使用Rmarkdown寫部落格(如知乎 CSDN)

2021-10-07 19:04:50 字數 2990 閱讀 1533

匯出md檔案

修改rcode生成的路徑

貼上md檔案內容到部落格

本文即使用該方法寫作

使用rmarkdown寫作

*.rmd檔案執行並匯出為*md檔案

*.md檔案中rcode生成的的本地路徑修改為圖床路徑

直接將修改後的*md檔案內容貼上到csdn或使用mdnice轉化後貼上到知乎

knitr::opts_chunk$set(comment = "#", collapse = t, 

fig.height = 5, fig.width = 5)

collapse設定對cell輸出的影響見下

collapse = t的結果

print("hello")

# [1] "hello"

print("hello")

# [1] "hello"

collapse = f的結果

print("hello")
# [1] "hello"
print("hello")
# [1] "hello"
使用knitr::kable函式將data.frame匯出為markdown形式的**

knitr::kable(head(iris), format = "markdown")
sepal.length

sepal.width

petal.length

petal.width

species

5.13.5

1.40.2

setosa

4.93.0

1.40.2

setosa

4.73.2

1.30.2

setosa

4.63.1

1.50.2

setosa

5.03.6

1.40.2

setosa

5.43.9

1.70.4

setosa

broom包可以整理回歸結果為data.frame,因而可以配合knitr::kable函式進行展示

使用broom::tidy函式展示回歸係數、標準誤、假設檢驗p值等

knitr::kable(broom::tidy(lm(iris$sepal.length ~ iris$sepal.width)))
term

estimate

std.error

statistic

p.value

(intercept)

6.5262226

0.4788963

13.627631

0.0000000

iris$sepal.width

-0.2233611

0.1550809

-1.440287

0.1518983

使用broom::glance函式展示回歸匯**計量,如r

2r^2

r2、a ic

aicai

c、bi

cbic

bic等

knitr::kable(broom::glance(lm(iris$sepal.length ~ iris$sepal.width)))
r.squared

adj.r.squared

sigma

statistic

p.value

dfloglik

aicbic

deviance

df.residual

0.0138227

0.0071593

0.8250966

2.074427

0.1518983

2-182.9958

371.9917

381.0236

100.7561

148將寫作完成的*.rmd檔案儲存,開啟新的rconsole執行以下**,即可匯出*.md檔案。注意應將input和output引數修改為實際的檔名和路徑

knitr::knit(input = "./*.rmd", output = "./*.md")
*.md檔案中rcode生成的的本地路徑修改為圖床路徑

參考**

library(readr) # 使用read_file和write_file讀寫md檔案

library(stringr) # 使用str_extract_all提取md檔案中的本地路徑

rm(list = ls()) # 清空工作空間!!!

# 讀入md檔案為字串

md <- read_file("./部落格.md")

# 從字串中提取rcode生成的名稱

fig_png <- unlist(str_extract_all(string = md, pattern = "figure..*\\.png"))

png <- c()

for (i in 1:length(fig_png))

# 將md檔案中的本地路徑修改為圖床路徑

# https://*****/img/為我的圖床位址

for (i in 1:length(png))

# 儲存新的md檔案;開啟後發現rcode生成的本地路徑已全部修改為圖床路徑

write_file(md, "./new_r_parse_eval.md")

使用CSDN Markdown寫部落格

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