重复线程: 我刚安装了R的最新版本。我应该获得哪些软件包?
您无法想象日常使用数据的R包是什么?请同时列出常规工具和特定工具。
更新:至于24.10.10 ggplot2
似乎以7票成为赢家。
提到的不止一个的其他软件包是:
plyr
-4RODBC
,RMySQL
-4sqldf
-3lattice
-2zoo
-2Hmisc/rms
-2Rcurl
-2XML
-2
谢谢大家的回答!
重复线程: 我刚安装了R的最新版本。我应该获得哪些软件包?
您无法想象日常使用数据的R包是什么?请同时列出常规工具和特定工具。
更新:至于24.10.10 ggplot2
似乎以7票成为赢家。
提到的不止一个的其他软件包是:
plyr
-4RODBC
,RMySQL
-4sqldf
-3lattice
-2zoo
-2Hmisc/rms
-2Rcurl
-2XML
-2谢谢大家的回答!
Answers:
请参阅链接:2013年1月100大R包(JAN-MAY) http://www.r-statistics.com/2013/06/top-100-r-packages-for-2013-jan-may/
我使用xtable包。xtable包将R生成的表(特别是显示方差分析结果的表)转换为LaTeX表,以包含在文章中。
多核非常适合用于使更快的脚本更快的工具。
使用时cacheSweave可以节省很多时间Sweave
。
ggplot2-传授 R的最佳可视化效果。
RMySQL / RSQLite / RODBC-用于连接数据库
sqldf-使用SQL查询操作data.frames
Hmisc / rms -Frank Harrell的软件包,其中包含方便的其他功能和用于回归分析的出色功能。
GenABEL-用于全基因组关联研究的好软件包
Rcmdr-如果需要R的体面GUI。
另请参阅CRANtastic-此链接包含最受欢迎的R包的列表。列表顶部的许多内容已被提及
就我个人而言,我最多使用以下三个软件包,这些软件包均可从令人敬畏的Omega统计计算项目中获得(我并没有声称自己是专家,但就我的目的而言,它们非常易于使用):
通过Sweave,您可以将R代码嵌入LaTeX文档中。执行代码以及源代码的结果将成为最终文档的一部分。
因此,除了将R生成的图像粘贴到LaTeX文件中之外,您还可以将R 代码粘贴到文件中并将所有内容放在一个位置。
knitr
而不是Sweave。基本上是在类固醇上编织。它既简单又容易学习,而且更加灵活。
每天最有用的软件包必须是“外国”软件包,该软件包具有读取和写入其他统计软件包(例如Stata,SPSS,Minitab,SAS等)的数据的功能。在R并不常见的领域中工作意味着是一个非常重要的包裹。
我不能没有:
格子,汽车,大众,外国,聚会。
对我来说,我正在使用kernlab进行基于内核的机器学习实验室,并使用e1071进行SVM和ggplot2进行图形处理
这里没有提到RColorBrewer,如果需要配色方案,我经常使用它进行绘图
当我需要快速for循环或执行非R兼容的处理时,我是RCPP的忠实拥护者。它在R eco系统中很好地实现,可以接收Matrix /稀疏Matrix,而无需将其作为函数中的参数进行转换。
当您做简单的事情时(通常是我的情况),C ++语法很容易。
确实,您不需要成为软件包制造商就可以使用此出色的lib。
我是说C ++非常快吗?
该doParallel和的foreach软件包允许我并行我的代码并在计算优化的情况下运行它使我的生活变得更轻松亚马逊EC2!我经常使用它们。但是,如果没有Louis Aslett发布的RStudio AMI,那将是不可能的。最后,我不得不提到stringer软件包,它确实使在公园里散步的弦乐工作更加轻松。在每个文本挖掘应用程序中使用它。而且我还经常使用knitr来生成高质量的工作报告。非常感谢您提供的这一令人惊叹的套餐!