過幫助提供表面信息，可視化工具在圖形數據和查看器之間建立了橋梁。圖庫是圖技術領域的重要層。他們使您可以構建用于網絡數據的自定義可視化應用程序，并且可以根據自己喜歡的語言，許可證要求，預算或項目需求從大型目錄中進行選擇。

在開源世界中，某些庫為數據可視化提供了許多可能性，包括圖形或網絡表示。其他庫僅專注于網絡圖表示。通常，這些庫比通用庫提供更多的功能。您還將找到商業圖形可視化庫。商業圖書館的優勢在于可以保證持續的技術支持和先進的性能。

“宇宙網”數據集的圖形可視化，星系網絡的研究

圖形可視化庫列表

AfterGlow：用Perl編寫的腳本，有助于可視化日志數據。它讀取CSV文件并將其轉換為圖形。AfterGlow 1.6.5的最新版本于13/08/17發行。

Alchemy.js：內置在d3中的JavaScript圖形繪圖應用程序，用于啟動和運行圖形可視化應用程序。應用程序的大多數自定義都是通過覆蓋默認配置進行的，而不是通過JavaScript直接實現。

Arbor.JS： 一個JavaScript圖形可視化庫，使用Web Worker和jQuery在MIT許可下發布。Arbor提供了一種力導向的布局算法以及用于圖形組織和屏幕刷新處理的抽象，從而為您留下實際的屏幕繪圖。您可以將其與canvas，SVG甚至是定位的HTML元素一起使用。

ccNetViz：一個輕量級的JavaScript庫，用于使用WebGL進行大型網絡圖可視化。它是在Helikar實驗室開發的GPLv3許可下可用的開源庫。

Circos：Perl中的軟件包，用于可視化數據和信息。它以圓形布局可視化數據。

Cola.JS：根據MIT許可證發行的開源JavaScript庫，用于使用基于約束的優化技術來排列HTML5文檔和圖表。

它與D3.js，svg.js和Cytoscape.js之類的庫配合使用良好。核心布局基于對C ++ LibCola庫的JavaScript的完全重寫。

Cytoscape.js：一個用純JS編寫的圖形庫，帶有針對核心Cytoscape.js庫和所有第一方擴展的開放源代碼許可(MIT)。它在生產中的商業項目和開源項目中使用，并且首先面向用戶(面向前端應用程序用例和開發人員用例)設計。它包括從BFS到PageRank的圖論算法。

D3.JS：一個JavaScript庫，用于使用HTML，SVG和CSS根據數據處理文檔。D3結合了可視化組件和數據驅動的DOM操作方法。

Dagre-d3：根據MIT許可證發布的JavaScript庫，用于在客戶端布置有向圖。dagre-d3庫充當Dagre的前端，使用D3提供實際渲染。

Dash Cytoscape： Dash的組件庫，旨在利用Python進行網絡可視化，并包裝在Cytoscape.js中。

Dracula圖形庫：根據MIT許可發布的JavaScript庫，用于顯示和布局交互式連接的圖形和網絡，以及圖形理論領域的各種相關算法。只是普通的JavaScript和SVG。

El Grapho：一個JavaScript WebGL圖形數據可視化框架，用于可視化大型圖形并與之交互。它是根據MIT許可證發布的。

Flare：一個ActionScript庫，用于創建在Adobe Flash Player中運行的可視化。該工具包支持數據管理，視覺編碼，動畫和交互技術。

G6：根據MIT許可證發布的JavaScript圖形可視化框架，它提供了一組基本機制，使開發人員可以構建圖形可視化分析應用程序或圖形可視化建模應用程序。

GDToolkit(GDT)：一種C ++圖形繪制工具包，旨在處理多種類型的圖形，并根據許多不同的審美標準和約束條件自動繪制它們。

GGraph：圖形可視化庫，用于根據Apache 2.0許可發布的大數據。它建立在頂級D3之上，擴展了節點的概念以及與節點組的鏈接。

GoJS：專有的JavaScript和TypeScript庫，用于構建交互式圖和圖。

Grano：為想要跟蹤政治或經濟利益網絡的記者和研究人員提供的開源Python工具。它有助于了解您的調查中最相關的關系，以及合并來自不同來源的數據。

GraphGL：根據MIT許可發布的JavaScript網絡可視化庫。它設計用于在Web瀏覽器中渲染大型圖形和動態圖形瀏覽。它適用于靜態文件(將導出的GraphML / GEXF文件轉換為JSON)和動態文件。

Graphosaurus： 由MPGL許可下發布的由WebGL(three.js)支持的三維JavaScript靜態圖形查看器。

Graph Stream：用于動態圖建模和分析的Java庫。您可以生成，導入，導出，測量，布局和可視化它們。

Graph Tool：用于對圖形進行操作和統計分析的Python模塊。核心數據結構和算法是用C ++實現的。

Graphviz：多種C軟件，用于繪制屬性圖并實現一些常見的圖形布局算法。Graphviz布局程序以簡單的文本語言描述圖形，并以圖像和Web頁面的SVG等格式制作圖形;PDF或Postscript包含在其他文檔中;或在交互式圖形瀏覽器中顯示。

Graphvy：使用Kivy進行的基本圖形(數據)瀏覽和可視化，并根據MIT許可發布。

H3Viewer：一個JavaScript庫，提供3D雙曲空間中節點鏈接圖的布局和導航。該庫可處理超過300,000條邊的圖形。

igraph：開源和免費的網絡分析工具集合。igraph可以用R，Python，Mathematica和C / C ++進行編程。

ipysigma： 一個自定義的Jupyter小部件庫，可使用sigma.js來顯示圖形，該庫是根據Apache 2.0許可發布的。

JavaScript Diagram：一個商業JavaScript庫，用于可視化，創建和編輯交互式圖。它支持通過代碼或可視界面創建流程圖，組織結構圖，思維導圖和BPMN圖表。

Java通用網絡/圖形框架(JUNG)：一個Java軟件庫，為可表示為圖形或網絡的數據的建模，分析和可視化提供通用語言。

JavaScript InfoVis Toolkit：根據MIT許可發布的用于創建Web交互式數據可視化的工具包

聯合JS：根據MLP許可證2.0發布的JavaScript圖表庫，具有支持可視化以及與圖表和圖形交互的功能。

JS Graph it： 一個用于圖形表示的JavaScript庫，允許您使用CSS類連接HTML元素，以聲明塊，連接器，標簽，而無需使用Javascript代碼。JS Graph是根據Apache 2.0許可發布的

jsPlumb：根據MIT許可發布的JavaScript圖形庫，以可視方式連接其網頁上的元素。它使用SVG并在IE9和更高版本的所有瀏覽器上運行。

Keylines :商業JavaScript軟件開發套件(SDK)，用于構建應用程序以可視化和分析復雜的連接數據。

LargeViz：根據Apache 2.0許可發布的C ++工具，用于可視化大規模和高維數據。它支持可視化高維特征向量和網絡。

multiNetX：根據GNU公共許可證發布的python軟件包，用于多層網絡的操作和可視化。該程序包的核心是MultilayerGraph，該類繼承了networkx.Graph()的所有屬性。

Muxviz：用于分析和可視化互連多層網絡的框架。它是根據GNU通用公共許可證v3.0發布的。

mxGraph：在Apache 2.0許可下發布的客戶端JavaScript圖表庫，使用SVG和HTML進行渲染。draw.io是擴展此庫功能的示例。

Neovis Js：一個JavaScript圖形庫，結合了Neo4j和vis.js，可在瀏覽器中使用Neo4j的數據生成圖形可視化效果。您可以連接到Neo4j實例以獲取實時數據，指定要顯示的標簽和屬性，指定要填充的Cypher查詢。

NetJSON：一種JavaScript工具，已獲得BSD許可，它利用d3.js來使用NetJSON NetworkGraph格式可視化網絡拓撲。

NetworkCube：一個用于多變量動態網絡的開源JavaScript / Typescript可視化庫。

NodeBox：在GPL下發布的Python圖形庫，用于使用NetworkX的中間性和特征向量中心性算法可視化小圖形(<200個元素)。

OGDF：一個獨立的C ++類庫，用于自動布局圖。OGDF提供了可在您自己的應用程序或科研項目中使用的算法和數據結構。該庫可在GNU通用公共許可證下獲得。

Ogma：由Linkurious開發的用于大型圖形可視化和交互的商業JavaScript庫。

Popoto.js：使用D3.js構建的JavaScript庫，旨在為Neo4j圖形數據庫創建可視查詢生成器。圖形查詢被轉換為Cypher并在數據庫上運行。它是根據GNU公共許可證發布的。

Processing.JS：處理視覺編程語言的JavaScript端口。它允許Web瀏覽器顯示動畫，視覺應用程序，游戲和其他圖形豐富的內容，而無需任何插件。

Protovis：根據BSD許可發布的JavaScript庫，用于使用簡單的標記(例如，條和點)組成數據的自定義視圖。Protovis不再處于積極開發中。

Py3Plex：根據BSD許可發布的Python庫，提供用于分解，可視化和分析圖形數據的算法。

PyGraphistry：一個Python可視化圖形分析庫，用于提取，轉換大圖形并將其加載到Graphistry的基于云的圖形資源管理器中。

Quickgraph：C#開源工具，為.NET提供通用的有向/無向圖數據結構和算法。QuickGraph支持MSAGL，GLEE和Graphviz來呈現圖形，并將其序列化為GraphML。

零基礎大數據分析培訓機構，加米谷大數據小班教學，數據分析與挖掘10月零基礎班，預報名享優惠

Rapidd：結合HTML 5 + SVG技術構建復雜應用程序的商業圖表框架。Rappid是JointJS Core庫的商業擴展。

Sigma.JS：根據MIT許可發布的JavaScript庫，專用于圖形繪制。它使開發人員可以在網頁上發布網絡，并將網絡探索集成到富Web應用程序中。

Soba：根據MIT許可發布的JavaScript可視化工具包。Soba是與JavaScript集成的Sushi集成的2D繪圖庫。

SoNIA： 基于Java的軟件包，用于可視化動態或縱向“網絡”數據。它是根據GNU GPL許可證發布的。

Statnet：一組集成的R工具，用于表示，可視化，分析和模擬網絡數據。它在GPL-3下發布。

Tom Sawyer Perspectives：具有基于圖形的設計和預覽環境的商業圖形SDK。該平臺將企業數據源與圖形可視化，布局和分析技術集成在一起。

Tulip：致力于對關系數據進行分析和可視化的信息可視化框架。該框架使用C ++編寫，可以開發算法，可視編碼，交互技術，數據模型和特定于域的可視化。

uGraph：一個MIT許可的開源JavaScript&SVG庫，用于實現自定義交互式圖表。

Vis.JS：是根據Apache 2.0許可發布的基于JavaScript瀏覽器的可視化庫。該庫可以處理大量動態數據并與之交互。

visNetwork：VisNetwork是專有R軟件包，使用vis.js庫進行網絡可視化。

VivaGraphJS：JavaScript的圖形繪制庫，旨在支持不同的呈現引擎和布局算法。

yFiles：商業編程庫，用于可視化任何類型的圖，圖或網絡。

Bio: Elise Devaux是一位技術愛好者和營銷項目經理。她目前與Linkurious的團隊和合作伙伴合作，研究新興的圖形技術用例。

By Elise Devaux, Linkurious

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

.前言

雖然很早就知道R被微軟收購，也很早知道R在統計分析處理方面很強大，開始一直沒有行動過。。。直到

直到12月初在微軟技術大會，看到我軟的工程師演示R的使用，我就震驚了，然后最近在網上到處了解和爬一些R的資料，看著看著就入迷了，這就是個大寶庫了，以前怎么沒發現，看來還是太狹隘了。直到前幾天我看到這個Awesome R文檔，我就靜不下來了，對比了目前自己的工作和以后的方向，非常適合我。所以毫不猶豫的把這個文檔漢化了，所以大家一起享受吧。

說明：本文已經提交到github，地址：https://github.com/asxinyu/awesome-R ，由于個人知識和能力限制，部分組件特別是機器學習方面比較專業的術語無法翻譯，如果有懂的朋友可以留言或者在github直接修改。一起完善。

這里有很多非常不錯的R包和工具. 該想法來自于awesome-machine-learning.

這里是包的導航清單，看起來更方便 https://awesome-r.com

通過這些翻譯了解這些工具包，以后干活也就方便多了。不過翻譯這個東西的確要靠耐心，翻譯，編輯花費了至少一周的空余時間。

在編輯本文的過程中，驚喜的發現原來 伯樂在線 也在翻譯Awesome系列的其他資源：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.集成開發環境

• RStudio - 一個非常強大高效的圖形界面開發環境，可以在Windows, Mac, 和Linux運行. 官網：http://www.rstudio.org/
• Emacs + ESS - ESS是一個emacs文本編輯器的一個統計分析的插件. 官網：http://ess.r-project.org/
• Sublime Text + R-Box - 一個在Sublime 2/3中使用R語言編程的插件. 官網：http://github.com/randy3k/R-Box/
• TextMate + r.tmblundle - TextMate 1/2的插件. 官網：https://github.com/textmate/r.tmbundle
• StatET - 一個基于Eclipse的R語言IDE. 官網：http://www.walware.de/goto/statet
• Revolution R Enterprise - 專注于大數據,大規模多處理器的功能,可以對學術用戶免費提供和商業使用. 官網：http://www.revolutionanalytics.com/get-revolution-r-enterprise
• R Commander - 一個包括基本圖形用戶界面的R包. 官網：http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/
• IRkernel - Jupyter的R語言內核. 官網：https://github.com/IRkernel/IRkernel
• Deducer - 一個菜單驅動的數據分析的GUI工具,類似電子表格數據編輯器. 官網：http://www.deducer.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.DeducerManual?from=Main.HomePage
• Radiant - 一個使用R語言，獨立的基于瀏覽器接口的業務分析平臺,基于Shiny. 官網：http://vnijs.github.io/radiant/
• Vim-R - Vim中R語言插件. 官網：https://github.com/vim-scripts/Vim-R-plugin
• Nvim-R - Neovim中R語言插件. 官網：https://github.com/jalvesaq/Nvim-R
• JASP - 一個完整的貝葉斯和概念論相關方法的R包,和使用SPSS非常相似。 官網：https://jasp-stats.org/
• Bio7 - 一個包括創建,科學圖像分析和統計分析的IDE. 官網：http://www.bio7.org/
• RTVS - Visual Studio中R開發工具. 官網：http://microsoft.github.io/RTVS-docs/

2.語法

• magrittr - 一個R語言高效的管道操作包. 官網：https://github.com/smbache/magrittr
• pipeR - 多泛型管道的實現. 官網：https://github.com/renkun-ken/pipeR
• lambda.r - R語言中函數式編程和簡單的模式匹配. 官網：https://github.com/zatonovo/lambda.r
• purrr - 一個高級函數編程語言包. 官網：https://github.com/hadley/purrr

3.數據操作

• dplyr - 快速數據操作和數據庫查詢. 官網：https://github.com/hadley/dplyr
• data.table - 使用短小靈活的語法操作數據. 官網：https://github.com/Rdatatable/data.table
• reshape2 - 靈活的數據排列,聚合處理. 官網：https://github.com/hadley/reshape
• readr - 一個快速簡單的讀取表格數據到R中的包. 官網：?https://github.com/hadley/readr
• haven - 對導入SPSS,STATA和SAS的文件進行改進. 官網：https://github.com/hadley/haven
• tidyr - 方便對數據進行整理、傳播和收集. 官網：https://github.com/hadley/tidyr
• broom - 將統計分析對象轉換成整齊的數據框(一種數據組織和呈現的方式). 官網：https://github.com/dgrtwo/broom
• rlist - 一個操作非規范化數據的工具箱. 官網：https://github.com/renkun-ken/rlist
• jsonlite - 一個快速解析JSON文件的包. 官網：https://github.com/jeroenooms/jsonlite
• ff - 設計用來存儲大型數據集的數據結構. 官網：http://ff.r-forge.r-project.org/
• lubridate - 一組日期和時間函數. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/lubridate/index.html
• stringi - 基于ICU的字符串處理方案. 官網：http://www.rexamine.com/resources/stringi/
• stringr - 基于stringi之上的對字符串處理API. 官網：https://github.com/hadley/stringr
• bigmemory - 提供共享內存和內存映射矩陣,同時也包提供額外的工具,包括線性模型.(biglm) 和隨機森林 (bigrf). 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/bigmemory/index.html
• fuzzyjoin - 使用不精確匹配的方式連接表數據. 官網：https://github.com/dgrtwo/fuzzyjoin
• tidyverse - 簡單從tidyverse下載和安裝包. 官網：?https://github.com/hadley/tidyverse

喜歡的話請幫忙轉發一下能讓更多有需要的人看到吧，有些技術上的問題大家可以多探討一下。

以上Android資料以及更多Android相關資料和面試題及面試經驗私信回復“Android”即可獲取。

4.圖形顯示

• ggplot2 - 強大的繪圖統計和計算圖形系統的實現.強烈推薦. 官網：?https://github.com/hadley/ggplot2
• ggfortify -一個ggplot2(流行的統計軟件包)統一的接口(使用一行代碼即可). 官網：?https://github.com/sinhrks/ggfortify
• ggrepel - 排除重疊的文本標簽. 官網：?https://github.com/slowkow/ggrepel
• ggalt - ggplot2額外的坐標系統,幾何和統計. 官網：?https://github.com/hrbrmstr/ggalt
• ggtree - 可視化和注釋的系統樹. 官網：?https://github.com/GuangchuangYu/ggtree
• ggplot2 Extensions - ggplot2擴展顯示例子. 官網：?https://ggplot2-exts.github.io/ggiraph.html
• lattice - 一個強大優雅的高級數據可視化系統. 官網：?http://lattice.r-forge.r-project.org/
• corrplot - 圖形顯示相關矩陣或一般矩陣。它還包含一些矩陣重新排序算法. 官網：?https://github.com/taiyun/corrplot
• rgl - R中3D可視化系統. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/rgl/index.html
• Cairo - 一個使用cairo組件創建高質量顯示輸出的R圖形包. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/Cairo/index.html
• extrafont - 在R中圖像中使用字體的工具. 官網：?https://github.com/wch/extrafont
• showtext - 讓R圖形設備顯示文本的時候使用系統字體. 官網：?https://github.com/yixuan/showtext
• animation - 一個使用 ImageMagick在R中產生動畫圖形的工具. 官網：?http://yihui.name/animation/
• gganimate - 用ggplot2創建簡單的動畫. 官網：?https://github.com/dgrtwo/gganimate
• misc3d - 強大的3D繪圖工具. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/misc3d/index.html
• xkcd - 在圖表中使用xkcd風格. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/xkcd/index.html
• imager - 一個基于CImg庫的圖像處理包. 官網：http://dahtah.github.io/imager/

5.HTML部件

• d3heatmap - 使用D3繪制互動的熱圖. 官網：https://github.com/rstudio/d3heatmap
• DataTables - 將R矩陣或數據框作為交互的HTML表. 官網：http://rstudio.github.io/DT/
• DiagrammeR - 在R中創建JS圖表和流程圖. 官網：?https://github.com/rich-iannone/DiagrammeR
• dygraphs - 在R中繪制時間序列數據圖形. 官網：?https://github.com/rstudio/dygraphs
• formattable - 可格式化的數據結構. 官網：?http://renkun.me/formattable/
• ggvis - R中交互式的圖形處理語法. 官網：?https://github.com/rstudio/ggvis
• Leaflet - 一個非常流行的交互式地圖JavaScript組件. 官網：?http://rstudio.github.io/leaflet/
• MetricsGraphics - 可以輕松創建D3散點圖、折線圖和直方圖. 官網：?http://hrbrmstr.github.io/metricsgraphics/
• networkD3 - D3 JavaScriptR網絡圖. 官網：?http://christophergandrud.github.io/networkD3/
• scatterD3 - D3 互動散點圖. 官網：?https://github.com/juba/scatterD3
• plotly - 使用plot.ly進行交互式ggplot2和Shiny繪圖. 官網：?https://github.com/ropensci/plotly
• rCharts - 交互式JS繪圖. 官網：?https://github.com/ramnathv/rCharts
• rbokeh - Bokeh的R接口. 官網：?http://hafen.github.io/rbokeh/
• threejs - 交互式3D散點圖和地球儀. 官網：?https://github.com/bwlewis/rthreejs
• timevis - 創建完全交互式的時間軸可視化圖形. 官網：?https://github.com/daattali/timevis
• visNetwork - 使用vis.js類庫進行網絡可視化. 官網：?https://github.com/datastorm-open/visNetwork

6.復用組件研究

• knitr - R中簡單的動態報表生成工具. 官網：?http://yihui.name/knitr/
• xtable - 將表格導出到LaTeX或者HTML. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/xtable/index.html
• rapport - 一個R模版系統. 官網：?http://rapport-package.info/#intro
• rmarkdown - R動態文檔工具. 官網：http://rmarkdown.rstudio.com/
• slidify - 創建和發布漂亮的html5展示效果. 官網：?https://github.com/ramnathv/slidify
• Sweave - 使用R創建LaTeX報表的R包. 官網：?https://www.statistik.lmu.de/~leisch/Sweave/
• texreg - 在LaTex和HTML中格式化統計模型. 官網：?http://www.philipleifeld.de/software/texreg/texreg.html
• checkpoint - 從檢查點快照服務器安裝包. 官網：?https://github.com/RevolutionAnalytics/checkpoint
• brew - 報告模板的生成框架.可以和knitr合并. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/brew/index.html
• ReporteRs - 一個生成微軟Word, PowerPoint和HTML報表的R包. 官網：?http://davidgohel.github.io/ReporteRs/index.html
• bookdown - 使用R Markdown編寫書籍. 官網：?https://bookdown.org/
• ezknitr - 避免使用'knitr'帶來的工作目錄的痛苦. 官網：?https://github.com/daattali/ezknitr

7.Web技術和服務

• Web Technologies List - 關于如何使用R和網絡的相關信息. 官網：?https://github.com/ropensci/webservices
• shiny - 使用R創建簡單的Web交互應用. 官網：?https://github.com/rstudio/shiny
• RCurl - 常規的網絡客戶端接口 (HTTP/FTP/...) . 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RCurl/index.html
• httr - 使用更加友好的RCurl封裝. 官網：?https://github.com/hadley/httr
• httpuv - HTTP和WebSocket服務程序. 官網：?https://github.com/rstudio/httpuv
• XML - R中生成和解析XML的工具. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/XML/index.html
• rvest - 簡單的web信息抓取,使用CSSSelect 和 XPath 語法. 官網：?https://github.com/hadley/rvest
• OpenCPU - HTTP API. 官網：?https://www.opencpu.org/
• Rfacebook - Facebook API. 官網：?https://github.com/pablobarbera/Rfacebook
• RSiteCatalyst - Adobe 分析服務的R語言客戶端. 官網：?https://github.com/randyzwitch/RSiteCatalyst
• plumber - 一個將現有的R代碼轉換為API的包. 官網：?https://github.com/trestletech/plumber

8.并行計算

• parallel - R語言高性能的并行計算平臺. multicore and snow. 官網：?http://cran.r-project.org/web/views/HighPerformanceComputing.html
• Rmpi - Rmpi對MPI APIS提供了一個包裝過的接口,它也提供一個交互式的R環境. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/Rmpi/index.html
• foreach - 使用并行來執行循環. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/foreach/index.html
• SparkR - R for Spark. 官網：?https://github.com/amplab-extras/SparkR-pkg
• DistributedR - 一個來自惠普Vertica Analytics團隊的可伸縮的高性能平臺. 官網：?https://github.com/vertica/DistributedR
• ddR - 提供分布式數據結構,簡化了R中的分布式計算. 官網：?https://github.com/vertica/ddR
• sparklyr - 來自RStudio的Spark接口. 官網：?http://spark.rstudio.com/

9.高性能

• Rcpp - Rcpp在R中提供了一個高效的API,使得函數更快執行. 官網：?http://rcpp.org/
• Rcpp11 - Rcpp11完全重新設計,以C++11為目標. 官網：?https://github.com/Rcpp11/Rcpp11
• compiler - 使用JIT提高R代碼的速度. 官網：?http://spark.rstudio.com/

10.語言API

• rJava - R語言對JAVA接口. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/rJava/
• jvmr - 集成了R, Java, and Scala. 官網：?https://github.com/cran/jvmr
• rJython - R語言對Python/Jython的接口. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/rJython/index.html
• rPython - 允許R調用Python. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/rPython/index.html
• runr - 在R中運行Julia和Bash. 官網：?https://github.com/yihui/runr
• RJulia - R中調用Julia. 官網：?https://github.com/armgong/RJulia
• RinRuby - 一個Ruby庫,整合了R用Ruby解釋器. 官網：?https://sites.google.com/a/ddahl.org/rinruby-users/
• R.matlab - 讀寫mat文件,將R和Matlab連接到一起. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/R.matlab/index.html
• RcppOctave -Octave and Matlab的接口. 官網：?https://github.com/renozao/RcppOctave
• RSPerl - 雙向接口,R中調用Perl和在Perl中調用R. 官網：?http://www.omegahat.org/RSPerl/
• V8 - 嵌入JavaScript引擎. 官網：?https://github.com/jeroenooms/V8
• htmlwidgets - R中把JavaScript數據可視化的最好方法. 官網：?http://www.htmlwidgets.org/
• rpy2 - Python對R的接口. 官網：?http://rpy.sourceforge.net/

11.數據庫管理

• RODBC - R中ODBC數據庫范圍. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RODBC/
• DBI - 在R和數據庫管理系統之間定義一個公共的接口. 官網：?https://github.com/rstats-db/DBI
• elastic - Elasticsearch HTTP API的包裝器. 官網：?https://github.com/ropensci/elastic
• mongolite - R中Mongo客戶端. 官網：?https://github.com/jeroenooms/mongolite
• RMySQL - R語言的MySQL數據庫接口. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RMySQL/
• ROracle - R中Oracle數據庫的接口. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/ROracle/index.html
• RPostgreSQL - R語言的PostgreSQL數據庫系統接口. 官網：?https://code.google.com/p/rpostgresql/
• RSQLite - R語言SQLite數據庫接口. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RSQLite/
• RJDBC - 通過JDBC接口訪問數據庫. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RJDBC/
• rmongodb - R中MongoDB驅動. 官網：?https://github.com/mongosoup/rmongodb
• rredis - R中Redis驅動. 官網：?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. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RCassandra/index.html
• RHive - 通過Apache Hive的R擴展促進分布式計算. 官網：?https://github.com/nexr/RHive
• RNeo4j - Neo4j圖形數據庫驅動. 官網：?https://github.com/nicolewhite/Rneo4j

12.機器學習

• AnomalyDetection - 來自Twitter的AnomalyDetection R包. 官網：?https://github.com/twitter/AnomalyDetection
• ahaz - 半參數添加風險回歸的正則化. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/ahaz/index.html
• arules - 挖掘關聯規則和頻繁項集. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/arules/index.html
• bigrf - 大隨機森林:大型數據集的分類和回歸森林. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/bigrf/index.html
• bigRR - 廣義回歸(特殊是在p >> n情況下). 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/bigRR/index.html
• bmrm - 風險最小化方案的正規化方法. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/bmrm/index.html
• Boruta - 所有相關的特征選擇算法的一個封裝 . 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/Boruta/index.html
• BreakoutDetection - Breakout Detection via Robust E-Statistics from Twitter.[暫時不明真相] 官網：?https://github.com/twitter/BreakoutDetection
• bst - 梯度增加. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/bst/index.html
• CausalImpact - 利用貝葉斯時間序列結構模型進行因果推斷. 官網：?https://github.com/google/CausalImpact
• C50 - C5.0決策樹和基于規則的模型. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/C50/index.html
• caret - 分類和回歸訓練. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html
• Clever Algorithms For Machine Learning
• CORElearn - 分類、回歸、特征評價和排序. 官網：?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. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/CoxBoost/index.html
• Cubist - 規則和基于實例的回歸建模. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/Cubist/index.html
• e1071 - Misc統計函數 (e1071),主要功能有類別分析、傅里葉變換,模糊聚類,支持向量機,最短路徑計算,樸素貝葉斯分類器等等. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/e1071/index.html
• earth - 多元自適應回歸模型. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/earth/index.html
• elasticnet - 稀疏估計和稀疏主成分分析. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/elasticnet/index.html
• ElemStatLearn - 書籍"The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction"中的數據集,函數和例子. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/ElemStatLearn/index.html
• evtree - 全局最優樹的進化學習. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/evtree/index.html
• forecast - 使用ARIMA, ETS, STLM, TBATS,和神經網絡進行時間序列預測. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/forecast/index.html
• forecastHybrid - 使用"forecast"包對ARIMA, ETS, STLM, TBATS,和神經網絡模型進行交叉檢驗. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/forecastHybrid/index.html
• FSelector - 一個基于subset-search或特性排名方法的特征選擇框架. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/FSelector/index.html
• frbs - 使用模糊規則系統處理分類和回歸的任務. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/frbs/index.html
• GAMBoost - 基于廣義線性和加法模型. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/GAMBoost/index.html
• gamboostLSS - GAMLSS方法的改善. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/gamboostLSS/index.html
• gbm - 改善廣義線性模型. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html
• glmnet - Lasso 和 elastic-net正規化廣義線性模型. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index.html
• glmpath - L1 Regularization Path for Generalized Linear Models and Cox Proportional Hazards Model. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/glmpath/index.html
• GMMBoost - 廣義混合模型. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/GMMBoost/index.html
• grplasso - Fitting user specified models with Group Lasso penalty. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/grplasso/index.html
• grpreg - Regularization paths for regression models with grouped covariates. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/grpreg/index.html
• h2o - Deeplearning, Random forests, GBM, KMeans, PCA, GLM. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/h2o/index.html
• hda - 異方差判別分析. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/hda/index.html
• ipred - 預測器改進. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/ipred/index.html
• kernlab - kernlab: 基于內核學習的機器實驗室. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/kernlab/index.html
• klaR - 分類和可視化. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/klaR/index.html
• kohonen - 監督和非監督自組織映射. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/kohonen/
• lars - Least Angle Regression, Lasso and Forward Stagewise. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/lars/index.html
• lasso2 - L1 constrained estimation aka ‘lasso’. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/lasso2/index.html
• LiblineaR - 基于C/C++庫的線性預測模型. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/LiblineaR/index.html
• lme4 - Mixed-effects models. 官網：?https://github.com/lme4/lme4
• LogicReg - 邏輯回歸模型. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/LogicReg/index.html
• maptree - 映射、修剪和圖形樹模型. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/maptree/index.html
• mboost - Model-Based Boosting. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/mboost/index.html
• Machine Learning For Hackers
• mvpart - Multivariate partitioning. 官網：?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. 官網：?https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
• ncvreg - Regularization paths for SCAD- and MCP-penalized regression models. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/ncvreg/index.html
• nnet - eed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/nnet/index.html
• oblique.tree - Oblique Trees for Classification Data. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/oblique.tree/index.html
• pamr - Pam: 小矩陣預測分析. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/pamr/index.html
• party - A Laboratory for Recursive Partytioning. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/party/index.html
• partykit - A Toolkit for Recursive Partytioning. 官網：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. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/penalized/index.html
• penalizedLDA - Penalized classification using Fisher's linear discriminant. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/penalizedLDA/index.html
• penalizedSVM - 使用懲罰函數的特征選擇支持向量機. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/penalizedSVM/index.html
• quantregForest - quantregForest: Quantile Regression Forests. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/quantregForest/index.html
• randomForest - 隨機森林: Breiman and Cutler's random forests for classification and regression. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html
• randomForestSRC - randomForestSRC: Random Forests for Survival, Regression and Classification (RF-SRC). 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/randomForestSRC/index.html
• rattle - 圖形界面式的數據挖掘工具. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/rattle/index.html
• rda - Shrunken Centroids Regularized Discriminant Analysis. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/rda/index.html
• rdetools - Relevant Dimension Estimation (RDE) in Feature Spaces. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/rdetools/index.html
• REEMtree - Regression Trees with Random Effects for Longitudinal (Panel) Data. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/REEMtree/index.html
• relaxo - Relaxed Lasso. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/relaxo/index.html
• rgenoud - R version of GENetic Optimization Using Derivatives. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/rgenoud/index.html
• rgp - R基因編程框架. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/rgp/index.html
• Rmalschains - 使用本地文化基因算法進行連續問題優化.[這里翻譯不準]. Search Chains (MA-LS-Chains) in R. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/Rmalschains/index.html
• rminer - 在分類和回歸問題中簡單的使用數據挖掘方法(如神經網絡和支持向量機). 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/rminer/index.html
• ROCR - 可視化評分分類器的性能. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/ROCR/index.html
• RoughSets - 使用粗糙集和模糊粗糙集理論進行數據分析. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RoughSets/index.html
• rpart - Recursive Partitioning and Regression Trees. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/rpart/index.html
• RPMM - Recursively Partitioned Mixture Model. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RPMM/index.html
• RSNNS - Neural Networks in R using the Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS). 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RSNNS/index.html
• Rsomoclu - Parallel implementation of self-organizing maps. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/Rsomoclu/index.html
• RWeka - Weka的R接口(Weka是基于JAVA環境下開源的機器學習以及數據挖掘軟件). 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html
• RXshrink - RXshrink: Maximum Likelihood Shrinkage via Generalized Ridge or Least Angle Regression. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/RXshrink/index.html
• sda - Shrinkage Discriminant Analysis and CAT Score Variable Selection. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/sda/index.html
• SDDA - Stepwise Diagonal Discriminant Analysis. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/SDDA/index.html
• SuperLearner and subsemble - Multi-algorithm ensemble learning packages. 官網：?https://github.com/ecpolley/SuperLearner
• svmpath - svmpath: the SVM Path algorithm. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/svmpath/index.html
• tgp - Bayesian treed Gaussian process models. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/tgp/index.html
• tree - 分類和回歸樹. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/tree/index.html
• varSelRF - 使用隨機森林進行變量選擇. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/varSelRF/index.html
• xgboost - eXtreme Gradient Boosting Tree model, well known for its speed and performance. 官網：?https://github.com/tqchen/xgboost/tree/master/R-package

13.自然語言處理

• text2vec - 一個快速文本挖掘框架。 Fast Text Mining Framework for Vectorization and Word Embeddings. 官網：?https://github.com/dselivanov/text2vec
• tm - 一個全面的文本挖掘框架. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/tm/index.html
• openNLP - Apache OpenNLP工具接口. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/openNLP/index.html
• koRpus - 一個文本分析的R包. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/koRpus/index.html
• zipfR - 詞頻分布統計模型. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/zipfR/index.html
• NLP - 基本自然語言處理功能. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/NLP/index.html
• LDAvis - 主題模型的交互式可視化. 官網：?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)). 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/topicmodels/index.html
• syuzhet - Extracts sentiment from text using three different sentiment dictionaries. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/syuzhet/index.html
• SnowballC - Snowball stemmers based on the C libstemmer UTF-8 library. 官網：?https://cran.rstudio.com/web/packages/SnowballC/index.html
• quanteda - 文本數據的定量分析. 官網：?https://github.com/kbenoit/quanteda
• Topic Models Resources - 主題模型的學習和R相關資源. 官網：?https://github.com/trinker/topicmodels_learning
• NLP for - NLP related resources in R. @Chinese. 官網：?https://github.com/BZRLC/R-notes/blob/master/NLP/readme.md

14.貝葉斯

• coda - 輸出MCMC(馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論)的分析和診斷信息. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/coda/index.html
• mcmc - 馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論(MCMC). 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/mcmc/index.html
• MCMCpack - 馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (MCMC). 官網：?http://mcmcpack.berkeley.edu/
• R2WinBUGS - 在在R/S-PLUS中打開WinBUGS 和 OpenBUGS. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/R2WinBUGS/index.html
• BRugs - OpenBUGS MCMC 軟件的R接口. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/BRugs/index.html
• rjags - JAGS MCMC組件的R接口. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/rjags/index.html
• rstan - Stan MCMC軟件的R接口. 官網：?http://mc-stan.org/interfaces/rstan.html

15.最優化

• minqa - Derivative-free optimization algorithms by quadratic approximation. 官網：?https://cran.rstudio.com/web/packages/minqa/index.html
• nloptr - 一個免費開源的非線性最優化程序包. 官網：?https://cran.rstudio.com/web/packages/nloptr/index.html
• lpSolve - Lp_solve解決線性和整形問題的R接口. 官網：?https://cran.rstudio.com/web/packages/lpSolve/index.html

16.金融

• quantmod - 定量金融模型和交易框架. 官網：?http://www.quantmod.com/
• TTR - 技術交易規相關的數據和功能函數. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/TTR/index.html
• PerformanceAnalytics - 計量經濟學性能和風險分析工具. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/PerformanceAnalytics/index.html
• zoo - S3 Infrastructure for Regular and Irregular Time Series. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/zoo/index.html
• xts - 可擴展的時間序列. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/xts/index.html
• tseries - 金融時間序列分析和計算. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/tseries/index.html
• fAssets - 金融資產分析和建模. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/fAssets/index.html

17.生物信息學

• Bioconductor - 用于分析和理解高通量基因組數據的工具. 官網：http://www.bioconductor.org/
• genetics - 處理基因數據的R包. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/genetics/index.html
• gap - 一個人口家庭遺傳數據分析的綜合工具. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/gap/index.html
• ape - 分子系統學和進化分析. 官網：?http://cran.r-project.org/web/packages/ape/index.html
• pheatmap - 一個使用簡單的熱圖工具. 官網：http://cran.r-project.org/web/packages/pheatmap/index.html
• ddpcr - Analysis and visualization of Droplet Digital PCR data. 官網：?https://github.com/daattali/ddpcr

18.網絡分析

• Network Analysis List - 網絡分析相關資源. 官網：?https://github.com/briatte/awesome-network-analysis
• igraph - 一個網絡分析工具集合. 官網：http://igraph.org/r/
• network - 一個操作數據關系的基本工具. 官網：https://cran.r-project.org/web/packages/network/index.html
• sna - 基本的網絡測量和可視化工具. 官網：https://cran.r-project.org/web/packages/sna/index.html
• netdiffuseR - 網絡擴散的分析工具. 官網：https://github.com/USCCANA/netdiffuseR
• networkDynamic - 支持動態和時序網絡. 官網：https://cran.r-project.org/web/packages/networkDynamic/
• ndtv - 構建動畫的可視化動態網絡工具,支持多種數據格式. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/ndtv/
• statnet - 大量網絡數據的分析,仿真和可視化工具. 官網：?http://statnet.org/
• ergm - 指數隨機圖模型. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/ergm/index.html
• latentnet - Latent position and cluster models for network objects. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/latentnet/index.html
• tnet - Network measures for weighted, two-mode and longitudinal networks. 官網：?https://cran.r-project.org/web/packages/tnet/index.html
• rgexf - 從R導出網絡對象到GEXF, for manipulation with network software like Gephi or Sigma. 官網：?https://bitbucket.org/gvegayon/rgexf/wiki/Home
• visNetwork - 使用vis.js類庫進行網絡可視化. 官網：?https://github.com/datastorm-open/visNetwork

19.R 開發

• Package Development List - 提高整體開發能力的包. 官網：?https://github.com/ropensci/PackageDevelopment
• devtools - 然R開發人員的生活變得更簡單的工具. 官網：?https://github.com/hadley/devtools
• testthat - 一個R包測試工具. 官網：?https://github.com/hadley/testthat
• R6 - simpler, faster, lighter-weight alternative to R's built-in classes. 官網：?https://github.com/wch/R6
• pryr - Make it easier to understand what's going on in R. 官網：?https://github.com/hadley/pryr
• roxygen - 在函數定義中描述說明. 官網：?https://github.com/klutometis/roxygen
• lineprof - R中在線分析結果可視化. 官網：?https://github.com/hadley/lineprof
• packrat - 讓R項目更加簡單,便攜和可重構的工具. 官網：?https://github.com/rstudio/packrat
• installr - R中按照軟件的相關函數(Windows平臺). 官網：?https://github.com/talgalili/installr/
• import - R的導入機制. 官網：?https://github.com/smbache/import/
• modules - 另外一個R模塊系統(Python風格). 官網：?https://github.com/klmr/modules
• Rocker - R configurations for Docker. 官網：https://github.com/rocker-org
• RStudio Addins - RStudio插件列表. 官網：?https://github.com/daattali/rstudio-addins
• drat - Creation and use of R repositories on 使用R在GitHub或其他平臺創建和使用倉儲. 官網：https://github.com/eddelbuettel/drat
• covr - Test coverage for your R package and (optionally) upload the results to coveralls or codecov. 官網：https://github.com/jimhester/covr
• lintr - R靜態代碼分析. 官網：https://github.com/jimhester/lintr
• staticdocs - 為一個R包生成靜態html文檔. 官網：https://github.com/hadley/staticdocs

20.日志

• futile.logger - R中類似log4j的日志記錄包. 官網：https://github.com/zatonovo/futile.logger
• log4r - R中的log4j接口. 官網：https://github.com/johnmyleswhite/log4r
• logging - 一個在R中實現log4j的日志處理包. 官網：https://cran.r-project.org/web/packages/logging/index.html

21.數據包

• engsoccerdata - 英國和歐洲聯賽結果數據(1871-2016年). 官網：https://github.com/jalapic/engsoccerdata
• gapminder - 從Gapminder摘錄的數據集. 官網：http://github.com/jennybc/gapminder

22.其他工具

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

23.其他編譯器

• CXXR - Refactorising R into C++. 官網：https://www.cs.kent.ac.uk/projects/cxxr/
• fastR - FastR is an implementation of the R Language in Java atop Truffle and Graal. 官網：https://bitbucket.org/allr/fastr/wiki/Home
• incanter - Clojure-based, R-like statistical computing and graphics environment for the JVM with Lisp spirit. 官網：https://github.com/incanter/incanter
• pqR - 一個更快的R實現. 官網：http://www.pqr-project.org/
• renjin - 一個基于JVM的R編譯器. 官網：http://www.renjin.org/
• rho - Refactor the interpreter of the R language into a fully-compatible, efficient, VM for R. 官網：https://github.com/rho-devel/rho
• riposte - 一個R快速編譯和JIT工具. 官網：https://github.com/jtalbot/riposte
• RRO - R革命性開放平臺(Microsoft R Open). 官網：https://mran.revolutionanalytics.com/open/
• TERR - R的TIBCO企業運行環境. 官網：http://spotfire.tibco.com/discover-spotfire/what-does-spotfire-do/predictive-analytics/tibco-enterprise-runtime-for-r-terr

24.R學習

• swirl - 一個在R控制臺中交互式學習指南. 官網：http://swirlstats.com/
• DataScienceR - 一個數據科學,神經網絡,和機器學習的指南. 官網：https://github.com/ujjwalkarn/DataScienceR

25.資源

25.1 網站

• R-project - R 項目的官方網站. 官網：http://www.r-project.org/
• R Bloggers - R語言的一個綜合性博客網站. 官網：http://www.r-bloggers.com/
• DataCamp - 在線學習R數據分析. 官網：https://www.datacamp.com/
• Quick-R - 一個非常好的快速參考手冊. 官網：http://www.statmethods.net/
• Advanced R - 書籍高級R編程的在線版. 官網：http://adv-r.had.co.nz/
• Efficient R Programming - 書籍"Efficient R Programming"的在線主頁. 官網：https://csgillespie.github.io/efficientR/
• CRAN Task Views - CRAN包的任務列表. 官網：http://cran.r-project.org/web/views/
• The R Programming Wikibook - 一個R協作手冊 官網：https://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming
• R-users - R語言的求職板塊. 官網：https://www.r-users.com/
• R Cookbook - 一個R問答網站,由[R Graphics Cookbook]進行支持(http://shop.oreilly.com/product/0636920023135.do). 官網：http://www.cookbook-r.com/
• tryR - 快速開始使用R. 官網：http://tryr.codeschool.com/
• RDocumentation - 使用RDocumentation搜索所有的CRAN, Bioconductor, Github包和文檔. 官網：https://www.rdocumentation.org/

25.2 書籍

• R Books List - R相關書籍清單. 官網：https://github.com/RomanTsegelskyi/rbooks
• The Art of R Programming - 一個很好的資源,可以系統地學習基礎類型的對象,控制語句,變量的范圍,以及調試等. 官網：http://shop.oreilly.com/product/9781593273842.do
• Free Books - CRAN貢獻的多種語言文檔. Contributed Documentation in many languages. 官網：https://cran.r-project.org/other-docs.html
• R Cookbook - 快速簡單的介紹R及相關常見的統計任務. 官網：http://shop.oreilly.com/product/9780596809164.do
• Johns Hopkins編寫的數據科學專業的一部分教程:
• Exploratory Data Analysis with R - 基本的各種數據分析技能. * R Programming for Data Science - 依賴于R的一些高級數據分析. * Report Writing for Data Science in R - R語言的報表生成和可重用組件研究. 官網：https://leanpub.com/exdata
• R Packages - 一個用R包編寫的書籍 (有論文和網站2鐘格式). 官網：http://r-pkgs.had.co.nz/
• R in Action - 一本旨在幫助所有級別R用戶的書籍. 官網：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. 官網：http://www.springer.com/series/6991?detailsPage=titles
• R for SAS and SPSS users - 一個對已經熟悉SAS和SPASS用戶的資源庫. 官網：http://r4stats.com/books/free-version/
• An Introduction to R - 一個很好的介紹R的文章,也涵蓋了一些高級主題. 官網：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. 官網：http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/
• The R Inferno - Patrick Burns gives insight into R's ins and outs along with its quirks! 官網：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. 官網：http://r4ds.had.co.nz/

25.3 博客

• Not So Standard Deviations - 數據科學博客
• @Roger Peng and @Hilary Parker.
• R World News - R行業的社區新聞,可以讓你與時俱進.
• @Bob Rudis and @Jay Jacobs.
• The R-Podcast - 使用R的一些實踐建議.
• @Eric Nantz.
• R Talk - 關于R語言和統計軟件的新聞和討論.
• @Oliver Keyes, @Jasmine Dumas, @Ted Hart and @Mikhail Popov.

25.4 參考文獻

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

25.5 網絡課程

• The Analytics Edge - Hands-on introduction to data analysis with R from MITx. 官網：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. 官網：https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1
• HarvardX Biomedical Data Science - Introduction to R for the Life Sciences. 官網：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. 官網：https://www.edx.org/course/explore-statistics-r-kix-kiexplorx-0

25.6 列表

• Books - R書籍清單. 官網：https://github.com/RomanTsegelskyi/rbooks
• DataScienceR - R數據科學、神經網絡和機器學習的指南清單. 官網：https://github.com/ujjwalkarn/DataScienceR
• ggplot2 Extensions - ggplot2擴展案例. 官網：https://ggplot2-exts.github.io/ggiraph.html
• Natural Language Processing - R. @Chinese中NLP 相關資源. 官網：https://github.com/BZRLC/R-notes/blob/master/NLP/readme.md
• Network Analysis - 網絡分析相關資源. 官網：https://github.com/briatte/awesome-network-analysis
• Open Data - 使用R獲取,轉換,操作,創建和貢獻數據. 官網：https://github.com/ropensci/opendata
• Posts - 創建R博客或者文章. 官網：https://github.com/qinwf/awesome-R/blob/master/posts.md
• Package Development - 提高包開發的資源工具. 官網：https://github.com/ropensci/PackageDevelopment
• R Project Conferences - 使用R的相關信息,DSC會議. 官網：https://www.r-project.org/conferences.html
• RStartHere - 一些非常有用的R包指南. 官網：https://github.com/rstudio/RStartHere
• RStudio Addins - RStudio插件清單. 官網：https://github.com/daattali/addinslist
• Topic Models - 主題模型的學習和R相關資源. 官網：https://github.com/trinker/topicmodels_learning
• Web Technologies - 如何使用R和萬維網的信息. 官網：https://github.com/ropensci/webservices