基于二进制(0/1) data.frame创建新的data.frame_如何制作1行0列的data.frame？_从变量值创建新的Data.Frame - 腾讯云开发者社区

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。题目描述：输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。...在计算机中，所有的数字都是使用补码存储起来的。由于Python没有位数这个概念，所以得到二进制表示需要多一点操作，即将位数限制在32位，通过和一个32位的全1数字按位与运算即可。...但对于负数来说，直接bin(-1)是不能得到其补码的，而是得到了1的原码前面加上了负号，即-0b1。...则通过和一个32位的全1数字按位与运算可得到其补码二进制表示对应的十进制数（按位与运算把符号位的1视为了数字）。方法一：转换成字符串，然后统计1的个数。...= 0: count += 1 return count 方法三：n和n-1相与 n和n-1做与操作就是把n的二进制的最后一个1变为0，知道n的二进制变为

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R语言中回归和分类模型选择的性能指标

分类模型的绩效指标 二进制分类的许多性能度量均依赖于混淆矩阵。假设有两个类别，00和11，其中11表示特征的存在（正类），00表示特征的不存在（负类）。...相应的混淆矩阵是具有以下结构的2×22×2表：预测/参考 0 1个 0 TN FN 1个 FP TP 其中TN表示真实否定的数量（模型正确预测否定类别），FN表示假否定的数量（模型错误地预测否定类别...例如，二进制支持向量机将为正类分配大于1的值，为负类分配小于-1的值。对于评分分类器，我们通常希望确定的模型性能不是针对单个临界值而是针对多个临界值。这就是AUC（ROC曲线下方的区域）出现的位置。...这是因为接收器工作特性（ROC）曲线只是TPR与FPR的关系图，而AUC是由该曲线定义的面积，范围为[0，而AUC是由该曲线定义的面积，其中在[0,1]范围内。...让我们首先创建一个用于绘制分类器及其AUC得分的函数： plot.scores.AUC <- function(y, y.hat) { par(mfrow=c(1,2)) hist(y.hat

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R 数据分析

，随便你用哪个这种方式的输出结果不是直接显示在命令行中，而是会在r文件相同路径下，自动创建一个xxx.r.Rout文本文件，输出的内容在这个文件里但是这种方式用commandArgs()函数得不到传递的参数...＃创建0行0列的数据框 df_empty = data.frame() ＃创建和df有同样多的列，0行的数据框 > df_r = df[, FALSE] data frame with 0 columns...and 4 rows ＃创建一个行数为0，列数、列名和df相同的数据框 > df_c = df[FALSE, ] [1] one two three (或0-长度的row.names...) 创建非空数据框＃指定列名 > df = data.frame(one=c(1,2,3,4),two=c(4,5,6,0),three=c(32,21,34,32)) one two three...1 1 4 32 2 2 5 21 3 3 6 34 4 4 0 32 ＃不指定列名 > df = data.frame(c(1,2,3,4)

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R语言数据结构(三)数据框

创建数据框创建数据框的一种常用方法是使用data.frame()函数，它可以将多个向量组合成一个数据框。...data.frame()函数的参数有： ...: 这些参数可以采用value或tag = value的形式。组件名称将基于tag（如果存在）或被解析的参数本身。...： # [1] "name" "age" "gender" # 修改数据框的行名和列名 # 设置新的行名和列名 new_row_names <- c("row1", "row2", "row3...例如： # 创建两个数据框 d1 <- data.frame(name = c("Alice", "Bob"), age = c(20, 21)) d1 # name age # 1 Alice...请注意，这些操作都会生成新的数据框，并不会对原始数据框进行修改。

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「R」数据操作（三）：高效的data.table

创建data.table与创建data.frame类似： dt = data.table(x = 1:3, y = rnorm(3), z = letters[1:3]) dt #> x...M01 Plastics 50 NA #> 5: M04 Wood 16 0.6 #> 6: M03 Wood 15 NA 前面都是在构建子集后，又创建新的...("model", "vehicle"), mean_quality] #> [1] 6 对大数据集使用键进行搜索，能够比迭代使用逻辑比较快得多，因为键搜索利用了二进制搜索，而迭代在不必要的计算上浪费了时间...下面举例说明，首先创建有1000万行的数据，其中一列是索引列id，其他两列是随机数： n = 10000000 test1 = data.frame(id = 1:n, x = rnorm(n), y...为演示，我们先创建新的data.table，命名为market_data，其中date列是连续的。

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R数据科学整洁之道：使用 tibble 实现简单数据框

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。...tibble() 会自动重复长度为 1 的输入，并可以使用刚刚创建的新变量，如下所示： library(tidyverse) tibble( x = 1:5, y = 1, z = x ^ 2...data.frame() 函数功能要少得多：它不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称，也不能创建行名称。...) class(df) ## [1] "data.frame" 与 data.frame 比较 tibble 和传统 data.frame 的使用方法主要有两处不同：打印和取子集。

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交互式网络可视化—visNetwork

导语 GUIDE ╲ 通常是使用Cytoscape、igraph包等来可视化网络，虽然能够创建美观的网络图，但它们只是静态的。...对于创建交互式网络可视化，可以使用R中的特定包—visNetwork，有许多参数来创建个性化网络。...举例介绍功能 01 基础网络图visNetwork nodes <- data.frame(id = 1:6) edges <- data.frame(from = c(1,2,2,3,3,4,4),...突出显示最近的节点 nodes <- data.frame(id = 1:6, label = paste("N", 1:6),# 点标签 group = c("GrA", "GrB", "GrC...node_tag$degree, label = node[,], group = node_tag$mut,#根据突变状态0-1进行点分组 color = list(color = ncolor

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R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

命令是让这两个向量粘合在一起生成新的字符串向量，粘合后的新字符之间没有间隔。...,dou4=4*survived) Hdma_dat$dou=a$dou Hdma_dat$dou4=a$dou4 #两个新序列，加入到Hdma数据集汇总筛选变量服从某值的子集 subset(airquality...-list() list1[[1]]=data.frame(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct[1]))) list1[[2]]=data.frame(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct...1 0 4 4 167.6 6 16.4 8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3 275.8 7...0 0 3 3 275.8 效果是，不匹配到的放在最后，且等于NA NA NA NA

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Day03 生信马拉松-data.frame

1-2列4.2 按名字df1[,"gene"]df1[,c('gene','change')]4.2 按条件(逻辑值)df1 0,] #提取score>0的行4.3 筛选score > 0的基因df1[df1$score > 0,1] #提取第1列中score>0的基因名df1$gene[df1$score...> 0] #同上提取gene列中score>0的基因名★拓展内容1.提取data.frame的最后一列df1[,3]df1[,ncol(df1)] #ncol()可以输出列数，所以为最后一列2.提取...data.frame除最后一列的其他列df1[,-ncol(df1)] #"-"表示反选，“！”...$score <- c(12,23,50,2)5.3 增加新一列 e.p df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)5.4 改所有行/列名即给向量重新赋值 e.p rownames

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跟着Nature Genetics 学画图：R语言ggplot2画基因结构示意图

image.png 首先是准备数据表示整个基因的矩形数据 gene1<-data.frame( xmin=15000, xmax=16000, ymin=1, ymax=2 ) 外显子的数据...=2, label=paste0("exon_",1:3) ) 基因上下游的线段的数据 df<-data.frame( x=14500, xend=16500, y=1.5,...yend=1.5 ) snp的位置数据 df1<- data.frame( x=c(14510,14530,14560,14590), y=1.5 ) df2<- data.frame...image.png 这个地方新遇到了一个R包是ggfittext，github对应的链接是 https://github.com/wilkox/ggfittext 这个包的主要作用是可以让指定区域内的文字自动适应区域的大小...，原来hjust设置为0.5，就是居中，设置为1就是居右，设置为0就是居左本篇推文的完整代码 library(ggplot2) library(ggfittext) gene1 <- data.frame

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如何使用 ggplot2 绘制双轴分离图？

df1 <- data.frame( term = paste0('term', 1:4), p.val = runif(4, 1, 5) ) 样例数据集之后，使用 geom_col()...在此之前，创建一个新的数据框，根据你的 x 值，手动划分 x 轴尺度范围。...df2 <- data.frame(x = c(0,2,4,6), y = df1$term) 然后进行一些细节的调整，得到下面的图形。...df1 <- data.frame( term = paste0('term', 1:8), p.val = runif(8, 1, 5), score = rnorm(8, 0, 1) )...df2 <- data.frame(x = c(0:6,6), y = df1$term) ggplot(df1, aes(p.val, term)) + geom_col(aes(fill =

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「R」数据可视化21: Edge Bunding图

在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。...其实igraph包本身就是一个专门用于绘制网络图的R包（igraph也有对应的python和C包），而ggraph是一个基于ggplot2的包，它可以让网络图变得更加“优雅”（我最近学会的新形容词）。...那么，我们首先来构建一组数据： library(ggraph) library(igraph) library(tidyverse) set.seed(617) d1 <- data.frame(from...="origin", to=paste("group", seq(1,10), sep="")) d2 <- data.frame(from=rep(d1$to, each=10), to=paste(...=T) , to=sample( all_leaves[55:60], 30, replace=T)) ) #随机生成0～1之间的关联强度 connect$value <- runif(nrow(connect

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课上小题

二进制运算符的非数字参数 > x&y #错了，只能是逻辑值 Error in x & y : operations are possible only for numeric, logical...duplicated(x)] [1] "a" "b" "c" "d" 题3： > load("gands.Rdata") > length(g) [1] 100 选出向量g，中下标为偶数的基因名？..."data.frame" > str(test) 'data.frame': 15 obs. of 3 variables: $ Petal.Length: num 4.6 5.9 4.5 6...回答：它按照x原本的T or F 去取 sort（x）的值 > x <- rnorm(10) > x [1] -0.8969447 -0.4222281 -0.2335895 -0.1174351...[1] -0.2335895 0.9978123 1.2030764 > x>0 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE

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从 0 到 1 创建、测试并发布属于自己的 Go 开源库

如果你对提高代码复用感兴趣，并希望将自己封装的高质量代码发布为一个开源库，那么这篇文章正是为你准备的。接下来，我将详细探讨如何从 0 到 1 创建、测试并发布属于自己的 Go 开源库。...总体步骤从 0 到 1 创建、测试并发布属于自己的 Go 库，需要以下步骤： 1、在 Github（或 Gitee，本文以 Github 为例）上创建一个空仓库； 2、本地初始化 Go 项目； 3、...创建 Github 仓库在 GitHub 上创建仓库是发布你的 Go 库的第一步。首先，访问 GitHub 仓库并点击 New 按钮。在创建页面，为你的仓库输入名称和简短描述。...编写代码和测试用例以 go-mongox 仓库为例，创建路径为 builder/query/bson_build.go 的 .go 文件，在该文件里编写一个 Id 函数，用于快速构建基于 Id 查询数据的...到 1 创建、测试并发布属于自己的 Go 开源库。

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openshiftorigin学习记录（1）——基于二进制文件的安装（单机版）

学习资料来源于官方英文文档与《开源容器云OpenShift》一书，因为刚开始学习，不确定博客的正确性，以下内容仅供参考。...可从openshift/origin的github上找到各个版本的release包。...将openshift-origin-server-v3.6.0-c4dd4cf-linux-64bit.tar.gz拷贝到主机的/opt目录下。...这里没有采用后台的方式启动openshift，所以会实时打印日志。登录openshift origin控制台浏览器输入https://masterip:8443。...这里显示了我之前使用dev建立的两个工程，可以点击create project建立新工程。界面与kubernetes的dashboard较像，但功能比其强大。 ?

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R tips：list与S3类

data.frame与list 比如经典数据结构data.frame，就是封装的list的S3类。...test <- data.frame(x = 1:3, y = 4:6) ####1. unclass后，data.frame变为list unclass(test) # $x # [1] 1 2...创建S3类"data.frame.diy" s3_test <- list(x = 1:3, y = 4:6) s3_class_test <- structure(s3_test, class = "...直接打印的话，还是一个list的样式 # $x # [1] 1 2 3 # $y # [1] 4 5 6 # attr(,"class") # [1] "data.frame.diy" 创建自定义类的...# 打印的每行的行头 row_idx <- seq_along(x) row_start_label <- paste0('[', row_idx, "]") if(

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R语言笔记-2

生信技能树-数据挖掘课程笔记数据框 #数据框的新建 df = data.frame(gene = paste0("gene",1:6),change = rep(c("up","down"),each...= c(2,3,4,5,3,2) #创建新的列即，给不存在的列赋值 df df[3,3] = 8 #修改一个格 df$change = rep(c("up","down"),3) #修改一列 colnames...df[,-ncol(df)] #提取除数据框最后一列之外的列输出结果: 图片数据框之间的操作 df1 = data.frame(genes = paste0("gene",1:6),count =...rep(c("2","3"),each = 3)) df2 = data.frame(GENES = paste0("gene",1:3),count = c(2,3,2)) df df1 df2 #...列表 #列表的构建 l = list(v = c(1,2,3),df = data.frame(num = c(1,2,3),score = c(2,4,6)),m = matrix(1:9,ncol

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2022-10-17：特殊的二进制序列是具有以下两个性质的二进制序列： 0 的数量与 1 的数量相等。二进制序列的每一个前缀码中 1 的数量要大于等于 0 的

2022-10-17：特殊的二进制序列是具有以下两个性质的二进制序列：0 的数量与 1 的数量相等。二进制序列的每一个前缀码中 1 的数量要大于等于 0 的数量。...给定一个特殊的二进制序列 S，以字符串形式表示。定义一个操作为首先选择 S 的两个连续且非空的特殊的子串，然后将它们交换。...答案2022-10-17：1认为是左括号，0认为是右括号。嵌套递归模型。两两交换，其本质是冒泡排序。力扣761。经测试，rust和go的速度最快，go的内存占用最低。代码用rust编写。...index + 1); arr.push(info.ans); index = info.end + 1; } let mut builder...= '0' as u8 { // index ( -> 1 let info = Solution::process(s, index + 1);

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tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame...，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...；查看数据时，不再会一行显示不下（会自动隐藏一部分，自带head）；有两种方式来创建tibble格式的数据： 1....直接创建 > x <- c(1:3) > y <- c(4:6) > z <- letters[1:3] > dft <- tibble(x,y,z) # > dft # A tibble: 3 x...#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 #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-

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生信学习-Day6-学习R包

综上所述，这行代码的作用是创建一个新的数据框 test，它包含了 iris 数据集中的第1、2、51、52、101、102行. 4 五个基础函数 1.新增列：mutate() 2.选择列（按列筛选）列号...= c('a','b','c','d','e','f'), y = c(1,2,3,4,5,6)) data.frame(): 这个函数用来创建数据框。...test1 <-: 这是R语言中的赋值操作符，用于将data.frame()函数创建的数据框赋值给变量test1。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test2中那些在test1中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的清洗和筛选，以删除重复的或不需要的数据。

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剑指offer——二进制中1的个数（解释n & 0xFFFFFFFF）

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