整合营销服务商

电脑端+手机端+微信端=数据同步管理

免费咨询热线:

大数据分享:60多个有用的数据可视化图形库

大数据分享:60多个有用的数据可视化图形库

过帮助提供表面信息,可视化工具在图形数据和查看器之间建立了桥梁。图库是图技术领域的重要层。他们使您可以构建用于网络数据的自定义可视化应用程序,并且可以根据自己喜欢的语言,许可证要求,预算或项目需求从大型目录中进行选择。

在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。

“宇宙网”数据集的图形可视化,星系网络的研究

图形可视化库列表

AfterGlow:用Perl编写的脚本,有助于可视化日志数据。它读取CSV文件并将其转换为图形。AfterGlow 1.6.5的最新版本于13/08/17发行。

Alchemy.js:内置在d3中的JavaScript图形绘图应用程序,用于启动和运行图形可视化应用程序。应用程序的大多数自定义都是通过覆盖默认配置进行的,而不是通过JavaScript直接实现。

Arbor.JS: 一个JavaScript图形可视化库,使用Web Worker和jQuery在MIT许可下发布。Arbor提供了一种力导向的布局算法以及用于图形组织和屏幕刷新处理的抽象,从而为您留下实际的屏幕绘图。您可以将其与canvas,SVG甚至是定位的HTML元素一起使用。

ccNetViz:一个轻量级的JavaScript库,用于使用WebGL进行大型网络图可视化。它是在Helikar实验室开发的GPLv3许可下可用的开源库。

Circos:Perl中的软件包,用于可视化数据和信息。它以圆形布局可视化数据。

Cola.JS:根据MIT许可证发行的开源JavaScript库,用于使用基于约束的优化技术来排列HTML5文档和图表。

它与D3.js,svg.js和Cytoscape.js之类的库配合使用良好。核心布局基于对C ++ LibCola库的JavaScript的完全重写。

Cytoscape.js:一个用纯JS编写的图形库,带有针对核心Cytoscape.js库和所有第一方扩展的开放源代码许可(MIT)。它在生产中的商业项目和开源项目中使用,并且首先面向用户(面向前端应用程序用例和开发人员用例)设计。它包括从BFS到PageRank的图论算法。

D3.JS:一个JavaScript库,用于使用HTML,SVG和CSS根据数据处理文档。D3结合了可视化组件和数据驱动的DOM操作方法。

Dagre-d3:根据MIT许可证发布的JavaScript库,用于在客户端布置有向图。dagre-d3库充当Dagre的前端,使用D3提供实际渲染。

Dash Cytoscape: Dash的组件库,旨在利用Python进行网络可视化,并包装在Cytoscape.js中。

Dracula图形库:根据MIT许可发布的JavaScript库,用于显示和布局交互式连接的图形和网络,以及图形理论领域的各种相关算法。只是普通的JavaScript和SVG。

El Grapho:一个JavaScript WebGL图形数据可视化框架,用于可视化大型图形并与之交互。它是根据MIT许可证发布的。

Flare:一个ActionScript库,用于创建在Adobe Flash Player中运行的可视化。该工具包支持数据管理,视觉编码,动画和交互技术。

G6:根据MIT许可证发布的JavaScript图形可视化框架,它提供了一组基本机制,使开发人员可以构建图形可视化分析应用程序或图形可视化建模应用程序。

GDToolkit(GDT):一种C ++图形绘制工具包,旨在处理多种类型的图形,并根据许多不同的审美标准和约束条件自动绘制它们。

GGraph:图形可视化库,用于根据Apache 2.0许可发布的大数据。它建立在顶级D3之上,扩展了节点的概念以及与节点组的链接。

GoJS:专有的JavaScript和TypeScript库,用于构建交互式图和图。

Grano:为想要跟踪政治或经济利益网络的记者和研究人员提供的开源Python工具。它有助于了解您的调查中最相关的关系,以及合并来自不同来源的数据。

GraphGL:根据MIT许可发布的JavaScript网络可视化库。它设计用于在Web浏览器中渲染大型图形和动态图形浏览。它适用于静态文件(将导出的GraphML / GEXF文件转换为JSON)和动态文件。

Graphosaurus: 由MPGL许可下发布的由WebGL(three.js)支持的三维JavaScript静态图形查看器。

Graph Stream:用于动态图建模和分析的Java库。您可以生成,导入,导出,测量,布局和可视化它们。

Graph Tool:用于对图形进行操作和统计分析的Python模块。核心数据结构和算法是用C ++实现的。

Graphviz:多种C软件,用于绘制属性图并实现一些常见的图形布局算法。Graphviz布局程序以简单的文本语言描述图形,并以图像和Web页面的SVG等格式制作图形;PDF或Postscript包含在其他文档中;或在交互式图形浏览器中显示。

Graphvy:使用Kivy进行的基本图形(数据)浏览和可视化,并根据MIT许可发布。

H3Viewer:一个JavaScript库,提供3D双曲空间中节点链接图的布局和导航。该库可处理超过300,000条边的图形。

igraph:开源和免费的网络分析工具集合。igraph可以用R,Python,Mathematica和C / C ++进行编程。

ipysigma: 一个自定义的Jupyter小部件库,可使用sigma.js来显示图形,该库是根据Apache 2.0许可发布的。

JavaScript Diagram:一个商业JavaScript库,用于可视化,创建和编辑交互式图。它支持通过代码或可视界面创建流程图,组织结构图,思维导图和BPMN图表。

Java通用网络/图形框架(JUNG):一个Java软件库,为可表示为图形或网络的数据的建模,分析和可视化提供通用语言。

JavaScript InfoVis Toolkit:根据MIT许可发布的用于创建Web交互式数据可视化的工具包

联合JS:根据MLP许可证2.0发布的JavaScript图表库,具有支持可视化以及与图表和图形交互的功能。

JS Graph it: 一个用于图形表示的JavaScript库,允许您使用CSS类连接HTML元素,以声明块,连接器,标签,而无需使用Javascript代码。JS Graph是根据Apache 2.0许可发布的

jsPlumb:根据MIT许可发布的JavaScript图形库,以可视方式连接其网页上的元素。它使用SVG并在IE9和更高版本的所有浏览器上运行。

Keylines :商业JavaScript软件开发套件(SDK),用于构建应用程序以可视化和分析复杂的连接数据。

LargeViz:根据Apache 2.0许可发布的C ++工具,用于可视化大规模和高维数据。它支持可视化高维特征向量和网络。

multiNetX:根据GNU公共许可证发布的python软件包,用于多层网络的操作和可视化。该程序包的核心是MultilayerGraph,该类继承了networkx.Graph()的所有属性。

Muxviz:用于分析和可视化互连多层网络的框架。它是根据GNU通用公共许可证v3.0发布的。

mxGraph:在Apache 2.0许可下发布的客户端JavaScript图表库,使用SVG和HTML进行渲染。draw.io是扩展此库功能的示例。

Neovis Js:一个JavaScript图形库,结合了Neo4j和vis.js,可在浏览器中使用Neo4j的数据生成图形可视化效果。您可以连接到Neo4j实例以获取实时数据,指定要显示的标签和属性,指定要填充的Cypher查询。

NetJSON:一种JavaScript工具,已获得BSD许可,它利用d3.js来使用NetJSON NetworkGraph格式可视化网络拓扑。

NetworkCube:一个用于多变量动态网络的开源JavaScript / Typescript可视化库。

NodeBox:在GPL下发布的Python图形库,用于使用NetworkX的中间性和特征向量中心性算法可视化小图形(<200个元素)。

OGDF:一个独立的C ++类库,用于自动布局图。OGDF提供了可在您自己的应用程序或科研项目中使用的算法和数据结构。该库可在GNU通用公共许可证下获得。

Ogma:由Linkurious开发的用于大型图形可视化和交互的商业JavaScript库。

Popoto.js:使用D3.js构建的JavaScript库,旨在为Neo4j图形数据库创建可视查询生成器。图形查询被转换为Cypher并在数据库上运行。它是根据GNU公共许可证发布的。

Processing.JS:处理视觉编程语言的JavaScript端口。它允许Web浏览器显示动画,视觉应用程序,游戏和其他图形丰富的内容,而无需任何插件。

Protovis:根据BSD许可发布的JavaScript库,用于使用简单的标记(例如,条和点)组成数据的自定义视图。Protovis不再处于积极开发中。

Py3Plex:根据BSD许可发布的Python库,提供用于分解,可视化和分析图形数据的算法。

PyGraphistry:一个Python可视化图形分析库,用于提取,转换大图形并将其加载到Graphistry的基于云的图形资源管理器中。

Quickgraph:C#开源工具,为.NET提供通用的有向/无向图数据结构和算法。QuickGraph支持MSAGL,GLEE和Graphviz来呈现图形,并将其序列化为GraphML。

零基础大数据分析培训机构,加米谷大数据小班教学,数据分析与挖掘10月零基础班,预报名享优惠

Rapidd:结合HTML 5 + SVG技术构建复杂应用程序的商业图表框架。Rappid是JointJS Core库的商业扩展。

Sigma.JS:根据MIT许可发布的JavaScript库,专用于图形绘制。它使开发人员可以在网页上发布网络,并将网络探索集成到富Web应用程序中。

Soba:根据MIT许可发布的JavaScript可视化工具包。Soba是与JavaScript集成的Sushi集成的2D绘图库。

SoNIA: 基于Java的软件包,用于可视化动态或纵向“网络”数据。它是根据GNU GPL许可证发布的。

Statnet:一组集成的R工具,用于表示,可视化,分析和模拟网络数据。它在GPL-3下发布。

Tom Sawyer Perspectives:具有基于图形的设计和预览环境的商业图形SDK。该平台将企业数据源与图形可视化,布局和分析技术集成在一起。

Tulip:致力于对关系数据进行分析和可视化的信息可视化框架。该框架使用C ++编写,可以开发算法,可视编码,交互技术,数据模型和特定于域的可视化。

uGraph:一个MIT许可的开源JavaScript&SVG库,用于实现自定义交互式图表。

Vis.JS:是根据Apache 2.0许可发布的基于JavaScript浏览器的可视化库。该库可以处理大量动态数据并与之交互。

visNetwork:VisNetwork是专有R软件包,使用vis.js库进行网络可视化。

VivaGraphJS:JavaScript的图形绘制库,旨在支持不同的呈现引擎和布局算法。

yFiles:商业编程库,用于可视化任何类型的图,图或网络。

Bio: Elise Devaux是一位技术爱好者和营销项目经理。她目前与Linkurious的团队和合作伙伴合作,研究新兴的图形技术用例。

By Elise Devaux, Linkurious

原文:https://www.kdnuggets.com/2019/05/60-useful-graph-visualization-libraries.html

者按:尽管几何深度学习已经彻底颠覆了分子建模领域,但最先进的算法在实际应用中仍然面临着几何信息利用不足和高昂计算成本的阻碍。为此,微软研究院科学智能中心(Microsoft Research AI4Science)的研究员们提出了通用分子结构建模网络 ViSNet。在多个分子动力学基准测试中,ViSNet 均表现优异。

分子几何建模在理解生物活性机制、化学性质预测、药物设计和蛋白质工程方面发挥着关键作用。然而,虽然几何深度学习(geometric deep learning)是一种低成本、高精度且可以被广泛使用的计算方法,在过去十年取得了巨大进展,但这种技术仍然存在一些有待解决的问题和局限性:

  • 分子可解释性不足:深层神经网络尽管可以进行预测,但缺乏对分子的深入洞察;
  • 随着分子尺寸的增加,计算成本迅速增加:一些目前最先进的方法中采用的高阶 Clebsch-Gordan 系数计算是计算密集型的,因此阻碍了其在大分子中的应用;
  • 需要实际应用中的盲目测试和评估:模型总是在基准测试上进行测试,同时也需要仔细评估在实际应用中的有效性。

为了解决这些难题,微软研究院科学智能中心的研究员们将研究重点聚焦在了如何提高分子可解释性、降低计算成本以及评估实际应用几个方面,并创新性地提出了通用分子结构建模网络 ViSNet (Vector-Scalar interactive graph neural Network)。相关文章“Enhancing geometric representations for molecules with equivariant vector-scalar interactive message passing”已发表在《自然-通讯》(Nature Communications)杂志上,并同时入选了“AI and machine learning”和“Biotechnology and method”两个领域的编辑精选文章。

ViSNet论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-023-43720-2

“AI and machine learning”领域编辑精选文章链接:https://www.nature.com/collections/ceiajcdbeb

“Biotechnology and method”领域编辑精选文章链接:https://www.nature.com/collections/idhhgedgig


有效提升分子几何表示

研究员们最初计划通过有效且充分地利用分子结构的领域知识来设计模型。由于经典分子动力学(molecular dynamics, MD)通过明确描述势能函数中的键长、键角和二面角来模拟分子运动,所以受经典 MD 模拟的启发,研究员们将这些项目转换并扩展,从而构建了 ViSNet 独特的模型设计。

与通过简单的特征工程过程直接采用角度或二面体信息不同,研究员们提出了“方向单元”这个概念作为节点的向量化表示,即从中心节点到其任何第一个相邻节点的所有归一化向量的总和,作为中心节点的矢量化表示。再以此将键长、键角和二面角计算扩展到二体、三体和四体相互作用。然后,通过设计运行时几何计算(runtime geometry calculation, RGC)模块来描述模型操作等多体交互。

更重要的是,三体和四体相互作用的 RGC 计算都只有线性时间复杂度。因此,研究员们又进一步提出了向量标量交互式消息传递机制(ViS-MP),其中方向单元会通过构建块由节点和边的标量表示迭代更新,反过来,标量表示由方向单元同时更新 RGC 模块。RGC 和 ViS-MP 的独特设计显著增强了几何编码能力并加速了分子图神经网络中的消息传递过程。

图1:ViSNet 网络结构示意图


ViSNet在分子建模和性质预测实际应用中的表现

研究员们首先将 ViSNet 在广泛使用的分子化学性质预测基准上进行了评估。在 MD17、修订版 MD17 、 MD22、QM9 以及 Molecule3D 数据集上显示出卓越的性能,证明了分子几何表示的强大能力。然后,研究员们还在自已开发的 DFT(密度函数理论)精度的蛋白质数据集 AIMD-Chig 数据集上训练了 ViSNet,并对蛋白质 Chignolin 进行了 MD 模拟。

ViSNet 取得了比经验力场和现代机器学习力场更好的性能及令人满意的结果。ViSNet 的模拟结果与在 DFT 水平上获得的结果非常接近,这表明 ViSNet 在数据效率和模拟保真度方面具有潜力。

研究员们用 ViSNet 参加了全球首届 AI 药物研发算法大赛。该大赛旨在根据小分子的序列信息(即SMILES)预测针对新冠病毒 SARS-CoV-2 主要蛋白酶的抑制剂。共有来自全球878支团队的1105名参赛者参与了此次比赛。最终,研究员们凭借 ViSNet 获得了比赛的总冠军,也展现了 ViSNet 优异的预测准确性。


如何获取ViSNet模型?

为了促进更广泛的应用和便捷的使用,ViSNet 已被微软纳入 Pytorch Geometry 库,作为分子建模和属性预测领域的基本模型。ViSNet 的定期维护和更新版本也可在 GitHub上 获取。

图2:ViSNet 在 Pytorch Geometry 中作为基础模型

Pytorch Geometry 库链接:

https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/generated/torch_geometric.nn.models.ViSNet.html

GitHub 链接:https://github.com/microsoft/AI2BMD/tree/ViSNet

此外,考虑到图神经网络随着模型变得越来越大、越来越深,可能会遇到“过度平滑”的风险,研究员们还进一步设计了 ViSNet 的 Transformer 版本,可以将 RGC 模块转移到 Transformer 注意力计算中,并提出了一种新颖的原子间位置编码(IPE),命名为 Geoformer(Geometric Transformer的缩写)。作为 ViSNet 的 Transformer 变体,Geoformer 可通过堆叠数百个注意力块来进行大模型训练。相关研究论文发表于 NeuraIPS 2023。


分子动力学模拟的未来:兼具人工智能与从头计算精度的能力

作为人工智能(AI)驱动的从头算分子动力学(AI2BMD)项目的重要组成部分,ViSNet 致力于实现加速分子动力学模拟的目标,使大型分子系统的模拟精度接近从头算法。

图3:AI2BMD 整体流程

ViSNet 可以让 AI2BMD 实现对包含超过10,000个原子的蛋白质的能量和力计算达到接近从头算法的精度。利用 ViSNet 进行蛋白质动力学模拟还可提高自由能估计的准确性,提供有关蛋白质折叠热力学的深入预测,并有助于表征蛋白质的特性,从而潜在地增强实验研究。


相关链接:

ViSNet论文:https://www.nature.com/articles/s41467-023-43720-2

AIMD-Chig 数据集:https://www.nature.com/articles/s41597-023-02465-9

首届AI药物研发算法大赛官方网页:https://aistudio.baidu.com/competition/detail/1012/0/leaderboard

ViSNet-Pytorch Geometry 库:https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/generated/torch_geometric.nn.models.ViSNet.html

ViSNet-GitHub:https://github.com/microsoft/AI2BMD/tree/ViSNet

Geoformer:https://github.com/microsoft/AI2BMD/blob/Geoformer/Geoformer.pdf/

AI2BMD:https://microsoft.github.io/AI2BMD/index.html

.前言

虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过。。。直到

直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了。直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我。所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧。

说明:本文已经提交到github,地址:https://github.com/asxinyu/awesome-R ,由于个人知识和能力限制,部分组件特别是机器学习方面比较专业的术语无法翻译,如果有懂的朋友可以留言或者在github直接修改。一起完善。

这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning.

这里是包的导航清单,看起来更方便 https://awesome-r.com

通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了。不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间。

在编辑本文的过程中,惊喜的发现原来 伯乐在线 也在翻译Awesome系列的其他资源:地址在github:

1.https://github.com/jobbole/awesome-dotnet-cn2.https://github.com/jobbole/awesome-java-cn

3.https://github.com/jobbole/awesome-javascript-cn

1.集成开发环境

  • RStudio - 一个非常强大高效的图形界面开发环境,可以在Windows, Mac, 和Linux运行. 官网:http://www.rstudio.org/
  • Emacs + ESS - ESS是一个emacs文本编辑器的一个统计分析的插件. 官网:http://ess.r-project.org/
  • Sublime Text + R-Box - 一个在Sublime 2/3中使用R语言编程的插件. 官网:http://github.com/randy3k/R-Box/
  • TextMate + r.tmblundle - TextMate 1/2的插件. 官网:https://github.com/textmate/r.tmbundle
  • StatET - 一个基于Eclipse的R语言IDE. 官网:http://www.walware.de/goto/statet
  • Revolution R Enterprise - 专注于大数据,大规模多处理器的功能,可以对学术用户免费提供和商业使用. 官网:http://www.revolutionanalytics.com/get-revolution-r-enterprise
  • R Commander - 一个包括基本图形用户界面的R包. 官网:http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/
  • IRkernel - Jupyter的R语言内核. 官网:https://github.com/IRkernel/IRkernel
  • Deducer - 一个菜单驱动的数据分析的GUI工具,类似电子表格数据编辑器. 官网:http://www.deducer.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.DeducerManual?from=Main.HomePage
  • Radiant - 一个使用R语言,独立的基于浏览器接口的业务分析平台,基于Shiny. 官网:http://vnijs.github.io/radiant/
  • Vim-R - Vim中R语言插件. 官网:https://github.com/vim-scripts/Vim-R-plugin
  • Nvim-R - Neovim中R语言插件. 官网:https://github.com/jalvesaq/Nvim-R
  • JASP - 一个完整的贝叶斯和概念论相关方法的R包,和使用SPSS非常相似。 官网:https://jasp-stats.org/
  • Bio7 - 一个包括创建,科学图像分析和统计分析的IDE. 官网:http://www.bio7.org/
  • RTVS - Visual Studio中R开发工具. 官网:http://microsoft.github.io/RTVS-docs/

2.语法

  • magrittr - 一个R语言高效的管道操作包. 官网:https://github.com/smbache/magrittr
  • pipeR - 多泛型管道的实现. 官网:https://github.com/renkun-ken/pipeR
  • lambda.r - R语言中函数式编程和简单的模式匹配. 官网:https://github.com/zatonovo/lambda.r
  • purrr - 一个高级函数编程语言包. 官网:https://github.com/hadley/purrr

3.数据操作

  • dplyr - 快速数据操作和数据库查询. 官网:https://github.com/hadley/dplyr
  • data.table - 使用短小灵活的语法操作数据. 官网:https://github.com/Rdatatable/data.table
  • reshape2 - 灵活的数据排列,聚合处理. 官网:https://github.com/hadley/reshape
  • readr - 一个快速简单的读取表格数据到R中的包. 官网:?https://github.com/hadley/readr
  • haven - 对导入SPSS,STATA和SAS的文件进行改进. 官网:https://github.com/hadley/haven
  • tidyr - 方便对数据进行整理、传播和收集. 官网:https://github.com/hadley/tidyr
  • broom - 将统计分析对象转换成整齐的数据框(一种数据组织和呈现的方式). 官网:https://github.com/dgrtwo/broom
  • rlist - 一个操作非规范化数据的工具箱. 官网:https://github.com/renkun-ken/rlist
  • jsonlite - 一个快速解析JSON文件的包. 官网:https://github.com/jeroenooms/jsonlite
  • ff - 设计用来存储大型数据集的数据结构. 官网:http://ff.r-forge.r-project.org/
  • lubridate - 一组日期和时间函数. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/lubridate/index.html
  • stringi - 基于ICU的字符串处理方案. 官网:http://www.rexamine.com/resources/stringi/
  • stringr - 基于stringi之上的对字符串处理API. 官网:https://github.com/hadley/stringr
  • bigmemory - 提供共享内存和内存映射矩阵,同时也包提供额外的工具,包括线性模型.(biglm) 和随机森林 (bigrf). 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/bigmemory/index.html
  • fuzzyjoin - 使用不精确匹配的方式连接表数据. 官网:https://github.com/dgrtwo/fuzzyjoin
  • tidyverse - 简单从tidyverse下载和安装包. 官网:?https://github.com/hadley/tidyverse

喜欢的话请帮忙转发一下能让更多有需要的人看到吧,有些技术上的问题大家可以多探讨一下。

以上Android资料以及更多Android相关资料和面试题及面试经验私信回复“Android”即可获取。

4.图形显示

  • ggplot2 - 强大的绘图统计和计算图形系统的实现.强烈推荐. 官网:?https://github.com/hadley/ggplot2
  • ggfortify -一个ggplot2(流行的统计软件包)统一的接口(使用一行代码即可). 官网:?https://github.com/sinhrks/ggfortify
  • ggrepel - 排除重叠的文本标签. 官网:?https://github.com/slowkow/ggrepel
  • ggalt - ggplot2额外的坐标系统,几何和统计. 官网:?https://github.com/hrbrmstr/ggalt
  • ggtree - 可视化和注释的系统树. 官网:?https://github.com/GuangchuangYu/ggtree
  • ggplot2 Extensions - ggplot2扩展显示例子. 官网:?https://ggplot2-exts.github.io/ggiraph.html
  • lattice - 一个强大优雅的高级数据可视化系统. 官网:?http://lattice.r-forge.r-project.org/
  • corrplot - 图形显示相关矩阵或一般矩阵。它还包含一些矩阵重新排序算法. 官网:?https://github.com/taiyun/corrplot
  • rgl - R中3D可视化系统. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rgl/index.html
  • Cairo - 一个使用cairo组件创建高质量显示输出的R图形包. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/Cairo/index.html
  • extrafont - 在R中图像中使用字体的工具. 官网:?https://github.com/wch/extrafont
  • showtext - 让R图形设备显示文本的时候使用系统字体. 官网:?https://github.com/yixuan/showtext
  • animation - 一个使用 ImageMagick在R中产生动画图形的工具. 官网:?http://yihui.name/animation/
  • gganimate - 用ggplot2创建简单的动画. 官网:?https://github.com/dgrtwo/gganimate
  • misc3d - 强大的3D绘图工具. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/misc3d/index.html
  • xkcd - 在图表中使用xkcd风格. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/xkcd/index.html
  • imager - 一个基于CImg库的图像处理包. 官网:http://dahtah.github.io/imager/

5.HTML部件

  • d3heatmap - 使用D3绘制互动的热图. 官网:https://github.com/rstudio/d3heatmap
  • DataTables - 将R矩阵或数据框作为交互的HTML表. 官网:http://rstudio.github.io/DT/
  • DiagrammeR - 在R中创建JS图表和流程图. 官网:?https://github.com/rich-iannone/DiagrammeR
  • dygraphs - 在R中绘制时间序列数据图形. 官网:?https://github.com/rstudio/dygraphs
  • formattable - 可格式化的数据结构. 官网:?http://renkun.me/formattable/
  • ggvis - R中交互式的图形处理语法. 官网:?https://github.com/rstudio/ggvis
  • Leaflet - 一个非常流行的交互式地图JavaScript组件. 官网:?http://rstudio.github.io/leaflet/
  • MetricsGraphics - 可以轻松创建D3散点图、折线图和直方图. 官网:?http://hrbrmstr.github.io/metricsgraphics/
  • networkD3 - D3 JavaScriptR网络图. 官网:?http://christophergandrud.github.io/networkD3/
  • scatterD3 - D3 互动散点图. 官网:?https://github.com/juba/scatterD3
  • plotly - 使用plot.ly进行交互式ggplot2和Shiny绘图. 官网:?https://github.com/ropensci/plotly
  • rCharts - 交互式JS绘图. 官网:?https://github.com/ramnathv/rCharts
  • rbokeh - Bokeh的R接口. 官网:?http://hafen.github.io/rbokeh/
  • threejs - 交互式3D散点图和地球仪. 官网:?https://github.com/bwlewis/rthreejs
  • timevis - 创建完全交互式的时间轴可视化图形. 官网:?https://github.com/daattali/timevis
  • visNetwork - 使用vis.js类库进行网络可视化. 官网:?https://github.com/datastorm-open/visNetwork

6.复用组件研究

  • knitr - R中简单的动态报表生成工具. 官网:?http://yihui.name/knitr/
  • xtable - 将表格导出到LaTeX或者HTML. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/xtable/index.html
  • rapport - 一个R模版系统. 官网:?http://rapport-package.info/#intro
  • rmarkdown - R动态文档工具. 官网:http://rmarkdown.rstudio.com/
  • slidify - 创建和发布漂亮的html5展示效果. 官网:?https://github.com/ramnathv/slidify
  • Sweave - 使用R创建LaTeX报表的R包. 官网:?https://www.statistik.lmu.de/~leisch/Sweave/
  • texreg - 在LaTex和HTML中格式化统计模型. 官网:?http://www.philipleifeld.de/software/texreg/texreg.html
  • checkpoint - 从检查点快照服务器安装包. 官网:?https://github.com/RevolutionAnalytics/checkpoint
  • brew - 报告模板的生成框架.可以和knitr合并. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/brew/index.html
  • ReporteRs - 一个生成微软Word, PowerPoint和HTML报表的R包. 官网:?http://davidgohel.github.io/ReporteRs/index.html
  • bookdown - 使用R Markdown编写书籍. 官网:?https://bookdown.org/
  • ezknitr - 避免使用'knitr'带来的工作目录的痛苦. 官网:?https://github.com/daattali/ezknitr

7.Web技术和服务

  • Web Technologies List - 关于如何使用R和网络的相关信息. 官网:?https://github.com/ropensci/webservices
  • shiny - 使用R创建简单的Web交互应用. 官网:?https://github.com/rstudio/shiny
  • RCurl - 常规的网络客户端接口 (HTTP/FTP/...) . 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RCurl/index.html
  • httr - 使用更加友好的RCurl封装. 官网:?https://github.com/hadley/httr
  • httpuv - HTTP和WebSocket服务程序. 官网:?https://github.com/rstudio/httpuv
  • XML - R中生成和解析XML的工具. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/XML/index.html
  • rvest - 简单的web信息抓取,使用CSSSelect 和 XPath 语法. 官网:?https://github.com/hadley/rvest
  • OpenCPU - HTTP API. 官网:?https://www.opencpu.org/
  • Rfacebook - Facebook API. 官网:?https://github.com/pablobarbera/Rfacebook
  • RSiteCatalyst - Adobe 分析服务的R语言客户端. 官网:?https://github.com/randyzwitch/RSiteCatalyst
  • plumber - 一个将现有的R代码转换为API的包. 官网:?https://github.com/trestletech/plumber

8.并行计算

  • parallel - R语言高性能的并行计算平台. multicore and snow. 官网:?http://cran.r-project.org/web/views/HighPerformanceComputing.html
  • Rmpi - Rmpi对MPI APIS提供了一个包装过的接口,它也提供一个交互式的R环境. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/Rmpi/index.html
  • foreach - 使用并行来执行循环. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/foreach/index.html
  • SparkR - R for Spark. 官网:?https://github.com/amplab-extras/SparkR-pkg
  • DistributedR - 一个来自惠普Vertica Analytics团队的可伸缩的高性能平台. 官网:?https://github.com/vertica/DistributedR
  • ddR - 提供分布式数据结构,简化了R中的分布式计算. 官网:?https://github.com/vertica/ddR
  • sparklyr - 来自RStudio的Spark接口. 官网:?http://spark.rstudio.com/

9.高性能

  • Rcpp - Rcpp在R中提供了一个高效的API,使得函数更快执行. 官网:?http://rcpp.org/
  • Rcpp11 - Rcpp11完全重新设计,以C++11为目标. 官网:?https://github.com/Rcpp11/Rcpp11
  • compiler - 使用JIT提高R代码的速度. 官网:?http://spark.rstudio.com/

10.语言API

  • rJava - R语言对JAVA接口. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rJava/
  • jvmr - 集成了R, Java, and Scala. 官网:?https://github.com/cran/jvmr
  • rJython - R语言对Python/Jython的接口. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rJython/index.html
  • rPython - 允许R调用Python. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rPython/index.html
  • runr - 在R中运行Julia和Bash. 官网:?https://github.com/yihui/runr
  • RJulia - R中调用Julia. 官网:?https://github.com/armgong/RJulia
  • RinRuby - 一个Ruby库,整合了R用Ruby解释器. 官网:?https://sites.google.com/a/ddahl.org/rinruby-users/
  • R.matlab - 读写mat文件,将R和Matlab连接到一起. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/R.matlab/index.html
  • RcppOctave -Octave and Matlab的接口. 官网:?https://github.com/renozao/RcppOctave
  • RSPerl - 双向接口,R中调用Perl和在Perl中调用R. 官网:?http://www.omegahat.org/RSPerl/
  • V8 - 嵌入JavaScript引擎. 官网:?https://github.com/jeroenooms/V8
  • htmlwidgets - R中把JavaScript数据可视化的最好方法. 官网:?http://www.htmlwidgets.org/
  • rpy2 - Python对R的接口. 官网:?http://rpy.sourceforge.net/

11.数据库管理

  • RODBC - R中ODBC数据库范围. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RODBC/
  • DBI - 在R和数据库管理系统之间定义一个公共的接口. 官网:?https://github.com/rstats-db/DBI
  • elastic - Elasticsearch HTTP API的包装器. 官网:?https://github.com/ropensci/elastic
  • mongolite - R中Mongo客户端. 官网:?https://github.com/jeroenooms/mongolite
  • RMySQL - R语言的MySQL数据库接口. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RMySQL/
  • ROracle - R中Oracle数据库的接口. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/ROracle/index.html
  • RPostgreSQL - R语言的PostgreSQL数据库系统接口. 官网:?https://code.google.com/p/rpostgresql/
  • RSQLite - R语言SQLite数据库接口. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RSQLite/
  • RJDBC - 通过JDBC接口访问数据库. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RJDBC/
  • rmongodb - R中MongoDB驱动. 官网:?https://github.com/mongosoup/rmongodb
  • rredis - R中Redis驱动. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rredis/
  • RCassandra -Apache Cassanda直接接口(不是JAVA),提供了最多的基本功能. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RCassandra/index.html
  • RHive - 通过Apache Hive的R扩展促进分布式计算. 官网:?https://github.com/nexr/RHive
  • RNeo4j - Neo4j图形数据库驱动. 官网:?https://github.com/nicolewhite/Rneo4j

12.机器学习

  • AnomalyDetection - 来自Twitter的AnomalyDetection R包. 官网:?https://github.com/twitter/AnomalyDetection
  • ahaz - 半参数添加风险回归的正则化. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/ahaz/index.html
  • arules - 挖掘关联规则和频繁项集. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/arules/index.html
  • bigrf - 大随机森林:大型数据集的分类和回归森林. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/bigrf/index.html
  • bigRR - 广义回归(特殊是在p >> n情况下). 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/bigRR/index.html
  • bmrm - 风险最小化方案的正规化方法. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/bmrm/index.html
  • Boruta - 所有相关的特征选择算法的一个封装 . 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/Boruta/index.html
  • BreakoutDetection - Breakout Detection via Robust E-Statistics from Twitter.[暂时不明真相] 官网:?https://github.com/twitter/BreakoutDetection
  • bst - 梯度增加. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/bst/index.html
  • CausalImpact - 利用贝叶斯时间序列结构模型进行因果推断. 官网:?https://github.com/google/CausalImpact
  • C50 - C5.0决策树和基于规则的模型. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/C50/index.html
  • caret - 分类和回归训练. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html
  • Clever Algorithms For Machine Learning
  • CORElearn - 分类、回归、特征评价和排序. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/CORElearn/index.html
  • CoxBoost - Cox models by likelihood based boosting for a single survival endpoint or competing risks. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/CoxBoost/index.html
  • Cubist - 规则和基于实例的回归建模. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/Cubist/index.html
  • e1071 - Misc统计函数 (e1071),主要功能有类别分析、傅里叶变换,模糊聚类,支持向量机,最短路径计算,朴素贝叶斯分类器等等. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/e1071/index.html
  • earth - 多元自适应回归模型. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/earth/index.html
  • elasticnet - 稀疏估计和稀疏主成分分析. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/elasticnet/index.html
  • ElemStatLearn - 书籍"The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction"中的数据集,函数和例子. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/ElemStatLearn/index.html
  • evtree - 全局最优树的进化学习. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/evtree/index.html
  • forecast - 使用ARIMA, ETS, STLM, TBATS,和神经网络进行时间序列预测. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/forecast/index.html
  • forecastHybrid - 使用"forecast"包对ARIMA, ETS, STLM, TBATS,和神经网络模型进行交叉检验. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/forecastHybrid/index.html
  • FSelector - 一个基于subset-search或特性排名方法的特征选择框架. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/FSelector/index.html
  • frbs - 使用模糊规则系统处理分类和回归的任务. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/frbs/index.html
  • GAMBoost - 基于广义线性和加法模型. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/GAMBoost/index.html
  • gamboostLSS - GAMLSS方法的改善. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/gamboostLSS/index.html
  • gbm - 改善广义线性模型. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html
  • glmnet - Lasso 和 elastic-net正规化广义线性模型. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index.html
  • glmpath - L1 Regularization Path for Generalized Linear Models and Cox Proportional Hazards Model. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/glmpath/index.html
  • GMMBoost - 广义混合模型. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/GMMBoost/index.html
  • grplasso - Fitting user specified models with Group Lasso penalty. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/grplasso/index.html
  • grpreg - Regularization paths for regression models with grouped covariates. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/grpreg/index.html
  • h2o - Deeplearning, Random forests, GBM, KMeans, PCA, GLM. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/h2o/index.html
  • hda - 异方差判别分析. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/hda/index.html
  • ipred - 预测器改进. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/ipred/index.html
  • kernlab - kernlab: 基于内核学习的机器实验室. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/kernlab/index.html
  • klaR - 分类和可视化. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/klaR/index.html
  • kohonen - 监督和非监督自组织映射. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/kohonen/
  • lars - Least Angle Regression, Lasso and Forward Stagewise. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/lars/index.html
  • lasso2 - L1 constrained estimation aka ‘lasso’. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/lasso2/index.html
  • LiblineaR - 基于C/C++库的线性预测模型. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/LiblineaR/index.html
  • lme4 - Mixed-effects models. 官网:?https://github.com/lme4/lme4
  • LogicReg - 逻辑回归模型. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/LogicReg/index.html
  • maptree - 映射、修剪和图形树模型. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/maptree/index.html
  • mboost - Model-Based Boosting. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/mboost/index.html
  • Machine Learning For Hackers
  • mvpart - Multivariate partitioning. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/mvpart/index.html
  • MXNet - MXNet brings flexible and efficient GPU computing and state-of-art deep learning to R. 官网:?https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
  • ncvreg - Regularization paths for SCAD- and MCP-penalized regression models. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/ncvreg/index.html
  • nnet - eed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/nnet/index.html
  • oblique.tree - Oblique Trees for Classification Data. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/oblique.tree/index.html
  • pamr - Pam: 小矩阵预测分析. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/pamr/index.html
  • party - A Laboratory for Recursive Partytioning. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/party/index.html
  • partykit - A Toolkit for Recursive Partytioning. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/partykit/index.html
  • penalized - L1 (lasso and fused lasso) and L2 (ridge) penalized estimation in GLMs and in the Cox model. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/penalized/index.html
  • penalizedLDA - Penalized classification using Fisher's linear discriminant. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/penalizedLDA/index.html
  • penalizedSVM - 使用惩罚函数的特征选择支持向量机. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/penalizedSVM/index.html
  • quantregForest - quantregForest: Quantile Regression Forests. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/quantregForest/index.html
  • randomForest - 随机森林: Breiman and Cutler's random forests for classification and regression. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html
  • randomForestSRC - randomForestSRC: Random Forests for Survival, Regression and Classification (RF-SRC). 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/randomForestSRC/index.html
  • rattle - 图形界面式的数据挖掘工具. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/rattle/index.html
  • rda - Shrunken Centroids Regularized Discriminant Analysis. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/rda/index.html
  • rdetools - Relevant Dimension Estimation (RDE) in Feature Spaces. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/rdetools/index.html
  • REEMtree - Regression Trees with Random Effects for Longitudinal (Panel) Data. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/REEMtree/index.html
  • relaxo - Relaxed Lasso. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/relaxo/index.html
  • rgenoud - R version of GENetic Optimization Using Derivatives. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rgenoud/index.html
  • rgp - R基因编程框架. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rgp/index.html
  • Rmalschains - 使用本地文化基因算法进行连续问题优化.[这里翻译不准]. Search Chains (MA-LS-Chains) in R. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/Rmalschains/index.html
  • rminer - 在分类和回归问题中简单的使用数据挖掘方法(如神经网络和支持向量机). 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rminer/index.html
  • ROCR - 可视化评分分类器的性能. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/ROCR/index.html
  • RoughSets - 使用粗糙集和模糊粗糙集理论进行数据分析. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RoughSets/index.html
  • rpart - Recursive Partitioning and Regression Trees. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rpart/index.html
  • RPMM - Recursively Partitioned Mixture Model. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RPMM/index.html
  • RSNNS - Neural Networks in R using the Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS). 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RSNNS/index.html
  • Rsomoclu - Parallel implementation of self-organizing maps. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/Rsomoclu/index.html
  • RWeka - Weka的R接口(Weka是基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件). 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html
  • RXshrink - RXshrink: Maximum Likelihood Shrinkage via Generalized Ridge or Least Angle Regression. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/RXshrink/index.html
  • sda - Shrinkage Discriminant Analysis and CAT Score Variable Selection. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/sda/index.html
  • SDDA - Stepwise Diagonal Discriminant Analysis. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/SDDA/index.html
  • SuperLearner and subsemble - Multi-algorithm ensemble learning packages. 官网:?https://github.com/ecpolley/SuperLearner
  • svmpath - svmpath: the SVM Path algorithm. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/svmpath/index.html
  • tgp - Bayesian treed Gaussian process models. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/tgp/index.html
  • tree - 分类和回归树. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/tree/index.html
  • varSelRF - 使用随机森林进行变量选择. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/varSelRF/index.html
  • xgboost - eXtreme Gradient Boosting Tree model, well known for its speed and performance. 官网:?https://github.com/tqchen/xgboost/tree/master/R-package

13.自然语言处理

  • text2vec - 一个快速文本挖掘框架。 Fast Text Mining Framework for Vectorization and Word Embeddings. 官网:?https://github.com/dselivanov/text2vec
  • tm - 一个全面的文本挖掘框架. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/tm/index.html
  • openNLP - Apache OpenNLP工具接口. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/openNLP/index.html
  • koRpus - 一个文本分析的R包. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/koRpus/index.html
  • zipfR - 词频分布统计模型. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/zipfR/index.html
  • NLP - 基本自然语言处理功能. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/NLP/index.html
  • LDAvis - 主题模型的交互式可视化. 官网:?https://github.com/cpsievert/LDAvis
  • topicmodels - Topic modeling interface to the C code developed by by David M. Blei for Topic Modeling (Latent Dirichlet Allocation (LDA), and Correlated Topics Models (CTM)). 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/topicmodels/index.html
  • syuzhet - Extracts sentiment from text using three different sentiment dictionaries. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/syuzhet/index.html
  • SnowballC - Snowball stemmers based on the C libstemmer UTF-8 library. 官网:?https://cran.rstudio.com/web/packages/SnowballC/index.html
  • quanteda - 文本数据的定量分析. 官网:?https://github.com/kbenoit/quanteda
  • Topic Models Resources - 主题模型的学习和R相关资源. 官网:?https://github.com/trinker/topicmodels_learning
  • NLP for - NLP related resources in R. @Chinese. 官网:?https://github.com/BZRLC/R-notes/blob/master/NLP/readme.md

14.贝叶斯

  • coda - 输出MCMC(马尔可夫链蒙特卡尔理论)的分析和诊断信息. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/coda/index.html
  • mcmc - 马尔可夫链蒙特卡尔理论(MCMC). 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/mcmc/index.html
  • MCMCpack - 马尔可夫链蒙特卡尔理论 (MCMC). 官网:?http://mcmcpack.berkeley.edu/
  • R2WinBUGS - 在在R/S-PLUS中打开WinBUGS 和 OpenBUGS. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/R2WinBUGS/index.html
  • BRugs - OpenBUGS MCMC 软件的R接口. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/BRugs/index.html
  • rjags - JAGS MCMC组件的R接口. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/rjags/index.html
  • rstan - Stan MCMC软件的R接口. 官网:?http://mc-stan.org/interfaces/rstan.html

15.最优化

  • minqa - Derivative-free optimization algorithms by quadratic approximation. 官网:?https://cran.rstudio.com/web/packages/minqa/index.html
  • nloptr - 一个免费开源的非线性最优化程序包. 官网:?https://cran.rstudio.com/web/packages/nloptr/index.html
  • lpSolve - Lp_solve解决线性和整形问题的R接口. 官网:?https://cran.rstudio.com/web/packages/lpSolve/index.html

16.金融

  • quantmod - 定量金融模型和交易框架. 官网:?http://www.quantmod.com/
  • TTR - 技术交易规相关的数据和功能函数. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/TTR/index.html
  • PerformanceAnalytics - 计量经济学性能和风险分析工具. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/PerformanceAnalytics/index.html
  • zoo - S3 Infrastructure for Regular and Irregular Time Series. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/zoo/index.html
  • xts - 可扩展的时间序列. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/xts/index.html
  • tseries - 金融时间序列分析和计算. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/tseries/index.html
  • fAssets - 金融资产分析和建模. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/fAssets/index.html

17.生物信息学

  • Bioconductor - 用于分析和理解高通量基因组数据的工具. 官网:http://www.bioconductor.org/
  • genetics - 处理基因数据的R包. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/genetics/index.html
  • gap - 一个人口家庭遗传数据分析的综合工具. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/gap/index.html
  • ape - 分子系统学和进化分析. 官网:?http://cran.r-project.org/web/packages/ape/index.html
  • pheatmap - 一个使用简单的热图工具. 官网:http://cran.r-project.org/web/packages/pheatmap/index.html
  • ddpcr - Analysis and visualization of Droplet Digital PCR data. 官网:?https://github.com/daattali/ddpcr

18.网络分析

  • Network Analysis List - 网络分析相关资源. 官网:?https://github.com/briatte/awesome-network-analysis
  • igraph - 一个网络分析工具集合. 官网:http://igraph.org/r/
  • network - 一个操作数据关系的基本工具. 官网:https://cran.r-project.org/web/packages/network/index.html
  • sna - 基本的网络测量和可视化工具. 官网:https://cran.r-project.org/web/packages/sna/index.html
  • netdiffuseR - 网络扩散的分析工具. 官网:https://github.com/USCCANA/netdiffuseR
  • networkDynamic - 支持动态和时序网络. 官网:https://cran.r-project.org/web/packages/networkDynamic/
  • ndtv - 构建动画的可视化动态网络工具,支持多种数据格式. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/ndtv/
  • statnet - 大量网络数据的分析,仿真和可视化工具. 官网:?http://statnet.org/
  • ergm - 指数随机图模型. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/ergm/index.html
  • latentnet - Latent position and cluster models for network objects. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/latentnet/index.html
  • tnet - Network measures for weighted, two-mode and longitudinal networks. 官网:?https://cran.r-project.org/web/packages/tnet/index.html
  • rgexf - 从R导出网络对象到GEXF, for manipulation with network software like Gephi or Sigma. 官网:?https://bitbucket.org/gvegayon/rgexf/wiki/Home
  • visNetwork - 使用vis.js类库进行网络可视化. 官网:?https://github.com/datastorm-open/visNetwork

19.R 开发

  • Package Development List - 提高整体开发能力的包. 官网:?https://github.com/ropensci/PackageDevelopment
  • devtools - 然R开发人员的生活变得更简单的工具. 官网:?https://github.com/hadley/devtools
  • testthat - 一个R包测试工具. 官网:?https://github.com/hadley/testthat
  • R6 - simpler, faster, lighter-weight alternative to R's built-in classes. 官网:?https://github.com/wch/R6
  • pryr - Make it easier to understand what's going on in R. 官网:?https://github.com/hadley/pryr
  • roxygen - 在函数定义中描述说明. 官网:?https://github.com/klutometis/roxygen
  • lineprof - R中在线分析结果可视化. 官网:?https://github.com/hadley/lineprof
  • packrat - 让R项目更加简单,便携和可重构的工具. 官网:?https://github.com/rstudio/packrat
  • installr - R中按照软件的相关函数(Windows平台). 官网:?https://github.com/talgalili/installr/
  • import - R的导入机制. 官网:?https://github.com/smbache/import/
  • modules - 另外一个R模块系统(Python风格). 官网:?https://github.com/klmr/modules
  • Rocker - R configurations for Docker. 官网:https://github.com/rocker-org
  • RStudio Addins - RStudio插件列表. 官网:?https://github.com/daattali/rstudio-addins
  • drat - Creation and use of R repositories on 使用R在GitHub或其他平台创建和使用仓储. 官网:https://github.com/eddelbuettel/drat
  • covr - Test coverage for your R package and (optionally) upload the results to coveralls or codecov. 官网:https://github.com/jimhester/covr
  • lintr - R静态代码分析. 官网:https://github.com/jimhester/lintr
  • staticdocs - 为一个R包生成静态html文档. 官网:https://github.com/hadley/staticdocs

20.日志

  • futile.logger - R中类似log4j的日志记录包. 官网:https://github.com/zatonovo/futile.logger
  • log4r - R中的log4j接口. 官网:https://github.com/johnmyleswhite/log4r
  • logging - 一个在R中实现log4j的日志处理包. 官网:https://cran.r-project.org/web/packages/logging/index.html

21.数据包

  • engsoccerdata - 英国和欧洲联赛结果数据(1871-2016年). 官网:https://github.com/jalapic/engsoccerdata
  • gapminder - 从Gapminder摘录的数据集. 官网:http://github.com/jennybc/gapminder

22.其他工具

  • git2r - 在R中使用git. 官网:https://github.com/ropensci/git2r

23.其他编译器

  • CXXR - Refactorising R into C++. 官网:https://www.cs.kent.ac.uk/projects/cxxr/
  • fastR - FastR is an implementation of the R Language in Java atop Truffle and Graal. 官网:https://bitbucket.org/allr/fastr/wiki/Home
  • incanter - Clojure-based, R-like statistical computing and graphics environment for the JVM with Lisp spirit. 官网:https://github.com/incanter/incanter
  • pqR - 一个更快的R实现. 官网:http://www.pqr-project.org/
  • renjin - 一个基于JVM的R编译器. 官网:http://www.renjin.org/
  • rho - Refactor the interpreter of the R language into a fully-compatible, efficient, VM for R. 官网:https://github.com/rho-devel/rho
  • riposte - 一个R快速编译和JIT工具. 官网:https://github.com/jtalbot/riposte
  • RRO - R革命性开放平台(Microsoft R Open). 官网:https://mran.revolutionanalytics.com/open/
  • TERR - R的TIBCO企业运行环境. 官网:http://spotfire.tibco.com/discover-spotfire/what-does-spotfire-do/predictive-analytics/tibco-enterprise-runtime-for-r-terr

24.R学习

  • swirl - 一个在R控制台中交互式学习指南. 官网:http://swirlstats.com/
  • DataScienceR - 一个数据科学,神经网络,和机器学习的指南. 官网:https://github.com/ujjwalkarn/DataScienceR

25.资源

25.1 网站

  • R-project - R 项目的官方网站. 官网:http://www.r-project.org/
  • R Bloggers - R语言的一个综合性博客网站. 官网:http://www.r-bloggers.com/
  • DataCamp - 在线学习R数据分析. 官网:https://www.datacamp.com/
  • Quick-R - 一个非常好的快速参考手册. 官网:http://www.statmethods.net/
  • Advanced R - 书籍高级R编程的在线版. 官网:http://adv-r.had.co.nz/
  • Efficient R Programming - 书籍"Efficient R Programming"的在线主页. 官网:https://csgillespie.github.io/efficientR/
  • CRAN Task Views - CRAN包的任务列表. 官网:http://cran.r-project.org/web/views/
  • The R Programming Wikibook - 一个R协作手册 官网:https://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming
  • R-users - R语言的求职板块. 官网:https://www.r-users.com/
  • R Cookbook - 一个R问答网站,由[R Graphics Cookbook]进行支持(http://shop.oreilly.com/product/0636920023135.do). 官网:http://www.cookbook-r.com/
  • tryR - 快速开始使用R. 官网:http://tryr.codeschool.com/
  • RDocumentation - 使用RDocumentation搜索所有的CRAN, Bioconductor, Github包和文档. 官网:https://www.rdocumentation.org/

25.2 书籍

  • R Books List - R相关书籍清单. 官网:https://github.com/RomanTsegelskyi/rbooks
  • The Art of R Programming - 一个很好的资源,可以系统地学习基础类型的对象,控制语句,变量的范围,以及调试等. 官网:http://shop.oreilly.com/product/9781593273842.do
  • Free Books - CRAN贡献的多种语言文档. Contributed Documentation in many languages. 官网:https://cran.r-project.org/other-docs.html
  • R Cookbook - 快速简单的介绍R及相关常见的统计任务. 官网:http://shop.oreilly.com/product/9780596809164.do
  • Johns Hopkins编写的数据科学专业的一部分教程:
  • Exploratory Data Analysis with R - 基本的各种数据分析技能. * R Programming for Data Science - 依赖于R的一些高级数据分析. * Report Writing for Data Science in R - R语言的报表生成和可重用组件研究. 官网:https://leanpub.com/exdata
  • R Packages - 一个用R包编写的书籍 (有论文和网站2钟格式). 官网:http://r-pkgs.had.co.nz/
  • R in Action - 一本旨在帮助所有级别R用户的书籍. 官网:http://www.manning.com/kabacoff2/
  • Use R! - This series of inexpensive and focused books from Springer publish shorter books aimed at practitioners. Books can discuss the use of R in a particular subject area, such as Bayesian networks, ggplot2 and Rcpp. 官网:http://www.springer.com/series/6991?detailsPage=titles
  • R for SAS and SPSS users - 一个对已经熟悉SAS和SPASS用户的资源库. 官网:http://r4stats.com/books/free-version/
  • An Introduction to R - 一个很好的介绍R的文章,也涵盖了一些高级主题. 官网:https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf
  • Introduction to Statistical Learning with Application in R - A simplified and "operational" version of The Elements of Statistical Learning. Free softcopy provided by its authors. 官网:http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/
  • The R Inferno - Patrick Burns gives insight into R's ins and outs along with its quirks! 官网:http://www.burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf
  • R for Data Science - Free book from RStudio developers with emphasis on data science workflow. 官网:http://r4ds.had.co.nz/

25.3 博客

  • Not So Standard Deviations - 数据科学博客
  • @Roger Peng and @Hilary Parker.
  • R World News - R行业的社区新闻,可以让你与时俱进.
  • @Bob Rudis and @Jay Jacobs.
  • The R-Podcast - 使用R的一些实践建议.
  • @Eric Nantz.
  • R Talk - 关于R语言和统计软件的新闻和讨论.
  • @Oliver Keyes, @Jasmine Dumas, @Ted Hart and @Mikhail Popov.

25.4 参考文献

  • R Reference Card 2.0 - Material from R for Beginners by permission of Emmanuel Paradis (Version 2 by Matt Baggott). 官网:http://cran.r-project.org/doc/contrib/Baggott-refcard-v2.pdf
  • Regression Analysis Refcard - R Reference Card for Regression Analysis. 官网:http://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-refcard-regression.pdf
  • Reference Card for ESS - Reference Card for ESS. 官网:http://ess.r-project.org/refcard.pdf
  • R Markdown Cheat sheet - Quick reference guide for writing reports with R Markdown. 官网:http://shiny.rstudio.com/images/rm-cheatsheet.pdf.zip
  • Shiny Cheat sheet - Quick reference guide for building Shiny apps. 官网:http://shiny.rstudio.com/images/cheatsheet.pdf.zip
  • ggplot2 Cheat sheet - Quick reference guide for data visualisation with ggplot2. 官网:https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/08/ggplot2-cheatsheet.pdf
  • devtools Cheat sheet - Quick reference guide to package development in R. 官网:https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/06/devtools-cheatsheet.pdf

25.5 网络课程

  • The Analytics Edge - Hands-on introduction to data analysis with R from MITx. 官网:https://www.edx.org/course/analytics-edge-mitx-15-071x-0
  • Johns Hopkins University Data Science Specialization - 9 courses including: Introduction to R, literate analysis tools, Shiny and some more. 官网:https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1
  • HarvardX Biomedical Data Science - Introduction to R for the Life Sciences. 官网:http://simplystatistics.org/2014/11/25/harvardx-biomedical-data-science-open-online-training-curriculum-launches-on-january-19/
  • Explore Statistics with R - Covers introduction, data handling and statistical analysis in R. 官网:https://www.edx.org/course/explore-statistics-r-kix-kiexplorx-0

25.6 列表

  • Books - R书籍清单. 官网:https://github.com/RomanTsegelskyi/rbooks
  • DataScienceR - R数据科学、神经网络和机器学习的指南清单. 官网:https://github.com/ujjwalkarn/DataScienceR
  • ggplot2 Extensions - ggplot2扩展案例. 官网:https://ggplot2-exts.github.io/ggiraph.html
  • Natural Language Processing - R. @Chinese中NLP 相关资源. 官网:https://github.com/BZRLC/R-notes/blob/master/NLP/readme.md
  • Network Analysis - 网络分析相关资源. 官网:https://github.com/briatte/awesome-network-analysis
  • Open Data - 使用R获取,转换,操作,创建和贡献数据. 官网:https://github.com/ropensci/opendata
  • Posts - 创建R博客或者文章. 官网:https://github.com/qinwf/awesome-R/blob/master/posts.md
  • Package Development - 提高包开发的资源工具. 官网:https://github.com/ropensci/PackageDevelopment
  • R Project Conferences - 使用R的相关信息,DSC会议. 官网:https://www.r-project.org/conferences.html
  • RStartHere - 一些非常有用的R包指南. 官网:https://github.com/rstudio/RStartHere
  • RStudio Addins - RStudio插件清单. 官网:https://github.com/daattali/addinslist
  • Topic Models - 主题模型的学习和R相关资源. 官网:https://github.com/trinker/topicmodels_learning
  • Web Technologies - 如何使用R和万维网的信息. 官网:https://github.com/ropensci/webservices