我总是发现其他人的启动配置文件对于该语言既有用又具有启发性。此外,虽然我有一些定制 重击维姆, ,我对R没有什么。

例如,我一直想要的一件事是窗口终端中的输入和输出文本具有不同的颜色,甚至可能是语法突出显示。

有帮助吗?

解决方案

下面是我的。它不会帮助你的颜色,但我得到来自ESS和Emacs ...

options("width"=160)                # wide display with multiple monitors
options("digits.secs"=3)            # show sub-second time stamps

r <- getOption("repos")             # hard code the US repo for CRAN
r["CRAN"] <- "http://cran.us.r-project.org"
options(repos = r)
rm(r)

## put something this is your .Rprofile to customize the defaults
setHook(packageEvent("grDevices", "onLoad"),
        function(...) grDevices::X11.options(width=8, height=8, 
                                             xpos=0, pointsize=10, 
                                             #type="nbcairo"))  # Cairo device
                                             #type="cairo"))    # other Cairo dev
                                             type="xlib"))      # old default

## from the AER book by Zeileis and Kleiber
options(prompt="R> ", digits=4, show.signif.stars=FALSE)


options("pdfviewer"="okular")         # on Linux, use okular as the pdf viewer

其他提示

我不想键入完整词语“头”,“摘要”每一次,“姓名”,所以我使用的别名。

您可以把别名到您的.Rprofile文件,但你必须使用完整路径功能(例如utils的::头),否则将无法正常工作。

# aliases
s <- base::summary
h <- utils::head
n <- base::names

编辑:回答你的问题,你可以使用 colorout 包成在终端不同的颜色。凉! : - )

options(stringsAsFactors=FALSE)

虽然我实际上并不在我的.Rprofile,因为它可能会打破我的合作者的代码,我希望它是默认的。为什么呢?

1)字符向量使用较少的内存(但仅勉强);

2)更重要的是,我们要避免的问题,如:

> x <- factor(c("a","b","c"))
> x
[1] a b c
Levels: a b c
> x <- c(x, "d")
> x
[1] "1" "2" "3" "d"

> x <- factor(c("a","b","c"))
> x[1:2] <- c("c", "d")
Warning message:
In `[<-.factor`(`*tmp*`, 1:2, value = c("c", "d")) :
  invalid factor level, NAs generated

因素是伟大的,当你需要的时候(例如实施以图表排序),但讨厌的大部分时间。

下面是我的。我总是使用主CRAN存储库,并有代码以使其易于源开发包的代码。

.First <- function() {
    library(graphics)
    options("repos" = c(CRAN = "http://cran.r-project.org/"))
    options("device" = "quartz")
}

packages <- list(
  "describedisplay" = "~/ggobi/describedisplay",
  "linval" = "~/ggobi/linval", 

  "ggplot2" =  "~/documents/ggplot/ggplot",
  "qtpaint" =  "~/documents/cranvas/qtpaint", 
  "tourr" =    "~/documents/tour/tourr", 
  "tourrgui" = "~/documents/tour/tourr-gui", 
  "prodplot" = "~/documents/categorical-grammar"
)

l <- function(pkg) {
  pkg <- tolower(deparse(substitute(pkg)))
  if (is.null(packages[[pkg]])) {
    path <- file.path("~/documents", pkg, pkg)
  } else {
    path <- packages[pkg]
  }

  source(file.path(path, "load.r"))  
}

test <- function(path) {
  path <- deparse(substitute(path))
  source(file.path("~/documents", path, path, "test.r"))  
}

我喜欢节省我的R指令的历史和每次它具有可用I运行R:

在所述壳或.bashrc中:

export R_HISTFILE=~/.Rhistory

在.Rprofile:

.Last <- function() {
        if (!any(commandArgs()=='--no-readline') && interactive()){
                require(utils)
                try(savehistory(Sys.getenv("R_HISTFILE")))
        }
}

下面是两个函数我找到得心应手的使用窗口。

在第一转换\s到/

.repath <- function() {
   cat('Paste windows file path and hit RETURN twice')
   x <- scan(what = "")
   xa <- gsub('\\\\', '/', x)
   writeClipboard(paste(xa, collapse=" "))
   cat('Here\'s your de-windowsified path. (It\'s also on the clipboard.)\n', xa, '\n')
 }

在第二打开工作目录在新浏览器窗口。

getw <- function() {
    suppressWarnings(shell(paste("explorer",  gsub('/', '\\\\', getwd()))))
}

我有了这个,更动态的特技使用全端子宽度,它试图从COLUMNS环境变量(在Linux)来读取:

tryCatch(
  {options(
      width = as.integer(Sys.getenv("COLUMNS")))},
  error = function(err) {
    write("Can't get your terminal width. Put ``export COLUMNS'' in your \
           .bashrc. Or something. Setting width to 120 chars",
           stderr());
    options(width=120)}
)

,即使你调整终端窗口这样R将使用全宽度。

我的大多数个人功能和加载库是在Rfunctions.r脚本

source("c:\\data\\rprojects\\functions\\Rfunctions.r")


.First <- function(){
   cat("\n Rrrr! The statistics program for Pirates !\n\n")

  }

  .Last <- function(){
   cat("\n Rrrr! Avast Ye, YO HO!\n\n")

  }


#===============================================================
# Tinn-R: necessary packages
#===============================================================
library(utils)
necessary = c('svIDE', 'svIO', 'svSocket', 'R2HTML')
if(!all(necessary %in% installed.packages()[, 'Package']))
  install.packages(c('SciViews', 'R2HTML'), dep = T)

options(IDE = 'C:/Tinn-R/bin/Tinn-R.exe')
options(use.DDE = T)

library(svIDE)
library(svIO)
library(svSocket)
library(R2HTML)
guiDDEInstall()
shell(paste("mkdir C:\\data\\rplots\\plottemp", gsub('-','',Sys.Date()), sep=""))
pldir <- paste("C:\\data\\rplots\\plottemp", gsub('-','',Sys.Date()), sep="")

plot.str <-c('savePlot(paste(pldir,script,"\\BeachSurveyFreq.pdf",sep=""),type="pdf")')

下面是从我的〜/ .Rprofile ,专为Mac和Linux。

这些使得错误更容易被看到。

options(showWarnCalls=T, showErrorCalls=T)

我讨厌CRAN菜单的选择,所以设定为一个很好的。

options(repos=c("http://cran.cnr.Berkeley.edu","http://cran.stat.ucla.edu"))

更多的历史!

Sys.setenv(R_HISTSIZE='100000')

以下是从终端在Mac OSX上运行(这是我非常喜欢到R.app,因为它更稳定,并且可以通过目录组织工作,也一定要得到一个良好的的〜/ .inputrc文件)。默认情况下,你会得到一个X11显示,这看起来并不好看;这个代替给出了石英显示相同GUI。该if语句应赶上,当你从Mac系统的终端中运行R上的情况。

f = pipe("uname")
if (.Platform$GUI == "X11" && readLines(f)=="Darwin") {
  # http://www.rforge.net/CarbonEL/
  library("grDevices")
  library("CarbonEL")
  options(device='quartz')
  Sys.unsetenv("DISPLAY")
}
close(f); rm(f)

和预紧几个库,

library(plyr)
library(stringr)
library(RColorBrewer)
if (file.exists("~/util.r")) {
  source("~/util.r")
}

其中 util.r 是的东西的随机袋我使用下通量。

此外,因为其他人提控制台宽度,这里就是我如何做到这一点。

if ( (numcol <-Sys.getenv("COLUMNS")) != "") {
  numcol = as.integer(numcol)
  options(width= numcol - 1)
} else if (system("stty -a &>/dev/null") == 0) {
  # mac specific?  probably bad in the R GUI too.
  numcol = as.integer(sub(".* ([0-9]+) column.*", "\\1", system("stty -a", intern=T)[1]))
  if (numcol > 0)
    options(width=  numcol - 1 )
}
rm(numcol)

这实际上是不.Rprofile因为你必须每次调整终端窗口时再运行它。我有它在util.r然后我刚源它作为必要的。

下面是我的:

.First <- function () {
  options(device="quartz")
}

.Last <- function () {
  if (!any(commandArgs() == '--no-readline') && interactive()) {
    require(utils)
    try(savehistory(Sys.getenv("R_HISTFILE")))
  }
}

# Slightly more flexible than as.Date
# my.as.Date("2009-01-01") == my.as.Date(2009, 1, 1) == as.Date("2009-01-01")
my.as.Date <- function (a, b=NULL, c=NULL, ...) {
  if (class(a) != "character")
    return (as.Date(sprintf("%d-%02d-%02d", a, b, c)))
  else
    return (as.Date(a))
}

# Some useful aliases
cd <- setwd
pwd <- getwd
lss <- dir
asd <- my.as.Date # examples: asd("2009-01-01") == asd(2009, 1, 1) == as.Date("2009-01-01")
last <- function (x, n=1, ...) tail(x, n=n, ...)

# Set proxy for all web requests
Sys.setenv(http_proxy="http://192.168.0.200:80/")

# Search RPATH for file <fn>.  If found, return full path to it
search.path <- function(fn,
     paths = strsplit(chartr("\\", "/", Sys.getenv("RPATH")), split =
                switch(.Platform$OS.type, windows = ";", ":"))[[1]]) {
  for(d in paths)
     if (file.exists(f <- file.path(d, fn)))
        return(f)
  return(NULL)
}

# If loading in an environment that doesn't respect my RPATH environment
# variable, set it here
if (Sys.getenv("RPATH") == "") {
  Sys.setenv(RPATH=file.path(path.expand("~"), "Library", "R", "source"))
}

# Load commonly used functions
if (interactive())
  source(search.path("afazio.r"))

# If no R_HISTFILE environment variable, set default
if (Sys.getenv("R_HISTFILE") == "") {
  Sys.setenv(R_HISTFILE=file.path("~", ".Rhistory"))
}

# Override q() to not save by default.
# Same as saying q("no")
q <- function (save="no", ...) {
  quit(save=save, ...)
}

# ---------- My Environments ----------
#
# Rather than starting R from within different directories, I prefer to
# switch my "environment" easily with these functions.  An "environment" is
# simply a directory that contains analysis of a particular topic.
# Example usage:
# > load.env("markets")  # Load US equity markets analysis environment
# > # ... edit some .r files in my environment
# > reload()             # Re-source .r/.R files in my environment
#
# On next startup of R, I will automatically be placed into the last
# environment I entered

# My current environment
.curr.env = NULL

# File contains name of the last environment I entered
.last.env.file = file.path(path.expand("~"), ".Rlastenv")

# Parent directory where all of my "environment"s are contained
.parent.env.dir = file.path(path.expand("~"), "Analysis")

# Create parent directory if it doesn't already exist
if (!file.exists(.parent.env.dir))
  dir.create(.parent.env.dir)

load.env <- function (string, save=TRUE) {
  # Load all .r/.R files in <.parent.env.dir>/<string>/
  cd(file.path(.parent.env.dir, string))
  for (file in lss()) {
    if (substr(file, nchar(file)-1, nchar(file)+1) %in% c(".r", ".R"))
      source(file)
  }
  .curr.env <<- string
  # Save current environment name to file
  if (save == TRUE) writeLines(.curr.env, .last.env.file)
  # Let user know environment switch was successful
  print (paste(" -- in ", string, " environment -- "))
}

# "reload" current environment.
reload <- resource <- function () {
  if (!is.null(.curr.env))
    load.env(.curr.env, save=FALSE)
  else
    print (" -- not in environment -- ")
}

# On startup, go straight to the environment I was last working in
if (interactive() && file.exists(.last.env.file)) {
  load.env(readLines(.last.env.file))
}
sink(file = 'R.log', split=T)

options(scipen=5)

.ls.objects <- function (pos = 1, pattern, order.by = "Size", decreasing=TRUE, head =     TRUE, n = 10) {
  # based on postings by Petr Pikal and David Hinds to the r-help list in 2004
  # modified by: Dirk Eddelbuettel (http://stackoverflow.com/questions/1358003/tricks-to-    manage-the-available-memory-in-an-r-session) 
  # I then gave it a few tweaks (show size as megabytes and use defaults that I like)
  # a data frame of the objects and their associated storage needs.
  napply <- function(names, fn) sapply(names, function(x)
          fn(get(x, pos = pos)))
  names <- ls(pos = pos, pattern = pattern)
  obj.class <- napply(names, function(x) as.character(class(x))[1])
  obj.mode <- napply(names, mode)
  obj.type <- ifelse(is.na(obj.class), obj.mode, obj.class)
  obj.size <- napply(names, object.size) / 10^6 # megabytes
  obj.dim <- t(napply(names, function(x)
            as.numeric(dim(x))[1:2]))
  vec <- is.na(obj.dim)[, 1] & (obj.type != "function")
  obj.dim[vec, 1] <- napply(names, length)[vec]
  out <- data.frame(obj.type, obj.size, obj.dim)
  names(out) <- c("Type", "Size", "Rows", "Columns")
  out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ]
  if (head)
    out <- head(out, n)
  out
}

请data.frames显示有点像“头”,只,而不必键入“头”

print.data.frame <- function(df) {
   if (nrow(df) > 10) {
      base::print.data.frame(head(df, 5))
      cat("----\n")
      base::print.data.frame(tail(df, 5))
   } else {
      base::print.data.frame(df)
   }
}

(来自如何使“头”被自动应用到输出?

我经常调试调用链我需要打电话取消注释他们是很枯燥。随着 SO社区的帮助下,我去了以下解决方案,并插入到该我.Rprofile.site# BROWSER是有我的Eclipse的任务,使我有浏览器的概述在任务视图窗口调用。

# turn debugging on or off
# place "browser(expr = isTRUE(getOption("debug"))) # BROWSER" in your function
# and turn debugging on or off by bugon() or bugoff()
bugon <- function() options("debug" = TRUE)
bugoff <- function() options("debug" = FALSE) #pun intended

矿是不是太花哨:

# So the mac gui can find latex
Sys.setenv("PATH" = paste(Sys.getenv("PATH"),"/usr/texbin",sep=":"))

#Use last(x) instead of x[length(x)], works on matrices too
last <- function(x) { tail(x, n = 1) }

#For tikzDevice caching 
options( tikzMetricsDictionary='/Users/cameron/.tikzMetricsDictionary' )
setwd("C://path//to//my//prefered//working//directory")
library("ggplot2")
library("RMySQL")
library("foreign")
answer <- readline("What database would you like to connect to? ")
con <- dbConnect(MySQL(),user="root",password="mypass", dbname=answer)

我做了很多工作,从MySQL数据库,所以连接马上是一大福音。我只希望有上市avaialble数据库,所以我就不用记住所有的名字不同的方式。

斯蒂芬·特纳的岗位上 .Rprofiles具有几个有用的别名和起动器的功能。

我觉得用他的HT和HH自己经常。

#ht==headtail, i.e., show the first and last 10 items of an object
ht <- function(d) rbind(head(d,10),tail(d,10))

# Show the first 5 rows and first 5 columns of a data frame or matrix
hh <- function(d) d[1:5,1:5]

这是我的,包括一些提到的想法。

您可能需要查看两件事:

  • .set.width() / w() 将打印宽度更新为终端宽度之一。不幸的是,我没有找到一种方法可以在终端调整大小时自动执行此操作 - R 文档提到这是由一些 R 解释器完成的。
  • 每次历史记录都会与时间戳和工作目录一起保存

.

.set.width <- function() {
  cols <- as.integer(Sys.getenv("COLUMNS"))
  if (is.na(cols) || cols > 10000 || cols < 10)
    options(width=100)
  options(width=cols)
}

.First <- function() {
  options(digits.secs=3)              # show sub-second time stamps
  options(max.print=1000)             # do not print more than 1000 lines
  options("report" = c(CRAN="http://cran.at.r-project.org"))
  options(prompt="R> ", digits=4, show.signif.stars=FALSE)
}

# aliases
w <- .set.width

.Last <- function() {
  if (!any(commandArgs()=='--no-readline') && interactive()){
    timestamp(,prefix=paste("##------ [",getwd(),"] ",sep=""))
    try(savehistory("~/.Rhistory"))
   }
}

我使用以下方法来获得cacheSweave(或pgfSweave)与RStudio“编译PDF”按钮工作:

library(cacheSweave)
assignInNamespace("RweaveLatex", cacheSweave::cacheSweaveDriver, "utils")

矿包括options(menu.graphics=FALSE)因为我喜欢禁用/抑制tcltk为CRAN镜选择在弹出ř

这是我的。没什么太创新的。关于为什么特定选择的思考:

  • 我设置了默认值 stringsAsFactors 因为我发现每次阅读CSV时,都将其作为争论非常耗尽。也就是说,当我在没有 .Rprofile 的计算机上使用在我常用的计算机上编写的代码时,它已经给我带来了一些小烦恼。不过,我还是保留了它,因为与每天不设置它所造成的麻烦相比,它所造成的麻烦就显得微不足道了。
  • 如果你不加载 utils 之前打包 options(error=recover), ,当放置在 interactive() 堵塞。
  • 我用了 .db 对于我的保管箱设置而不是 options(dropbox=...) 因为我在里面一直用它 file.path 并且可以节省大量打字时间。领先的 . 防止它出现 ls().

无需再费周折:

if(interactive()) {
    options(stringsAsFactors=FALSE)
    options(max.print=50)
    options(repos="http://cran.mirrors.hoobly.com")
}

.db <- "~/Dropbox"
# `=` <- function(...) stop("Assignment by = disabled, use <- instead")
options(BingMapsKey="blahblahblah") # Used by taRifx.geo::geocode()

.First <- function() {
    if(interactive()) {
        require(functional)
        require(taRifx)
        require(taRifx.geo)
        require(ggplot2)
        require(foreign)
        require(R.utils)
        require(stringr)
        require(reshape2)
        require(devtools)
        require(codetools)
        require(testthat)
        require(utils)
        options(error=recover)
    }
}

下面是使用表导出到乳胶一小片段。它改变了所有的列名,以数学模式的许多报告我写的。我的.Rprofile的其余部分是非常标准的和以上主要覆盖。

# Puts $dollar signs in front and behind all column names col_{sub} -> $col_{sub}$

amscols<-function(x){
    colnames(x) <- paste("$", colnames(x), "$", sep = "")
    x
}

设置我的格子颜色主题我的个人资料。下面是另外两个调整我使用:

# Display working directory in the titlebar
# Note: This causes demo(graphics) to fail
utils::setWindowTitle(base::getwd())
utils::assignInNamespace("setwd",function(dir)   {.Internal(setwd(dir));setWindowTitle(base::getwd())},"base")

# Don't print more than 1000 lines
options(max.print=2000)

我有一个环境变量R_USER_WORKSPACE指向我的包的顶级目录。在.Rprofile我定义一个函数devlib其设置的工作目录(这样的数据()的作品)和源在R子目录中的所有文件.R。这是很类似于哈德利的升()上述功能。

devlib <- function(pkg) {
  setwd(file.path(Sys.getenv("R_USER_WORKSPACE", "."), deparse(substitute(pkg)), "dev"))
  sapply(list.files("R", pattern=".r$", ignore.case=TRUE, full.names=TRUE), source)
  invisible(NULL)
}

.First <- function() {
  setwd(Sys.getenv("R_USER_WORKSPACE", "."))
  options("repos" = c(CRAN = "http://mirrors.softliste.de/cran/", CRANextra="http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin"))
}

.Last <- function() update.packages(ask="graphics")

我发现了两个功能真的有必要:首先,当我已经设置debug()几个功能,我已经解决了这个bug,所以我想undebug()所有功能 - 而不是一个接一个。所述undebug_all()功能添加作为这里接受的答案 是最好的。

第二,当我已经定义了很多功能,我寻找一个特定的变量名,这是很难的了ls()的所有结果,包括功能名称中找到它。该lsnofun()功能发布 是非常好的。

许可以下: CC-BY-SA归因
不隶属于 StackOverflow
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