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R语言入门系列之三：R脚本
写在前面： 在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中，我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。 基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。 写好的R语言程序一般保存为R脚本，这样在以后完成相似数据处理任务时可以方便地直接调用。 我们可以直接在R中运行上面程序然后使用这个函数，也可以保存为R脚本然后使用source()函数调用。 ，可以使用commandArgs()设置命令行参数来增强脚本的适用性，我们可以通过下面脚本来查看R语言命令行参数设置规则： Args <- commandArgs() cat("Args[1]=", Args
4.4K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏生物信息编程笔记
R语言Rscript脚本-参数设置
直接通过Rsript xx.R arg1 arg2 arg3 arg4 arg5运行脚本。这种方法只能设置位置参数，各参数位置固定，不能写乱，所以如果参数简单且数量少，可以用此种方法。 如果不设置参数控制，直接在脚本第一行写一句Args <- commandArgs(T)即可，然后直接Rscript xx.R a1 a2运行脚本，参数a1,a2的值会存储在Args中，脚本中使用Args # 示例脚本(当阐述格式为5个或者2个时成功运行脚本，否则报错并提示错误信息)# 当想要设置五个参数时使用下列代码：Args <- commandArgs(T)# ------------------- 并提示以下帮助信息 stop({ cat("Error: Argu error\n Please use args correctly\nHelp:\n Rscrpit this.R \nPlease use Rscript xx.R -h to get help info\n") }) }终端运行 Rscript xx.R -n yyds -t 8 -m 1 -p 0.05
1.6K30编辑于 2023-05-17 - 来自专栏生信技能树生信入门马拉松
R语言基础-Day10
富集结果解释：衡量每个通路里的基因在差异基因里是否足够多富集不到的补救秘籍1.调整10gFC、pvalue阈值，以改动差异基因数量2.不使用默认的padi(富集的)，而是用原始p值，在文章里说清楚即可。
33310编辑于 2024-05-09 - 来自专栏R语言技能
Windows环境下任务计划执行R语言脚本
因日常需要，需要定期关注国家局某些网站的政策动向，不想有事没事就跑网站去看，索性就用R语言脚本写了一段代码获取是否有新的政策文件。本期内容重点在与介绍如何定时执行R语言脚本，而非如何获取网站最新动态。 假若现在你已经有了一份写好的R脚本，假如：“Notification.R”是你已经写好的R语言脚本想要实现这个定时获取信息，Windows环境下可以利用系统自带的“任务计划程序（taskschd）”。 现实思路就是利用cmd执行Rscript.exe，所以我这里的设置如下：程序或脚本处设置为：cmd添加参数设置为：/c c:/PROGRA~1/R/R-42~1.1/bin/Rscript.exe " D:/Project/Notification.R" >> "D:/Project/Notification..log" 2>&1“D:/Project/Notification.R”对应脚本的存放位置 ，这里在执行“Notification.R”脚本的同时，还写入一份log日志。
1.3K10编辑于 2023-12-06 - 来自专栏生信学习笔记
R语言学习笔记-Day10
()sva::ComBat()2 WGCNA（加权共表达网络）————找到与表型最相关的一组基因软阈值β的选择无标度网络和随机网络无标度网络：存在某几个点与其它点关联更频繁随机网络：各点间关联程度相近R^ 2无标度网络的拟合度/判定系数，评估拟合模型对观测数据的解释能力R^2越大，越接近无标度网络，选择使R^2第一次到达0.8/0.85/0.9的β值β软阈值，相关性矩阵向邻接矩阵转换的参数连通性connectivity
39510编辑于 2024-07-17 - 来自专栏备份笔记
【R语言】计算10亿以内for循环加速
虽然是CPU占用100%，8颗核心好像是偷着懒跑的，但是丢给我那台4核心8线程黑苹果，是跑满的，说明ARM在多线程的时候，有点东西下图是计算一个10亿内训练模型时的top：图片2 几个循环2.1 100 可以使用两个嵌套的for循环实现：A <- matrix(1:9, 3, 3)B <- matrix(10:18, 3, 3)C <- matrix(0, 3, 3)for (i in 1:nrow(A 17 19 21[3,] 23 25 27但是理解这类的目的，合并循环的思路在这里刚好就是矩阵一一对应的数字相加：A <- matrix(1:9, 3, 3)B <- matrix(10
87620编辑于 2023-05-06 - 来自专栏生信开发者
R语言输出当前脚本的路径和名称
function() { cmdArgs <- commandArgs(trailingOnly = FALSE) if (length(grep("^-f$", cmdArgs)) > 0) { # R cmdArgs[grep("^-f", cmdArgs) + 1]))[1] } else if (length(grep("^--file=", cmdArgs)) > 0) { # Rscript/R getSourceEditorContext()$path) } else if (is.null(attr(stub, "srcref")) == FALSE) { # 'source'd via R getProgramName() Path <- thisPath() cat(Path,"\t",program,"\n",file=stderr()) 将以上代码保存到 getPathProgram.R， 然后运行 Rscript getPathProgram.R 显示结果如下： /bi/8.xuxiong/work getPath.R
2.2K40发布于 2021-07-20 - 来自专栏编程
R 语言绘制热图的 10 种方法
这一期分享 R 语言绘制热图的案例，希望大家通过案例感受 R 语言的强大，同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感，在文献阅读时更加从容，今后也尝试去绘制这样炫酷的图，如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 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。 我之所以学 R 语言，一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形，另一方面，大数据时代已经到来，每个人都应该懂一些大数据的处理手段，R 语言可以胜任。 R 语言是开源的，世界各地的开发者们不断地添砖加瓦，分享自己的智慧，截至到目前，R 里面可用的包达到 11987 个，这几乎让 R 语言强大到不可思议。 用 ggplot 绘制的热图 总结：这篇文章带领我们快速浏览了 R 语言里面的 10 种热图的绘制方式，并且提供了代码。
25.9K402发布于 2018-03-02 - 来自专栏科研猫
R语言从入门到精通：Day10
是时候 关注 我们一波了 到目前为止，R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕，换句话说，大家应该已经能将数据导入R中，并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式，然后将数据用各种基础图形展示。 本次教程将主要关注R语言中生成基本的描述性统计量和推断统计量的R函数。 写在开篇的话，本篇教程内容较多，请务必静下心来学习。 温馨提示 1、本节内容重点内容较多， 务必紧跟红色标记。 图10，fisher.test()示例。 那么这里治疗效果和性别是否独立呢？ 小结 这次的课程内容可以说是目前整个《R语言从入门到精通》系列课程中内容最多的一篇，而且涉及统计，理解上难度也比较大。 还在坚持学习的各位，要加油哦～ 线下课程热烈报名中，点击查看详情 R语言及实用数据挖掘系列课程 本期干货 ！R语言统计入门代码大全 ！
2.6K10发布于 2019-09-24 - 来自专栏sci666
R语言系列第二期：①R变量、脚本、作图等模块介绍
在上一篇文章里，给大家介绍了R语言的下载，界面操作，6个处理对象等等。 ，在这些情况下，可以使用R脚本来处理，即R代码行的集合。 文件→新建程序脚本 ④获取帮助、包、内置数据 这三个东西都属于R软件内置的文件，而帮助和包的相关内容在引言的文章中有提到过。内置数据在上一部分我们已经提过。 包可以包含用R语言写的函数，汇编代码动态加载库以及数据集。包的功能会自动执行，所以用户不需要一直加载包。 这一部分暂时先告一段落，在这部分里，大家了解了R语言环境中的变量、脚本的使用和一些便利性简单操作，以及图形基础，下个部分我们会接触到R语言的流程控制、编码和数据读入、转换和保存等操作，敬请期待。
1.6K10发布于 2019-05-11 - 来自专栏生信菜鸟团
R语言中长脚本及实战项目管理方式
/scRNA_scripts/harmony.R') # 默认 ScaleData 没有添加"nCount_RNA", "nFeature_RNA" # 默认的 sce.all.int = 将运行步骤分成多个脚本，避免脚本过于冗长 在单细胞多样品分析实战中，我们会使用到一个scRNA_scripts文件夹，来管理用到脚本 通过不同的脚本，将分析流程中用到的代码分开进行管理： lib.R:整理汇总了需要加载的 R包 qc.R；质控用到的脚本——计算并可视化线粒体、核糖体等基因百分比，可视化之后设置合理的阈值进行过滤 harmony.R：降维聚类分群系列代码脚本，会将降维聚类结果保存为rds文件存储起来 check-all-markers.R /scRNA_scripts/qc.R')加载脚本中的函数，然后使用即可。这样可以大大缩短脚本的长度，也可有效避免运行时候由于代码太长看不仔细而出错！ 代码整理为R脚本或者Rmd格式文件 结合将长脚本分开为多个脚本的方式，可以在step1里面调用整理好的脚本进行分析 写在结尾 要养成整理代码和工作目录的好习惯，最好命名的时候按照一定的规律命名，方便后续查找使用
39310编辑于 2025-03-31 - 来自专栏生信小驿站
R语言meta分析（10）功能强大的metafor
此外，Metafor 程序包是R 软件Meta 分析程序包中唯一可以进行混合效应模型（包括单 个、多个分类或连续性变量）拟合运算的程序包， 还可以检验模型系数并获得可信区间，以及对参数 进行精确检验如置换检验
4.3K50发布于 2020-08-28 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
R语言如何最简单的写脚本并添加帮助文档
默认的参数commandArgs超简单 1.1 脚本示例 head.R 1args = commandArgs(TRUE) 2 3if(length(args) ! = 2){ 4 cat("运行命令方式：Rscript head.R dat.csv 5\n\thead.R 为脚本\n\tdat.csv 为数据\n\t5 为行数\n") 5 quit ("no") 6}else{ 7 dd = read.csv(args[1]) 8 n = as.numeric(args[2]) 9 head(dd,n) 10} 1.2 脚本解释 (file) 16head(dd,r) 2.2 脚本解释 首先载入optparse包 使用list编写说明文档和关键词 使用parse_args解析参数，编程类似args的格式 调用 2.3 脚本测试 5Options: 6 -d DAT, --dat=DAT 7 请输入数据文件 8 9 -r ROW, --row=ROW 10 请输入行数 11 12
2.4K00发布于 2019-12-05 - 来自专栏Java爬坑系列
【R语言入门】R语言环境搭建
安装完成之后，你将会看到一个朴实无华的图标，没错，这就是 R 语言本尊了。 ? R 语言简单实例 主要工作已经完成，让我们动动小手，优雅的单击（或双击）R Studio 图标，来感受一下R 语言的魅力。 R version 4.0.3 (2020-10-10) -- "Bunny-Wunnies Freak Out" Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical 小结 到此为止，R 语言就已经顺利的收入囊中了，恭喜你，又掌握了一门语言（的 Hello world）了。 【此处应有掌声】 接下来，会继续介绍 R 语言的基本用法和其中比较重要的函数使用方法，目标是能使用 R 语言对数据进行初步分析，以便能在生活和工作之中有所应用。
3.2K22发布于 2020-12-01 - 来自专栏生信喵实验柴
全宇宙最全的R语言安装教程（windows10）
本次给大家带来的是全宇宙最全的R语言安装教程（windows10） “天才第一步，安装R语言”。 学习R语言最快的方式就是找代码、打代码。 如果你有安装学习的需求、或者有朋友有学习的需求，大方分享此篇文章出去吧，我相信这不仅仅是第一步，对于R语言，软件安装好，可能就成功了一半了呢 第一部分 1.去官网https://cran.r-project.org /下载R语言安装包，选择Download R for Windows>base，最后就图中的箭头（2021年11月更新） 2.安装前，建议像我这样建立工作路径 我的R目录是直接在D:/下，有3个子目录 4.设置界面 第一次进Rstudio我们看不到编辑命令的窗口，这时菜单栏view>panes>show all panels点击一下就行，你会发现多出来我们想要的左上角了，是一个编辑脚本的窗口哈。 在脚本窗口粘贴（左上角）呢，所在行按ctrl+enter即可执行，在命令窗口粘贴（左下角）呢，就直接enter就执行了 完成之后，重启一下Rstudio。
9.3K51编辑于 2021-12-15 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》9、10--高效协作和学习
尽可能使用版本控制 信息化提交消息 不要害怕来自同事的反馈 编码风格 编码风格要前后一致，没有唯一，几个多数程序员都赞成的风格： 模块化代码 注释你的代码 不要重复自己的代码 代码简洁、清晰、一致 比如在R语言里用 Warning message: 程辑包‘swirl’是用R版本4.0.5 来建造的 高效学习的5个高级技巧 1、使用R内部帮助 针对主题探索R help.search("optim")# 或者?? ，是R的帮助大全 library(swirl) | Hi! 在线资源 R社区、官方手册、读现有出版物最新进展、邮件列表等等 遇到困难寻求帮助 Stack Overflow网站提出问题要有最小数据集、最小案例 实战演示R书籍和教程，深入学习最有效 Rstudio 和DataCamp提供的免费在线课程，《R数据科学》、《R programming for Data Science》、《Advanced R Programming》 -巩固学习（写出并传授），也就是传播知识
1.4K20发布于 2021-07-27 - 来自专栏生信技能树
批量运行多个R脚本
一个小技巧分享，假如有人写了很多绘图脚本，比如文献：《Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular /',pattern = '*.R$') fs lapply(fs, function(x){ print(x) source(x) }) 这个技巧有一个小问题，就是有一些脚本可能是缺包或者里面有小 其实理论上应该是在运行每个脚本的时候加上try catch，不过咱们的目标是批量运行每个代码并且保证成功，所以跳过那些运行失败的解决不了问题，反而应该是勇往直前解决问题。 需要基本生信背景知识 当然需要读者具备计算机基础知识，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理： 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门 Linux(2019更新版)》 其中，R语言可能更重要一点，我把R的知识点路线图搞定，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量，矩阵
2.6K30编辑于 2022-07-26 - 来自专栏全栈程序员必看
r语言绘图参数(R语言plot画图)
过去一个月实验比较忙，很久没有写点东西了，今天要给amina画图，因此学习了一下R语言的基础画图。
4.3K10编辑于 2022-07-25 - 来自专栏小汪Waud
R||R语言基础（三）_R包
今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”) #务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号 部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com /s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101 经过这几期的R语言基础，你应该能够入门R了，渐渐的也要自己去学会看帮助文档，去搜报错，还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗？ ? +命令 #搜命令帮助文档 help(package='R包') #搜R包帮助文档 如果你能独立处理这些问题，那么恭喜你，你的R应该没问题啦！ 应该没问题了！！！！吧？
4.5K50编辑于 2023-02-16 - 来自专栏小汪Waud
R||R语言基础（一）
学习生信时，最常用的可视化软件就是R，可大家在使用的时候又好像用的是Rstudio，究竟什么是R和Rstudio？ R是一种编程语言，也是统计计算和绘图的环境，它汇集了许多函数，能够提供强大的功能。 RStudio提供了一个具有很多功能的环境，使R更容易使用，是在终端中使用R的绝佳选择。 01 安装R 进入R的官网https://www.r-project.org/ 第一步 点击红框中的download R 第二步 在镜像这里中选择第一个 第三步 接下来按照红框点点点就能完成R的安装 第四步 第五步 R语言软件界面简陋，通常不直接使用，而是用图形界面的Rstudio。 1.显示文件列表 dir() #查看工作路径下文件，类似于Linux系统下的ls list.files() #同上 示例 2.加减乘除 和其他编程语言相同，直接输入即可 示例 3.赋值 赋值符号
2.7K20编辑于 2023-02-16
腾讯云开发者
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