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北红尾鸲/principle of ecological statistics_7

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guochunshen 提交于 2024-09-20 08:26 . reset
``` #bibliography: [../References/BILab.bib, packages.bib] ``` # 如何开始 ## 计算机的一些基本原理 1. 计算机是很笨的 2. 解决计算机相关的问题,最好的办法是重来一遍。 ## 安装R程序 我假设你已经拥有一台个人电脑或是苹果电脑,并且你希望在硬盘上安装R软件。如果你能够连接到互联网,那么安装过程将会非常简单。首先,请访问一个名为CRAN的网站(CRAN是Comprehensive R Archive Network 的缩写)。你可以直接在浏览器中输入如下完整网址: http://cran.r-project.org/ 或者在Bing搜索引擎中输入“R”,这样也可以轻松跳转到该网站。一旦你进入了CRAN网站,你需要找到“下载并安装R”的选项,并选择适合你电脑系统的预编译二进制版本进行安装。在选择的过程中,你可以根据自己的电脑系统(Linux、Mac OS或Windows)进行点击选择,并遵循网站提供的详细指导步骤。在此过程中,你需要下载并安装“基础”软件包,并运行安装程序,该程序的名称可能类似于R.exe(对于个人电脑)或R.dmg(对于苹果电脑)。 如果网上过慢,可以直接去下面链接获取。在资源浏览器,输入下面的地址,就能找到安装文件。 file://teacher305/Users/stu/Desktop/R 当系统提示你时,请选择“运行”该文件,而不是“保存”。接下来,你只需坐等安装完成。如果你无法连接到互联网,可以请朋友帮忙下载R软件,然后将其复制到CD或U盘上供你使用。 ## 运行R程序 想要运行R语言,只需轻松点击R图标即可。如果找不到图标,别担心,进入“程序”菜单,在里面找到R文件夹,再点击R图标就行了。当你启动R后,首先映入眼帘的会是R的版本号和发布日期。建议你时常访问CRAN网站,以确保你的R语言版本始终是最新的。如果你目前用的是旧版本,那么在下载新版本前,最好先将旧版本卸载。 在软件的页眉部分,你会看到一条声明,表明这款免费软件不提供任何形式的担保。同时,这里也列出了所有为R语言做出贡献的人士。其中,特别值得关注的是citation()部分,它会指导你如何在学术作品中正确引用R语言。 ```{r} citation() ``` R语言的开发团队付出了巨大的努力,因此,每当我们使用R语言完成研究并发表成果时,都应该向他们表示由衷的感谢。 在页眉下方,你会看到一个左侧带有“>”符号的空白行,这就是命令提示符,它在询问你:“接下来需要我为你做什么?”你可以在这里输入各种命令。 在使用过程中,你可能会注意到屏幕左侧有时会出现“+”而非“>”,这表示你刚刚输入的命令还不完整。 ```{r, eval=FALSE} print("hello + ``` 这通常是因为遗漏了一些括号、配对的引号等符号。如果你能找出遗漏的部分,比如一个右括号,只需补充完整并按下回车键,命令就会立即执行。如果输入有误,按下Esc键即可重置,命令提示符“>”会再次出现。 此时,你可以使用向上箭头键找回刚才输入的命令,并用左右箭头键进行修正。 ## 停止R程序 如果由于其他原因,要停止正在运行的程序。有以下几种方法: 1. 按ESC键。这个方法一般能解决问题。如果不行参考第二条; 2. 鼠标移动到RGui的工具栏的红色Stop按钮,点击后一般情况下就能停止当前运行的R命令。 ## 安装Rstudio RStudio是一个集成开发环境(IDE),专门为R语言设计。它提供了丰富的功能,包括语法高亮、代码编辑、调试、可视化等,使得R语言的使用者能够更方便地进行数据分析、统计计算和图形绘制。 关于如何安装RStudio,可以按照以下步骤进行: 1. 下载RStudio安装包: + 首先,访问RStudio的官方网站(https://www.rstudio.com/)。 + 在网站上找到并点击“Download”或类似的下载按钮。 + 根据自己的操作系统(如Windows、macOS、Linux等)选择相应的安装包进行下载。 2. 安装RStudio: + 下载完成后,双击安装包开始安装过程。 + 遵循安装向导的指示,选择安装位置和相关设置。 + 注意,安装路径中最好不要包含中文或空格,以避免可能出现的问题。 + 完成安装后,可以选择是否创建桌面快捷方式,以便日后快速启动RStudio。 3. 运行和配置RStudio: + 安装完成后,打开RStudio。 + 如果是首次安装,RStudio可能会提示你选择R语言的安装路径。确保指向你之前安装的R语言目录。 + 根据需要配置RStudio的设置,如字体大小、颜色主题等。 4. 验证安装: + 在RStudio中打开一个新的R脚本或控制台。 + 输入简单的R代码(如print("Hello, World!"))并运行,以验证RStudio是否正常工作。 请注意,在安装RStudio之前,建议先安装R语言本身,因为RStudio是基于R语言的一个开发工具。此外,确保在安装过程中遵循所有相关的系统要求和指南,以确保安装过程顺利进行。 ## 获取帮助 ### 本地帮助文档 在R语言中寻求帮助十分简单。最直接的方法就是点击R图形窗口工具栏上的“帮助”按钮。当然,如果你已经联网,还可以直接在搜索引擎中输入CRAN,查找你需要的帮助信息。但如果你明确知道想要了解的函数名称,只需在命令行中输入一个问号“?”后跟上函数名即可。比如说,想要获取关于“library”函数的帮助,只需键入: ```{r, eval=FALSE} ?library ``` 在出现的帮助页面上,有library函数的详细介绍。包括针对该函数总结性描述的**Description**、展示函数调用方式的**Usage**、包含每个参数的具体说明的**Arguments**和有关该函数的详细说明**Details**、返回值数据格式的**Value**、相关文献**References**,还有包含使用实例的**Examples**。 有时,我们可能无法准确回忆起函数的名称,但清楚自己需要哪方面的帮助(例如,关于data input的问题)。这时,你可以利用“help.search”功能,无需添加问号,只需将查询关键词放入双引号中,像这样: ```{r, eval=FALSE} help.search("data input") ``` 如果一切顺利,屏幕上将显示出与查询关键词相关的R函数名称。随后,你就可以通过“?函数名”的方式获取详细信息了。此外,R语言还提供了“find”和“apropos”等实用函数。“find”函数能帮你定位某个特定功能所在的软件包: ```{r} find("lowess") ``` 而“apropos”函数则会返回一个字符向量,列出搜索列表中所有与你查询内容(即使是部分关键词)相匹配的对象名称。 ```{r} apropos("lm") ``` ### 在线帮助 网络上关于R语言的信息非常丰富,但CRAN(http://cran.r-project.org/) 往往是初学者的首选资源站点。在CRAN上,你能找到各式各样的R语言手册,帮助你深入了解和学习R语言: * 《R语言介绍》让你对R语言有个初步了解,并教会你如何利用R语言进行统计分析和图形制作。 * 《R语言定义(草案)》则深入剖析了R语言的内在机制,包括其操作的对象以及表达式评估的具体过程,对于想要编程开发R函数的用户来说极为有用。 * 如果你对扩展R语言的功能感兴趣,《编写R扩展》会指导你如何创建自定义的包、撰写R语言的帮助文档,以及如何利用C、C++、Fortran等编程语言与R进行交互。 * 《R数据导入/导出》则详细阐述了如何在R语言环境中或通过CRAN上的扩展包进行数据导入和导出操作。 * 关于R语言的安装和管理问题,你可以在《R安装与管理》手册中找到详尽的解答。 * 另一本重要的手册是《R:统计计算的语言和环境》(网站上称为“R参考索引”),它集合了所有R语言标准包和推荐包的帮助文档,方便用户打印学习。 同时,这些手册内容也可直接在R语言环境中通过菜单栏的“帮助/手册(PDF格式)”选项查阅。此外,CRAN还提供了常见问题解答(FAQ)和R新闻,后者分享了诸多精彩文章、书评以及R语言未来的更新动态。 不过,CRAN最具价值的部分莫过于其搜索功能,它能帮助用户轻松检索到大多数R语言文档、函数以及邮件存档中的相关内容。 ### 直接询问AI 在人工智能日益精进的今天,我们可以直接向诸如文心一言等大型语言模型提问,它们通常会提供具有针对性的解答。然而,值得注意的是,这些大型模型也有可能出错。因此,在处理关键性分析时,建议在使用大预言模型提供的建议后,再结合之前提到的方法,仔细查阅相关帮助文档,以确保准确无误。这样做可以有效避免潜在的错误,提高分析的准确性。 ## R软件包 在R语言中,软件包是一个集合,它囊括了函数、数据和文档。你可以将这些软件包加载到你的R语言环境中,以增强和扩展R的功能。简单来说,它们就像是预先构建好的工具箱,里面配备了针对各种任务的专业工具和资源。 软件包的核心组成部分有三个: * 函数:这些是软件包的基石。函数能执行特定的计算或操作,使得复杂的数据处理和分析变得简单快捷。 * 数据:很多软件包都会附带一些数据集,这些数据集既可以用于实际的数据分析,也可以作为示例数据,帮助用户更快地理解函数的使用方法。 * 文档:每个软件包都配有详细的文档,指导用户如何使用这个软件包中的函数和数据。这些文档通常包含了函数的详细说明、使用示例以及可能遇到的问题解决方案。 使用R语言的软件包,你可以享受到多重好处。软件包提供了大量现成的函数和数据集,这意味着你无需从零开始编写代码,从而节省了大量时间。软件包通常由经验丰富的开发者创建和维护,它们经过了严格的测试,确保功能的稳定性和准确性。许多软件包背后都有活跃的社区支持。如果你在使用过程中遇到问题,社区成员往往能提供及时的帮助和解决方案。此外,社区还会分享额外的资源和教程,帮助你更好地利用软件包。 ### 使用R软件包 要使用软件包内的功能非常简单,只需要用library函数加载包到R环境中就行。例如,我们要加载spatial包,那么,只需要执行 ```{r} library(spatial) ``` ### R软件包内容 使用帮助功能来探索库包的内容非常简单。下面是如何查找spatial库中的内容: 首先,输入以下命令: ```{r, eval=FALSE} library(help=spatial) ``` 执行后,系统会列出该库中所有的函数和数据集。如果你想查看库的完整内容列表,可以使用search()函数配合objects命令,像这样操作: ```{r} objects(grep("spatial", search())) ``` 执行上述命令后,你将看到spatial库中所有对象的列表。 接下来,如果你想了解某个特定函数或数据集的使用方法,例如Ripley的K函数(Kfn),只需输入: ```{r, eval=FALSE} ?Kfn ``` 系统就会显示关于Kfn函数的详细帮助信息。 ### 安装R软件包 基础软件包并不包含本书中提到的一些库,但下载这些库非常简单。运行R程序,然后从命令行使用install.packages函数下载你想要的库。系统会要求你选择离你最近的镜像以加快下载速度(例如Shanghai),之后的所有操作都是自动的。 例如,你可以通过下面方式来安装本书中用到的R软件包: ```{r, eval=FALSE} install.packages("ggplot2") ``` 例如,本书中会用到的数据都包含在pes包中,你可以运行下面代码安装。 有时候,由于网络环境等因素,很多需要安装的包或依赖包无法正确安装,这时候可以用下面几个办法解决: 1. 到网络环境更好的地方,重新执行安装命令;这是最方便的安装方式,因为该包依赖的包也都会一并安装好。 2. 用下载软件,把需要安装的R包直接下载到本地,然后通过本地安装的方式安装R包。这时,请注意R包网页上给出的依赖包,请确保这些依赖包也都安装完毕,才能正确加载该包。 ## 安装其他功能 ### 版本控制软件 在后续的真实研究数据分析中,我们经常需要编写大量代码,并且可能会产生多个版本。那么,如何有效地管理这些不同版本的代码呢?当突然需要回溯到某个时间点的代码版本时,我们又该如何应对? 这时候,Git(或其他版本控制系统)就派上了用场。无论是编写R代码还是其他任何类型的代码,使用Git都能带来诸多益处: * 版本控制:Git能够让你追踪和管理代码的变更历程。你可以轻松地回溯到先前的版本,或者对比不同版本间的差异,这在调试或理解代码变更对项目结果的影响时至关重要。 * 备份与恢复:通过Git,你的代码会在每次提交后存储在远程仓库中,相当于为你的工作提供了自动备份。若本地代码不慎丢失或损坏,你可轻松从远程仓库恢复。 * 文档记录与审计:Git详细记录了每次代码更改的信息,如更改内容、更改人、更改时间以及更改原因(通过提交注释)。这为项目的审计和文档制作提供了宝贵的资料。 * 团队协作:Git促进了多人同时在同一项目上的无缝协作。利用分支和合并机制,团队成员能各自独立工作,随后再将更改合并,实现高效协作。 综上所述,Git不仅是一个强大的版本管理工具,它还能确保代码质量,提供有效的代码备份与恢复机制,同时增进团队协作效率。因此,在编写R代码或任何其他编程语言时,采用Git无疑是一个明智的选择。 #### 安装git 在Windows上安装Git的步骤如下: 1. 下载Git安装包: 访问Git官方网站(https://git-scm.com/downloads)或Git for Windows网站(https://gitforwindows.org/),找到并点击“Downloads”或“下载”按钮。 选择适合你操作系统的版本进行下载,对于Windows系统,通常会下载一个名为Git-x.x.x.x-x64.exe(x为版本号)的安装程序。 2. 运行安装程序: 找到下载的安装包,双击运行。 可能会弹出用户账户控制(UAC)提示,点击“是”以继续。 3. 选择安装选项: 在安装过程中,你可以根据自己的需求选择安装目录、组件等。 选择是否创建桌面快捷方式,是否添加Git Bash到Windows终端等。 选择Git的安装选项,例如“仅从Git Bash使用Git”,“从命令行以及第三方软件启用Git”,或“从命令提示符使用Git和可选的Unix工具”。对于大多数用户,“从命令行以及第三方软件启用Git”是一个安全且方便的选择。 选择行尾符号转换规则,对于跨平台项目,“Checkout Windows-style, commit Unix-style”是推荐选项。 选择默认的终端模拟器,可以选择使用MinTTY或Windows的默认控制台窗口。 4. 完成安装: 点击“Install”按钮开始安装。 安装完成后,点击“Finish”按钮退出安装程序。 5. 验证安装: 安装完成后,你可以在命令提示符或Git Bash中输入git --version命令来验证Git的安装情况。如果成功安装,将会显示Git的版本号。 通过以上步骤,你应该能够在Windows系统上成功安装Git。安装完成后,你可以开始使用Git来进行版本控制和协作开发了。 初次使用git时,需要配置email和name,否则无法提交修改。这种设置可以通过在Terminal中,执行下面两个命令进行: git config --global user.email "you@example.com" git config --global user.name "you name" 请用你自己的email和自己喜欢的用户名(最好用英文),替换上述命令中引号部分的内容。 #### 在Rstudio中配置和使用git 如果你使用Rstudio,那么该工具依据集成了git工具栏,你可以很方便的在Rstudio中使用git。 在RStudio中使用Git来管理R代码版本,我们假设你依据依据上述步骤安装了git,接下来可以按照以下步骤进行: 1. 配置Git: + 如果你首次在Rstudio中使用git,在RStudio中进行Git的配置。点击菜单中的“工具”(Tools),然后选择“全局选项”(Global Options)。 + 在弹出的对话框中,点击“Git/SVN”选项卡。在这里,需要指定Git可执行文件的路径。通常情况下,Git在安装时会自动添加到系统的路径中,但如果找不到路径,可以手动指定。 2. 初始化Git项目: + 在RStudio的工作区中,点击“新建项目”按钮,并选择“版本控制”选项,然后选择“Git”作为版本控制系统。 + 在弹出的对话框中,选择项目文件夹并点击“创建”。这会在选定的文件夹中初始化一个新的Git仓库。 3. Git操作: + 使用RStudio的Git面板来进行Git操作。点击右上角的“Git”标签,可以看到当前项目的Git状态和提交历史。 + 在Git面板中,可以看到已经修改的文件(以红色表示)和已经添加到暂存区的文件(以绿色表示)。选择要提交的文件,输入提交信息,并点击“提交”按钮来提交更改。 4. 推送到远程仓库: + 如果有远程仓库(例如在GitHub、GitLab或Bitbucket上),可以将本地的更改推送到远程仓库。点击Git面板中的“推送”按钮,将更改推送到远程仓库,并与团队成员共享。 5. 更新本地仓库: + 如果团队中的其他成员对远程仓库进行了更改,可以通过点击Git面板中的“拉取”按钮来更新本地仓库。 6. 解决冲突: + 如果多个团队成员修改了同一个文件并进行了推送,可能会出现冲突。在这种情况下,可以使用RStudio的Git面板来解决冲突,并将更改重新推送到远程仓库。 总的来说,使用RStudio进行Git操作需要安装和配置Git,初始化项目,使用Git面板进行文件的提交、推送和拉取等操作,以及解决可能出现的冲突。这些操作可以帮助你更好地跟踪和管理R代码的变更,并与团队成员协作。 ### 编写R软件包的辅助工具 如果你想自己编写一个R软件包,并且包含了需要编译的其他语言代码(如c语言代码),那么你至少需要安装一个编译环境。Rtools是Windows环境下,在R环境中编译C/C++代码不可或缺的工具集。它为用户提供了必要的编译工具和库,以支持涉及C/C++代码的R包的构建、安装以及自定义代码的开发。安装Rtools有多个重要理由:它能帮助用户直接从源码编译和安装依赖C/C++的R包,确保用户能够访问到最新的功能和最佳的兼容性;对于自定义R包开发者而言,Rtools是开发过程中的关键助力,能保障自定义包与R环境的顺畅集成;此外,通过Rtools,用户还能轻松调用外部C/C++库,从而在R中拓展更多功能,如图像处理或机器学习等;最后,Rtools还配备了调试和分析工具,帮助用户精准识别和解决C/C++代码中的性能瓶颈或错误。总的来说,Rtools是Windows上R用户不可或缺的工具,它打通了R与C/C++的桥梁,为用户提供了更为强大和灵活的数据分析环境。 安装Rtools的步骤如下: 1. 访问Rtools官方网站: 首先,需要访问Rtools的官方网站,网址为:https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/。 在这个网站上,可以找到适用于不同R版本的Rtools安装程序。 2. 选择与R版本兼容的Rtools: 在下载页面上,务必选择与您当前安装的R版本兼容的Rtools版本。这是确保Rtools能够正常工作的关键。 3. 下载并安装Rtools: 点击下载链接,将Rtools安装程序下载到本地。下载完成后,双击安装程序开始安装。在安装过程中,可以根据自己的需求选择安装的组件和安装位置。 4. 配置环境变量(如需要): 安装完成后,可能需要将Rtools的路径添加到系统的环境变量中。这样做可以确保R语言能够正确找到Rtools相关的命令和库。具体步骤包括打开控制面板,进入系统和安全设置,然后选择系统高级设置,点击环境变量,在系统变量中找到Path变量并进行编辑,将Rtools的安装路径添加到其中。 5. 验证安装: 安装完成后,可以在R语言环境中输入相关命令来检查Rtools是否安装成功。如果输出显示Rtools的路径信息,则说明安装成功。 另外,还有一种简便的安装方法,即通过R语言中的installr包来自动安装Rtools。具体代码如下: ```{r, eval=FALSE} install.packages("installr") library(installr) install.Rtools() ``` 这种方法无需手动配置环境变量,安装后可直接使用。 请注意,安装Rtools可能需要管理员权限。如果在安装过程中遇到任何问题,请尝试以管理员身份运行安装程序,并遵循提示进行操作。 ## 获取本书资料 本书的所有资料都公开在https://gitee.com/gcshen/principle-of-ecological-statistics/。只要你用网页浏览器,输入上述地址,你就能看到本书的git在线仓库。 ```{r onlinesite, echo=FALSE, out.width="700px", fig.align='center', fig.cap="本书的在线资料库"} knitr::include_graphics("./_figures/online site.png") ``` ### 仅查看本书资料 如果你只想查看本书的相关资料,那么仅需要依次点击上述页面,右上角克隆/下载->下载zip。下载完成之后,在本地解压后打开_book目录下的index.html文件,你就能够顺利浏览本书中的所有内容。 但是这样方式的缺点是,很多书本内容的动态更新就无法看到。本地资料中都是在你下载时已经固定,不会再有更新。除非过一段时间后重新再下载该资料库。 ### 查看和修改本书资料 另外一种方式就是通过git的方式,fork一份本书资料到你自己的gitee账户,然后通过本地的git命令下载到本地后,便可查看和修改本书资料。如果你觉得某些修改也需要发送给我,那么你可以在gitee网上,通过发送Pull request来提交修改。 具体步骤如下: 1. 你需要一个gitee的账户,请通过https://www.gitee.com 官网注册。 2. 打开浏览器,访问https://gitee.com/gcshen/principle-of-ecological-statistics/, 点击右上角的fork按钮,完成fork。此时,在你自己账户仓库下,会多出一个principle-of-ecological-statistics仓库。这是一个你拥有完整权限的仓库,具体地址应为https://gitee.com/xxx/principle-of-ecological-statistics.git。其中xxx为你gitee网站的用户名。 3. 在完成gitee和Rstudio安装和配置之后,就可以克隆上述fork的远程仓库到本地进行查看和修改。 * 首先需要复制一个你fork之后仓库地址。点击下载/克隆->复制https地址。 * 在Rstudio的Terminal中,首先进入你想要放置远程仓库的目录,一般用cd命令即可。 * 输入git clone https://gitee.com/xxx/principle-of-ecological-statistics.git, 注意替换其中的xxx。 * 进入principle-of-ecological-statistics目录,点击其_book文件夹下的index.html按钮,就可以查看本书所有资料 * 如果要修改本书相关资料,则需打开本书的项目文件。即点击principle-of-ecological-statistics目录下的note.Rproj文件,便可打开相应的Rstudio工程。随后就可以在Rstudio中修改相应的Rmd文件。 4. 本地提交修改,远程同步修改。 * 当你完成修改之后,先点击Rstudio工具栏中的保存现有文档按钮。但这只是在工程目录下保存了文件,没有提交到本地的git仓库中。 * 打开Rstudio右上角的git面板,选择要提交修改的文件,然后点击commit按钮,会跳出commit界面,在commit message中填入有关本次修改的必要信息,然后点击commit按钮。若在新出现的界面上没有出现错误信息,表面已经将本次修改提交到该项目的本地git仓储中。至此,我们的修改已经被git软件记录,后续可以执行任何git的操作(如回退等)。 * 如果要将本地git仓库的信息推送到gitee网站上的远程仓库,则需要点击Rstudio的git面板上的Push按钮。如果推送成功,你就可以在gitee网页的远程仓库页面中看到自己刚才的提交信息,以及相应的文件。 5. 提交修改申请。迄今为止,你所有的操作仅能影响你之前fork之后自己的远程仓库。如果你想将这些修改提交到老师这里,则需要提交Pull Request。
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https://gitee.com/daurian-redstart/principle-of-ecological-statistics_7.git
git@gitee.com:daurian-redstart/principle-of-ecological-statistics_7.git
daurian-redstart
principle-of-ecological-statistics_7
principle of ecological statistics_7
master

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