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title: "R编程与作图"
author: "Suoqin Jin"
date: "`r Sys.Date()`"
site: bookdown::bookdown_site
knit: bookdown::render_book
output: bookdown::bs4_book
documentclass: book
bibliography: [references.bib]
biblio-style: apalike
link-citations: yes
#cover-image: images/cover.jpg
description: "This book is an overview of how practitioners can acquire, wrangle, visualize, and model data with the R."
---
```{r setup, include=FALSE}
options(digits = 4,
dplyr.print_min = 6,
dplyr.print_max = 6,
htmltools.dir.version = FALSE,
formatR.indent = 2,
width = 55
)
knitr::opts_chunk$set(
echo = TRUE,
warning = FALSE,
message = FALSE,
fig.width = 6,
fig.height = 4,
fig.showtext = TRUE
)
```
# 前言 {.unnumbered}
本课程主要根据[《数据科学中的R语言》的课程内容](https://bookdown.org/wangminjie/R4DS/), 略作修改,重点介绍基本的R编程与作图内容。推荐大家阅读原课程内容以及Hadley Wickham的
[r4ds](https://r4ds.had.co.nz/)这本书 [@Wickham2017], [r4ds这本书的第二版](https://r4ds.hadley.nz/)已于2023年6月发行。
```{r index-2, echo = FALSE, out.width = "35%"}
knitr::include_graphics("images/rbook1.png")
```
## 关于课程 {-}
- R编程基础
- 第 \@ref(baseR-intro-ds) 章介绍R语言及资料推荐
- 第 \@ref(baseR-install) 章介绍安装与环境配置
- 第 \@ref(baseR-objects) 章介绍R语言中一切都是对象
- 第 \@ref(baseR-vectors) 章介绍向量
- 第 \@ref(baseR-data-structure) 章介绍R语言数据结构
- 第 \@ref(baseR-operators) 章介绍运算符及向量运算
- 第 \@ref(baseR-functions) 章介绍R语言中的函数
- 第 \@ref(baseR-functions-adv) 章介绍函数的应用
- 第 \@ref(baseR-subsetting) 章介绍R语言中的子集选取
- 数据读入与处理
- 第 \@ref(tidyverse-readr) 章介绍数据读入
- 第 \@ref(tidyverse-dplyr) 章介绍数据处理
- 第 \@ref(tidyverse-dplyr-apply) 章介绍dplyr的应用
- 第 \@ref(tidyverse-tidyr) 章介绍数据规整1
- 第 \@ref(tidyverse-tidyr2) 章介绍数据规整2
- 第 \@ref(tidyverse-stringr) 章介绍字符串处理
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- 画图
- 第 \@ref(tidyverse-ggplot2-aes) 章介绍数据可视化
- 第 \@ref(tidyverse-ggplot2-geom) 章ggplot2几何形状
- 第 \@ref(tidyverse-ggplot2-scales) 章ggplot2的标度
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- 第 \@ref(tidyverse-ggplot2-customize) 章ggplot2扩展内容
- 第 \@ref(tidyverse-ggplot2-stat-layer) 章ggplot2统计图层
- 第 \@ref(tidyverse-ggplot2-from-layer-to-geom) 章ggplot2从图层到几何形状
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- 第 \@ref(tidyverse-ggplot2-override-aes) 章ggplot2如何控制图例的外观
- 第 \@ref(tidyverse-ggplot2-aes-eval) 章ggplot2中的延迟映射
- 第 \@ref(tidyverse-ggplot2-academic) 章介绍科研数据可视化中的统计分布图
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- GO/KEGG富集分析
- 第 \@ref(GO-KEGG) 章介绍GO/KEGG功能富集分析