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100. R markdown的练习题27.2-27.3

100. R markdown的练习题27.2-27.3

作者: 心惊梦醒 | 来源:发表于2022-04-03 17:50 被阅读0次

      练习题27.2.1中的第3、4题,问:R markdown 和R notebook的输出如何相似又如何不同,它们的输入如何相似又如何不同?如果你把其中一个的“YAML header”拷贝到另一个文件中会发生什么?
      一番操作下来,我并不能准确地描述两者的相似或不同,相反个人觉得 R markdown和R notebook实在太相似从而导致我不能理解需要这两种文件的意义在哪里。问题既然来了,只能尝试去解答。
      首先,两者的语法规则是相同的;包含三个主要的内容类型:
      1)可选的YAML header,由---分割;
      2)R代码块Chunks,由```分割;
      3)文本内容,包括标题、文本属性(加粗、倾斜)等。
      两者都可输出三种格式的文件:HTMLWordPDF。点击Knit,文档中的代码被执行,执行结果显示在代码块的下方,因此你的代码和结果可以很方便地被打印到输出文件中。
      其次,两者的不同可能体现在:
      1)在R Studio中同通过 File-> New File-> 创建两种文件之后,R notebook有Preview(预览)选项,R markdown没有。
      2)R notebook中YAML header中输出类型的表示是output: html_notebook,R markdown的表示是output: html_document。如果两者的YAML header互换之后,它们似乎变成了对方?
      3)markdown是一种轻量级的标记语言,R markdown和R notebook文件都基于这种标记语言书写?据查资料,R markdown更适合给哪些只关注结果而不关注具体代码的人(做决定的人)做汇报用,R notebook(笔记本)更适合在协作者或教授者之间进行信息沟通和思想交流。
      Anyway,作为用户,了解这些也许就够了。


      练习题27.3.1,
      问题1:通过创建一个简短的简历练习你所学。要求:title必须是你的名字;应该包含章节主题(headings),例如教育背景和工作经历,每一部分应该包括工作/学历的项目列表(bulleted list);年份加粗(I have tried my best.)。

    ---
    title: "Sunflower"
    output: html_notebook
    ---
    
    # EDUCATION
    
    - XXX Medical University(**2017.07-2021.06**)\
      Bachelor degree
    - XXX High School(**2014.09-2017.06**)\
      Gradutation
    
    ---
    
    # PROFESSIONAL EXPERIENCE
    
    - XXX Biotechnolohy Co.,Ltd(**2021/07-Now**)\
      Information Supervisor
    - XXX Technology Co(**2013/12-2021/06**)\
      Engineer
    

      问题2:使用R Markdown quick reference,指出怎样:增加脚注(footnote)、水平线(horizontal rule)、块引用(block quote)。

    # 脚注
    superscript^2^
    subscript~2~
    
    # 水平线
    ---
    
    # 块引用
    > block quote
    

      问题3:从https://github.com/hadley/r4ds/tree/master/rmarkdown拷贝一个R markdown文件,在频率多边形图片之后增加描述其最显著特征的文本。

    ---
    title: "Diamond sizes"
    date: 2016-08-25
    output: html_document
    ---
    
    ```{r setup, include = FALSE}
    library(ggplot2)
    library(dplyr)
    smaller <- diamonds |> 
      filter(carat <= 2.5)
    \```
    
    We have data about `r nrow(diamonds)` diamonds. Only 
    `r nrow(diamonds) - nrow(smaller)` are larger than
    2.5 carats. The distribution of the remainder is shown
    below:
    
    ```{r, echo = FALSE}
    smaller |> 
      ggplot(aes(carat)) + 
      geom_freqpoly(binwidth = 0.01)
    \```
    
    # add by me
    小钻石的重量分布主要集中分布在几个值周围。
    

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