逻辑运算是数学运算的重要组成部分,但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言,逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算:TRUE/FALSE.
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
其实map 除了对向量有用,也可以作用于数据框或矩阵类型,相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看,有点像按列的apply:
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats,它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。
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。
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。
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。
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。
一般来说,c() 是创建向量的语法,但R 也提供了一些例外:可不要因为它们养成坏习惯了哦。
虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。
ggfortify作为ggplot2的补充包,不仅可以应用于时序分析领域,还能应用于各种统计分析领域。
在前文scRNA-seq marker identification(二),我们我们提到了差异分析,下面我们来详细了解下
这个包的神奇之处在于能批量处理问题,例如,可以读取多个文件,跑模型的时候,可以批量输入多个参数,并把结果合并起来做比较
CytoTRACE的iCytoTRACE函数需要调用python去除批次效应,因此需要先设置好python环境
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真的是极大的加速了数据处理流程,减少了code的编写。
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
Hadley (羞涩脸):“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧!” ╮(╯▽╰)╭
1. 写在前面 点图用处非常广泛,可以展示变量的分布情况,变量之间的相关性,回归结果等 本期介绍的是ggstatsplot包中绘制dotplot,scatterplot相关函数 2. 用到的包 rm(list=ls()) library(tidyverse) library(ggstatsplot) library(ggsci) 3. 示例数据 dat <- mpg 图片 4. dotplot展示样本分布 4.1 初步绘制 用到的函数是ggscatterstats 由于因子太多,我们在这里用filter函
我们看一下不同cyl和cty的manufacturer分布情况。 当然你也可以使用purrr包批量绘制,前面几期都讲过了, 这里就不赘述了
本次主要介绍了一些基本的正则表达式用法以及公式的创建和使用,然后介绍使用 tidyverse 组合拳进行批量建模和可视化。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同的数据结构,结果也会存在偏差。
可以看到如往常一样,中文字符也是以方块的形式展示,但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了,如下图所示。
许多Functional Class Scoring (FCS)方法,如GSEA, GSVA,PLAGE, addModuleScore, SCSE, Vision, VAM, gficf, pagoda2和Sargent,都会受数据集组成的影响,数据集组成的轻微变化将改变细胞的基因集富集分数。
绘制FeaturePlot时,遇到基因在所有细胞中表达水平相同展示效果不理想的情况,本文引入函数tryCatch()旨在解决上述问题,并将警告信息保存到日志文件中便于后续追踪。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
本文利用Iris数据集训练了多组机器学习模型,并通过预测大量的拟合数据绘制出了每个模型的决策边界。
如何画出比较好看的堆积小提琴图?这里主要用到StackedVlnPlot的功能,下面整理了实现的方法 code来自 MingTang
BD和10x是两种常见的单细胞测序技术平台。我们已经分享了很多的10x 测序的教程。
最近开发的空间基因表达技术,如空间转录组学可以在保留空间背景的同时,全面测量转录组谱。然而,现有的空间基因表达数据分析方法往往不能有效利用空间信息,不能解决技术分辨率有限的问题。
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗?一如既往,设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
提到推荐系统,很多人第一反应就是协同过滤,由此可见协同过滤与推荐系统的关系是有多么紧密。这里介绍下基于用户的协同过滤。
01 表格之间的处理 上一篇文章推出【R语言】基础知识 | 为了偷懒,我不择手段!,想了想,人还是踏实一点比较好,别老想着走捷径,不然有一天会摔的很惨,咱还?️ 把基础打扎实~ data1文件夹中
近邻推荐之基于用户的协同过滤 以及 近邻推荐之基于物品的协同过滤 讲解的都是关于如何使用协同过滤来生成推荐结果,无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤,相似度的计算都是必不可少的,那么都有哪些计算相似度的方法呢?
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
在简单数组或列表中插入新数据时,插入数据的索引不是从要插入的值确定的。这意味着密钥(索引)和值(数据)之间没有直接关系。因此,如果需要在数组中搜索值,则必须在所有索引中进行搜索。在哈希表中,您可以通过散列值来确定键或索引。这意味着密钥是根据值确定的,每次需要检查列表中是否存在该值时,您只需对值进行散列并搜索该密钥,查找速度非常快,时间复杂度为O(1)。
在了解了基于用户的协同过滤之后,还有基于物品的的协同过滤。它们的原理非常类似。在电商平台中经常看到“看了又看”,“看过它的人还看”等等推荐,这些推荐背后对应的算法大多数都是基于物品的协同过滤。
StarRocks是开源的新一代极速MPP数据库,采用全面向量化技术,充分利用CPU单核资源,将单核执行性能做到极致。本文,我们聊聊过滤操作是如何利用SIMD指令进行向量化操作。
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布隆过滤器是一个叫“布隆”的人提出的,本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure)。它本身是一个很长的二进制向量,特点是高效地插入和查询,可以用来确定 “某一条数据一定不存在或者可能存在一个集合中”。
双11刚刚过去,双12即将到来,不知大家的手是否还在?经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家,大概都有过被这些平台猜透小心思,“看了又看、买了又买”的经历。那么,它们是怎样猜透你的心的呢?
随着大数据和人工智能时代的到来,向量检索的应用场景越来越广泛。在信息检索领域,向量检索可以用于检索系统、推荐系统、问答系统等,通过计算文档和查询向量之间的相似度,快速地找到与用户需求相关的信息。此外,在大语言模型和生成式AI场景,向量索引做为向量数据的底层存储,也得到了广泛的应用。
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