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今天去了学院的运动会呢~扮熊本熊超开心~写完这篇我补上我的图么么哒 ××××××××××××文末高能预警!!!!!这个包的安装并不是本周的任务!!!!!我真是萌萌哒×××××××××××××× ×××××××××××××××××××××××××××我是熊本分割线×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 安装diveRsity: 好吧,回看官网,说的是 那么。。那几个包都要装了啊。。 Rcpp直接装, ggplot2需要装digest,gtable,MASS,plyr,reshape2(stringr(stringi,magritti)),scales(RColorBrewer,dichromat,munsell(colorspace),labelling) shiny需要装 qgraph需要装 psych: foreign和mnormt lavaan: quadprog和pbivnorm sem: matrixcalc,boot和mi(matrix(lattice)和arm(nlme,coda,abind和lme4(nloptr和minqa和RcppRigen))) Hmisc: survival, Formula, latticeExtra, cluster, rpart, nnet, gridExtra, data.table(chron), viridis, htmltools, htmlTable(knitr(evaluate, formatR, highr, markdown, yaml)) igraph: irlba和NMF(pkgmaker(codetools, registry), rngtools, gridBase, foreach(iterators), doParallel, reshape2) sna: statnet.common和network huge: igraph(irlba) d3Network: rjson和whisker 嗯。。finally ××××××××××××××××××××啦啦啦我是分割线××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× Shannon diversity: 估算群落多样性的高低 计算公式:R是总物种数,pi是第i个物种占总数的比例 其他多样性指数的介绍可以参考这一篇: http://wenku.baidu.com/link?url=DWOFlUMQvinjaye4SJhi37pVO9fG6NTQTQdUvBjcR_V0cBhZg3EL63D-AIHozokH01AVDZYdXKNbI04nCY6aSj8DJPOoJ-VRDj4Yr0C2ppW ××××××××××××××××××××啊啊啊啊啊我要疯掉了×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 这个包根本不用装!!!!shannon diversity的计算是vegan的一个函数!!!!!! (0) 设置工作路径 setwd("/home/pxy7896/Desktop") (1) 读取文件 mydata = read.table("testSh.txt") # 此处是有问题的!!!!! (2) 将table数据转化为矩阵 安装spaa包,导入 library(spaa) 所以啊。。。回去乖乖加表头=。= 加在testSh.txt中并没有什么用,仍然报错。。。help(read.table),告诉我,要设置header为TRUE 这样表头就被解析出来了。 testSh.txt里面的内容现在是这个样子的: 这样,执行data2mat函数,就可以得到矩阵了。 (3) 计算 (4) diversity函数里其他的东西呢?(Shannon, Simpson, and Fisher diversity indices and species richness.) 4.1 diversity(x, index = "shannon", MARGIN = 1, base = exp(1)) x是数据,矩阵或向量 index是shannon simpson invsimpson margin是??Margin for which the index is computed. base是shannon里用到的log底 4.2 specnumber(x, groups, MARGIN = 1) groups: A grouping factor: if given, finds the total number of species in each group. 计算每个plot里的物种数(不是abundance,是指有几个物种) s = specnumber(mymat) 4.3 fisher.alpha(x, MARGIN = 1, ...)
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