R is awsome

 https://www.sharpsightlabs.com/blog/why-i-still-love-r/

骂matplotlib骂的太爽，It's a pain in the ass, kind of bullshit.

数据分析真的很需要可视化，以及及时方便快速的可视化，所以R是真的很方便，现在我已经形成这样的工作流了，开发软件之前先用R分析很多数据，确定好流程和参数之后，然后写成python版方便维护。

还有我特别喜欢R的数据结构（比如Rle，S4，tibble，GRanges等），当然这些可能并不是R的原创，或许是继承自其他语言，但是我在日常使用中很快地就会接触到并上手了，而且特别好用，大大提升数据分析的效率。

自认为用python也处理了很多数据写了不少应用，但是并没有机会接触到这些，应该说我没有遇到类似场景去思考数据结构，写python的时候我只是在思考如何实现某个功能，但是不可思议的是在用R的时候，我在入门没多久就已经在涉及这些了，做的事情都差不多的情况下，可能是R我不需要去思考如何实现功能，因为都有现成的函数，但是这些函数需要特定的数据结构，所以我得去学习，比如序列数据，就需要rle和range的数据结构作为输入输出。

数据整理的包R也特别的好用，还能很方便地搭一个交互平台，真的不要太棒。

Fantastic R！

我也想写个1w字小论文来论述R的好

PS：文中还提到了R的机器学习框架，有空去学一下https://www.tidymodels.org/packages/



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R包编写详细教程

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最近在写一个R包，遇到了很多的坑，网上几乎没有一个教程能涵盖我遇到的所有问题，因此决定写一个教程。 当然，这不是说网上的教程都不好，网上那些教程都是写一个非常简单的示例，让你很快能够建立一个包，但是我们写包通常不是为了练练手，而是真的有开发的需求的，涉及到的点要比网上的示例和教程都多得多，动不动就会踩坑。所以决定把我踩到的坑都记录下来，方便自己也方便别人。 本文使用的环境是windows10系统Rstudio IDE，因此在写包的时候，需要先安装Rtools才能打包，如果要生成manual.pdf，同时还需要安装Latex的排版引擎，比如 MiKTeX ，本文不详述。还有如果你想写一个使用手册，最好使用RMarkdown，用它可以写出非常漂亮的使用手册，windows系统在Rstudio里可以通过install.packages('rmarkdown')直接安装，linux系统不知道如何安装可以看 Linux配置R markdown 。 本人是第一次写包，有些问题虽然各种查资料解决了，但是可能也没有真正的解决，欢迎各位在评论里批评指正。 写一个R包，大概要经过以下几个步骤： 1）准备一个R包，含有一些必需文件和文件夹。 2）准备R包需要用到的函数和测试数据，并写函数和测试数据的注释。 3）将函数封装成一个包。 4）写说明书。（非必须） 5）将R包上传到github，方便修改和维护。（非必须） 6）补充：遇到问题 以下介绍各个步骤的要点： 1、准备一个R包 在介绍这个之前，需要先了解一下 R包的结构。 我们可以通过Rstudio来获得一个基本的R包模板，模板里就是R包的结构和必需内容。通过Rstudio→File→New Project→New Directory→R package，填写R包名称和创建路径，获得一个名为“myPackage”的R包，里面有以下的文件或文件夹，是一个R包必须有的： myPackage（见图1）    | ------  man文件夹：用于存放.Rd文件的文件夹，里面有一个示例文件hello.Rd。    | ------  R文件夹：用于存放R函数的文件夹，里面有一个示例文件hello.R。    | -...
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