加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) 导入数据 df <- read_tsv("data.txt") 数据可视化 df %>% ggplot(aes(case_control...%>% 运算符将一系列修改图表的函数串联在一起。...❞ df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) ❝使用 df 数据帧创建了一个新的 ggplot 对象，并将 x 轴和 y 轴变量分别设置为 case_control...❞ geom_jitter(aes(fill=case_control,color=case_control), pch=21, width=0.1, size=2) ❝向图表添加了一个抖动散点图。...fill 和 color 美学设置为 case_control，这意味着点的填充和颜色将基于该列的值。参数 pch 指定点的形状，width 指定点的宽度，size 指定点的大小。
可先阅读文章：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 1.利用plot()绘制散点图 R语言中plot()函数的基本格式如下： plot(x,y,...) plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标...3.其他散点图函数 除了上面的包和函数可以绘制散点图外，还有一些包也可以绘制复杂性的散点图。比如说car包中的scatterplot()函数和lattice包的xyplot()函数。...car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...merge # 逻辑词或字符；默认FALSE，仅当y是包含多个变量的向量时使用；如为TRUE，则在同一绘图区域合并多个y变量； # 字符为"asis"或"flip"，如为"flip"，则y变量翻转为x...轴刻度，x变量翻转为分组变量 color、fill # 设置点的颜色 palette # 设置线图颜色的调色板；可为灰色调色板"grey"；自定义调色板c("blue","red") # ggsci包调色板
($a*$b))" echo "a/b=$(($a/$b))" echo "a**b=$(($a**$b))" echo "a%b=$(($a%$b))" read读入 -p 提示 -t 等待用户输入的时间...read -t 30 -p "请输入一个数字:" a 请输入一个数字:11 二、read企业案例 判断输入的内容,并根据输入的序号进行相应的操作,脚本如下 cat select1.sh #!
因为函数也是R对象， 也可以拥有属性。所谓对象， 就是R的变量所指向的各种不同类型的统称。 可以将多个函数存放在一个列表中。...简单理解来说，任何可以接受函数作为参数的函数，都可以使用匿名函数。 7. 变量作用域 全局变量与工作空间 在所有函数外面（如R命令行）定义的变量是全局变量。...变量”实际是计算机内存中的一段存储空间， 但是R中略微复杂一些， R的变量实际是指向R对象的引用， 称为“绑定” (这点和py 类似?)。...在较简单的函数定义中大体上可以将R 变量看成是对应的存储空间。 函数的参数（自变量）在定义时并没有对应的存储空间， 所以也称函数定义中的参数为“形式参数”。...函数内部可以读取全局变量的值，但一般不能修改全局变量的值。
前面给大家分享过R计算多个向量两两之间相关性，今天小编就给大家分享一个实际的应用案例，用R去批量的检测大量mRNA跟lncRNA之间表达的相关性，并绘制散点图。...& result$cor>0) #创建一个文件夹corplot来存放相关性图 dir.create("corplot") #循环画出显著相关的mRNA和lncRNA的相关性散点图 for(i in...(rnaExpr[pc,]) #创建pdf文件 pdf(file=paste0("corplot/",lnc,"_",pc,".pdf"),width=10) #绘制散点图 plot(lncExpr,pcExpr...mtext(paste0("cor=",cor,"\npval=",pval), side=3,line= -2,adj = 0.1) dev.off() } 下面是一对mRNA-lncRNA之间相关性的散点图...参考资料： R计算多个向量两两之间相关性
R语言ggplot2如果要做散点图可以用自带的一些形状 如果想用其他形状，有一个R包是ggstar https://cran.r-project.org/web/packages/ggstar/vignettes...ggstar这个R包的整体结构暂时还看不明白，但是定义形状的部分自己能够修改。...在 primitive.R 代码中 plxy 就是一个形状的数据，第一列是x，第二列是y 比如上图中28的形状 square diamond 把中心掏出一正方形的空白 data.frame(x=c(0,...=group), show.legend = FALSE)+ theme_bw()+ theme(panel.grid = element_blank()) 定义一个四瓣的花瓣...，就能够把这个形状用于ggplot2的散点图中
因子与因子水平 R语言的数据类型中，因子（Factor）型比较特殊，也让许多初学者感到难以理解。...eg:五个用户月均通话次数分别是（15, 1, 63, 19, 122），存储在变量calls_num中。此时calls_num是一个数值型变量，有五个值，且理论上每个值的取值范围是0到+∞。...R语言实现 创建因子 R语言中，通过factor()函数建立因子型变量。...这里还需要注意的一点是，R默认创建数据框时，将文本类型存储为因子型。如果想取消此操作，可在data.frame函数或read.csv函数中设置stringAsFactors=F参数。...随硬件能力的提升，人们现在不太关注用因子型来提高存储效率，但R保留了这个方式。 2、因子型变量为离散变量，可通过定义因子型变量区分离散变量。
本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图，本期涉及的知识点如下： stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线 颜色映射相关性散点图绘制...这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中的绘图技巧一样，下面我直接给出代码,如下： #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library...", title = "The scatter chart of Train data and Tset data", subtitle = "scatter R-ggplot2...最终，得到的可视化结果如下： ? 这里提一下，由于绘制的数据较少，可能导致绘制的结果不太美观，当然，在数据足够多的情况下，你也可以绘制出如下的相关性散点图： ?...（图中colorbar的位置、字体都是可以自由设置的啊） 总结 使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题，提高绘图效率。
今天，米老鼠想和大家聊聊如何在R中创建新的变量。一般我们可以使用赋值符号 <- 来在数据中创建新的变量。...下面我主要介绍三种创建新变量的基本方法 # 方法一 # 我们在R中使用符号$来提取数据框里的变量 mydata$sum <- mydata$x1 + mydata$x2 # 新建名称为sum的变量，...它是由原来的两个变量（x1和x2）相加所得 mydata$mean <- (mydata$x1 + mydata$x2)/2 # 新建名称为mean的变量，它是由原来的两个变量（x1和x2）取平均值后所得...# 方法二 # 我们先将要操作的数据框用attach()函数固定 # 这种方法就不比使用$来提取数据框里的变量了 # 但在数据框中新建的变量，应使用$符号来指定该变量需添加到数据框中 attach...# 新建名称为mean的变量，它是由原来的两个变量（x1和x2）取平均值后所得 detach(mydata) # 解除数据的固定 # 方法三 # 主要使用transform() # 第一个参数是要操作的数据框名称
R语言中用于实现逐步回归的函数是step()，函数的基本书写格式为: step(object, scope, scale= 0,direction=c("both", "backward", "forward...参数介绍: Object:指定模型的对象，如模型lm; Scope:指定变量选择的上下界，下界为需要出现在最终模型中的变量组，上界为所有考虑添加到模型中的变量组，若只设置一个公式，则R语言默认其为上界...summary()展示逐步回归的具体结果，发现参数估计全部通过了显著性检验，且Adjusted R. squared值为0.6707，说明该模型是有效的。...岭回归的目的就是寻找使RSS最小时的参数估计，在R中，包MASS中的函数lm.ridgc(可以满足要求，函数的基本书写格式为: Im.ridge(formula, data, subset, na.action...lasso的目的就是寻找使RSS最小时的参数估计，在R语言中，包lars中的函数lasr()可以满足要求，其函数的基本书写格式为: lars(x, y，type = c("lasso", "lar",
---- 在之前的文章中，松哥也有和小伙伴们使用过流程变量，然而没有和大家系统的梳理过流程变量的具体玩法以及它对应的数据表详情，今天我们就来看看 Flowable 中流程变量的详细玩法。 1....流程变量的分类 整体上来说，目前流程变量可以分为三种类型： 全局流程变量：在整个流程执行期间，这个流程变量都是有效的。...我们在流程启动日志中搜索 休息一下 四个字，可以找到和流程变量相关的 SQL，一共有两条，如下： insert into ACT_HI_VARINST (ID_, PROC_INST_ID_, EXECUTION_ID..."startTime", new Date()); runtimeService.setVariables(execution.getId(), variables); } 好啦，一共就是这四种方式...本地流程变量 第三小节我们说的全局流程变量是和某一个具体的流程绑定的，而本地流程变量则不同，本地流程变量和某一个 Task 绑定。
之前的推文介绍过ggplot2绘图添加椭圆分组边界和圆形分组边界，借助的函数分别是 stat_ellipse() ggforce包里的geom_circle()函数 今天查找桑基图的资料的时候发现了一份介绍...ggforce这个包的使用方法的文章 https://rviews.rstudio.com/2019/09/19/intro-to-ggforce/ ，发现发现添加分组边界还有其他的实现方法，今天的推文记录一下...示例数据就直接使用R语言内置的鸢尾花数据集 首先是矩形的分组边界 使用的是 geom_mark_rect() 函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library...image.png 添加圆形的分组边界 使用到的是geom_mark_circle()函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library(ggplot2)...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
本篇将主要介绍 R 语言的基本操作、变量和几种基本数据类型，好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念。...通过本篇的学习，你将了解到： R 语言有哪些基本操作 什么是变量，以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型，如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ，它表示正在等待输入命令...30 R 语言中的变量 在使用 R 语言时，我们通常很难一步到位得到最终的结果，需要进行一些复杂的计算。...R 语言中变量是区分大小写的，x 与 X 是两个不同的变量。...，对 R 语言的基本数据类型能有一个整体的掌握，别忘了回顾一下之前的问题，这些你都了解了吗： R 语言有哪些基本操作 什么是变量，以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型，如何确定变量的数据类型
前面给大家介绍了 1.R语言中的颜色(一)-自带的调色板 2.R语言中的颜色(二)-gplots包 3.R语言中的颜色(三)-grDevice包 今天小编再来跟大家聊聊R中的另一个跟颜色相关色的...R包RColorBrewer RColorBrewer包提供了3类调色板，用户只需要指定配色方案的名称，就可以用包中的brewer.pal()函数生成颜色。...这3类包括： 1.连续型sequential(连续的)：生成一系列连续渐变的颜色（共18组颜色，每组9个渐变色），通常用来标记连续型数值的大小，适用于顺序数据。...RdBu")[3:8]) 那么到今天为止，我们关于R中的颜色就聊到这里了。...参考资料： 1.R语言中的颜色(一)-自带的调色板 2.R语言中的颜色(二)-gplots包 3.R语言中的颜色(三)-grDevice包
，争取把有原始数据的图都用R语言来复现一下 41586_2023_5710_MOESM4_ESM (1).xlsx 今天的推文复现一下论文中的Fig1a image.png 部分示例数据 image.png...最基本的散点图 library(tidyverse) fig1a<-read_delim("data/20230521/Figure1a.txt", delim = " ")...这里我的处理方式是把想要映射颜色的点单独挑出来，然后再叠加一层 geneSelected<-c("ZBP1","IFNB1","CGAS","IFNAR1","STING","IFNAR2") match...，内容可能会存在错误，请大家批判着看，欢迎大家指出其中的错误 示例数据和代码可以给推文点赞，然后点击在看，最后留言获取 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享...：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！
最近换工作以后，结结实实的写了几个月的业务。需求完结以后，就找找自己喜欢的东西写写，换个口味。 撸码最难的就是给变量取名字了。所以就写一个变量生成器吧。 演示如下： ?...最终，一个回车就能把结果输入到我们的 IDE 里面减少很多操作，妈妈再也不会担心我取不出变量名啦。 API 的实现： 既然说换个口味，那 API 我肯定不会使用 'Spring mvc' 啦。...主要采用的是 'vertx' 这个基于'netty' 的全异步的 java 库。有兴趣的同学可以参考 http://vartx.io 。 使用 Spring boot 管理对象的生命周期。...因为阿里云的 Redis 一个月要25块钱啊。自己搭一个？我的vps 一共只有 1G 内存啊。 说到底，架构设计需要考虑实际情况，一味上高大上的技术也不可取。适合的才是最好的。...尤其是对字符串下划线，大小写，驼峰形式，提供的强有力的支持。这样使得我们的 API 提供各种风格的变量形式。
前言 认识了 TypeScript 中的基础类型，接下来当然是变量声明的相关学习了。...，对应到具体变量值上就是从外向内一层层拆解的。...属性重命名 在有了 ES6 的解构赋值之后，我们可以这么声明变量： let personInfo1 = { name: "编程三昧", age:22 } let {name: nameP...需要注意的是：变量声明中，冒号后面跟的不是数据类型，而是新声明来替代原对象属性值的变量。...总结 以上就是我在学习 TypeScript 变量声明时所记录的注意事项和总结。 ~ 本文完，感谢阅读！ 学习有趣的知识，结识有趣的朋友，塑造有趣的灵魂！ 大家好，我是作者 隐逸王，希望大家多多指教！
在网上偶然间发现的一个R语言ggplot2做数据可视化的实例，提供数据和代码，今天的推文把代码拆解一下 实例数据下载链接 https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data...1980年前后的温度差异，数据里提供很多个国家的数据，可以自己更改成其他国家的数据试试 首先是读取数据 这里接触了两个新的R包 vroom here climate <- vroom::vroom(here...::here("GlobalLandTemperaturesByCountry.csv")) 关于lubridate包中的函数的一些用法 lubridate::year("1743-11-01")...注释里写的是为了得到一个矩形的图例 library(ggplot2) ggplot() + # empty tile to get a legend with rectangle key geom_tile...legend.title = element_text(face = "bold", size = 14, color = txt_clr)) monthly_plt image.png 推文用到的示例数据和代码可以自己到推文开头提到的两个链接去下载
本篇推文来自于公众号读者的投稿 最近在画散点图的时候使用lm函数进行线性回归拟合之后，想将拟合的方程与R2加入到绘制的图片中。在百度中翻了半天，终于在一个外国网站上找到了方法。...df<-data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) ggplot2基本的散点图并添加拟合曲线...题外话：有读者在公众号留言说R语言做出来的图有锯齿，应该是在Rstudio那个图形显示界面就是这个，如果导出图片后就会变得清楚了，这里为什么在Rstudio的图形显示界面会不清楚 我也不知道 如果要显示...添加拟合方程和R2 这里他的办法是自定义了一个函数，这个函数看起来还挺复杂的，先不用管这个函数的意思了 ，直接复制过来用就可以了 lm_eqn <- function(df){ m <- lm(y...第二种方法 现成的R包 ggpmisc 加载R包，模拟数据集 library(ggplot2) library(ggpmisc) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y
cumsum 可以实现整体的累加 > cumsum(1:10) [1] 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55 向量中第一个元素为起始，后面是其需要加的数。...cumprod(x) 累乘 > cumprod(1:5) [1] 1 2 6 24 120 cummax 保留出现的最大的那个数，并不断输出 > cummax(c(3:1, 2:0, 4...格式为： by(data, INDICES, FUN) 其中data是一个数据框或矩阵；INDICES是一个因子或因子组成的列表，定义了分组；FUN是任意函数。...通过INDICES 定义的因子，对data 内容进行分组，即将整个data大数据框，划分为了若干个小的数据框，而函数则定义了对这些分组数据处理的方式。...，其将exp 按照symbol 中的信息划分为若干个矩阵，而function 则定义了在同一组（同一symbol）中的列名筛选其中平均值最大的那一列（ which.max(rowMeans(x)) ）。
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