R 中的 do.call() 是我极少用到的一个函数,不过它在很多情况下是蛮有用的,之前我也做过简单的介绍。
do.call这个函数是我在搜索问题时会看到别人经常使用的一个函数,心生好奇,这次来看看它的用法。
本文介绍基于R语言中的raster包,遍历文件夹,读取文件夹下的大量栅格遥感影像,并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合,使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。
在R中,library函数的表现有点特殊,传给它的参数变量不是类似于常规R表达式的即时执行,而是像是被‘冻结’了一样。
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势,然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包:隐式并行:OpenBLAS,Intel MKL,NVIDIA cuBLAS等;显性并行:parallel(主打lapply应用)、foreach(主打for循环)、SupR、还有利用GPU的办法(gpuR)。所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序;隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然,在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。今天就给大家介绍下这个基础并行包的具体应用。
假设你有序列AAA和ATA,怎么用R比较它们的差异,即第二个字符,并返回差异的位点与字符?
数据清洗从来都不是一件简单的事情! 使用httr包结合浏览器抓包工具进行网页数据抓取虽然非常方便,但是获取的数据后期处理工作量却非常庞大的。 因为大部分json数据包返回之后都会被转换为R语言中的非结构化数据类型——list。 也就是说,对于list数据结构的处理熟练程度,将会决定着你在数据清洗中所花费的时间与精力。 list数据结构本身即可简单也可复杂,当list中存在递归结构时,其处理难度就大大增加了。(不幸的是大部分json数据包都是递归结构的) 对于list数据结构的处理,你可以通过手动构造循环来处
$gcc -g -Wall hello.c -o hello $g++ -g -Wall hello.cpp -o hello
在R中做数据处理时,数据导入导出是常见操作,对于导入而言,如果源数据保存在多个文件中,那么导入后首先就需要进行合并操作。
https://cloud.tencent.com/developer/article/2353514
当程序被停住了,你可以用continue命令恢复程序的运行直到程序结束,或下一个断点到来。也可以使用step或next命令单步跟踪程序。
在抓取数据时,很大一部分需求是抓取网页上的关系型表格。 对于表格而言,R语言和Python中都封装了表格抓取的快捷函数,R语言中XML包中的readHTMLTables函数封装了提取HTML内嵌表格的功能,rvest包的read_table()函数也可以提供快捷表格提取需求。Python中read_html同样提供直接从HTML中抽取关系表格的功能。 HTML语法中内嵌表格有两类,一类是table,这种是通常意义上所说的表格,另一类是list,这种可以理解为列表,但从浏览器渲染后的网页来看,很难区分这两种,
实际上, “function(参数表) 函数体”这样的结构本身也是一个表达式, 其结果是一个函数对象。在通常的函数定义中, 函数名只不过是被赋值为某个函数对象, 或者说是“绑定”(bind)到某个函数对象上面。同一个函数对象可以被多个函数名绑定。函数是普通R对象, 在编程语言术语中称这样的函数为第一级函数(first class functions), 或函数是第一级对象(first class objects), 即函数在R语言中与其他普通数值型对象、字符型对象有相同的地位。
本文研究了使用R语言进行深度学习在图像分类问题上的应用,并对比了使用不同框架和不同训练方式对模型性能的影响。结果表明,虽然R语言本身无法直接进行深度学习,但使用TensorFlow和Keras等框架和库,可以有效地进行深度学习图像分类。同时,使用预训练模型和数据增强技术可以进一步提高模型性能。
关系正确返回TRUE 否则FALSE== 相等 != 不相等>大于< 小于 ps:字母多的字符串比少的大
其实之前读了李东风老师的内容,感觉收获颇丰;但因为自己的业务逻辑过于简单,渐渐又荒废掉了。
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第五篇。学习R语言ggplot2包画图。然后多个图拼接到一起。对应的是论文中的补充材料图一。
在单细胞分析中,我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数,循环读取多个数据集
继续上回的内容[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]。
掘金 | https://juejin.im/user/5a16e1f3f265da43128096cb
1、在conftest.py文件添加命令行选项,自定义命令行传入参数"--opt", 如果测试用例需要用到,从命令行传入参数,就调用opt函数。
列表是一种特别的对象集合,它的元素也由序号(下标)区分,但是各元素的类型可 以是任意对象,不同元素不必是同一类型。元素本身允许是其它复杂数据类型,比如,列表 的一个元素也允许是列表。例如:
使用SigDB(Molecular Signatures Database)基因集进行富集分析,包含8个系列
难道是我的操作出了问题?难道是我用的R 包版本不对,函数不同?难道是随机数的问题?
任何情况下,this 都不会默认指向函数自己,除非使用 bind 绑定的方式修改 this 为函数自己。
对wgs数据的somatic突变文件自己推断denovo的signature,可以使用SomaticSignatures 包的identifySignatures函数,这个教程我在生信技能树分享过:使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断,比如:0元,10小时教学视频直播《跟着百度李彦宏学习肿瘤基因组测序数据分析》 这个文献,研究者就是使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断,拿到了11个自定义的signature。
在 Go 语言中,程序中一般是使用错误来处理异常情况。对于程序中出现的大部分异常情况,错误就已经够用了。
i :代称,比如第一次循环则代表in后面向量的第一个元素;第二次则为第二个元素,直到完成in后面向量里所有元素的循环为止。如in后面的向量有8个元素,则8次循环。
装饰器是 Python 的一个重要部分。它是修改其他函数的功能的函数,有助于让我们的代码更简短
PrettyPrinter是Python 3.6 及以上版本中的一个功能强大、支持语法高亮、描述性的美化打印包。它使用了改进的Wadler-Leijen布局算法,和Haskell打印美化库中的prettyprinter以及anti-wl-pprint、 JavaScript的Prettier、Ruby的prettypreinter.rb 以及 IPython的Ipython.lib.pretty类似。Python的PrettyPrinter集以上众家之所长,并在此基础上继续改进,因此也成为目前Python最强大的美化输出工具。
GSVA分析,gene Set Variation Analysis,被称为基因集变异分析,是一种非参数的无监督分析方法,用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。 思路
有时,比如写RF的测试库的时候,很多方法都写在一个类里。我们又可能需要一个通用的装饰器,比如,要给某个底层类的方法打桩,查看入参和出参,用以理解业务;或者要hold住所有的执行错误,打印堆栈又不想程序退出或用例直接失败
韦恩图固然是一种展现方式,可以看到3个样品各自的上下调基因的overlap情况,基本上呢,随机生成的数值它们的overlap不咋地!
里面提到的目前主流的单细胞差异分析方法都是Wilcoxon rank−sum test,但是它其实表现还不如pseudobulks 的方法。。。
带有 .__call__() 方法的类实例的行为类似于函数,它提供了一种灵活方便的方法来为你的对象添加功能。作为一个 Python 开发者,了解如何创建和使用可调用实例是一项宝贵的技能。
对写好的代码进行测试和调试,定位问题,是程序开发必须掌握的技能,在java中,我们可以使用junit进行测试,然后在golang里怎么进行单位测试?golang有轻量级的测试框架testing,也有命令go test sample_test.go这些命令,具体怎么使用,可以看一下本文简单介绍
在 JavaScript 中 this 常常指向方法调用的对象,但有些时候并不是这样的,本文将详细解读在不同的情况下 this 的指向。
GDB是一个由GNU开源组织发布的、UNIX/LINUX操作系统下的、基于命令行的、功能强大的程序调试工具。 对于一名Linux下工作的c/c++程序员,gdb是必不可少的工具;
没想到我写的帖子竟然被健明大大pick啦,激动之余还是激动。一直以来都觉得自己是弱弱的小透明,执着的学一点就在简书上更一点,和众多在生信路上自学的伙伴抱头前(tong)行(ku)…… 扯远了,补一下健明大大给我的建议,用upsetR绘制crosstalk
哺乳动物基因组CpG位点通常集中在称为CpG岛(CpG island,CGI)的区域中,并且已知人基因启动子~60%含有CpG岛。CpG岛上下游不超过2000个碱基对(2kb)的基因组区域称为CpG“岛岸”(shores),其中CpG shelves指位于CpG shores 上下游2kb以内的区域,open sea指CpG islands、CpG shores和CpG shelves之外的其他区域。这4种情况形成了CpG resort。CpG位点的密度从island到open sea递减。
为了检测肌成纤维细胞丰度作为LUAD患者分层预后生物标志物的可能性,使用TCGA-LUAD数据集测试
最近遇到一个问题,需要读取MsigDB/h.all.v7.2.symbols.gmt 文件进行分析:
编程分为两类:系统编程(system programming)和应用编程(application programming)。所谓系统编程,简单来说,就是编写库;而应用编程就是利用写好的各种库来编写具某种功用的程序,也就是应用。系统程序员会给自己写的库留下一些接口,即API(application programming interface,应用编程接口),以供应用程序员使用。所以在抽象层的图示里,库位于应用的底下。
在前一篇文章中, 我向你展示了分析输入 AST 并对其进行处理的一些基本方法. 今天我们将研究一些更复杂的 AST 转换. 这将重提已经解释过的技术. 这样做的目的是为了表明深入研究 AST 并不是很难的, 尽管最终的结果代码很容易变得相当复杂, 而且有点黑科技(hacky).
在软件的破解过程中,经常会遇到程序的自效验问题,什么是自效验?当文件大小发生变化,或者MD5特征变化的时候就会触发自效验暗装,有些暗装是直接退出,而有些则是格盘蓝屏等,所以在调试这样的程序的时候尽量在虚拟机里面进行吧。
终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些:
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