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:
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。
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。
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。
Hadley (羞涩脸):“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧!” ╮(╯▽╰)╭
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。
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。
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.
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。
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。
无论多么强大,机器学习都无法预测一切。例如与时间序列预测有关的领域中,表现得就不是很好。
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
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。
在Rust中,函数签名类似“讲故事”。经验丰富的Rust程序员,只需浏览一个函数的签名,就可以知道该函数大部分的行为。
预处理见上一篇推文https://mp.weixin.qq.com/s/ZsUQogkqcPXkaNDIV8GhWg,本篇内容是合并两个处理好的CellChat对象,然后进行对比分析和可视化,因为有许多细节需要手动调整所以就不写成脚本了。
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。
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。
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。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
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
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。
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
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。
基因集可视化是很常见的分析内容,山脊图使用较少,原因可能是默认生成的图片不美观。本文提供山脊图的美化后的效果图,供选择。
在 JavaScript 中 ES6 之前我们使用函数(构造器函数)和基于原型来创建一个自定义的类,但这种方式总会让人产生困惑,特别是习惯了 Java、PHP 等面向对象编程的同学来说更加难以理解。
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。
听说上周领导下发了一个通知给10+公司,要求各公司按照下表要求填写表格反馈结果,意味着下周我要汇总10个表格,于是琢磨着怎么样才能偷懒又能按时交差,最重要的是还能有时间玩手机~
在开发 UCSCXenaShiny 的基础上,我将其中支持的 UCSCXena TCGA/CCLE 单基因数据下载函数进行了整理,构建了一个单一的入口。这样即使用户无需加载 Shiny,也能够简单自在的下载 癌症单基因数据了。
❝最近看到一篇论文通过系统发育树添加饼图来展示数据,本节来简单介绍一下如何绘制一个类似的图。下面小编通过一个小案例来进行展示,图形过程仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢,代码可直接复制粘贴运行。 ❞
上面的例子summary的变量是disp,分组变量是cyl和am,使用三个点这里传递了任意个参数
在旅鼠的2D世界中,旅鼠只有两种状态:向左走和向右走。当它遇到一个障碍物的时候,会转变方向。特别是,如果旅鼠被左侧撞到,它将会向右走,被右侧撞到,将会向左走。如果被两侧撞到,它依然会转换方向。
下面的代码中 , 定义一个 Dog 类 , 只是单纯的继承 Animal 和 Walk 两个类 , 但是如果不写类内容 , 编译时报错 :
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
面向对象编程范式得到了广大开发者的青睐,在做面向对象软件设计的同仁也或多或少曾经心存困惑过。比如,怎么样才是正确的封装?如何恰当的继承?何时应该抽象? 对于设计,我们很难说对与错,通常只有好与不好的区分,而所谓的最佳实践也只是 -- 在当前约束下,人们所能找到的最佳解决方案。
众所周知,React中最为人称赞的就是Virtual DOM和 diff 算法的完美结合,让我们可以不顾性能的“任性”更新界面,前面文章中我们有介绍道Virtual DOM,其实就是通过js来模拟dom的实现,然后通过对js obj的操作,最后渲染到页面中,但是,如果当我们修改了一丢丢东西,就要渲染整个页面的话,性能消耗还是非常大的,如何才能准确的修改该修改的地方就是我们diff算法的功能了。
当然我们发现当传入的目录下还有子目录时,该方法只能返回子目录名,而无法深度遍历子目录中的所有文件。
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。
文章背景: 工作中,有时需要遍历工作夹内的所有文件,然后可以进一步操作文件。Python中的os.walk和os.listdir方法都可以实现遍历文件夹的功能,下面分别进行介绍。
小明的实验室有N台电脑,编号1~N。原本这N台电脑之间有N-1条数据链接相连,恰好构成一个树形网络。在树形网络上,任意两台电脑之间有唯一的路径相连。 不过在最近一次维护网络时,管理员误操作使得某两台电脑之间增加了一条数据链接,于是网络中出现了环路。环路上的电脑由于两两之间不再是只有一条路径,使得这些电脑上的数据传输出现了BUG。 为了恢复正常传输。小明需要找到所有在环路上的电脑,你能帮助他吗?
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。
本文强调了应用程序定制指标的重要性,用代码实例演示了如何设计指标并整合Prometheus到Django项目中,为使用Django构建应用的开发者提供了参考。
第二代定制人形机器人WALK-MAN最新的一段测试视频流出,在模拟的火灾环境下,WALK-MAN跨越障碍找到灭火器并成功操作喷出干冰。这个由欧盟从2013年开始资助项目聚焦在极端环境下救援机器人研发 自2015年6月举行的DARPA机器人挑战赛决赛以来,意大利理工学院(IIT)的专家们一直致力于提高定制人形机器人WALK-MAN的能力。 WALK-MAN是由欧盟从2013年开始资助的一个项目,其目标是开发一种定制人形机器人,可在极端环境工作。 该项目涉及各种研究机构和大学,合力开发机器人的
人们常说,有多少智能,就有多少人工。但是,亚马逊的这个项目,人工含量似乎有点高。
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