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cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1b:start

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cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1b:start [2020/07/31 15:51]
adalardo [.RData automático]
cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1b:start [2020/07/31 18:16]
adalardo [Esquema do Mapa do R]
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 </​code>​ </​code>​
  
-O ''​search()''​ retorna os pacotes que estão carregados na sua sessão do R. Pacotes são conjuntos de ferramentas associadas a algum conjunto de tarefas. Na nossa metáfora da oficina os pacotes são os armários onde guardamos nossas ferramentas. Por padrão o R abre alguns desses armários quando ​inciamos ​uma sessão, os armários com as ferramentas básicas: ​são eles que contem as funções que estamos usando.+O ''​search()''​ retorna os pacotes que estão carregados na sua sessão do R. Pacotes são conjuntos de ferramentas associadas a algum conjunto de tarefas. Na nossa metáfora da oficina os pacotes são os armários onde guardamos nossas ferramentas ​classificadas pelo tipo de uso. Por padrão o R abre alguns desses armários quando ​iniciamos ​uma sessão, os armários com as ferramentas básicas: eles que contem as funções que estamos usando.
        
-Além desses pacotes, existem outros que são distribuídos junto ao programa R, mas que não são abertos ​na sessão ​por padrão. São pacotes importantes,​ mas são um pouco mais específicos. São como armários que estão trancados, precisamos destrancar e abrir para poder usar as ferramentas que estão neles. Para acessar esses pacotes utilizamos a função ''​library''​ que nos mostra os pacotes que estão instalados no nosso computador:+Além desses pacotes, existem outros que são distribuídos junto ao programa R, mas que não são abertos ​no início de uma sessão. São pacotes importantes,​ mas um pouco mais específicos ​ou especializados do que as ferramentas básicas. São como armários que estão trancados, com ferramentas que usamos menos frequentemente, precisamos destrancar e abrir para poder usar as ferramentas que estão neles. Para acessar esses pacotes utilizamos a função ''​library''​ que nos mostra os pacotes que estão instalados no nosso computador:
  
 <​code>​ <​code>​
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-Por exemplo, temos o pacote ''​lattice''​ descrito como: "A powerful and elegant high-level data visualization..."​. Uma das funções desse pacote é ''​bwplot''​ para a construção de boxplot. Se tentarmos consultar a documentação dessa funções:+Por exemplo, temos o pacote ''​lattice''​ descrito como: "A powerful and elegant high-level data visualization..."​. Uma das funções desse pacote é ''​bwplot''​ para a construção de boxplots. Se tentarmos consultar a documentação dessa função:
  
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 ===== Instalando Pacotes ===== ===== Instalando Pacotes =====
  
-Quando estamos trabalhando em uma oficina normalmente chegamos a um ponto em que precisamos de uma ferramenta que não está disponível localmente. Nesses momentos precisamos nos deslocar até uma loja especializada para adquirir as ferramentas necessárias. As loja do R são os repositórios de pacotes, ​ oficial é o CRAN [[https://​cran.r-project.org/​]]. ​+{{:​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​tutorial1b:​18.png?​400 ​ |}}Quando estamos trabalhando em uma oficina normalmente chegamos a um ponto em que precisamos de uma ferramenta que não está disponível localmente. Nesses momentos precisamos nos deslocar até uma loja especializada para adquirir as ferramentas necessárias. As loja do R são os repositórios de pacotes, ​ oficial é o CRAN [[https://​cran.r-project.org/​]]. ​
  
 Entre os três principais repositórios ((CRAN, GitHub e Bioconductor)),​ em consulta feita em 31 de julho de 2020, existiam 20.205 pacotes contendo mais de **3,1 milhões de funções** disponíveis para o R(([[https://​www.rdocumentation.org/​]]))! Entre os três principais repositórios ((CRAN, GitHub e Bioconductor)),​ em consulta feita em 31 de julho de 2020, existiam 20.205 pacotes contendo mais de **3,1 milhões de funções** disponíveis para o R(([[https://​www.rdocumentation.org/​]]))!
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-Entre no site do [[https://​cran.r-project.org/​ | CRAN ]] e navegue para **Task Views** > **Environmetrics**. Nele irá encontrar uma revisão sobre as ferramentas disponíveis para análises de dados na área de ecologia, dividida em tópicos. É muito útil, inclusive para saber quanto confiável e estável é um pacote. Na documentação está a descrição de um dos pacotes mais importantes para análise de dados mulitvariados ​em ecologia de comunidades chamado ''​vegan''​. Um pacote com cerca de 20 anos, atualizado frequentemente com incorporação de novas metodologia e que já foi muito testado, um pacote clássico para a ecologia. ​  +Entre no site do [[https://​cran.r-project.org/​ | CRAN ]] e navegue para **Task Views** > **Environmetrics**. Nele irá encontrar uma revisão sobre as ferramentas disponíveis para análises de dados na área de ecologia, dividida em tópicos. É muito útil, inclusive para saber quanto confiável e estável é um pacote. Na documentação está a descrição de um dos pacotes mais importantes para análise de dados multivariados ​em ecologia de comunidades chamado ''​vegan''​. Um pacote com cerca de 20 anos, atualizado frequentemente com incorporação de novas metodologia e que já foi muito testado, um pacote clássico para a ecologia. ​  
-A forma mais prática para instalar um pacote do CRAN é utilizar a função interativa ''​install.packages()''​. Essa função irá abrir uma janela para que o usuário escolha qual o espelho do CRAN de onde o pacote virá e em seguida lista todos os pacotes que estão no repositório. Como são muitos é aconselhável usar o argumento ''​pkgs''​ que recebe um vetor de caracteres com os nomes dos pacotes a serem instalados ((VEJA A DOCUMENTAÇÂO!!!)) +A forma mais prática para instalar um pacote do CRAN é utilizar a função interativa ''​install.packages()''​. Essa função irá abrir uma janela para que o usuário escolha qual o espelho do CRAN de onde o pacote virá e em seguida lista todos os pacotes que estão no repositório. Como são muitos é aconselhável usar o argumento ''​pkgs''​ que recebe um vetor de caracteres com os nomes dos pacotes a serem instalados ((VEJA A DOCUMENTAÇÃO!!!)) 
  
  
 <​code>​ <​code>​
 +install.packages(pkgs = "​vegan"​)
  
 +</​code>​
 +
 +Selecione o repositório mais próximo fisicamente,​ no nosso caso, é o ''​Brazil(SP 1)[https]'':​
 +
 +<WRAP center round box 90%>
 +{{  :​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​tutorial1b:​selectCRANmirror.png?​800 ​ |}}
 +</​WRAP>​
 + 
 +
 +Agora vamos verificar se o  pacote está instalado consultando o ''​help.start()''​ e virificando se aparece na na lista de pacotes instalados. Vá no link abaixo do ''​Descrition File''​ denominado ''​User guides, package vignettes and other documentation''​ e abra o documento com o tema ''​Diversity analysis in vegan''​. ​
 +
 +<​code>​
 +help.start()
  
 </​code>​ </​code>​
 +
 +Vá no link ''​Packages''​ e selecione o pacote ''​vegan''​ na lista de pacotes. A página inicial do pacote com o título **Community Ecology Package** conterá o link para a documentação de cada uma das funções do pacote. São muitas, mais de 500! Felizmente a documentação do pacote é muito completa e tem alguns tutoriais incluídos que são chamados de ''​Vignettes''​. Essas vinhetas são de grande ajuda para quem precisa estudar um pacote. ​ Abra a vinheta sobre ''​Diversity analysis in vegan'',​ navegue no documento. São 12 páginas condensadas sobre análises de diversidade,​ mostrando como faze-las no ''​vegan''​ e com exemplos muito ilustrativos.
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 +===== Esquema do Mapa do R =====
 +
 +Esse tutorial é uma base muito importante para que o usuário se torne fluente na linguagem e se posicione no ambiente de programação. Uma boa sugestão é retornar a esse tutorial depois que tiver alguma experiência no R para sedimentar os conceitos aqui apresentados. Abaixo o esquema que apresentamos em aula e no inicio desse tutorial. Garanta que consegue se localizar nele.
 +
 +<WRAP center round box 100%>
 +**__MapeaR__**
 +{{:​cursos:​ecor:​02_tutoriais:​tutorial1:​mapa20.png?​1000 ​ |}}
 +
 +
 +</​WRAP>​
  
  
  
  
cursos/ecor/02_tutoriais/tutorial1b/start.txt · Última modificação: 2020/07/31 18:19 por adalardo