%突变(imports=str_trim(imports,side=“both”))首先是包连接,让我们看一下这首流行歌曲。我们可以采取罕见的步骤实际使用tidyverse包中的函数(适当命名为tidyverse_packages)。它毫不奇怪地确定了这些包正式属于tidyverse。我们过滤这些包和它们的进口产品,转换为tbl_图并使用ggraph绘制以最终可视化包连接:tidyverse_tbl%filter(package%in%tidyverse_packages())%>%filter(imports%in%tidyverse_packages())%>%as_tbl_graph()ggraph(tidyverse_tbl,layout='很好')+geom_edge_link(colour=“grey50”)+geom_node_text(aes(label=name),colour=“f0f921ff”,尺寸=6)如您所料,我们看到许多相交的线向四面八方横穿;tidyverse中的许多包会导入tidyverse中的其他包。这是因为Tidyverse开发是协调的。下一步,让我们来看一下环境任务视图,我们可能不希望看到相同程度的连接。CTV包,CRAN任务视图背后的基础设施,(排序)为我们提供了一个函数来访问给定任务视图的包名称向量,我们也可以使用它来创建网络图:env_packages%unlist(use.names=false)env_tbl%filter(package%in%env_packages)%>%filter(imports%in%env_packages)%>%as_tbl_graph()ggraph(env_tbl,layout='很好')+geom_edge_link(colour=“grey50”)+geom_node_text(aes(label=name),colour=“fdb32fff”,尺寸=6)虽然连接明显少于Tidyverse包裹生态系统,环境任务视图,特别是MGCV,仍然有相当大的连通性。质量,素食者和动物园项目包都为这一领域的开发项目包提供了关键的基础设施。这可能至少部分归因于环境任务视图的年龄(因此也是成熟度)。最后,我们可以用类似的方法评估新的水文任务视图:hyd_packages%unlist(use.name=false)hyd_tbl%filter(package%in%hyd_packages)%>%filter(imports%in%hyd_packages)%>%as_tbl_graph()ggraph(hyd_tbl,layout='很好')+geom_edge_link(colour=“grey50”)+geom_node_text(aes(label=name),colour=“ed7953ff”,尺寸=6)显然,与水有关的包装之间已经存在一些连通性,这提醒人们,CRAN任务视图并不是人们发现包的唯一使用位置。一些工具形成了连接包的枢纽,因为它们共享一个通用的包维护者(见hydrogof),而另一些工具(如citywaterbalance)则利用一套不同的水文包来研究城市水系统。任务视图中包含了许多Ropensci包(Bomrang,克里弗罗,贝克多尔GSODRHDDoTo工具,液力计MODIStspRNOAASMAPR,蒂迪海达威瑟坎)特别是RNOAA是水文研究中许多分析的基础设施的关键部分。下面的图总结了过去一年通过Cranlogs软件包从Rstudio Cran Mirror下载的数量。pkgcount%分组依据(package)%>%摘要(downloads=sum(count))%>%筛选(downloads>=5000)pkgcount%>%ggplot(aes(x=reorder(package,下载)y=下载))+geom_col(aes(fill=下载))+geom_文本(aes(y=1000,label=包装)尺寸=5.5,colour=“白色”,HaLee=0,ndgEy y=- 500,角度=90)+缩放填充绿色(name=“downloads”,选项=“D”,end=0.75),这说明前四个包具有两个建模包和两个数据包。这些是水文研究的基本原则,说明了水文空间中的水文研究如何利用R。水文水文学R的未来,像其他科学一样,越来越多的数据驱动和程序化访问方式,在可复制的工作流程中操作和建模数据正成为一种必要。尽管与水有关的数据有其特定的挑战,它们是相似的,但不同于其他数据源。可以预计,随着水文界对R的日益重视,将有更多的方案可供使用,它们之间有更多的相互联系。目前,水文学家的R景观相当零散,但随着时间的推移,可能会出现一些操纵数据的核心软件包,而水文模型的几种计算方法将集中在一个独特的软件包中。无论水文包的景观如何演变,R和开源工具在水文界越来越重要,我们很高兴能做出一点小小的贡献,让每个人都能更容易地了解R中的水数据可以做些什么。如果水文克兰任务视图可以连接开发者和水文学家,我们希望它能在水文领域发挥其他人的作用。R中的一个主题可以生活在许多地方,而不会贬低其他主题。Twitter,Stack Overflow和Github显然都是加强使用R的水资源从业者社区的好地方。我们的任务观点希望能将这些空间作为一种资源,共同努力实现水资源管理。您可以通过在我们的项目存储库中打开问题或拉取请求来为任务视图做出贡献。“/>

把你的脚趾弄湿:水文,气象学,更多

4月1日,二千零一十九
通过

(本文首次发表于 Ropensci-开放科学的开放工具,并对 188bet appR博主

水文的重要性

假设液态水是对地球上的生命至关重要,水资源研究涉及许多学科,包括水文学,气象学,地理,气候科学,工程,生态学,还有更多。从这种多样的方法中产生了许多R包,我们最近把他们中的许多人聚集到一个新的绳索里任务视图我们将其大致命名为“水文学”,并发表于克朗.我们的目的是详尽地编译R包以访问,模型,并总结了水在地球景观中运动的相关信息。我们希望为新生的水文用户群体开发一个包的基础设施,为使用R作为首选计算分析工具的水从业人员提供全面的工具包。了解水资源数据对于理解景观对气候变化的响应至关重要。巩固与水相关的软件包将促进其使用和发现,并最终促进水研究的可复制工作流程。因为这是一个新的任务视图,我们的目的是评估当前水文状况在R中,观察水文包与一般R生态系统中一些已知的包集合之间的相互依赖性。

R区水文状况

我们将通过可视化包依赖关系之间的网络连接来对R中的水文状态进行高级评估,包依赖关系使用来自另一个包的代码来完成任务。对于上下文,我们将根据R中最著名的包集合之一来评估我们的水文任务视图,这个时髦诗,以及尊者环境任务视图其中包括许多环境分析包。为此,我们需要编写一些R代码并加载所需的包:

图书馆(tidyverse)图书馆(tidygraph)图书馆(ggraph)图书馆(ctv)图书馆(tools)图书馆(cranlogs)

我们会用手边的颅骨包装袋函数来自工具包(基础R的一部分),它方便地从CRAN上的每个包的描述文件中获取信息,并将其转换为数据帧。这里我们只在几列之后,所以我们将立即提取这些列:

所有的cran_包<-cran_package_db()[,c(“package”,“进口”

我们还将分析从CRAN收到的一些信息,使其更容易处理:

整理好的进口货物<-作为可运输货物(所有的进口货物包)%>%分开的行(进口货物,sep=“,”)%>%突变(imports=str砗replace(imports,“\\s*\([^\)]+\”),“”)%>%突变(imports=str砗trim(imports,边=“都”)

包连接

第一,让我们看一下这首流行歌曲。我们可以采取很少的步骤实际使用tidyverse包中的函数(适当命名tidyverse_包)它毫不奇怪地确定了这些包正式属于tidyverse。我们过滤这些包和它们的进口产品,转换为TBLL图情节使用图形要最终实现包连接的可视化:

tidyverse_tbl<-tidied_cran_imports%>%filter(package%in%tidyverse_packages())%>%filter(imports%in%tidyverse_packages())%>%as_tbl_graph()ggraph(tidyverse_tbl,layout='很好')+geom_edge_link(colour=“grey50”)+geom_node_text(aes(label=name),colour=“f0f921ff”,尺寸=6)

如你所料,我们看到许多相交的线向四面八方横穿;tidyverse中的许多包会导入tidyverse中的其他包。这是因为Tidyverse开发是协调的。

下一步,让我们来看一下环境任务视图,我们可能不希望看到相同程度的连接。这个CTV包裹,CRAN任务视图背后的基础设施,(排序)为我们提供了一个函数来访问给定任务视图的包名称向量,我们可以用它类似地创建一个网络图:

env-packages<-ctv::.从“ctv”或“repos”(views=“environmetrics”)获取“pkgs”%>%unlist(use.name=false)env-tbl<-tidied“cran”imports%>%filter(package%in%env-packages)%>%filter(imports%in%env-packages)%>%as“tbl-graph()ggraph”(env-tbl,layout='很好')+geom_edge_link(colour=“grey50”)+geom_node_text(aes(label=name),colour=“fdb32fff”,尺寸=6)

尽管与Tidyverse软件包生态系统相比,连接明显更少,环境任务视图中仍然存在大量的连接,特别是MGCV质量素食主义者动物园包都为这个领域中开发包的人提供了关键的基础设施。这可能至少部分归因于环境任务视图的年龄(因此也是成熟度)。

最后,我们可以用类似的方法评估新的水文任务视图:

hyd_packages<-ctv:::.get_pkgs_from_ctv_or_repos(views=“hydrology”)%>%unlist(use.name=false)hyd_tbl<-tidied_cran_imports%>%filter(package%in%hyd_packages)%>%filter(imports%in%hyd_packages)%>%as_tbl_graph()ggraph(hyd_tbl,layout='很好')+geom_edge_link(colour=“grey50”)+geom_node_text(aes(label=name),colour=“ed7953ff”,尺寸=6)

很明显,与水有关的包裹之间已经存在一些连通性,这提醒人们,CRAN任务视图并不是人们发现包的唯一使用位置。一些工具形成连接包的中心,因为它们共享一个公共包维护者(请参见水草)其他人喜欢城市水平衡利用各种各样的水文学城市供水系统研究包。任务视图中包含了许多Ropensci包(博姆朗克里弗罗双水合物GSODRHDD-工具液力计MODISSPRNOAASMAPR蒂迪海达韦瑟坎RNOAA尤其是作为水文研究中许多分析基础的基础设施的关键部分。下面的图总结了过去一年通过龙骨包裹。

pkgcount<-cran_下载(packages=hyd_packages,从=系统日期()-1*365,to=sys.date())%>%group_by(package)%>%summary(downloads=sum(count))%>%filter(downloads>=5000)pkgcount%>%ggplot(aes(x=reorder(package,下载)y=下载))+geom_col(aes(fill=下载))+geom_文本(aes(y=1000,label=包装)尺寸=5.5,colour=“白色”,HaLee=0,ndgEy y=- 500,角度=90)+缩放填充绿色(name=“downloads”,选项=“D”,结束=0.75)

说明了前四个软件包具有两个建模软件包和两个数据包。这些是水文研究的基本原则,说明了水文空间中的水文研究如何利用R。

水文R的未来

水文学,像其他科学一样,越来越多的数据驱动和程序化访问方式,在可复制的工作流程中操作和建模数据正成为一种必要。尽管与水有关的数据有其特定的挑战,它们是相似的,但不同于其他数据源。可以预计,随着水文界对R的日益重视,将有更多的方案可供使用,它们之间有更多的相互联系。目前,水文学家的R景观相当零散,但随着时间的推移核心将出现处理数据的软件包,并将几种水文模型的计算方法集中在一个独特的软件包中。无论水文包的景观如何演变,R和开源工具在水文界越来越重要,我们很高兴能做出一点小小的贡献,让每个人都能更容易地了解R中的水数据可以做些什么。

如果水文克兰任务视图可以连接开发者和水文学家,我们希望它能在水文领域发挥其他人的作用。R中的一个主题可以生活在许多地方,而不会贬低其他主题。Twitter,Stack Overflow和Github显然都是加强使用R的水资源从业者社区的好地方。我们的任务观点希望能将这些空间作为一种资源,共同努力实现水资源管理。您可以通过在我们的工程库.

留下评论作者,请关注他们博客上的链接和评论: Ropensci-开放科学的开放工具.

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