在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。...for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...同时对name和value两列数据进行迭代，使用map2函数： # 可以使用plot绘制 # name和value的值分别使用.x和.y引用 test_t %$% map2(name, value, ~...它的作用可和with类似，使用它后，管道后面的函数可以直接使用test_t的列名。 ggplot2后面的函数部分，x与y分别是对应name和value，最后绘图即可。...每个图上面都有标题，这样更容易观察。
参考： Seurat::LabelClusters 前言 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]]。...是自己方便，还是通过colname 取子集，便于后期自己或他人理解代码呢？...； 判断输入的外部labels 长度是否等长； 将外部等长labels 名称和labels 的内部id 替换； 绘图函数 在ggplot 家族中，我们介绍过两种label 方式：[[66-R可视化10-...自由的在ggplot上添加文本（柱状图加计数）]] [[67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记（火山图的实现）]] 这里seurat 利用ifelse 非常巧妙的将函数作为输出。...接下来的绘图就非常非常简单了，如果想了解geom_label 与geom_label_repel 等的用法，参考我前面的教程即可： if (box) { geom.use <- ifelse
本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估，可以与博客对着看：R语言︱监督算法式的情感分析笔记 机器学习算法评估的主要方案为： 机器学习算法的建立——K层交叉检验（数据分折、交叉检验...sample把这150个数字，打乱； lapply这一句是依次循环执行，相当于for (x in 1:k)，dataseq[temp==x]，temp==1时，可以从dataseq中随机抽取30(datasize...然后生成这么几个序列：随机森林预测分类序列、随机森林树数量序列、K次循环交叉序列。并cbind在一起。...R语言中循环语句，大多可以改写，因为apply家族功能太强大，参考博客：R语言︱数据分组统计函数族——apply族 data <- iris library(plyr) library(randomForest...1、自备绘图函数——自备添加主副标题的函数 title_with_subtitle = function(title, subtitle = "") { ggtitle(bquote(atop(.
通过这种方法，如果我们要得到第一列，Afghanistan的相关数据，我们该这样做： ? 有个窍门可以通过列名访问数据，那就是将原始数据框中的列名和which()方法一起使用。...记住一个数据框就是一个向量的列表（也就是说各个列都是一个值的向量），如此我们便可以很容易地用这些函数作用于列上。最终我们将这些函数和lapply或sapply一起使用并作用于数据框的多列数据上。...图表绘制 在这个章节中我们要看一看在Python/Pandas和R中的基本的绘图制表功能。然而，还有其它如ggplot2（http://ggplot2.org/）这样绘图功能更强大语言包可以选择。...让我们从中得到一个数据框，只包含离群的国家信息。 ? 现在我们已经准备好了绘制图形。 ? ? 我们可以明显看到使用Pandas基本绘图与R基本绘图的优势！ 到目前为止结果是相符的。...它发生于任一数据可视化或机器学习工作之前，向我们展示我们的数据或假设的好坏。 传统上，R语言是大多数探索性数据分析工作选择的武器，虽然使用其它的展示能力更佳的绘图程式库是相当方便的，如gglot2。
这里直接用seurat 的示例数据：Seurat - Guided Clustering Tutorial • Seurat (satijalab.org)[2] ★There are 2,700 single...目前对于绘图，我主要使用的两个包是patchwork 和cowplot。 其实它们的绘图函数都是带有接收list 作为输入的选项。...也就是说，我们可以使用lapply 等循环操作，把一个个绘图对象保存到一个列表。再传递给对应的绘图函数。...cowplot cowplot 中，主要通过plot_grid 完成图片的排列。...这个个人认为更为优雅一些，如果拼图使用的绘图对象无需保存，我们直接利用管道符号，将ggplot 对象传递给拼图函数。
向量化代码 for循环代码慢不是因为循环，而是因为函数调用太多。 与用户交互 致使错误stop() stop()抛出致命错误，执行终止，不再执行任何操作，下面的处理代替stop()更好些。...lapply() 输入是向量/列表，返回列表。 sapply()和vapply()与lapply()类似，返回值不一定是列表。...lapply()与vapply()一致，dplyr::select()与dplyr::filter()也是.purr中是map_dbl()代替Map()，flatten_df()代替unlist()。...，可以将函数编译成字节代码，从而使运行更快，清除了大量解释器必须执行的耗时操作，如变量查询的时间。...windows需要使用Rtools: 或者修改R.environ文件中的R_COMPILE_PKGS设为正整数并指定从source安装 install.packages("ggplot2", type=
生存分析作为转录组文章中的VIP，太常见了，那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢？...本文将分别使用循环方式 和ezcox进行批量单基因生存分析，以及使用ggplot2 和forestplot绘制单因素生存分析森林图。...一 载入R包，数据 仍然使用之前处理过的TCGA的SKCM数据，此外需要读入生存数据和临床数据 library(tidyverse) library(openxlsx) library("survival...二 批量单因素分生存分析 1，使用循环的方式进行分析 首先处理表达数据，注意基因名字的处理，tidyverse包非常值的狠狠学 module_exp <- as.data.frame(data.mat...forestplot 查看 或者 R-forestplot包| HR结果绘制森林图 2， ggplot2 方式绘制自由度较高，需要对ggplot2有基本的了解，ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot
3 如何在已有图形上加一条水平线 使用低水平绘图命令 abline()，它可以作出水平线（y 值 h=）、垂线（x 值 v=）和斜线（截距 a=， 斜率 b=） 。...R中的绘图命令可以分为高水平（High level） 、 低水平 （Low level） 和交互式（Interactive）三种绘图命令。...简要地说，高水平绘图命令可以在图形设备上绘制新图；低水平绘图命令将在已经存在图形上添加更多的绘图信息，如点、线、多边形等；使用交互式绘图命令创建的绘图，可以使用如鼠标这类的定点装置来添加或提取绘图信息。...在 R 中可以通过绘图参数 par(new = TRUE)使得绘制第二个绘图 (hight-level plot) 时保留第一个绘图区域，这样两张绘图会重叠在一起，看起来就是双坐标图。...6 如何为绘图加入网格？ 使用 grid() 函数 7 如果绘图时标题太长，如何换行？ 可以使用 strwrap 函数，这个函数可以将定义段落格式。
在这里我们就得介绍一下R的隐式循环了，之前我们学习过while循环，repeat，break循环，for循环；循环的一个常用功能是把一个函数应用到一组值或者向量中的每一个元素，并将结果返回。...在R中，就可以使用lapply()和sapply()两个函数实现。前一个总是返回列表(用“l”标识)，而后者则尽可能将结果简化(用“s”标识)成向量或矩阵。...之前我们通过一些作图函数如par()来强行将多个图汇集到一起，但是这里有些函数在显示多组数据时有一些独有的特征。...我们这里选取R里的关于两组妇女24小时能量消耗的energy数据集，以0.5MJ的倍数作为分割点。...左下角是标准的jitter参数图，跳动分离明显；如果更倾向于将数据按照水平放置可以设置jitter的值小于默认值0.1。就像右下角那样。 这部分就是分组数据的描述统计和绘图了。
隐式循环 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 比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...(sceList, dim)) 正好复习R语言基础的时候，学到了apply()和lapply()两个函数，那一起来了解一下隐式循环吧！...FUN：函数,即对x的每一行/列执行FUN这个函数 simplify:表明是否应简化结果的逻辑,一般默认为 = TRUE 使用的小栗子： #循环处理数据 test<- iris[1:6,1:4] apply...()函数 lapply返回与X长度相同的列表，其中的每个元素都是将FUN应用于X的相应元素的结果。...NAMES = FALSE)与lapply(x, f)相同。 Vapply类似于sapply，但它有一个预先指定的返回值类型，因此使用它可能更安全(有时更快)。
如果我们直接使用R中的mean函数，就会得到NA，除非我们指定na.rm=TRUE，在计算均值时忽略缺失值。 绘制成对散点图 ---- 一个探索数据的常用方法是查看列与列之间有多相关。...首先使用PCA将数据降至2维，然后画图，用不同标记或深浅的点标志类别。...，我们通过聚类库中的函数clusplot函数绘图，使用内建函数pccomp实行PCA。...R代码比Python更复杂，因为它没有一个方便的方式使用正则表达式选择内容，因此我们不得不做额外的处理以从HTML中得到队伍名称。R也不鼓励使用for循环，支持沿向量应用函数。...我们使用lapply做到这一点，但由于需要处理的每一行都因是否是标题而异，需要传递保留项的索引和整个rows列表给函数。
第八、九章的循环，量力而行。第八章的内容其实大多数其他编程语言都会涉及。但是在R里面，这些显循环，用的较少。其实主要还是向量化的操作为主，也称隐循环。...第九章的隐循环非常有用，是R最精华的东西，就是学习起来有点困难。其主要内容是 apply族函数，包括lapply, sapply, tapply, apply, mapply等。...虽然各有其使用价值，但个人推荐ggplot2绘图系统以及基础绘图系统。...下面主要介绍R的基础绘图系统和ggplot2绘图系统的学习路线。R基础绘图系统《R in Action》中，花了很大的篇幅介绍了基础绘图系统，如果学习完了，工作中碰到的很多统计图就可以胜任了。...其中比较适合入门的课程是 《R语言数据分析、展现与实例》 3.
R语言代码： 在R语言中，你可以使用download.file函数来下载文件。...filename <- paste0("4_", i, ".pptx") download.file(url, destfile = filename, mode = "wb") } 上面的这个代码片段会循环下载链接中的...你可以使用lapply函数来替代for循环，以下是使用lapply的R代码： urls <- sprintf("https://bis.zju.edu.cn/binfo/textbook/4_%d.pptx...这样的写法相对于显式的for循环，更符合R语言的函数式编程风格。...**body Element (body 元素)**：表示文档的主体部分，包括页面中的所有内容。 h1、p、ul、li、a 元素：表示页面中的各种元素，如标题、段落、列表、链接等。
我们前面讲过在python中如何实现测序图标（sequence logos）的绘制。今天给大家介绍一个在R语言中实现DNA，RNA以及氨基酸的logos绘制的R包motifStack。...如果还是无法画图那就可以在运行绘图时，前面直接运行如下代码： Sys.setenv(R_GSCMD=“F:/gs9.27/bin/ gswin64.exe”) 接下来我们直接看此包是如何实现logos的绘制的...##数据模型构建motif <- new("pcm",mat=as.matrix(pcm), name="bin_SOLEXA")#name就是绘图的标题 ?...##将所有的属性进行绘制对比opar<-par(mfrow=c(4,1))plot(motif)#plot the logo with same heightplot(motif, ic.scale=FALSE...除此以外，此包还提供了更复杂的绘图： 1.
简单的使用谷歌浏览器的检查功能，就可以看到每个页面的书籍列表里面的书籍大标题是： <a href="https://www.springer.com/book/9781071634165" data-track...简单的使用bing搜索一下关键词：word clound in r ，就可以找到解决方案，第一个链接就是：http://www.sthda.com/english/wiki/text-mining-and-word-cloud-fundamentals-in-r...函数要求的输入数据格式，就需要懂R语言的才能认真做出来。...(titles_txt, '[[',1))) wd(unlist(lapply(titles_txt, '[[',2))) 值得注意的是，如果并没有指定随机数种子，那么词云绘图结果每次布局都不一样哦...在《现代生物学》中，有几个关键的主题和趋势： 分子和细胞生物学：这是现代生物学的核心，包括研究生命的基本单位——细胞，以及细胞内的分子过程。
1-背景 顺着上周与大家分享的nanostring芯片原始数据的提取， 我看到了曾老师于20年布置的学徒作业~ 链接如下：《Nanostring的表达矩阵分析也是大同小异》 Nanostring的表达矩阵分析也是大同小异...- 知乎 (zhihu.com) 就是要复现上图~ 草草一看应该是提取原始数据，取差异基因然后绘图吧。...rm(list=ls()) options(warn = -1) library(nanostringr) #文件解压 library(R.utils) #filenames=dir(path = "....原来作者没有差异分析，只是将各组表达量进行了简单的相除.... 是我从来没有听说过的操作了......关于目标图文章中为数不多的描述 那就从作者提供的矩阵开始复现吧。
好吧，今天是词云（Wordcloud）教程，大家都说简单，但实际操作起来又有一些难度，一起试试吧。...2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(tm) library(wordcloud) 3示例数据 这里我准备好了2个文件用于绘图，首先是第一个文件...可能会有小伙伴问sapply和lapply有什么区别呢！？ ok， sapply()函数与lapply()函数类似，但返回的是一个简化的对象，例如向量或矩阵。...如果应用函数的结果具有相同的长度和类型，则sapply()函数将返回一个向量。 如果结果具有不同的长度或类型，则sapply()函数将返回一个矩阵。...Corpus 接着我们把上面整理好的list中每个元素都整理成一个单独的Corpus。
前言 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...FUN: 可是R自带函数，如mean，sum等。也可以是自己编写的函数。 ... ：FUN中的额外参数。 现在假设我们需要对一个矩阵的每一行求和，那么用apply怎么实现呢？...lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’l’就可以判断返回结果集的类型...lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。
以此为基础，进阶高段，可以自然过渡到Python，Julia等语言的可视化实践活动中。 首先引入本次实践使用的数据集SENIC，该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。...本文需要用到ggplot2就在其中，每次载入tidyverse，相关的包会显示出来， 如下图所示，足见其完备，其中dplyr也是一个非常实用的数据处理的包，在本文中也会有所使用。...可以这样想，在上一题中，实现了一个变量的图，而批量出图应该用循环语句就可以解决，而把所有的图排列的一起， R语言中也有相应包（gridExtra）可以完成。...； 第12行，利用lapply函数进行向量化计算，相当于一个手写循环，只不过效率更高，代码也更优雅，得到是所有变量图像对象的列表； 最后一行，利用图像排版函数讲多图列出 出图如下： 做到这里，是否已经对...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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