如何使用markdown写博客和微信公众号
作者:互联网
主要介绍, 通过在Jupyter中添加R语言内核, 然后在里面进行交互式的编程, 结果输出markdown格式的文件, 再将其通过markdown here插件放到相关博客平台的操作方法.
1, 安装anaconda软件
首先, 下载安装anaconda软件,默认安装,注意勾选, 添加路径path, 这样就不用在后续添加环境变量了
2,打开R语言,安装几个软件包
注意,不要使用RStudio,要使用R界面, 因为有时候RStudio在安装软件包时会报错, 这时候可以选择使用R的界面!
install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))
然后安装jupyter的R内核
library(devtools)
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
IRkernel::installspec()
3,查看是否R内核安装成功
如果一切顺利, 在打开Jupyter时, 点击New, 可以看到R语言内核, 选择R内核的文件, 在里面进行交互式编程.
运行方差aov示例
example(aov)
aov> ## From Venables and Ripley (2002) p.165.
aov>
aov> ## Set orthogonal contrasts.
aov> op <- options(contrasts = c("contr.helmert", "contr.poly"))
aov> ( npk.aov <- aov(yield ~ block + N*P*K, npk) )
Call:
aov(formula = yield ~ block + N * P * K, data = npk)
Terms:
block N P K N:P N:K P:K
Sum of Squares 343.2950 189.2817 8.4017 95.2017 21.2817 33.1350 0.4817
Deg. of Freedom 5 1 1 1 1 1 1
Residuals
Sum of Squares 185.2867
Deg. of Freedom 12
Residual standard error: 3.929447
1 out of 13 effects not estimable
Estimated effects are balanced
运行作图plot示例
example(plot)
plot> require(stats) # for lowess, rpois, rnorm
plot> plot(cars)
plot> lines(lowess(cars))
plot> plot(sin, -pi, 2*pi) # see ?plot.function
plot> ## Discrete Distribution Plot:
plot> plot(table(rpois(100, 5)), type = "h", col = "red", lwd = 10,
plot+ main = "rpois(100, lambda = 5)")
plot> ## Simple quantiles/ECDF, see ecdf() {library(stats)} for a better one:
plot> plot(x <- sort(rnorm(47)), type = "s", main = "plot(x, type = \"s\")")
plot> points(x, cex = .5, col = "dark red")
4,下载md的格式,下载markdownhere,在博客编辑界面上一键转化即可。
markdhere火狐插件
注意,md文件,可以用txt打开,语法是markdown,图片在文件夹下,可以上传即可。
一键转化:将md文件,copy到博客编辑器,点击快捷键:Ctrl+Art+M就将其转化为正常格式,十分方便
5, 使用经验
1, 这里生产的图片, 只是本地的图片, 如果想要放到博客上面, 还需要图床. 这里推荐简书, 因为它支持图片赞帖, 生产对应的网址, 直接复制即可.
这是示例…
点击截图, 放到简书的编辑器中, 会生成如下网址, 其内容就是图片的markdown格式.
![example](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/4277952-31d02520c4e9242f.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
2, markdown here的插件, 对于公式的转化需要借助于google, 所以无法使用, 如果对公式和代码经常使用的朋友, 可以使用CSDN
3, 知乎中的博客, 对markdown一键转化的功能体验较差, 不过它可以支持上传md文档:
4, R语言也推出了blogdown软件包, 可以更方便的博客书写, 而且可以自动关联到github和netlify, 这个更方便, 立个Flag, 以后研究一下.
6, 生成的markdown可以很容易的在各个平台上发布, 比如:
正所谓, 一劳永逸. 本文的md文件见科学网附件.
**科学网:**http://blog.sciencenet.cn/blog-2577109-1140312.html
**CSDN:**https://blog.csdn.net/yijiaobani/article/details/83018268
**简书:**https://www.jianshu.com/writer#/notebooks/16946411/notes/21169902/preview
**知乎:**https://zhuanlan.zhihu.com/p/46529802
微信公众号:
欢迎关注我的公众号R-breeding
ID: R-breeding
二维码:
标签:md,markdown,plot,微信,博客,aov,内核 来源: https://blog.51cto.com/yijiaobani/2867182