵盖了各种关于R语言的问题和解决方案，为用户提供宝贵的资源和支持。这些特性使得R语言成为统计学、数据分析等领域中非常受欢迎的选择。

       值得一提的是，R语言具有强大的社区贡献。用户可以将自己的研究成果和代码贡献给社区，进一步丰富了R语言的功能和应用范围。这种开放性和互动性不仅促进了R语言的发展，也为广大用户提供了更多的选择和便利。通过不断的学习和实践，用户可以充分利用R语言的各种优势，提高数据分析和统计建模的能力。

r语言（关于r语言的基本详情介绍）

       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语言的类似下载网站源码开发始于新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman，现由“R开发核心团队”负责。R语言基于S语言的GNU计划项目，也可以视作S语言的一种实现。编写在R语言的代码无需修改即可在R环境下运行。R语言的语法受到Scheme语言的影响。

       R语言的源代码可自由下载使用，有可执行文件版本供下载，支持UNIX（包含FreeBSD和Linux）、Windows和MacOS等多平台。R语言主要通过命令行操作，但也有图形用户界面的开发。总体而言，R语言提供强大的数据处理和分析能力，广泛应用于统计计算、数据可视化等多个领域。

       R语言作为统计计算领域的重要工具，其自由性、灵活性和功能丰富性使其在数据科学、金融分析、生物信息学等多个行业得到广泛应用。R语言的社区活跃，提供了大量的包和资源，有助于用户解决复杂的数据分析问题。

       在数据科学领域，ipfs运营系统源码R语言的统计分析功能和丰富的可视化工具使其成为数据处理和分析的首选语言之一。R语言支持各种统计测试、模型拟合和预测分析，同时提供多种数据可视化方法，帮助用户更好地理解数据。

       R语言的社区活跃，开发者可以根据实际需求开发各种包，解决特定的数据分析问题。社区资源丰富，包括教程、论坛、文档等，为R语言用户提供了全面的支持。

       总之，R语言以其强大的功能、自由的使用环境和丰富的社区资源，在数据科学和统计分析领域发挥着重要作用。无论是学术研究还是工业应用，R语言都是一个不可或缺的工具。

github上都有哪些值得关注学习的r开源项目?

       探索GitHub上R语言的精彩开源项目，首先，不得不提到Hadley Wickham这位R语言界的大佬。他的GitHub上不仅有ggplot2、dplyr、表白网 html源码reshape、stringr等明星包的源码，还有其他丰富资源。

       如果你对R语言可视化感兴趣，不妨深入学习Hadley Wickham的书籍和项目。在GitHub上，你不仅能获取源码，还能学习到背后的逻辑与实践。

       此外，关注Pythonic生物人，你将发现一系列与R语言相关的高质量文章和项目。从免费在线资源到深度学习工具，应有尽有。

       以下是一些推荐的资源：

       免费在线资源：探索7个免费在线资源，助你学习R语言可视化。

       Pythonic生物人系列：涵盖Python可视化、高效渲染、丰富武器库、NumPy教程、Dashboard APP开发、数据处理、机器学习工具、Python学习途径、快速上手Python技巧等内容。

       如果你对R语言的学习有疑问或寻求更多资源，欢迎关注@pythonic生物人，获取更多有价值的信息与资源。

linux和r语言linuxr语言

       如何在linux环境下使用r语言？

       1、下载

       wget/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz

       2、解压：

       tar-zxvf

       R-3.0.1.tar.gz

       cdR-3.0.1

       3、安装(当然也可以跳过)

       yum

       installreadline-devel

       yuminstalllibXt-devel

       ./configure

       4、配置环境并编译安装

       #

       如果使用rJava需要加上--enable-R-shlib

       (这个我不需要，所以加入到后面)

       #如果3没安装,那么后面加上：--with-readline=no

       --with-x=no

       ./configure--prefix=/usr/R-3.0.1

       make$$makeinstall

       5、配置环境变量并生效

       vi

       .bash_profile

       exportR_HOME=/usr/R-3.0.1

       exportPATH=.:$R_HOME/bin:$PATH

       #试环境变量生效

       source.bash_profile

       6、命令行测试

       $R

       WARNING:ignoringenvironmentvalueofR_HOME

       Rversion3.0.1(--)--"GoodSport"

       Copyright(C)TheRFoundationforStatisticalComputing

       Platform:x_-unknown-linux-gnu(-bit)

       R是自由软件，不带任何担保。

       在某些条件下你可以将其自由散布。

       用'license()'或'licence()'来看散布的详细条件。

       R是个合作计划，有许多人为之做出了贡献.

       用'contributors()'来看合作者的详细情况

       用'citation()'会告诉你如何在出版物中正确地引用R或R程序包。

       用'demo()'来看一些示范程序，用'help()'来阅读在线帮助文件，或

       用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件。

       用'q()'退出R.

       >q()

       7、创建脚本测试(t.R)

       cd

       /opt/script/R

       vimt.R

       #!/path/to/Rscript

       #第一行

       x-c(1,2,3)

       #R语言代码

       y-c(,,)

       model-lm(y~x)

       summary(model)

       8、测试：执行脚本

       RCMDBATCH

       --args/opt/script/R/t.R

       more

       /opt/script/R/t.Rout

       #查看执行的结果

       或者第二种方式

       Rscript

       /opt/script/R/test.R

       #结果直接输出到终端

       r语言如何引用数据文件？

       如果是Windows下使用绝对路径，要用，比如e:folderfile.txt。Linux下不清楚。或者用/。最好是把源数据文件复制一份放在工作目录下，方便引用。

       这里有个dirtytrick，在放TXT文件的文件夹里新建Rscript文件（新建一个TXT，把文件后缀改成.R），然后双击这个.R进入Rstudio，默认的工作目录就是这个文件夹了。

       同样的，Windows下适用，Linux下不清楚。

       linux与windows使用r有差别吗？

       差别还是蛮大的，两个很多操作都不一样，Linux现在已经在模仿windows的界面，但是还是有细微的差别。

       r是什么配置？

       r是电脑配置，名字叫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RossIhaka和RobertGentleman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MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。

       linux中的删除命令：rm-R怎么用？

       rm是linux中的删除命令。rm-r并不是一个完整的命令后面还需要加上需要删除的路径

       例如：rm-rtest就是删除test不管他是文件还是目录，rm的使用详情如下：

       语法rm(选项)(参数)

       选项

       -d：直接把欲删除的目录的硬连接数据删除成0，删除该目录；

       -f：强制删除文件或目录；

       -i：删除已有文件或目录之前先询问用户；

       -r或-R：递归处理，将指定目录下的所有文件与子目录一并处理；

       --preserve-root：不对根目录进行递归操作；

       -v：显示指令的详细执行过程。

       参数文件：指定被删除的文件列表，如果参数中含有目录，则必须加上-r或者-R选项。实例交互式删除当前目录下的文件test和examplerm-itestexampleRemovetest?n（不删除文件test)Removeexample?y（删除文件example)

       删除当前目录下除隐含文件外的所有文件和子目录

       #rm-r

*

       应注意，这样做是非常危险的!

R语言下载及安装

       R语言简介

       R语言是一种用于统计分析、绘图的编程语言和环境。它是GNU系统下的一个自由、开放源代码的软件，专为统计计算和图形展示设计。R集数据处理、计算和可视化于一体，提供了强大的数据分析工具和图形功能，同时拥有一个简洁、高效的编程语言。

       R语言下载

       访问R官网下载页面，根据操作系统选择对应的R版本进行下载。确保网络连接正常，下载后进行安装。

       R语言安装

       安装过程中可能遇到一些问题。对于R版本低于4.3的情况，需先删除原有安装，然后按照R官网提供的更新说明操作，执行特定命令以升级到最新版本。若遇到缺失的依赖库，如libssl1.0.0、libssl1.0.2、liblibssl1.1等，需通过命令行安装相应的库。完成安装后，通过命令行验证是否成功安装。

       Rstudio server下载及安装

       下载并安装Rstudio server。可能在安装过程中遇到问题，参照安装文档解决。确保网络环境支持SSH服务。使用ifconfig命令检查虚拟机的IP地址，并通过宿主机的cmd工具ping该IP地址，以确保网络可达。若SSH服务未启动，使用sudo apt install openssh-server命令安装，然后启动服务。

       使用ssh工具连接宿主机的IP地址，通过浏览器访问.0.0.1:，进入Rstudio server界面。使用mkdir命令创建文件夹，并通过scp工具将文件传输至Rstudio server的指定位置。确保传输操作成功。

如何在windows中编写R程序包

       åœ¨Windows环境下如何编写R程序包，即生成供linux环境编译运行的tar.gz文件，也生成供windows下使用的.zip文件呢？其实并不复杂，只要下载一些工具软件，按照相应的步骤填写相应的“表格”，继而运行一些简单的指令，就可以生成R的程序包了。

       ç¼–写R程序包通常包括以下几步：

       ï¼ˆ1） 工具软件Rtools的安装和备选软件的安装。

       ï¼ˆ2） r脚本的准备，也就是用来生成程序包的函数脚本。

       ï¼ˆ3） 利用R中自带的package.skeleton()函数，生成制作包所需要的Description 文件和帮助文件帮助文件.rd。

       ï¼ˆ4） 编辑该函数生成的Description 文件和帮助文件.rd

       ï¼ˆ5） 在windows cmd的命令行中输入相应的命令，生成zip文件或者.tar.gz

       ä¸‹é¢æˆ‘们来一起建立只有一个函数的R程序包，来详细说明：

       ä¸€ 工具软件安装和配置

       åˆ¶ä½œr包的工具软件包括Rtools，HTML编译器，MikTeX 或Cte等（备选软件不一定要安装）：

       1 工具软件安装

       ï¼ˆ1）Rtools（制作R包的主要工具）

       Rtools是在windows下制作R包的一系列工具，其中包括

       1） CYGWIN 在Windows下模拟UNIX环境

       2） MinGW编译器，可用来编译C和Fortran语言。

       3） Perl

       ä¸‹è½½åœ°å€ï¼š

       Maintainer: helixcn <zhangjl@ibcas.ac.cn>

       Description: To give the exactly results of linear regression.

       License: GNU 2 or later

       LazyLoad: yes

       ï¼ˆ2）man文件夹中.rd文件编辑

       man文件夹中包含两个文件 linmod.Rd和linmod-package.Rd，分别是对linmod()函数和linmod包的介绍，下面逐项填写:

       1） linmod.Rd

       \name{ linmod}

       \Rdversion{ 1.1}

       \alias{ linmod}

       %- Also NEED an '\alias' for EACH other topic documented here.

       \title{

       linear regression

       }

       \description{

       to give the more exactly results of linear regression

       }

       \usage{

       linmod(x, y)

       }

       %- maybe also 'usage' for other objects documented here.

       \arguments{

       \item{ x}{

       a numeric design matrix for the model

       }

       \item{ y}{

       a numeric vector of responses

       }

       }

       \details{

       %% ~~ If necessary, more details than the description above ~~

       }

       \value{

       %% ~Describe the value returned

       %% If it is a LIST, use

       %% \item{ comp1 }{ Description of 'comp1'}

       %% \item{ comp2 }{ Description of 'comp2'}

       %% ...

       }

       \references{

       Friedrich Leisch, Creating R Packages: A Tutorial

       }

       \author{

       helixcn

       }

       \note{

       Please read Friedrich Leisch,

       }

       %% ~Make other sections like Warning with \section{ Warning }{ ....} ~

       \seealso{

       %% ~~objects to See Also as \code{ \link{ help}}, ~~~

       }

       \examples{

       ##---- Should be DIRECTLY executable !! ----

       ##-- ==> Define data, use random,

       ##-- or do help(data=index) for the standard data sets.

       ## The function is currently defined as

       function (x, y)

       {

       qx <- qr(x)

       coef <- solve.qr(qx, y)

       df <- nrow(x) - ncol(x)

       sigma2 <- sum((y - x \%*\% coef)^2)/df

       vcov <- sigma2 * chol2inv(qx$qr)

       colnames(vcov) <- rownames(vcov) <- colnames(x)

       list(coefficients = coef, vcov = vcov, sigma = sqrt(sigma2),

       df = df)

       }

       }

       % Add one or more standard keywords, see file 'KEYWORDS' in the

       % R documentation directory.

       \keyword{ ~kwd1 }

       \keyword{ ~kwd2 }% __ONLY ONE__ keyword per line

       2）linmod-package.Rd

       \name{ linmod-package}

       \Rdversion{ 1.1}

       \alias{ linmod-package}

       \alias{ linmod}

       \docType{ package}

       \title{ Linear Regression Modification}

       \description{ to Give the more exactly output of linear regression rather than R default}

       \details{

       \tabular{ ll}{

       Package: \tab linmod\cr

       Type: \tab Package\cr

       Version: \tab 1.0\cr

       Date: \tab --\cr

       License: \tab GNU 2.0 or later\cr

       LazyLoad: \tab yes\cr

       }

       ~~The aim of the package was to give the more exactly output of linear regression~~ linmod~~

       }

       \author{ helixcn

       Maintainer: helixcn <helixcn@.com>}

       \references{

       Friedrich Leisch,,Creating R Packages: A Tutorial

       }

       \seealso{ lm}

       \examples{

       data(cats, package="MASS")

       mod1 <- linmod(Hwt~Bwt*Sex, data=cats)

       mod1

       summary(mod1)

       }

       å›› 通过cmd创建R包

       å¼€å§‹>运行>cmd

       é”®å…¥ cd c:\pa\ 将工作目录转移到c:/pa下

       é”®å…¥ Rcmd build --binary linmod 制作window zip包

       é”®å…¥ Rcmd build linmod 制作linux平台下可运行的tar.gz包

       å‘½ä»¤è¿è¡Œå®Œä¹‹åŽå¯ä»¥å‘现，在c:/pa/文件夹下分别生成了linmod.zip和linmod.tar.gz压缩包。

       æ³¨æ„R CMD 系列命令是在windows控制台下运行，而非R控制台

       å‚考网址

       [1]/researchtips/building-r-packages-for-windows/

       [2]http://cran.r-project.org/doc/contrib/Leisch-CreatingPackages.pdf

       [3]http://faculty.chicagobooth.edu/peter.rossi/research/bayes%book/bayesm/Making%R%Packages%Under%Windows.pdf

       [4]http://www.biostat.uni-hannover.de/teaching/fallstudien/schaarschmidt2.pdf