使用purrr::map()从多个模型中提取r.squared_在使用新数据集进行purrr::map之后，从glm模型预测概率_在具有purrr map2函数的线性模型中使用多个预测器 - 腾讯云开发者社区

接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...$cyl) %>% map(function(df) lm(mpg ~ wt, data = df)) 因为在R中创建匿名函数的语法比较复杂，所以purrr提供了一种更方便的快捷方式——单侧公式...当检查多个模型时，有时候我们需要提取像R方这样的摘要统计量，要想完成这个任务，我们需要先运行summary()函数，然后提取结果中的r.squared： models %>% map(summary...$r.squared) #> 4 6 8 #> 0.509 0.465 0.423 因为提取命名成分操作非常普遍，所以purrr提供了一种更简单的快捷方式：使用字符串。...x值，或者使用y中的正常结果进行一些处理： is_ok = y$error %>% map_lgl(is_null) x[!

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R包基础实操—tidyverse包

1 readr包：快速读写 1-1 readr包提供了几个新函数，能够更快的读取文件 readr包中的主要的函数有： read_csv，read_tsv，read_table，read_delim， write_csv...", compress = 'gz') = saveRDS(metadata, "challenge.rds", compress = TRUE) # feather包也是实现一种二进制形式，可以在多个编程语言之间共享...$cyl) %>% map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>% map(summary) %>% map("r.squared") ## $`4` ## [1] 0.5086326...$cyl) %>% map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>% map(summary) %>% map_dbl("r.squared") ## 4...$cyl) %>% map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>% map(summary) %>% map_dfr("r.squared") ## # A tibble

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如何使用socid_extractor从多个网站提取用户账号信息

关于socid_extractor socid_extractor是一款功能强大的OSINT公开资源情报收集工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松从多个不同网站的用户个人页面收集账号信息。...使用的组件 Maigret：强大的名称检查工具，支持从目标账号生成所有可用的信息； TheScrapper：支持从网站爬取电子邮件、手机号码和社交媒体账号； YaSeeker：可通过邮件和登录信息收集...广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/soxoj/socid-extractor.git 除此之外，我们还可以使用pip3命令来安装...socid_extractor： $ pip3 install socid-extractor 如果你需要安装该工具的最新开发版本，可以使用下列命令直接从该项目的GitHub库获取： $ pip3 install...如果没有执行工具的安装脚本，没关系，我们还可以直接使用下列命令来直接运行socid_extractor： $ .

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「R」dplyr 行式计算

name m #> #> 1 Mara 3 #> 2 Hadley 4 rowwise() 仅是分组的一个特殊形式，因此如果你想要将其从数据框中移除...它们允许你避免显式的循环和/或使用 apply() 或 purrr::map 家族函数。...list()——runif()返回多个值，而mutate()表达式必须返回长度为1的值。...list()意味着我们将得到一个列表列，其中每一行都是一个包含多个值的列表。...作为替代方案，我们建议使用 purrr 的 map() 函数执行逐行操作。但是，这很有挑战性，因为您需要根据变化的参数数量和结果类型来选择映射函数，这需要相当多的 purrr 函数知识。

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「R」tidyverse 中的公式函数

purrr 可以写出更简洁的代码： df3 <- purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)) 我们检查下两种操作是否结果相同： identical(df2...identical( purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)), purrr::map_df(df, ~ (. - mean(.)) / sd(....)) ) #> [1] TRUE 在理解了上述操作后多个参数的使用也就不难理解了，接下来我们看一个更加实际的例子。...第一步：建模 fit <- lm(y ~ x, data = df) 模型构建好后我们提取系数值： cfs <- coef(fit) cfs #> (Intercept) x #>...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。

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GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第二篇，GLM模型中如何计算PVE？

GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第二篇，GLM模型中如何计算PVE？ #2021.12.22 1....= fread("recode.map",header=F) head(map) rr = raw[,!...plink格式的表型和PCA结果，使用的是plink.raw文件为基因型数据将其转化为gapit软件需要的格式定义基因型和位置信息，定义表型，定义协变量，定义模型为GLM 结果文件为：GAPIT.GLM.V3...这里，一般线性模型中，可以针对显著性的SNP，进行单位点回归分析，计算PVE。对于混合线性模型，也可以将显著性位点提取，进行R语言的手动计算，这个也是PVE计算的一种方法。...混合线性模型中，还有其它的计算方法，我们后面进行介绍，欢迎继续关注我。

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PowerBI从Onedrive文件夹中获取多个文件，依然不使用网关

首先，数据文件放在onedrive的一个文件夹中： ? 我们按照常规思路，获取数据-从文件夹： ? 导航到所要选择的文件夹，加载： ? ?...整个过程的PQ底层逻辑很清楚，使用一个示例文件作为函数，然后用这个函数遍历文件夹中的所有文件，最终将结果合并到一张表中： ? 发布到云端，还是遇到相同的问题，需要安装并打开网关： ?...一共有三个，我们分别看一下微软文档中简介和从以上路径获取的信息： 1.SharePoint.Files ? SharePoint.Files获取的是文件，根目录下和子文件夹下的所有文件： ?...以下解释一下几个细节问题： 1.为什么一定要使用根目录呢？原因是我在测试过程中，PQ出现的一个错误给的提示： ? 所以，要直接获取文件就填写实体的url，要获取文件夹就使用根目录url。...正如在这篇文章中说的：从Power BI“最近使用的源”到盗梦空间的“植梦” 如果将所有的excel文件都放在onedrive中（强烈建议这么做），那么之后我们再想往模型中添加excel文件，只需要点击最近使用的源

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从Claude 3中提取数百万特征，首次详细理解大模型的「思维」

这既存在工程挑战，涉及的模型大小需要大型并行计算；也存在科学风险，大型模型与小型模型的行为不同，因此之前使用的相同方法可能不起作用。...首次成功提取大模型数百万个特征研究人员第一次成功地从 Claude 3.0 Sonnet（Claude.ai 上当前最先进模型家族的一员）的中间层提取了数百万个特征，这些特征涵盖特定的人和地点、与编程相关的抽象概念...操控这些特征会导致相应的行为变化，这一事实验证了这些特征不仅仅与输入文本中的概念相关联，还因果性地影响模型的行为。换句话说，这些特征很可能是模型内部表征世界的一部分，并在其行为中使用这些表征。...Anthropic 希望从广义上确保模型的安全，包括从缓解偏见到确保 AI 诚实行动、防止滥用 —— 包括在灾难性风险情境中的防护。...Anthropic 发现的特征表征了模型在训练过程中学到的所有概念的一小部分，并且使用当前的方法找到一整套特征将是成本高昂的。

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R 数据整理（十一：用purrr包实现更花样的匿名函数使用）

感觉purrr 包的函数非常像py 中的匿名函数相关的函数。而功能上，其起到的作用更像是简化和丰富了apply 家族函数的调用。...中的无名函数数据： s <- c('10, 8, 7', '5, 2, 2', '3, 7, 8', '8, 8, 9') 比如map 函数，如果需要使用自定义的无名函数...提取列表元素的简写 map 除了调用无名函数时可以简写，在提取列表元素时也有简写的方法。较为复杂的数据，有时表现为列表的列表，每个列表元素都是列表或者向量。...purrr包的pmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是将多个列表等作为多个自变量，而是将它们打包为一个列表。...算法 Map-reduce是大数据技术中的重要算法，在Hadoop分布式数据库中主要使用此算法思想。

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如何使用IPGeo从捕捉的网络流量文件中快速提取IP地址

关于IPGeo IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。 ...报告中包含的内容该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；...8、纬度； 9、时区、 10、互联网服务提供商； 11、组织机构信息； 12、IP地址；依赖组件在使用该工具之前，我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/z4l4mi/IpGeo.git 工具使用运行下列命令即可执行IPGeo

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R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据

它是指从文本文档中提取主观信息的方法。换句话说，它提取表达意见的积极负面极性。人们也可能将情感分析称为观点挖掘（Pang and Lee 2008）。...这立即揭示了对从业者以及金融研究和社会科学领域的从业者的多种含义：研究人员可以使用R提取与读者相关的文本成分，并在此基础上检验其假设。...在下面的两个案例研究中，我们从金融和社会科学中论证了增加的收益。...只需更改参数，就可以用弹性网络模型替换LASSO 。最后，可以使用read() 和保存和重新加载字典 write() 评估最终，例程允许人们进一步挖掘生成的字典。...如函数 ngram_tokenize() ，用于从语料库中提取n-gram。

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GT Transceiver中的重要时钟及其关系（3）多个外部参考时钟使用模型

前言上篇文章：https://reborn.blog.csdn.net/article/details/120734750 给出了单个外部参考时钟的使用模型，这篇是姊妹篇，多个外部参考时钟的使用模型...正文同样，分多种情况：情形1：同一个QUAD中，多个GTX Transceiver使用多个参考时钟每个QUAD有两个专用的差分时钟输入引脚(MGTREFCLK0[P/N]或 MGTREFCLK1...在多个外部参考时钟使用模型中，每个专用的参考时钟引脚对必须例化它们对应的IBUFDS_GTE2，以使用这些专用的参考时钟资源。...如下图所示：在同一个QUAD中，多个GTX Transceiver使用多个参考时钟。...下图展示了一个例子：不同QUAD中，多个GTX Transceiver 使用多个参考时钟一个QUAD的Transceiver如何通过使用 NORTHREFCLK 和 SOUTHREFCLK管脚从另一个

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如何使用apk2url从APK中快速提取IP地址和URL节点

关于apk2url apk2url是一款功能强大的公开资源情报OSINT工具，该工具可以通过对APK文件执行反汇编和反编译，以从中快速提取出IP地址和URL节点，然后将结果过滤并存储到一个.txt输出文件中...该工具本质上是一个Shell脚本，专为红队研究人员、渗透测试人员和安全开发人员设计，能够实现快速数据收集与提取，并识别目标应用程序相关连的节点信息。...值得一提的是，该工具与APKleaks、MobSF和AppInfoScanner等工具相比，能够提取出更多的节点信息。...然后切换到项目目录中，执行工具安装脚本即可： cd apk2url ..../install.sh 工具使用扫描单个APK文件： ./apk2url.sh /path/to/apk/file.apk 扫描多个APK文件（提供目录路径） .

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R：purrr包用于循环迭代

purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。...=T)) # 字符：用于快速提取内容 # 例如如下两种方式是等价的 iris %>% dplyr::select(-Species) %>% map(summary) %>%map_dbl(~....["Median"]) iris %>% dplyr::select(-Species) %>% map(summary) %>%map_dbl("Median") # 数字：也是用于快速提取内容，按位置取值...，将多个列表包装为一个列表传给.f可。...如果此时使用map系列函数，那么就会返回一个值为NULL的列表。

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irGSEA：基于秩次的单细胞基因集富集分析整合框架

这个过程中需要考虑所有样本，容易受到样本背景信息的影响； PLAGE 对跨细胞的基因表达矩阵进行标准化，并提取奇异值分解作为基因集富集分数； Zscore 聚合了基因集中所有基因的表达，通过细胞间的平均值和标准差缩放表达...； AddModuleScore需要先计算基因集中所有基因的平均值，再根据平均值把表达矩阵切割成若干份，然后从切割后的每一份中随机抽取对照基因（基因集外的基因）作为背景值。...； Pagoda2 拟合每个细胞的误差模型，并使用其第一个加权主成分量化基因集富集分数； AUCell 基于单个样本中的基因表达排名,使用曲线下面积来评估输入基因集是否在单个样本的前5%表达基因内富集；...使用全局表达谱对差异分数进行标准化。标准化这一步容易受样本构成的影响。 JASMINE 根据在单个细胞中表达基因中的基因排名和表达基因中基因集的富集度计算近似平均值。...我们期待从多个角度解释复杂的生物学问题，并找到生物学问题中的共性部分。

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R语言进阶笔记5 | purrr替代循环

purrr替代循环 1 purrr循环引用知乎张敬信的说法： ❝用 R 写「循环」从低到高有三种境界：手动 for 循环，apply 函数族，purrr 包泛函式编程。...❞ R写循环有三个境界：手动for循环 apply循环 purrr泛函式编程其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。...2 泛函式函数泛函式定义函数的函数成为泛函式，map(x,f)中，map是函数，f也是函数，f是map的参数，那么map就是泛函数。...1] -0.2338953 $x3 [1] -0.3660053 $x4 [1] 0.02137338 7 map的用法1：批量建模这里使用我的R包learnasreml中的MET数据，进行测试...walk，类似map函数 walk2，类似map2函数 pwalk，类似pmap函数上面的MET数据，我们可以将数据按照品种分组，批量的保存名为地点的数据csv中。

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R-Purrr的使用，加速数据处理

R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环的使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list的新函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...这篇文章是快速教你使用purrr。因为Purrr的操作对象基本上都是关于list，所以对R的基本Number，Vector，dataframe及list又个了解。...map 循环例子1 譬如我们对c(1, 4, 7)进行每个数➕10，我们有.x vetcor数据，然后编写.f funtion数据，合并到map中。...在这里，我使用了参数名称.x，但我可以使用任何参数。

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R语言实用技巧(1)R包检索

github.com/jsugarelli/packagefinder/ https://github.com/TimTeaFan/loopurrr/ ❞ R包文档检索 ❝经常会遇到一些R包安装的问题使用...install.packages会提示R包不存在，这种问题可能是R包未提交到CRAN官方仓库，而安装github上的包则需要知道作者名及仓库名，因此使用packagefinder包在Rstudio内执行代码则会直接跳转到...中的哪些函数适用as_loop() #> $map #> [1] "map" "map_at" "map_chr" "map_dbl" "map_df" "map_dfc" "map_dfr...::map(sum) > x %>% purrr::map(sum) [[1]] [1] 1 [[2]] [1] 3 [[3]] [1] 6 循环转换 x %>% purrr::map(sum...) %>% as_loop() # --- convert: `purrr::map(x, sum)` as loop --- # out <- vector("list", length = length

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dplyr_下篇

was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot. c_across()选择 # 从iris... 0.264 0.277 0.320 ## 3 virginica [50 x 5] 0.284 0.209 0.232 提取模型诊断信息...# 现在模型建好了，另外还有诊断信息，包括bic，p值等统计量的提取 # 使用summarise函数 library(broom) by_species %>% summarise(glance(...4 2 -8.00 22.0 ## # ... with 3 more variables: BIC , deviance , df.residual # 提取模型系数...3-7行 # lice_head(df, n, prop) # 从前面开始选择若干行 # slice_tail(df, n, prop) # 从后面开始选择若干行

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R语言如何和何时使用glmnet岭回归

结果通常是一种适合训练数据的模型，不如OLS更好，但由于它对数据中的极端变异（例如异常值）较不敏感，所以一般性更好。...以下是使用mtcars数据集的示例：因为，与OLS回归不同lm()，岭回归涉及调整超参数，lambda，glmnet()为不同的lambda值多次运行模型。...我们可以将这个值提取为： opt_lambda <- cv_fit$lambda.minopt_lambda #> [1] 3.162278 我们可以通过以下方式提取所有拟合的模型（如返回的对象glmnet...y - mean(y))^2) sse <- sum((y_predicted - y)^2)# R squared rsq <-1- sse / sstrsq #> [1] 0.9318896 最优模型已经在训练数据中占...对于不同数量的训练数据（对多个特征进行平均），两种模型对训练和测试数据的预测效果如何？ ? 根据假设，OLS更适合训练数据，但Ridge回归更好地归纳为新的测试数据。

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「R」用purrr实现迭代

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