1.如何在windows中编写R程序包
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

如何在windows中编写R程序包

       åœ¨Windows环境下如何编写R程序包，即生成供linux环境编译运行的tar.gz文件，也生成供windows下使用的.zip文件呢？其实并不复杂，只要下载一些工具软件，按照相应的步骤填写相应的“表格”，继而运行一些简单的指令，就可以生成R的程序包了。

       ç¼–写R程序包通常包括以下几步：

       ï¼ˆ1） 工具软件Rtools的安装和备选软件的安装。

       ï¼ˆ2） r脚本的准备，也就是用来生成程序包的函数脚本。

       ï¼ˆ3） 利用R中自带的package.skeleton()函数，生成制作包所需要的Description 文件和帮助文件帮助文件.rd。

       ï¼ˆ4） 编辑该函数生成的Description 文件和帮助文件.rd

       ï¼ˆ5） 在windows cmd的命令行中输入相应的命令，生成zip文件或者.tar.gz

       ä¸‹é¢æˆ‘们来一起建立只有一个函数的R程序包，来详细说明：

       ä¸€ 工具软件安装和配置

       åˆ¶ä½œr包的工具软件包括Rtools，HTML编译器，MikTeX 或Cte等（备选软件不一定要安装）：

       1 工具软件安装

       ï¼ˆ1）Rtools（制作R包的主要工具）

       Rtools是在windows下制作R包的一系列工具，其中包括

       1） CYGWIN 在Windows下模拟UNIX环境

       2） MinGW编译器，可用来编译C和Fortran语言。

       3） Perl

       ä¸‹è½½åœ°å€ï¼š

       Maintainer: helixcn <zhangjl@ibcas.ac.cn>

       Description: To give the exactly results of linear regression.

       License: GNU 2 or later

       LazyLoad: yes

       ï¼ˆ2）man文件夹中.rd文件编辑

       man文件夹中包含两个文件 linmod.Rd和linmod-package.Rd，分别是对linmod()函数和linmod包的介绍，下面逐项填写:

       1） 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

       2）linmod-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›› 通过cmd创建R包

       å¼€å§‹>运行>cmd

       é”®å…¥ cd c:\pa\ 将工作目录转移到c:/pa下

       é”®å…¥ Rcmd build --binary linmod 制作window zip包

       é”®å…¥ Rcmd build linmod 制作linux平台下可运行的tar.gz包

       å‘½ä»¤è¿è¡Œå®Œä¹‹åŽå¯ä»¥å‘现，在c:/pa/文件夹下分别生成了linmod.zip和linmod.tar.gz压缩包。

       æ³¨æ„R CMD 系列命令是在windows控制台下运行，而非R控制台

       å‚考网址

       [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freebsd内核源码命令行测试

       $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。源码新品拼团源码

       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/。单店铺网店源码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matlab pca源码 下载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emlog源码安装教程还是有细微的差别。

       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!