【注】当 A 是元胞数组时,不支持 dim 和 direction,即 sort 仅沿其大小不等于 1 的第一个维度进行升序排序。
x <- c(1,3,5,1) 规范的赋值符号: Alt+减号(上下两种等效)
逻辑向量(若想要把true和false写全,输入逻辑字符时就必须全部大写”TRUE”,”FALSE”):
参考 https://www.cnblogs.com/lbser/p/3322630.html https://blog.csdn.net/catoop/article/details/111689777
MARGIN表示矩阵的行与列,MARGIN=1表示矩阵行,MARGIN=2表示矩阵列。
一个向量是一排有序排列的元素。使用时,一般都会直接给变量定义,也就是“赋值”即赋予变量一个数值 <-
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 本文主要调研了一下海量图片(>1000000张)去重的方法,在调研之前,先考虑一下自己能想到的方法的可行性。
题目解析: 等差数列,1、3、5、、、2n-1; 两个等差数列,减去一个多余的2n-1,于是有: 一个等差数列和sum: (1+(2n-1)) x n/2 最终得到 ans = 2 x sum - (2n-1) = 2n^2 - 2n + 1。
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
数据框约等于表格 数据框不是文件 每一列只允许一种数据类型 一列就是一个向量 一个向量被视为一个整体 可以有重复值
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
paste里的数据之间默认是空格连接,也可以特别指定为其他符号,用sep = “”
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数c()可用来创建向量。各类向量如下例所示:
(1)数据框约等于”表格“,不是完全等于表格。因为数据框不是电脑上的一个文件,并且要求每一列只能有一种数据类型。但是数据框可以导出,可以导出为一个表格。
x[x %in% c(1,2,5)]取出向量中x中同时属于向量c(1,2,5) 中的元素
数据结构 1.向量 数据框单独的一列是向量,视为一个整体;一个向量只能有一种数据类型,可以有重复值。 1.1 向量的生成 #(1)用 c() 结合到一起 c(2,5,6,2,9) c("a","f","md","b") #(2)连续的数字用冒号“:” 1:5 #(3)有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm() rep("x",times=3) seq(from=3,to=21,by=3) rnorm(n=3) #(4)通过组合,产生更为复杂的向量。 paste0(rep(
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
因为自己之前学习过一部分B站生信技能树的R语言入门视频,但实际使用时经常会遇到一些问题,这次参加了生信技能树的系统培训班想查漏补缺。这里是整理的第一周学习笔记,主要是针对以前存在的一些问题有了更清晰的认识。
数据类型:数值型(numeric),字符型(character,必须加" "or' '),逻辑型(TRUE FALSE NA存在但未知)
(x <- c(1,3,5,1)) #用()直接括起来 空格和减号都是特殊字符 不要随意用
数据框约等于“表格”,数据框里的每一列只能同一种数据类型,单独拿出一列是向量,是为一个整体
(1)用函数 c() (注意是小写的c(),大写的C()是另外的函数)逐一放到一起,例:
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的, 对应元素分别为同一人的身高和性别, tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
比如新建一个名为 LearnR的project,选择存放路径。新建好了看RSstudio的右下角模块中会有提示。
数据类型:向量(vector);数据框(Data Frame);矩阵(Matrix);数组(Array);List。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。常被用于统计学、计量分析等领域。接下来讲一下我个人认为的R入门知识。
有参数,输出m*m或m*n矩阵,按照1/2的概率随机分布-1和1,如果有alphabet向量参数,则按照同样的概率输出由该参数确定的数字(alphabet向量中的每个项都以相等的概率出现)。
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作,本专题对排序和去重做专门介绍,并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例:多列无序去重
坑:rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
数据结构 向量 vector 赋值 x<- c(1,2,3) #常用的向量写法,意为将x定义为由元素1,2,3组成的向量。 图片 x<- 1:10 #从1-10之间所有的整数 图片 x<- seq(1,10,by = 0.5) #1-10之间每隔0.5取一个数 图片 x<- rep(1:3,times=2) #1-3 重复2次,无空格 图片 如果连续给x赋值,新的赋值会覆盖就赋值。如连续输入以上4个,则最终赋值为向量4 提取元素 #向量2为例 x[4] #x第4个元素,即4 x[-4]
rownames(a)#查看行名,如果不命名使用默认值的话,行号就是行名,即1,2,3,4,5,......
从这期开始,大猫课堂将会推出一个新的系列:R练习50题,目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作,例如寻找每组最大的N个观测等。本练习题来源于Renkun (github.com/renkun-ken/r-data-practice) 在Github上的共享,我们认为它包括了绝大多数实践中会遇到的问题,特别具有代表性。只可惜Renkun并没有提供答案,所以我们在这里提供我们的版本。
max(X)#最大值 min(x)#最小值, mean(x)#均值,median(x)#中位数
tip:运行项目时需要将文件放置于工作目录下;R中严格区分大小写;改错变量可以重新赋值覆盖;可以使用并保存脚本文件,文件格式为R
GPT-3最近又开始火起一阵,关于GPT-3的各种精彩文章现在也很多,其中不光有展示了它生成结果的,也有对结果一些思考的,还有可视化其工作原理的。
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
在数据分析中,往往会遇到各种复杂的数据处理操作:分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择:R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。(本章节为R语言入门第二部分总结篇:数据操作)
初级统计函数 max() ,min() , mean() , median() ,var()方差 , sd()标准差 , sum()总和, length(x) # 长度(x中元素的个数), unique(x) #去重复(第一次出现不为重复,第二次出现为重复),duplicated(x)#检查重复值 , table(x) 重复值(因子)统计 ,sort(x) #排序 , dim() 查看行列数, nrow()查看行数,ncol() 查看列数
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云