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r语言安装教程在线播放_r语言安装教程知乎(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

r语言安装教程

学生党必看！免费获取Origin正版教程新学期开始了，是时候升级你的绘图工具了！如果你还在用旧版的Origin，现在有个好消息——你可以免费获取最新版的Origin！而且，学生党们，你们有福了！𐟎“ 首先，你需要一个以.edu.cn结尾的校园邮箱。如果没有，赶紧注册一个吧！接下来，按照以下步骤操作：访问Origin官网：打开Origin的官方网站，找到下载页面。获取序列号和注册码：在网站上按照提示操作，你将获得一个序列号和注册码。下载并安装：使用这些序列号和注册码，下载并安装最新版的Origin软件。别忘了加入官方的QQ群，那里有客服、软件安装包、安装方法、注意事项、常见问题解答和教程。官方群里的信息非常全面，权威性也很高。我自己已经下载并安装了最新版的Origin，发现它的功能确实强大了很多。对于科研工作者来说，Origin是一款非常方便的科学绘图软件，上手很容易。当然，有些人可能更喜欢用Python、R语言或者Matlab，但我觉得对于理工科尤其是实验研究来说，Origin真的是个不错的选择。大家觉得呢？欢迎讨论！

𐟓šR和Gretl学习资源推荐𐟒𛊥œ襭椹和研究统计及计量经济学时，掌握统计软件的使用至关重要。对于非统计学专业的学生来说，选择合适的软件和资源至关重要。以下是两个值得推荐的免费学习网站，帮助你轻松上手R和Gretl。 𐟌ŸR语言入门指南𐟓– 由立命馆大学的森知晴老师发布，专为大学学生设计，适合想要用R写毕业论文的学生。从R的安装到基本操作，再到假说设定、t检验和回归分析，内容详尽。特别是对于没有编程基础的学生来说，通过这个网站可以轻松掌握R的基础用法。 𐟌ŸR语言进阶指南𐟓š 由日本关西大学的宋財泫老师和高崎工科大学的矢内勇生老师联合发布，作为上一个指南的补充和发展篇，提供了练习题、参考文献以及数据集，附带练习题答案。虽然部分内容还在完善中，但整体上非常适合进阶学习。 𐟌ŸGretl入门教程𐟓˜ Gretl与R不同，不需要自己敲代码，操作菜单即可得到结果和图表，速度非常快。虽然美观性不如R强，但非常方便。特别适合大学写论文阶段使用，不需要太高技巧。推荐甲南大学村澤康友老师发布的Gretl入门教程，手把手带你入门，名词部分英日双语注释，非常友好。通过这些资源，你可以轻松掌握R和Gretl的基础使用方法，为你的学术研究和论文写作打下坚实基础。

R语言学习秘籍𐟔奿…看资源 R Studio不仅是一个强大的编程工具，还提供了丰富的学习资料和社区支持。以下是针对不同水平的R用户推荐的学习资源： 𐟌Ÿ 初学者《R for Data Science》：这本经典入门书籍是每个R语言学习者的必读之作。《Hands on Programming with R》：适合完全没有编程基础的人，从基础概念开始介绍R语言。 R Studio Primers：基于云端的Shiny互动教程，无需安装任何软件，覆盖基本的R知识，让你在动手中学习。《R Markdown：the definitive guide》：掌握R Markdown可以让你将代码、输出结果和叙述性文字完美融合在一个文档中，是撰写报告和书籍的流行工具。 𐟒ꠤ𘭧𚧧”覈𗊃heat Sheets：在掌握了大量函数后，Cheat Sheets是一个很好的速查工具，同时R Documentation也可以方便地查询各种函数。提问与复现：利用reprex包复现问题，可以帮助别人更快地理解你的问题并提供解决方案。提高可视化技能：推荐一些可视化资源，帮助你提升可视化技能。建立交互式应用：除了R Markdown，R还提供了Shiny这个强大的工具，可以创建基于浏览器的交互式应用。Mastering Shiny是一本很好的参考书。建模：R提供了tidymodels生态系统，覆盖了从preprocess到validation的建模全流程。statistical inference via data science针对回归和假设检验等统计概念进行了详细的探讨和代码实现。这些资源可以帮助你逐步掌握R语言，从入门到精通！

R语言包安装报错？教你几招轻松搞定！嘿，R语言的新手们！安装R包时遇到报错是不是让你头疼？别担心，我来帮你解决这个问题。首先，让我们回顾一下几种常见的安装方法：使用CRAN：CRAN是R语言的官方包库，你可以用install.packages("package-name")来从CRAN安装包。使用Bioconductor：专为生物信息学设计的R包库，用BiocManager::install("package-name")来安装。从GitHub等网站安装：如果包不在CRAN或Bioconductor上，你可以从GitHub等网站安装，通常用devtools::install_github("username/package-name")。尽管这些方法很方便，但有时候还是会遇到报错。常见的原因包括依赖包未安装、网络连接问题以及镜像服务器问题。不过，别担心，我有一个万能方法分享给你：下载R包压缩文件：首先，从CRAN、BiocManager或GitHub官网下载R包的压缩文件（.tgz或.tar.gz）。本地安装：在RStudio中，点击"Packages"面板，选择"Install"，然后选择"Package Archive File (.tgz; .tar.gz)"。点击"Browse"，选择你下载的R包压缩文件进行安装。有时需要手动复制并修改代码，添加type = "source"。手动添加到R库路径：使用.libPaths()命令查看R的本地库路径，然后将R包的压缩文件解压后拖动到该路径中。最后，用devtools::load_all("/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.2/Resources/library/R包名")来加载你的R包。希望这些方法能帮你轻松解决R包安装报错的问题！如果你还有其他问题，欢迎随时提问哦！𐟘Š

𐟒ᥭ樮᧮—机的秘诀：从信息闭塞到技术达人𐟒ኰŸ’𛠦Š€术社区宝藏社区如CSDN、博客园和稀土掘金，都是编程者的乐园。遇到代码问题，这里总能找到解决方案。想要安装新软件？教程一搜就有。 𐟓š 互动编程学习伙伴白纸编程平台提供多种编程语言，从Python到Java，从C到R语言，入门课程免费，让新手也能轻松上手。 𐟓ˆ 刷题挑战力扣LeetCode和牛客网是编程爱好者的必去之地。LeetCode适合刷题，牛客网则更适合准备面试。 𐟓– 技术教程指南菜鸟教程和W3C提供全面的技术文档，从基础到进阶，满足不同层次的学习需求。 𐟖寸代码托管平台 GitHub、Gitee和Gitlab是开源项目的聚集地。通过这些平台，你可以找到许多优秀的项目来学习。 𐟔堥�𙠥𛺨𜚊1️⃣ 明确目标：先确定你要学习的方向和领域，比如编程、网络、数据库或人工智能。 2️⃣ 选择资源：根据自己的学习风格选择合适的学习资源，如在线课程、书籍或社区。 3️⃣ 培养习惯：制定学习计划，保持每天的学习时间，逐步形成良好的学习习惯。 4️⃣ 理论与实践结合：编写代码、进行实验操作，以加深对理论知识的理解。 5️⃣ 项目实践：参与开源项目、比赛或实习，以提升自己的技能和经验。 6️⃣ 交流学习：加入技术社区、参加技术交流会议，与同行交流经验。 7️⃣ 持续学习：关注技术动态，阅读技术书籍，参加培训，不断更新知识。 8️⃣ 多维度学习：除了编程技能，还要学习与计算机相关的其他领域知识。

想要计算机学得好？这些网站你一定要用！前几天和计算机专业的学弟学妹们聊天，真是哭笑不得。都快大二了，居然只知道盯着CSDN这一个网站薅羊毛……今天就来给大家分享一些我常用的宝藏网站，赶紧用起来吧！技术教程类（菜鸟教程，W3C）𐟓š 这些网站提供了非常全面的技术文档。虽然直接看这些文档有点枯燥，而且内容太多不可能完全看完，但它们确实是一本非常全面的教材书。建议大家可以看一些网课，然后再搭配这些网站使用。技术社区类（CSDN，博客园，稀土掘金）𐟌 这几个网站对我来说作用都差不多。遇到编程问题时，我会去上面搜解决方案；如果要安装什么编程软件，也会去上面搜教程。这点对我来说非常重要！我常常说我学编程的最大阻力就是安装各种软件以及配置各种环境变量。刷题网站类（力扣LeetCode，牛客）𐟧Ÿ‍♂️ 这两个网站是我准备找实习时用的。LeetCode用来刷编程题，牛客用来刷面试题。这两个网站都非常有名，不用过多介绍。互动式编程学习软件类（白纸编程）𐟒𛊤𘍧Ÿ婁“你们有没有听过这个软件？其实它更像是一个小程序。特别适合我这种上班摸鱼偷偷学的。上面有好多语言可以学，比如Python、C、Java、SQL、R语言等，而且入门级别的课程大多还都是免费的！对新手非常友好，从最简单的基础概念讲起，在线就能直接敲代码，新手再也不用卡在第一步的安装环境了。代码托管平台（GitHub，Gitee，Gitlab）𐟓‚ 这些网站上有很多开源的项目，大家可以薅下来学习。用Git这个版本控制软件，可以将这些网站上的开源项目拉到本地，或者提交你写的代码到这些网站。Git和GitHub不是同一个东西，Git是一个版本控制软件，而GitHub是一个代码托管平台。总之，想要计算机学得好，脑子得灵活起来，把你高中那套抱着课本死磕的方法给我丢得远远的。要学会搜集各个平台的一手资源为己所用，多关注行业前沿讯息，让自己的内驱力保持高活状态！

R语言ShinyAPP免费部署成网页教程嘿，大家好！今天我来分享一下如何用R语言把ShinyAPP部署成一个网页，特别是那些还在学习阶段的小伙伴们。其实这个过程并不复杂，只要你有耐心和一些基本的条件，完全可以自己搞定。下面我会详细讲解每一个步骤，确保你能顺利完成。准备工作 𐟓‹ 首先，你需要确保自己可以科学上网，并且有一个谷歌账户或者GitHub账户。这是因为我们需要用到ShinyApps.io这个平台，它是免费的，而且非常适合个人使用。创建ShinyApps.io账号 𐟌 访问ShinyApps.io网站：点击“Sign Up”按钮，用你的谷歌账户或者GitHub账户注册一个免费账号。连接RStudio和ShinyApps.io 𐟔„ 安装rsconnect包： ```R install.packages("rsconnect") ``` 加载rsconnect包： ```R library(rsconnect) ``` 设置ShinyApps.io账号信息 𐟔‘ 登录到ShinyApps.io，点击你的用户名，然后选择“Tokens”。创建一个新Token，并复制Token和Secret值。在RStudio中运行以下命令，使用你在ShinyApps.io上获得的Token和Secret： ```R rsconnect::setAccountInfo(token = "你的Token", secret = "你的Secret") ``` 部署Shiny应用程序 𐟚€打开包含你的Shiny应用程序的R项目或脚本。确保应用程序文件（例如app.R）位于当前工作目录中。在RStudio的控制台中运行以下命令： ```R rsconnect::deployApp(工作目录) ``` 注意事项 ⚠️运行这行代码时，工作目录只需要到文件夹名字即可，不要加上具体的R脚本名。指定的工作目录下，R脚本名必须是标准格式：app.R或者是ui.R+server.R。我刚开始时把脚本命名为app1.R，结果报错了好久才找到原因。总结 𐟓 以上就是整个部署过程的详细步骤啦！希望对你有所帮助。如果你在部署过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力帮你解答。祝大家部署顺利！

如何在R语言中安装程序包 𐟓报ㅒ包的方法有很多，以下是几种常见的方式：从CRAN安装 𐟌 CRAN（Comprehensive R Archive Network）是R包的主要官方仓库。你可以使用 install.packages() 函数来安装包。例如，要安装 ggplot2 包，可以运行： install.packages("ggplot2") 从Bioconductor安装 𐟌𑊂ioconductor是一个专注于生物信息学的R包仓库。首先，需要安装BiocManager包，然后使用它来安装Bioconductor包。例如，要安装 DESeq2 包，可以运行： install.packages("BiocManager") BiocManager::install("DESeq2") 从GitHub安装 𐟓‚ GitHub上许多开发者会将他们的R包托管在这里。你可以使用 devtools 包中的 install_github() 函数来安装。例如，要安装一个GitHub上的包，可以运行： install.packages("devtools") devtools::install_github("用户名/仓库名") 从本地文件安装 𐟓劥悦žœ你有一个包的源文件（例如 .tar.gz 文件），你可以使用 install.packages() 函数来从本地文件安装。例如： install.packages("路径/到/包.tar.gz", repos = NULL, type = "source") 从压缩文件安装 𐟓‘ 如果你有一个包的zip文件，你可以使用 install.packages() 函数来安装。例如： install.packages("路径/到/包.zip", repos = NULL, type = "win.binary") 从RStudio的工具界面安装 𐟛 ️ 如果你使用的是RStudio，可以通过菜单来安装包。点击“工具” -> “安装包”，在弹出的对话框中输入包名并点击“安装”。如图所示。

研究生日常：数据分析与作图工具大盘点 𐟓Š 最近真是忙到飞起，开始写论文了，感觉每天都在和数据、图表打交道。先是分析数据，然后疯狂改图，简直是个无休止的循环。最近在装SAS软件，想着用它来做线性加平台拟合，结果发现电脑太老了，装了两周都没装上。后来才发现R语言也可以搞定这个，所以这周就来个数据分析工具的总结吧！数据分析工具大盘点 𐟓ˆ DPS数据分析软件：这个软件真的是傻瓜式操作，但功能却很强大。只要把数据复制进去，各种分析都能搞定。中文期刊一般都认可这个软件，不过有些外文期刊只认SPSS。 SPSS数据分析软件：本科时系统学过，功能比DPS强大一些，但需要定义数据，操作稍微繁琐一点。不过它的认可度很高，很多地方都用它。 Origin作图软件：这个软件我太有发言权了，一幅图能改20多次！目前我只用它来作图，柱状图、饼图、堆积图、线性分析全都用它。可以批量绘图，之后修改也很方便。大家都说用Origin作图比Excel好看，但对于基础图来说，只要Excel掌握得好，图也相当可以。我是为了之后作图方便，直接学了Origin。 SAS和R语言：这两个都是编程类软件，相比之下SAS简单一点，但R语言安装免费且功能强大。最近为了做那个线性加平台拟合，我打算开始进军R语言，肯定会有惊喜的，毕竟它可以数据可视化！总的来说，不同的专业用的工具也不一样。比如我们专业有时候会用Arcgis作图，但很多人推荐用R语言。还有的朋友学CAD，但我们专业也不太用得上。总之，找到适合自己的工具才是最重要的！✌️

数据分析网络学习资源与课程推荐上一篇文章中，我分享了一些网络学习资源的比较，今天继续为大家推荐一些经过筛选后觉得非常合适的方法。 𐟒璨ﭨ耊R语言是数据分析的利器，而Swirl包更是学习R的绝佳工具。Swirl通过交互式学习，在Rstudio中逐步引导你掌握R语言。只需简单几步，你就能轻松上手：下载Rstudio 安装Swirl包：install.packages("swirl") 运行Swirl：library("swirl"); swirl() 𐟒甡bleau Tableau的官网教学视频性价比极高，适合初学者快速上手。具体内容可以参考我之前的分享。 𐟒瓑L SQL的指令部分相对简单，推荐在Udemy上选择自己喜欢的课程学习。学习后，可以通过Leetcode刷题来巩固。如果你希望更系统地了解数据分析，可以尝试Coursera上杜克大学的Excel to MySQL系列课程。这个系列有五门课，从商业环境中的数据运用、Excel预测模型到SQL分析，内容非常全面。 𐟒瓁S SAS是数据分析的进阶工具，学习成本较高。推荐在Coursera上跟随SAS官方出品的Professional Certificate课程学习。这个系列有三门课程，循序渐进，适合零基础入门。虽然官方推荐用时为5个月，但实际用时可能较短。希望这些推荐能帮助你更好地学习和掌握数据分析技能！