unique()函数会返回所有不同的细胞类型，即去重后的细胞类型列表。lapply() ：是R中的一个循环函数，作用是对列表中的每个元素应用同一个函数，并返回一个列表。...这里，lapply()遍历每一种独特的细胞类型，并对每种细胞类型执行指定的函数。function(x) { ... }function(x) 是一个匿名函数，x代表当前的细胞类型。...：rbind()函数用于将多个数据框或矩阵按行绑定在一起。do.call()用于将rbind应用到lapply()生成的结果列表中，将不同细胞类型的统计结果合并为一个矩阵或数据框。...EnhancedVolcano()：使用EnhancedVolcano包生成火山图。lab = res$symbol：用基因符号（symbol列）作为图中的标签。...scRNAtoolVis包中的一个函数，用于生成增强版火山图，适用于大规模的差异表达基因数据。
1 什么是GSEA基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)是是一种计算方法，用于确定事先定义的一组基因是否在不同的样品中差异表达。...GSEA官网提供了详细说明，以及对应软件的下载地址。2 GSEA特点传统的KEGG（通路富集分析）和GO（功能富集）分析时，针对总体的差异基因，不区分哪些差异基因是上调还是下调。...而GSEA考虑了基因的表达水平，不需要明确指定差异基因阈值，检验的是基因集而非单个基因的表达变化，算法会根据实际数据的整体趋势进行分析，以判断这条通路的表达情况，激活或者抑制。...第2部分：基因位置图黑线代表排序后表达基因列表中的基因位于当前分析的功能注释基因集的位置，红蓝相间的热图是表达丰度排列，红色越深的表示该位置的基因logFC越大 ，蓝色越深表示logFC越小。...第3部分：每个基因对应的信噪比（Signal2noise）以灰色面积图展示。灰色阴影的面积比，可以从整体上反映组间的Signal2noise的大小。
Python中的可视化通常只有一种蛀牙哦的方法完成某件事，而R中可能有许多包支持不同的方法（例如，至少有半打绘制成对散点图的包）。 对球员聚类 ---- 另一个很好探索数据的方式是生成类别图。...数据准备的过程和R非常类似，但是用到了get_numeric_data和dropna方法。 绘制类别图 ---- 我们现在可以按类别绘制球员分布图以发现模式。...R代码比Python更复杂，因为它没有一个方便的方式使用正则表达式选择内容，因此我们不得不做额外的处理以从HTML中得到队伍名称。R也不鼓励使用for循环，支持沿向量应用函数。...我们使用lapply做到这一点，但由于需要处理的每一行都因是否是标题而异，需要传递保留项的索引和整个rows列表给函数。...在Python中，我们使用了BeautifulSoup，一个最常用的web抓取包。它让我们可以在标签间循环，并以一种直接的方式构建列表的列表。
for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...使用enframe和map2迭代列表 但是其实可以有更优雅的方式迭代列表，还可以完成更多的操作，比如在每个图形上加上各自的注释信息。...先将列表转变为一种特殊的tibble：包含两列name和value，name是列表名，value是相应的值。...如果使用ggplot2绘制，则是如下： ? 这里传递test_t的参数给map2时使用magrittr包的”爆炸运算符“：%$%。...每个图上面都有标题，这样更容易观察。
确实网速老慢，下载的花花老师分享的文件。应该先清空列表台，再解压，忘了就顺序换了一下。要注意一个问题，要在工作目录条件下。...$表示以……结尾[1] "ref_Human_all.RData"> dir(pattern = ".RData$") #列出工作目录下以.RData结尾的文件 $表示以……结尾,大小写也要注意[1]...(据说超级无敌牛)> lapply(1:4, print) #把1-4分被带入到print函数中，但是lapply本身返回的是一个列表，列表中的每个元素对应于原始向量中每个元素经过print函数处理的结果...3[[4]][1] 4[[5]][1] 5lapply的输出结果里面有1是因为把结果放进了一个列表里，1表示列表的第一个元素，2是第二个元素，以此类推。...pattern = "^RPSL" 使用正则表达式匹配以"RP"开头后跟"S"或"L"的基因名，这些通常表示核糖体蛋白基因。
R语言中还有一些其他较为普遍的读入，比如代码包，R文件，工作空间等。...（file.choose()）： read.table(file.choose()) header来确定数据文件中第一行是不是标题； sep指定分隔符，默认是空格； quote是引号，默认就是双引号...； dec是小数点的表示，默认就是一个点； skip是确定是否跳过某些行； strip.white确定是否消除空白字符； blank.lines.skip确定是否跳过空白行； comment.char指定用于表示注释的引导符号...（*.txt），并生成名称、文档数据框 ——用在情感分析中情感词的打分数 代码思路：先遍历文件夹中所有txt（list.files）、构造文本读入函数（read.txt）、找文本名字（list.files...步骤一：先把分词内容拆分成几个部分，输出成多个txt文件； 步骤二：用windows自带的CMD里面的指令，来生成特定的TXT文件。
你可以使用lapply函数来替代for循环，以下是使用lapply的R代码： urls <- sprintf("https://bis.zju.edu.cn/binfo/textbook/4_%d.pptx...(seq_along(urls), function(i) { download_file(urls[i], filenames[i]) }) 在这个例子中，lapply函数用于遍历urls和filenames...列表，对每一对URL和文件名调用download_file函数进行下载。...sprintf函数用于创建带有格式的字符串，以生成URL和文件名。这样的写法相对于显式的for循环，更符合R语言的函数式编程风格。...**body Element (body 元素)**：表示文档的主体部分，包括页面中的所有内容。 h1、p、ul、li、a 元素：表示页面中的各种元素，如标题、段落、列表、链接等。
有些新手由于下载官方原版emule压缩包或其他未集成这些必需文件的emule压缩包，从而出现“连接不上ED2K与KAD”问题。所以学会下载更新服务器列表与KAD节点文件是使用emule的第一步！...，使用前一行作为图例说明；(4)图表标题为“消费水平调查表”；(5)生成新图表工作表(不是在原工作表中嵌入)，图表工作表的名称为“图表1”；(6)同名存盘。...；(3)生成图表的作用数据区域是A3:B7，数据系列产生在列，使用前一列为分类(X)轴坐标刻度线标志；使用前一行作为图例说明；(4)图表标题为“销售额统计表”；(5)生成新图表工作。...30、:A5和F2:F5，数据系列产生在列，使用前一列为分类(X)轴坐标刻度标志，使用前一行作为图例说明；(4)图表标题为“总成绩图”；(5)生成新图表工作表(不是在原工作表中嵌入)，图表工作表的名称为...，使用前一行作为图例说明；(4)图表标题为“家电销售情况图”；(5)生成新图表工作表(不是在原工作表中嵌入)，图表工作表的名称为“图表1”；(6)同名存盘。
条形图 要创建条形图，请执行以下步骤： 将要图表化的数据输入到工作表中。 突出显示数据范围，然后选择“ 插入”>“图表|列”。显示条形图类型的列表。...使用“ 设计”，“ 布局” 和“ 格式”功能区 来完善图表。 现在，我们通过以下示例演示如何创建条形图。 示例1 –为图1中的数据创建一个条形图。 第一步是将数据输入到工作表中。...图1 – Excel中的条形图 最终的图表如图1所示，尽管最初该图表不包含图表标题或轴标题。...提示我们输入轴标签数据范围，然后输入A4：A13（或仅在工作表上突出显示此范围），然后按 OK（确定） 按钮。接下来，我们 在图3所示的对话框中按 OK按钮以接受更改。...突出显示范围B4：C9并选择 Insert> Charts | Scatter， 然后像在前面的示例中所做的那样修改标题，以生成图5所示的图表。 ?
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...1.apply函数 apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。...其中参数na.rm=TRUE，可以忽略所用的NA值 ? 2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?
条形图 要创建条形图，请执行以下步骤： 将要图表化的数据输入到工作表中。 突出显示数据范围，然后选择“ 插入”>“图表|列”。显示条形图类型的列表。...使用“ 设计”，“ 布局” 和“ 格式”功能区 来完善图表。 现在，我们通过以下示例演示如何创建条形图。 示例1 –为图1中的数据创建一个条形图。 第一步是将数据输入到工作表中。...接下来，我们突出显示范围A4：D10，即包括行和列标题的数据（不包括总数），然后选择 插入>图表|列。 图1 – Excel中的条形图 最终的图表如图1所示，尽管最初该图表不包含图表标题或轴标题。...提示我们输入轴标签数据范围，然后输入A4：A13（或仅在工作表上突出显示此范围），然后按 OK（确定） 按钮。接下来，我们 在图3所示的对话框中按 OK按钮以接受更改。...突出显示范围B4：C9并选择 Insert> Charts | Scatter， 然后像在前面的示例中所做的那样修改标题，以生成图5所示的图表。
使用 DotPlot 函数绘制点图，显示 top_10 基因在不同细胞群体中的表达情况。.../scRNA_scripts/check-all-markers.R')即这一步会生成21张图前8张为各个基因list中，在各个细胞分群中的表达情况：如checkfor Tcells_markers ....last_markers_and_umap.pdf后面的四张图是可视化了当前分辨率中各个分群中的top10基因的热图和点图。...qc-Vlnplot1.pdfqc-Vlnplot2.pdfqc-Scatterplot.pdfstep5: 确定单细胞亚群生物学名字一般来说，为了节省工作量，我们选择0.1的分辨率进行命名因为命名这个步骤是纯人工...使用一个 for循环遍历 celltype数据框的每一行： which()函数返回满足条件的索引位置，即返回 TRUE 的位置。
Figure, subplots 和axes列表 在Matplotlib中，Figure是整个图形窗口，它可以包含一个或多个子图（Axes）。...在使用可以使用Matplotlib时可以使用plt.subplots()命令一次创建多个子图的占位符，输入参数nrows和ncols定义要返回的行和列的数量。...我们使用列表推导遍历所有轴，并使用ax.set_xlabel("whatever")为每个子图分配xlabel和ylabel。...默认情况下，子图标题显示在子图的上方。使用loc参数可以将唯一的标题与子图的左边缘或右边缘对齐，也可以向子图添加其他标题。...默认情况下，Supylabel以居中对齐的方式出现在图的左侧，而supxlabel以居中对齐的方式出现在图的底部。
图 1 ———————————————————————————————————————————— 2、文本清洗工作 文本挖掘中，对文本的清洗工作尤为重要，会出现比如：英文逗号、波浪线、英文单引号、英文双引号...去除原理就是导入停用词列表，是一列chr[1:n]的格式； 先与情感词典匹配，在停用词库去掉情感词典中的单词，以免删除了很多情感词，构造新的停用词； 再与源序列匹配，在原序列中去掉停用词。...向量长度依存于A，会生成一个与A相同长度的布尔向量，通过A[布尔向量,]就可以直接使用。 回忆一下，缺失值查找函数，A[na.is(x)],也是生成布尔向量。 详细见2.3的停用词删除的用法。...图 2 system.time(x <- segmentCN(strwords = sentence)) #每次可能耗费时间较长的过程，都要使用少量数据预估一下时间，这是一个优秀的习惯 temp <-...———————————————————————————————————————————— 5、情感打分 5.1 关联情感词 现在有了图2的数据以及情感词典数据图3，以term为主键，进行join合并。
读取excel表格的行和列都是以列表的形式返回的。...然后小编这次的目的是统计每个作者发布的文章数和文章总得分（总得分=每篇文章的在看数加阅读数的1/10和点赞数的1/2）。所以就可以以文章数和得分作为y轴。...的遍历和字典的知识。...由于本文的重点是可视化，所以这里就不做详细说明了。 3.3可视化 通过上面的数据处理，就已经拿到了x，y轴的数据了，接下来就直接使用pyecharts模块进行渲染配置。...图3.2柱状图 小编这里只是简单的配置了标题和副标题。对于pyecharts的全部配置可以说是九牛一毛。还有很多的参数可以更改，详情请到官网查看官方文档： ?
韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。...集合数目更多时，将会比较难分辨，更多集合的展示方式一般使用upSetView。绘制韦恩图的工具有很多，这里小编先给没有任何编程基础的人推荐几款比较好用的网络工具。 1....Venny http://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html 这款比较漂亮，操作也很简单，但是不能根据列表大小调整生成的圆圈大小。 3....下面我们用R里面的VennDiagram包来重现这个图 我们这里就不用原文作者的数据了，而是随机产生了4个gene list，这四个gene list存放在sets.txt文件中，以制表符隔开 x...这里小编还输出了每一个交集的基因名称 ? 对于超过5个集合的情况，维恩图展示起来其实比较乱，小编比较推荐使用R的UpSetR包来画Upset plot，如下 ?
韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。...集合数目更多时，将会比较难分辨，更多集合的展示方式一般使用upSetView。绘制韦恩图的工具有很多，这里小编先给没有任何编程基础的人推荐几款比较好用的网络工具。 1....Venny http://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html 这款比较漂亮，操作也很简单，但是不能根据列表大小调整生成的圆圈大小。 3....(sets, function(y) y[1], character(1)) sets lapply(sets, "[", -1) setname=names(sets) BiocManager...= "sans", #字体 cat.col=rainbow(setnum) #set名字的颜色 ) 运行完代码会得到如下结果 对于超过5个集合的情况，维恩图展示起来其实比较乱，小编比较推荐使用
因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...tapply mapply 设置上下文 我将首先通过使用简单的数据集介绍上面的每个函数是如何工作的，然后我们将使用一个真实的数据集来使用这些函数。...lapply()是list apply的缩写，可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量，lappy()都可以在这两个向量上使用。...mapply函数最好用例子来解释——所以让我们先使用它，然后再尝试理解它是如何工作的。 首先，让我们看一个通常不以2个列表或2个向量作为参数的函数，例如max函数。...因此，mapply函数用于对通常不接受多个列表/向量作为参数的数据执行函数。当你要创建新列时，它也很有用。
“复制到”指定想要放置获取的唯一值记录列表的单元格地址。“选择不重复记录”复选框要勾选。 图3 4.单击“确定”按钮，结果如下图4所示。...图4 注意：使用高级筛选获取唯一值列表时，确保选择了标题行，否则，它会将第一行视为标题。 示例2：在Excel高级筛选中使用条件 使用Excel高级筛选可以使用复杂的条件筛选数据。...为此，先复制标题并将其粘贴到工作表中的某个位置，如下图6所示。 图6 2.指定要筛选数据的条件。...图8 6.单击“确定”，其结果如下图9所示。 图9 上面的筛选示例是基于两个条件，Excel高级筛选允许创建多个不同条件组合。...图15 注意，*表示任意数量的字符。因此，任何名称以J开头的都会根据这些条件进行筛选。此外，条件区域中的标题应该与数据集中的标题完全相同。当复制到其他位置时，无法撤消高级筛选。
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