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。...library(tidyverse) #加载以下tidyverse中核心的packages: ggplot2：画图，可视化数据 dplyr：操控数据，过滤、排序等 tidyr：清理数据 readr：(...install.packages("tidyverse") #安装包 关联的包比较多，耐心等待一会儿 library(tidyverse) #使用前，记得载入包 以下讲：readr（读）、tibble...——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。
有这么一句话“数据分析师的80%的时间，都消耗在数据清理上”，清理出可视化和统计分析可以直接使用的数据，往往最费精力和繁琐的过程，而tidyverse的一大亮点就是提供非常优秀的数据清理、整合和可视化的...(处理因子问题) tidyverse的安装也很简单，在R中输入以下命令： #安装包 install.packages("tidyverse") #使用前，记得载入包 library(tidyverse...管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。...同样，也可以与tidyverse中的管道和group_by结合，批量的做回归分析，并且得到整理好的结果。 ? ?
本书内容安排 本书的结构是围绕如何学习 R 语言编程来展开的，全书共分为 6 章。 冯国双老师在《白话统计》序言中写道： 一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的....第二章：正式进入tidyverse核心部分：数据操作，侧重讲解数据思维 先简单介绍 tidyverse包以及编程技术之管道操作，接着围绕各种常用数据操作展开，包括数据读写（各种常见数据文件的读写及批量读写...tidyverse最大的优势就是以“管道流”、“整洁语法”操作数据，这些语法真正让数据操作从R base的晦涩难记难用，到tidyverse的“一致”、“整洁”好记好用，比Python的 pandas还好用...另外，tidyverse 的这些数据操作，实际上已经在语法层面涵盖了日常Excel数据操作、SQL数据库操作，活用tidyverse上述数据操作语法已经可以胜任这些工作。...本书所用的软件 本书使用最新版本的R语言4.1.1和RStudio 1.4，主要使用的R包是tidyverse 1.3.1系列。
涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书 《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》 《R 实战》 其他推荐见...*与 write.* load 与 save readRDS 与 saveRDS 数据操作流程 放本小抄在身边，随时查阅 Tidyverse https://github.com/tidyverse/...数据导入 read_* 管道 %>% x %>% f(y) > f(x, y) 筛选 contains num_range starts_with ends_with one_of matches 行筛选...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、...文档和《R 语言编程指南》 后几期主题 本期未讲述的内容？？？
,Sepal.Width)%>% arrange(Sepal.Length)3 条件语句和循环语句这里只介绍if条件语句和for循环语句看懂代码在干什么即可！...，按列拼接成为一个矩阵 do.call完成批量操作4 表达矩阵画箱线图4.1 表达矩阵的概念基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示其中矩阵的行代表某个基因在不同样本（不同处理，或时间点等）中的表达水平列表示某个样本中各个基因的表达水平...4.2 如何把基因和count变为数据框的列名？...转置t把原来的行名变为第一列宽数据变长数据代码实现：set.seed(10086)# 随机种子，让rnorm的结果变固定exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6)exp = round...完成宽数据变长数据的操作pdat = dat%>% **pivot_longer**(cols = starts_with("gene"),#需要合并的列 names_to
第一个是我觉得很好的函数，是两组的数据合并的函数，一开始自己只会在excel上运用相关的公式，但是发现这个包的运行比excel更快，是dplyer下面的full_join.今天说的是图和把excel里面的宽表变成长表的函数...names_to：一个字符向量，指定要根据存储在 cols 指定的数据的列名中的信息创建一个或多个新列。如果长度为 0，或者如果提供了 NULL，则不会创建任何列。...names_sep 采用与单独（）相同的规范，可以是数字向量（指定要中断的位置），也可以是单个字符串（指定要拆分的正则表达式）。...values_to：一个字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。...values_drop_na：如果为 TRUE，将删除 value_to 列中仅包含 NA 的行。这有效地将显式缺失值转换为隐式缺失值，并且通常仅应在数据中的缺失值由其结构创建时使用。
tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下，我们会交替使用 tibble 和数据框这两个术语。...install.packages('tidyverse') 创建 tibble 因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一，所以 tidyverse 中几乎所有函数都可以创建 tibble...tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa ## # … with 140 more rows 取子集 有两个工具可以提取数据框的单个变量
长数据是什么鬼？ 之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上，比如learnasreml包中的fm数据，它有h1~h5五年的株高数据，想对它进行作图。...问题来了，什么是「长数据」，什么是「宽数据」（不是短数据，这不是反义词，谢谢） 「宽数据：」 ❝即变量是多列数据，每一列都是一个值，比如株高数据，第一年的株高是一列，第二年的株高是一列，第三年的株高是一列...，这些数据就是宽数据。...函数，和reshape2包的函数同名，用法也相似，可以对DT数据处理，很快。...现在我用melt函数时，就不用载入reshape2了，直接用data.table包就行 tidyverse中的tidyr中的pivot_longer函数，这个更简单，用过这个函数，再也没有迷路过。
结果，训练过程通常要花费很长时间才能完成，并且内存和CPU消耗非常大。 思考深度学习模型的分布式的有效方法是将其划分为数据分布式和模型分布式。数据分布式方法采用大型机器集群，将输入数据拆分到它们之间。...但是，这种策略在按顺序堆叠各层的深度学习模型中是不足的， GPipe通过利用一种称为流水线的技术将数据和模型分布式结合在一起。...这种方法试图解决数据和模型并行技术的一些挑战，例如GPipe中使用的技术。 通常，在云基础架构上进行训练时，数据并行方法在规模上会承受较高的通信成本，并且随着时间的推移会提高GPU计算速度。...从概念上讲，管道分布计算涉及将DNN模型的各层划分为多个阶段，其中每个阶段均由模型中的一组连续层组成。每个阶段都映射到一个单独的GPU，该GPU对该阶段中的所有层执行正向传递（和反向传递）。...对于初学者而言，PipeDream需要在工作程序节点之间进行较少的通信，因为管道执行中的每个工作程序仅需要将渐变的子集和输出激活信息传达给单个其他工作程序。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ，Seurat均可以实现，但文献中的图大多会精美很多。...本次介绍Seurat 以及 ggplot2绘制，优化堆叠小提琴图的方法。 一 载入R包，数据 仍然使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ，后台回复 anno 即可获取。...2，Seurat-堆叠VlnPlot图 Seurat的VlnPlot函数中stack 参数可以实现堆叠小提琴图，flip 是否翻转 #Seurat 的stack 函数 a <- VlnPlot(sce2...三 ggplot2-堆叠小提琴图 1，提取，转化数据 首先使用FetchData提取出marker gene的表达量，celltype /seurat_clusters（宽数据），然后转为ggplot2...仅为示例，并不是该marker gene 在的通路。
长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...一 载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...二 宽数据转为长数据 使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key...：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ...
“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。 今天就介绍以下在数据清洗工作时，经常会遇到三个问题： `1....image.png 宽数据转成长数据，这里使用gather函数，gathe函数涉及三个参数 gather("key", "value", x, y, z) library(tidyverse) # creat...，这里使用spread函数，spread函数涉及2个参数 df %>% spread(key, value) image.png 重复列变量 有时候会碰到，需要新增一列是重复该变量的多少次，如上述例子中...在tidyr中很简单的uncount函数就可以实现： uncount(data, weights, .remove = TRUE, .id = NULL) df_c=df_a %>% filter(!
根据R magrittr包文档[1]所述，代码中使用管道的优点如下： 使数据处理的顺序结构化为从左到右（而不是从内到外）； 避免嵌套函数的调用； 最大限度地减少对局部变量和函数定义的需求； 可以轻松地在数据处理序列中的任何位置添加步骤...R语言示例（请参阅[2]） 在R语言中使用管道的语法为%>%。...可以在数据评估过程中快速添加或删除函数功能； 4. 让代码遵循你在数据评估和分析过程中的思路（遵循名词-动词范式）。...q=pipe#pipes Python中的无缝管道（即方法链） 我将对照SonerYıldırım的文章，让您对比学习如何在R和Python中使用管道/方法链。...图片来自作者 结语 在本文中，我鼓励大家在Python代码中使用类似R语言中的管道和方法链，以提高代码可读性和效率。我重点介绍了管道的一些优点，然后我们将这一概念应用于住房数据。
背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...官网：https://www.tidyverse.org/ 一、tidyr 数据整理 tidyr 包用于将数据重新整合，替代之前的 reshape 和 reshape2 包，用于数据的重塑与聚合...总而言之，让数据变地更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。...稀疏矩阵与稠密矩阵 在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵
具体地说，我们想创建一个管道，从The Elder Scrolls（TES）系列中获取名称，这些名称的种族和性别属性作为一个one-hot张量。...如果批处理大小为1，则单个张量不会与（可能）不同长度的其他任何张量堆叠在一起。但是，这种方法在进行训练时会受到影响，因为神经网络在单批次(batch)的梯度下降时收敛将非常慢。...数据拆分实用程序 所有这些功能都内置在PyTorch中，真是太棒了。现在可能出现的问题是，如何制作验证甚至测试集，以及如何在不扰乱代码库并尽可能保持DRY的情况下执行验证或测试。...random_split 函数接受一个数据集和一个划分子集大小的列表，该函数随机拆分数据，以生成更小的Dataset对象，这些对象可立即与DataLoader一起使用。这里有一个例子。...通过使用内置函数轻松拆分自定义PyTorch数据集来创建验证集。 事实上，您可以在任意间隔进行拆分，这对于折叠交叉验证集非常有用。我对这个方法唯一的不满是你不能定义百分比分割，这很烦人。
没想到已经完成一周了，内容逐渐从单打独斗到了进阶的内容，gan ba dei！ Tidyverse Day！...#新增列名为new，值为Sepal.Length * Sepal.Width的一列 2.4 管道符 #原始代码 x1 = select(iris,-5) #选择除了第5列的iris数据集 x2 = as.matrix...(x1) #转matrix x3 = head(x2,50) #只要前50行 pheatmap::pheatmap(x3) #画热图 #使用管道符%>%的代码 iris %>% select(-5...("control","treat"),each = 3)) #增加分组信息 pdat = dat%>% pivot_longer(cols = starts_with("gene"), #宽数据变长数据...2种方法 2.如何把数据框某列的“ ”转换为NA iris$Species[iris$Species=='']=NA 3.如何删除多余的信息 #这里示例数据中，a$tumor_stage.diagnoses
接下来，我们还要将数字图像打散，使之成为一个由色彩和强度小单元组成的网络，也就是我们常说的像素。 因为在我们编写程序来处理并判读图像的过程中，这个网格至关重要。...放大图片中的某一小部分，会发现它是一个二维网络值，亦被称之为具有宽度和高度的数组（单个颜色强度很小的单位） 这个网格中每个像素颜色都有一个对应的数值，每个像素的值范围是0~255。...灰度图像是只有长和宽的二维，而彩色图像是三维的。 彩色图像被解析为具有宽高和深的三维立方体。...长 = 515*800‘ 的矩阵组成的，矩阵中的每个元素就是一个像素 # 3 表示的是图像的颜色通道数量，将在后续章节进行详解 使用 cv2 库读入图片时，图像是以 BGR 的形式存储在数组中，所以蓝色和红色的部分会相反...## 至于如何使用 matplotlib 将原始图像转化为灰度图像， ## 以及 cmap 参数的含义，可参考网络 3.3 通过位置访问单个像素 在原理介绍环节，我们提到：将数字图像打散后，会使之成为一个由色彩和强度小单元组成的网络
介绍 本中你将学习在R中数据处理简洁的方法，称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作，但这些工作从长远来看是值得的。...一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具，您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种，从而可以将更多的时间花在分析问题上。 本文将为您提供整理数据的实用介绍以及tidyr包中附带的工具。...我们知道单元格代表案件数，因此我们将变量数存储在cases中,并用na.rm去除含有缺失值的行。这里使用pivot_longer()将数据变长，具体见后面函数详情。...字符分割 接下来就是将key中的字符进行分割,我们使用separate()对字符进行两次分割。 1.将在每个下划线处拆分代码。...函数主要参数: cols选取的列； names_to 字符串，指定要从数据的列名中存储的数据创建的列的名称。 values_to 字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。
Tidyverse补充 sunqi 2020/8/13 概述 休息了几天，罪过 tidyverse中的长款数据转换函数，类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数 代码 rm(list=...ls()) library(tidyverse) library(patchwork) # 建立示例数据框 df <- data.frame( Day = 1:5, type1 = c(0.6,...1.2, 1.4, 1.9, 2.2), type2 = c(0.5, 0.7, 0.9, 1.3, 1.8) ) # 在绘图的过程中 # 尤其是ggplot函数，上述的宽数据格式无法满足绘图的需要...# 涉及分组绘图 # 对于type1和type2 # 因此需要长款转换 # 需要的函数 # pivot_longer 转换长 # pivot_wider 转换宽 long <- pivot_longer...# 长数据转换宽数据 # 此时又回到了之前的数据 long %>% pivot_wider( names_from = "type", values_from = "value" ) %>%
下面是（ R语言编程入门 ）直播配套笔记 一、数据类型和向量 1....数据类型 1.1 判断数据类型class() 1.2 按Tab键自动补全1.3 数据类型的判断和转换 （1）is 族函数，判断，返回值为TRUE或FALSE is.numeric("123") is.character...paste("x",1:3,sep = "~") [1] "x~1" "x~2" "x~3" （2）两个向量的操作 重点： x %in% y # x的每个元素在y中吗 x[x %in% y] #注意...、矩阵和列表 1.区别 （1）Vector向量——一维；matrix矩阵——二维，只允许一种数据类型；data.frame数据框——二维，每列只允许一种数据类型 2.练习题 （1）#求c1第一列数值的中位数...或者 tidyverse中的arrange()函数 # order 可以给向量排序，也可以给数据框排序 sort(test$Sepal.Length) test$Sepal.Length[order(
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