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https://github.com/rsharp-lang/R-sharp

R#语言最开始的开发需求来自于对GCModeller的组件的调用需求。因为最开始GCModeller使用的是命令行模式进行运行,但是因为VB.NET语言为编译型语言,所开发的应用程序在发布之后,用户无法轻易的修改。自己对于一些比较个性化的数据分析,在引入R#语言之前,需要专门编写一段命令行代码跑GCModeller,会十分的不方便。所以后面就有了R#脚本语言的开发。

R#语言类似于R或者Matlab语言,也是一种向量化的编程脚本语言。其语法源自于R语言,同时也结合了一些TypeScript的语法,例如TypeScript之中的字符串插值语法就被引入了R#语言之中。

const words = ["world", "R# language", "GCModeller User"];
const hello = `hello ${words}!`;

如果你学过TypeScript,是不是看不出上面的这段代码是TypeScript语言还是R#语言?

R#语言对于R语言也在语法上做了很大的提升,例如:

  • 添加了一个更加好用的管道操作符|>
  • 添加了一个向量创建的语法用于作为R语言原来的c函数的替代品
  • 添加了一个const关键词用来更加方便的对一个符号添加R语言之中的lockBinding操作
  • 添加了lambda匿名函数语法,这样子在编写R#脚本的时候,就可以少写很多的function关键词了,写出来的代码也比之前要漂亮很多

R#语言教程

我在这个博客内,会陆续的更新R#语言相关的语法教程,程序包使用方法等一系列的使用教程,大家可以持续关注:

谢桂纲

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    2021年5月28日

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    2021年5月28日

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  1. […] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》的方法,得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后,如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组,基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果,能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢? […]

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  3. […] 在前面的一篇《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》博客文章中,针对所注释得到的微生物基因组代谢信息,进行基于TF-IDF的向量化嵌入之后。为了可视化向量化嵌入的效果,通过UMAP进行降维,然后基于降维的结果进行散点图可视化。通过散点图可视化可以发现向量化的嵌入结果可以比较好的将不同物种分类来源的微生物基因组区分开来。 […]