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。 从文档来看，do.call可以通过名字构建和执行函数，并且将参数以列表的形式传入。...显然，前两个参数很重要，确定了该函数的一般用法，后两个参数涉及一些执行引用与环境的问题，这方面我懂的不多，不过基本也用不到。 下面通过例子学习下使用。...c()添加更多的参数 tmp <- expand.grid(letters[1:2], 1:3, c("+", "-")) tmp ## Var1 Var2 Var3 ## 1 a...，如果不quote起来就会报错 #do.call(paste, list(as.name("A"), as.name("B")), quote = FALSE) # 当然你如果直接使用下面这个语句结果是一样的...首先在新环境创建的函数对象是打印输入的平方，A是10。 call函数用来创建和测试对象，不过看起来用法与quote()类似，将东西先存起来不执行，等后续调用。
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。...它可以在实际调用函数时将参数以列表的形式传入，下面是一个简单的函数： f <- function(x) print(x^2) 我们可以用下面的方式调用 do.call()： do.call(f, list...最近我需要批量更新参数时发现了 do.call() 的好用之处。 在批量建模时可能需要比较对建模函数设定不同的参数，我们以求和函数作为建模函数举例。...假设建模需要 4 个参数，造一个类似的求和函数： Sum <- function(a = 1, b = 2, c = 3, d = 4) { return(sum(a, b, c, d)) } 而我们需要批量运行这个函数...，而且只修改其中 3 个参数，另外参数是外部定义的，比如说其他使用这个函数的人。
tif_file_list列表中全部的栅格对象（Raster* object）类型的元素都带入到mosaic()函数运行后，do.call()函数就结束了。 ...此外，由于mosaic()函数在运行时，除了两个栅格对象（Raster* object）类型的参数，还有其他的一些辅助参数，比如拼接时重叠区域该如何处理、处理时是否考虑NoData值的影响等；由于我们时通过...do.call()函数来调用mosaic()函数，因此这些参数就不太好直接指定了。...因此，我们可以通过$运算符，将mosaic()函数所需要的其他参数一并放入tif_file_list中，在后期do.call()函数调用mosaic()函数时，将同时读取这些参数，起到将参数传递到mosaic...其中，在本文中我们需要指定mosaic()函数的fun参数与na.rm参数，二者分别是指拼接时重叠区域像元值的计算方法，以及计算重叠区域像元值时，是否考虑NoData值的影响；我们将这2个参数分别设定为
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。...可以发现在library函数中，package变量并不会被替换为它的值，而print函数就会打印出它的值：ggplot2，在library函数中就像是把package这个变量给冻结了一样。...它的本质原理在于：R在运行代码时，会先将代码解析成叫做expression的中间态，然后再执行expression即可获取代码结果。...("+")、、 ###### # add <- function(e1, e2) e1 + e2 ### 手动定义add函数的两个参数...不要忘记将左侧构建的参数名包括在引号中，因为等号左侧是形参，只能是字符串或者symbol： add2(!!x1 := 1, '{x2}' := 2) #[1] 3 add3(!!
row.names 参数设置为 1，您可以指定数据框中的第一列作为行名。...})#re4=do.call(cbind,re3)#以上是将列表中的元素合并成一个数据框#re=list()# 3.基因过滤##需要过滤一下那些在很多样本里表达量都为0或者表达量很低的基因。...过滤标准不唯一。...#在R语言中，若要把fun应用到x的每一列，margin参数应该设置为1。...#1，函数会应用于矩阵的每一列（即，横向）。 #2，函数会应用于矩阵的每一行（即，纵向）。
其中type参数有两种PSOCK适用所有操作系统，FORK适用unix/max，实现内存共享以及节省内存。...5. clusterCall() 在并行环境中，一次运行过程在各节点的值。clusterMap便可以直接运行所用的值，并以列表形式展示所有结果。...7. clusterApply() 类似parLapply 系列，可以直接运行得到所有结果，输出列表格式。clusterApplyLB()便是对其的优化，具体的优化模式我们就不赘述了。...8. do.call() 针对某个数据集执行指定的函数功能。...实例 stopCluster(cl) 以上便是parallel包的全部功能函数，其实并行真正解决的是重复性工作的情况，在P值的计算中应用比较广泛。
数据选取与简单操作： which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素...plyr包中的rbind.fill函数（合并的数据，必须是data.frame），do.call可以用来批量执行。...（do.call用法） 关于do.call其他用法（R语言 函数do.call()使用 ） 有一个list，想把里面的所有元素相加求和。...<-do.call(sum,list) list.sum<-do.call(cbind,list) do.call() 是告诉list一个函数，然后list里的所有元素来执行这个函数。...0 0 3 3 275.8 8 15.2 8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3 275.8 效果是，不匹配到的放在最后
在定义函数时，没有缺省值的参数写在前面， 有缺省值的参数写在后面。不遵守这样的约定容易使得程序被误读， 有时会在运行时匹配错位。...与管道符号 do.call 可以对列表对象进行处理，相当于将列表中的所有元素作为参数进行处理： > do.call(mean, list(3,4,5)) [1] 3 而magrittr包中的%>%...在命令行定义的所有变量都保存在工作空间 （workspace）， 也称为全局环境中。...tmp = function(){b = 10; print(b)} > b 错误: 找不到对象'b' 在函数调用时，行参被赋值为实参，在函数内部对形式参数作任何修改在函数运行完成后都不影响原来的实参变量...， 而且函数运行完毕后形式参数不再与实际的存储空间联系。
，会将变化结果输出到屏幕，如果不希望继续追踪，可以使用函数untracemem。...这种做法节省空间也节省运行时间。 在R的3.1.0之前则用的深拷贝方法， 即复制列表时连各个元素保存的值也制作副本。...但是如果修改数据框y的一行， 因为这涉及到所有列， 所以整个数据框的所有列都会制作副本。 环境 环境是一组名称组成的对象。对于R 来说，环境作为一个数据结构与有名的列表相似。...创建环境 环境的创建和打印，操作也和列表对象非常相似。...如果我们在环境中定义的名字相同，则会将之前的名称覆盖： e3 <- rlang::env( a = 4, a = 2 ) > e3$a [1] 2 我们打印环境，会输出十六进制数表示的内存地址
| 表示 或，只有一个条件成立就返回真&表示 与，必须所有条件均满足才返回真 2. if 条件语句 if 基本句 只要if 随后的条件句返回为TRUE，则其后的语句则会被执行。...表示各种与 EXPR 可能输出值的绑定语句。当... 中的某个丛句与EXPR值相等时，便会输出丛句对应的值。因此switch 常用于for 循环的遍历打印。...break 和 next 在循环语句中可以通过break 与next 语句跳出循环。不过二者存在区别。next：跳过循环语句中的剩余内容，直接跳到下一次循环开始。进行中的循环结束，迭代继续。...我们可以创建一个空列表，让每次循环输出的值作为一个元素添加到列表中。使用 do.call 语句我们可以对列表进行 cbind ，将其拼接在一起。...abs(b) } # 调用函数 # sum_abs(-3, 2) # 返回5 也可以定义不需要任何输入值的函数，直接调用 在function中不设定参数 hello <- function(){
，保存json的时候用过list.save，不知道大家还有印象不？）...因为myresult里面有144个子list，分别代表144个课程，每一个子list（课程）的所有子孙节点一共是53个，所有的信息展开之后应该是一个144*53的大矩阵（或者数据框）。...列表展开 fulldata% lapply(unlist) %>% do.call(rbind,.) %>% as.data.frame() 这份数据集将所有的课程list...可是不觉得以上步骤有些繁琐嘛~简单方法当然有啦，任坤大大开发的rlist是专门针对R语言list结构数据处理的，其中封装了很多功能强大的列表操作函数，使得在R语言中操作列表就像使用dplyr操作data.frame...(.data, expr) 只有两个参数，第一个是数据框，第二个是匿名函数。
第一个是ggpubr，对应的函数是ggarrange() 第二个是cowplot，对应的函数是plot_grid() 第三个是aplot,对应的函数是insert_bottom() right()top...()left() 这个论文里提供的拼图方法是自定义了一个函数，函数是 grid_arrange_shared_legend <- function(..., ncol = length(list(......，但是不影响使用，直接复制过来套用就可以了 用这个函数需要指定拼图的对象，指定几行几列，指定图例的位置，图例的位置只有右和下可以选。...image.png 两幅图如果按照一行两列来拼的话，图例位置参数不写，默认的是放下面 grid_arrange_shared_legend(p1,p2,ncol=2,nrow=1) ?...image.png 今天的内容主要的收获是知道了一个自定义的拼图函数。如果有需要的话可以直接拿来使用。
前言 最近我在复现一篇文章的操作。发现每一次生成的结果都有所不同。 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？ 后来发现，果然是随机数的问题。...如果是在函数中呢？...虽然这个函数，可以显示的在函数内部调用随机数和函数，帮助我们明确随机数与随机函数的对应关系： > withr::with_seed(32, runif(1:5)) [1] 0.5058405 0.5948084...此外，我也推荐大家在写涉及到随机数的代码时，使用withr::with_seed，起码告诉并且提醒自己，哪个种子，对应哪个随机函数。防止被吞，或者吞了其他人的种子。...额外补充 并不是所有R 的使用者都会注意到随机数的问题了。因此，考虑是否发生随机数的一个方法是，既然set.seed是即用即废，那么这也是个用来判断某个步骤是否调用了随机数的方法。
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？...提供的解决方案有两种： do.call(setdiff, strsplit(c(a, b), split = "")) # 或者 Reduce(setdiff, strsplit(c(a, b), split...AAA", "ATA"), split = "")) character(0) 相关资料不多，终于在R博客看到一个实现类似需求的函数，修改了一下，感觉很棒： list_string_diff = function...diff.info = na.omit(diff.info) if(only.position){ diff.info$position }else diff.info } 这个函数...可以同时记录位置和原始序列，并可以忽略大小写，甚至排除一些序列，为了使结果简化，我添加了只返回位置的默认参数。
展望未来，我们应该注意到，所有这些都需要以多线程的方式快速完成，即使是在CPU速度相对较快，显卡速度相对较慢的情况下，准备阶段也可能比实际学习更耗费资源神经网络。...它结合了以前的软件包的所有优点，包括稳定性和杀手级功能（在我们的任务框架中无用），与OCR库Tesseract集成。下面给出了在不同数量的核上读取和转换图像时的速度测量结果。...而且由于我们的预处理辅助函数将被这些值参数化，所以你将不得不使用丑陋的 paste0 (...) 或者 sprint (...) ...and () 将指定维度的数组组合在一起，同时 do.call () 将任意数量的参数传递给内部函数。...其他参数（ along = 1）以非常奇怪的方式设置： do.call (and, c (x_y_batch $ x, list (along = 1)))。
相较于KEGG，SigDB数据集包含的功能更多 GSEA分析 对 MigDB中的全部基因集 做GSEA分析。...#读取gmt文件 geneset <- read.gmt(file.path(d,gmtfile)) # 打印目前进行的基因库 print(paste0('Now process the '...x@result }) ## 3 11 ## 996 11 ## 186 11 ## 233 11 ## 671 11 ## 95 11 ## 1591 11 ## 27 11 # docall 函数能够对...list使用dataframe结构的函数，下行为合并结果 gsea_results_df <- do.call(rbind, gsea_results_list) # 选择有差异的基因集进行画图,第一个参数为基因集...，第二个参数需要对应前面参数 # 具体可以查看gsea_results里面的行名 gseaplot(gsea_results[[2]],'KEGG_CELL_CYCLE') ?
，而是先启动N个附属进程，然后将数据分割成N块在N个核上进行运行，等待附属进程结束返回结果。...，需要指定参数cl。...3）变量作用域 局部调用 在调用时，分配的核心相当于新的环境。我们必须要在parAapply函数内部重新调用值或者加载包。...: cl <- makeCluster(3, type="FORK") # mac & linux Parallel Socket Cluster (PSOCK) # WIN 这一选项从而当你并行运行的时候可以包含所有环境变量...但对于包中的函数，还是需要专门的使用clusterEvalQ 加载。 4）小建议 运行完毕后释放内存 stopCluster(cl)
❞ 论文 注：此论文提供原始数据及绘图代码，但在运行作者代码时遇到报错颇多，小编根据作者代码进行了修改，对源代码感兴趣的可以去论文中下载。...原图 仿图 图形解读 ❝此图与以往图形无区别，此次主要使用自定义函数+循环的方式进行绘图，代码具有较高的可观赏性。.../Fig2.png", plot = do.call("wrap_plots", c(plots, ncol = 4))+ plot_annotation(tag_levels...= 'A'), height = 6, width = 18, units = "cm") 关注下方公众号下回更新不迷路 ❝本节介绍到此结束，有需要获取此文档代码的朋友，欢迎到淘宝店铺...❞ 2024更新的绘图内容同时包含数据+代码+markdown注释文档+文档清单，「小编只分享案例文档不额外回答问题无答疑问。」 在线同步更新 2024年案例图展示 2023年案例图展示
—————————— unlist与list的区别 unlist(x)生成一个包含x所有元素的向量。...list在批量读取数据时候的用法，一开始笔者困惑在： 1、如何循环读取xlsx中的sheet数据，然后批量放入list之中？...——先定义list 2、如何定义写出时候的文件名字——paste函数 批量读取的基本流程就是:写入（list[[i]]）、操作、写出 #1、读取xlsx中所有的sheet表格 #如果像vector一样定义...——不等长合并 两种方法：c()，可以将list[1] 和list[2]进行直接合并，可以兼容不等长，当然合并之后，还有list文件； rbind.fill函数，不等长合并函数，在plyr包中。...#如何解决合并时数据不等长问题——两种方法：do.call函数以及rbind.fill函数（plyr包） #rbind.fill函数只能合并数据框格式 #do.call函数在数据框中执行函数（函数，数据列
lapply在使用的时候也会出现这样的问题，如果出现问题，那么就白跑了，而且也不可能给你停顿下来。那么如何让lapply运行中跳过报错的办法呢？...注意的是，他可以加载最终版本的变量，在函数运行前，变量都是可以改变的： base <- 2 cl<-makeCluster(2) registerDoParallel(cl) base <- 4 test...R语言在使用Parallel时候，会出现这样的疑问，一些东西都需要广播给不同的核心，那么在clusterExport步骤怎么办呢？能不能clusterExport一整个函数？...通过查阅文献看到了，这是因为“调用核心数--计算机内存”的不匹配造成的。...如果你的数据集很大，调用了很多核心，那么你的计算机内存如果不够匹配，就会出现连接不上的不错，甚至还出现卡机，一动不动的情况（当然，只要耐心等待，其实他还是会继续运行的...等待的时候会有点长） 解决办法一
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