双循环链表 中 , 需要对 插入 / 删除 / 遍历 操作 进行特殊处理 , 因为需要调节 前驱指针 和 后继指针 两个指针 ;
" 双循环链表 " 是 在 单循环链表 的基础上 , 在每个 节点 中 , 新增一个 指针 , 指向 该节点 的 前驱节点 ;
之前我们已经说过一些拼图的知识了:[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] [[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] [[119-R可视化37-利用循环实现ggplot批量作图并拼图]]
选择排序: 选择排序一般来说就是,我们 始终从中右边的序列中找出那些最小的元素,放在左侧,这样我们就能保证左边始终有序。 但是这个算法的复杂度比较高,为 $$ n^2/2 $$ 那为什么是这个值,假若我们放一张 n x n 的表格,然后我们在排序的过程中用灰色表示不变的元素,然后用黑色表示变化的元素。这样一来我们会发现这个表格是一个以对角线分隔的一个矩阵。很统一看到我们进行了二分之一的 n^2 扫描。 这个算法的另外一个问题就是无论我们的序列本来是否有序,我们都需要不
前面我们已经通过四期的内容来讲解了如何使用R包patchwork来拼图,排版,添加注释信息和布局。
——老子
问题: 背景金融小硕,想学习R语言却不知道应该如何学习,应该按何种步骤,看哪些书或者视频资料等东西,所以提问这个问题,希望知道学习R语言的一般过程是怎样的,谢谢大家~~ 希望大家可以按以下的内容来回答,如不适合则无视。在每个阶段应该看哪些书,有哪些网络上有的视频资料比较好,应该从事什么样的练习加以巩固。 http://www.zhihu.com/question/21654166 Evan 北京大学 回答: 我当初学习R的时候在网上搜到一些R语言学习路线,我在微信圈,微信公众平台上也见多次
R 作为入门级编程语言,被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图,我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先,需要有一张空白的画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后,我们还可以在画布上添加额外信息,例如图表名称,图例等,当然
在之前的文章中,我们分享了多个基因差异分析的可视化,使用的是ggpubr这个R包,ggpubr在标记p值时,可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线,非常方便,但是无法指定添加的p值的位置,在某些时候会缺乏灵活性,今天要介绍的是另外一个R包ggsignif,其帮助手册链接如下
今天的推文是个 ggplot2 案例,不过也是一个动态图表,在开始敲今天的代码之前我们先了解一下什么是“赫罗图”?
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释,比如GO或者KEGG的注释,注释好以后通常是富集分析。如果是研究比较多的物种,可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好,最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。但是如果是比较小众的物种,没办法借助clusterProfiler这个R包的话,如何得到和clusterProfiler一样的可视化结果呢?今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码
链式存储结构 ( 链表 ) : 数据 存储在 节点 中 , 每个节点包含 数据值 和 指向下一个节点的指针 ; 通过节点之间的指针关系,可以实现 线性表 数据元素 的连接。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
在计算机科学中,数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。数据结构与算法比较抽象,学习起来还是需要一定的毅力。广义上讲数据结构就是指一组数据的存储结构,算法就是操作数据的一组方法。
我们知道一个漂亮而清晰的图像的形成指定缺不了图像中细节的注释。那么今天我们就来总结下在R语言中那些注释函数。
在R中更易于处理的数据形式是data.frame,list并不是太好处理,常用操作就是对它进行循环迭代。
python与R处理数据都十分方便,不过功能侧重点不是很一样,python作为一种通用型语言用处更加广泛;而R在可视化和统计分析等方面更加方便。有时候在python的代码中插入R的code会更快捷的实现我们想要的功能,rpy2这个包则可以让我们实现这一功能。
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
此次作业选择的是鸢尾花数据,因为可以从r语言预先设置的数据集中提取,所以读入数据这里我不做代码书写,不使用read.csv(),直接使用data()命令获得数据集 # 读入数据
上面我们将每一张图都单独输出了,下面来介绍如何将其全部组合起来,分别介绍两种R包的方法gridExtra&patchwork
混合线性模型,又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据
给定一个整数数组 nums 。如果任一值在数组中出现 至少两次,返回 true ;如果数组中每个元素互不相同,返回 false 。
链表和数组是数据类型中两个重要又常用的基础数据类型,数组是连续存储在内存中的数据结构,因此它的优势是可以通过下标迅速的找到元素的位置,而它的缺点则是在插入和删除元素时会导致大量元素的被迫移动,为了解决和平衡此问题于是就有了链表这种数据类型。
在[[111-R可视化35-结合grid与ggplot输出]] 与[[116-R可视化36-把你长长的坐标轴弄短]] 中,我们提过:通过pushViewport控制画布位置的方法,我们可以画出:
总共是26个基因,它们都是在case 和 control两个分组需要看表达量差异,而且case 和 control两个分组内部都是10个病人。
7月份,大约有251个R新包收录于CRAN。除7月份新包数量远超6月份之外,R新包的质量和多样性上也有明显的进步。比如tropicalSparse,抽象数学研究与分析;eChem,分析化学方向的研究应用。
频率分布直方图之前的推文有过详细的介绍,点击下方蓝字直达,这里的代码就不再过多介绍
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
节点既包含了后续节点的指针,也包含了前趋节点的指针,而且一般都设计成循环,这样就可以非常方便地从链表的任意一个位置开始遍历整个链表。
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
即便小仙同学决定学习R语言来提升自己作图的“逼格”的时候,心中还有有些疑虑的(嘿嘿,我这么懒,可不愿意做无用功了?)。仔细想了想,貌似又找到了两个学习的理由。 一是R可以帮助我们避免重复劳动,实现“
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统,自去年发布以来,一直都备受瞩目。 他的更新频次相当之高,功能更新迭代非常迅速。 大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们,都明白其中缘由,大数据与云计算的趋势席卷全球,海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛,大部分数据处理业务人员,可能要严重依赖Excel以及其他无需编程的可视化自助操作软件。 以上需求也称为自助式BI工具,也就是无需IT人员主导的、业务人员可自行操作的商务智能工具。 而目前这个领域,Tableau的成功商业化使其已经赢得先机,
线性表的特征:对非空表,a(0)是表头,无前驱;a(n-1)是表尾,无后继;其它的每个元素a(i)有且仅有一个直接前驱a(i-1)和一个直接后继a(i+1)
生存分析作为转录组文章中的VIP,太常见了,那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢?
在之前的推文中我们介绍了2行代码实现9种免疫浸润方法,今天给大家介绍下常见的免疫浸润结果的可视化。
最近在看一些关于贝叶斯深度学习在可靠性方向应用的文章,看到下面这篇文章,发表在可靠性方向顶刊的 ITR 中。
随着互联网+和大数据科技的发展,VFX可视化和数据可视化越来越受到人们的喜爱,在R语言中,绘制GIF动图主要是在gganimate包中运行,制作视频主要是在av包,gganimate是图形语法的扩展,由ggplot2包实现,它增加了对使用ggplot2用户熟悉的API声明动画的支持
ggtree是R语言中一个强大的系统发育树可视化及注释软件包,在Bioconductor中发布,同时兼有ggplot2的优点。ggtree可以读取多种格式(包括newick,nexus,NHX,jplace和phylip)的系统发育树,并结合不同类型的相关数据进行注释分析。在R中ggtree的安装方法如下:
这是一个双循环的例子,(1)处的break跳出的是内循环,(2)处的break跳出的外循环。换句话说,break只能跳出1层循环。该例子用了两个break才跳出双循环,如果只用1个break如何跳到最外层循环呢?看下面代码:
我之前预告过的 R 语言新书,起名为《R语言编程—基于tidyverse》,本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门,老手 R 知识汰旧换新。
本文将简要盘点R中常用的可视化包,并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
https://www.nature.com/articles/s41477-024-01654-7
说明:有两个area函数说明绘制了两个区域,第一区域的开始位置坐标是(1,1),结束位置是(2,1)
1.1 判断数据类型class() 1.2 按Tab键自动补全1.3 数据类型的判断和转换 (1)is 族函数,判断,返回值为TRUE或FALSE
近日,国内领先的人工智能大模型公司 面壁智能 又放大招,联合 清华大学NLP 实验室 共同研发并推出 大模型 “超级英雄”——XAgent。通过任务测试,XAgent在真实复杂任务的处理能力已全面超越AutoGPT。
说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬的作品,一经推出就火了,迅速取代了R中其他的拼图包。
重启session(重新打开RStudio、重启R,打开新的session)时需要重新加载R包
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
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