1.å¦ä½å¨windowsä¸ç¼åRç¨åºå
2.C#如何在海量数据下的源码高效读取写入MySQL
3.linux和r语言linuxr语言
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å¨Windowsç¯å¢ä¸å¦ä½ç¼åRç¨åºå ï¼å³çæä¾linuxç¯å¢ç¼è¯è¿è¡çtar.gzæ件ï¼ä¹çæä¾windowsä¸ä½¿ç¨ç.zipæ件å¢ï¼å ¶å®å¹¶ä¸å¤æï¼åªè¦ä¸è½½ä¸äºå·¥å ·è½¯ä»¶ï¼æç §ç¸åºçæ¥éª¤å¡«åç¸åºçâè¡¨æ ¼âï¼ç»§èè¿è¡ä¸äºç®åçæ令ï¼å°±å¯ä»¥çæRçç¨åºå äºã
ç¼åRç¨åºå é常å æ¬ä»¥ä¸å æ¥ï¼
ï¼1ï¼ å·¥å ·è½¯ä»¶Rtoolsçå®è£ åå¤é软件çå®è£ ã
ï¼2ï¼ rèæ¬çåå¤ï¼ä¹å°±æ¯ç¨æ¥çæç¨åºå çå½æ°èæ¬ã
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1ï¼ CYGWIN å¨Windowsä¸æ¨¡æUNIXç¯å¢
2ï¼ MinGWç¼è¯å¨ï¼å¯ç¨æ¥ç¼è¯CåFortranè¯è¨ã
3ï¼ Perl
ä¸è½½å°åï¼
Maintainer: helixcn <zhangjl@ibcas.ac.cn>
Description: To give the exactly results of linear regression.
License: GNU 2 or later
LazyLoad: yes
ï¼2ï¼manæ件夹ä¸.rdæ件ç¼è¾
manæ件夹ä¸å å«ä¸¤ä¸ªæ件 linmod.Rdålinmod-package.Rdï¼åå«æ¯å¯¹linmod()å½æ°ålinmodå çä»ç»ï¼ä¸é¢é项填å:
1ï¼ 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
2ï¼linmod-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 éè¿cmdå建Rå
å¼å§>è¿è¡>cmd
é®å ¥ cd c:\pa\ å°å·¥ä½ç®å½è½¬ç§»å°c:/paä¸
é®å ¥ Rcmd build --binary linmod å¶ä½window zipå
é®å ¥ Rcmd build linmod å¶ä½linuxå¹³å°ä¸å¯è¿è¡çtar.gzå
å½ä»¤è¿è¡å®ä¹åå¯ä»¥åç°ï¼å¨c:/pa/æ件夹ä¸åå«çæäºlinmod.zipålinmod.tar.gzå缩å ã
注æR CMD ç³»åå½ä»¤æ¯å¨windowsæ§å¶å°ä¸è¿è¡ï¼èéRæ§å¶å°
åèç½å
[1]/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、安装安装(当然也可以跳过)
yum
installreadline-devel
yuminstalllibXt-devel
./configure
4、源码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,安装所以加入到后面)
#如果3没安装,源码那么后面加上:--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、安装网页版扑克源码命令行测试
$R
WARNING:ignoringenvironmentvalueofR_HOME
Rversion3.0.1(--)--"GoodSport"
Copyright(C)The源码RFoundationforStatisticalComputing
Platform:x_-unknown-linux-gnu(-bit)
R是自由软件,不带任何担保。安装
在某些条件下你可以将其自由散布。源码
用'license()'或'licence()'来看散布的安装详细条件。
R是源码个合作计划,有许多人为之做出了贡献.
用'contributors()'来看合作者的安装详细情况
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,源码用'help()'来阅读在线帮助文件,安装或
用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件。源码蔚来网站源码
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/。蠕虫病毒源码c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oa源码是什么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maven源码怎么用还是有细微的差别。
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!