RODBC 套件安裝

R要安裝RODBC 套件之前，


centos 要先
yum -y install unixODBC unixODBC-devel

ubuntu 要先
sudo apt-get install r-cran-rodbc

在 CENTOS7 下，透過EPEL 安裝 R

在 CENTOS7 下，透過EPEL 安裝 R

su -c 'rpm -Uvh https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm'

然後:
sudo yum install epel-release
sudo yum -y update
sudo yum -y install R

如果要安裝 R 的一些套件，使用 yum 搜尋 R- 開頭的套件：
yum list R-\*

安裝好之後，由終端機，執行 R

Hello Shiny!

第一次需要安裝套件
install.packages("shiny")
library(shiny)

範例:
runExample("01_hello")


shiny 產出的目錄匣，裡面有兩個程式碼檔案
server.R
ui.R

範例: 建立一個Hello World 目錄以及兩個檔案
setwd("C:/NTUTrainRL2")
dir.create("HelloWorld")
file.create("HelloWorld/ui.R")
file.create("HelloWorld/server.R")

修改了 兩個內容
server.R
ui.R

將以下的程式碼貼入`HelloWorld/ui.R
shinyUI(fluidPage(

  titlePanel("Hello World!"),

  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("bins",
                  "Number of bins:",
                  min = 5,
                  max = 30,
                  value = 15)#change min/max/default
    ),

    mainPanel(
      plotOutput("distPlot")
    )
  )
))

#將以下的程式碼貼入`HelloWorld/server.R`
shinyServer(function(input, output) {

  output$distPlot <- renderPlot({
    x    <- faithful[, 2]
    bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)

    hist(x, breaks = bins, col = 'skyblue', border = 'white')#change col
  })
})


#完成後，就使用以下指令執行
runApp("HelloWorld")

#將結果公開
到 shinyapps.io 申請一個帳號 https://www.shinyapps.io/
之後可以將 輸出結果 連結至 shinyapps.io
將申請下來的 token code (rsconnect......)
貼到 RStudio Console 執行即可。

執行過  Token 之後，然後到編輯區，找到 Publish Applications
將內容上傳至 shinyapps.io

RStudio 第一次啟用 R Markdown

RStudio 第一次啟用 R Markdown:
Menu File > New File > R markdown
會開始安裝套件

套件安裝好之後，從程式編輯區找到 knit HTML 功能，
按下去，輸出結果就會根據 R Markdown 修飾指令，影響輸出結果。
例如:

```{r}
summary(cars)
```

的輸出結果，與底下的輸出結果，是不同的。

指定echo=FALSE就不會印出summary(cars)的程式碼區塊但還是會印出結果。

```{r echo=FALSE}

summary(cars)

```

參考參數如下:

echo: (TRUE; logical)

results: (‘markup’; character)

markup

asis

hold

hide

warning: (TRUE; logical)

error: (TRUE; logical)

message: (TRUE; logical)

以下示範 連結 與 圖片 ，其中圖片部分，前面有加上 禁嘆號
# 連結
[點此連結至系統訓練班網頁](https://www.csie.ntu.edu.tw/train/)


# 圖片


輸出 PDF 的話，須要在 windows 底下先安裝好 MikTeX 套件

類似 LINUX 的 PIPE 觀念 指令 %>%

%>%

例如, 使用 Pipe:

packs <- c("leaflet", "magrittr")
for (i in 1:length(packs)){
  install.packages(packs[i])
}
sapply(packs, library, character.only=T)

helloMap <- leaflet() %>%
  addTiles() %>% #把預設的地圖圖層加入
  addMarkers(lng=121.539366, lat=25.017326, popup="National Taiwan University")
helloMap


不使用 Pipe
# 如果你不習慣使用pipe run %>%
helloMap <- addMarkers(addTiles(leaflet()), lng=121.539366, lat=25.017326, popup="National Taiwan University")
helloMap

R 繪圖

畫布
par(mfrow=c(1,1))

長條圖bar plot
直方圖histogram
盒鬚圖boxplot
散佈圖scatter plot
線圖line graph
線條的類型與寬度
使用`lty=#`與`lwd=#`來選擇線條的樣式與寬度。

## Reference
* R in Action, Robert I. Kabacoff
* R Graphics Cookbook, Winston Chang
* R Graphs Cookbook, Hrishi V. Mittal

R2課程 講義與檔案

https://yaojenkuo.github.io/learningR/LearningRandDataScienceRL2#(1)


練習檔案
https://github.com/yaojenkuo/NTUTrainRL2

下載 R & RStudio

R
http://cran.csie.ntu.edu.tw/

RStudio
https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/