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1.5w字Rmarkdown入门教程汇总

R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。 前面介绍参考:李东风老师R 语言教程》[1]。...如果通过参数来控制代码块运行结果输出情况可以在{r }中设置。一般包括代码及运行结果输出、图片表格格式定义等。...fig.height:设置图片输出高度 fig.align 设置图片位置排版格式,默认为left,可以为right或者center fig.cap :设置图片标题 fig.subcap:设置图片副标题...5.设置表格行与 这里使用函数是column_spec(),其中以下代码含义:制定前两数据,字体加粗、颜色白色,表格填充"#D7261E"。...而行设置类似,使用函数名为row_spec()。

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1.5w字Rmarkdown入门教程汇总

R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。 前面介绍参考:李东风老师R 语言教程》[1]。...如果通过参数来控制代码块运行结果输出情况可以在{r }中设置。一般包括代码及运行结果输出、图片表格格式定义等。...fig.height:设置图片输出高度 fig.align 设置图片位置排版格式,默认为left,可以为right或者center fig.cap :设置图片标题 fig.subcap:设置图片副标题...5.设置表格行与 这里使用函数是column_spec(),其中以下代码含义:制定前两数据,字体加粗、颜色白色,表格填充"#D7261E"。...而行设置类似,使用函数名为row_spec()。

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dplyr-cli:在Linux Terminal上直接执行dplyr

csv 不执行dplyr命令,仅将输入数据作为CSV输出到stdout kable不执行dplyr命令,而仅将输入数据作为 knitr::kable()格式字符串输出到stdout 其工作原理:dplyr-cli...输出mpg值21行: ##这里 -c选项是用于输出格式CSVstdoutcat mtcars.csv | ..../dplyr select --file mtcars.csv -c cyl | head -n 6 实例二:多个数据处理参数结合 创建名为 cyl2新一,它 cyl两倍,再提取 cyl...值8行,最后使用 kable参数,在terminal输出类似表格结果 cat mtcars.csv | \ ....实例四:连接两个文件 作者提到该功能还不是很完善,主要缺陷有: 用于连接命令后第一个参数必须是现有文件,并且格式(CSV或RDS) 不能通过 by连接指定参数,因此两个文件必须只有一个共同才能链接

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压缩感知重构算法之子空间追踪(SP)

SP方法和OMP方法最大区别就是针对所选原子有无回溯(反向跟踪)。 ? ? 参考文献[2]中对SP算法进行了解释,如下所示: ? 在论文中还提到这么一段与OMP方法比较,并提供了图形加以理解。...SP方法和OMP方法最大区别就是针对所选原子有无回溯(反向跟踪)。 以下是文献[1]中给出SP算法流程: ?...*N矩阵 theta = zeros(N,1);%用来存储恢复theta(向量) Pos_theta = [];%用来迭代过程中存储A被选择序号 r_n = y;%...初始化残差(residual)y for kk=1:K%最多迭代K次 %(1) Identification product = A'*r_n;%传感矩阵...,线性相关,At'*At将不可逆 break;%跳出for循环 end %y=At*theta,以下求theta最小二乘解(Least

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压缩感知重构算法之正则化正交匹配追踪(ROMP)

;%传感矩阵A各与残差内积 % K稀疏度 % pos选出序号 % val选出与残差内积值 % Reference:Needell D,Vershynin...第13-17行判断大于0内积值个数,并在第19到27行中进行选择,将内积值所对应序号形成集合J,并将所选内积值组成集合Jval。   第29行,首先初始化 MaxE-1.   ...= zeros(1,2*K);%用来迭代过程中存储A被选择序号 Index = 0; r_n = y;%初始化残差(residual)y %Repeat the following...接着是第21行,为什么索引值Index不直接设置1呢,每次选择原子有可能为几列,则这次所选择出来原子存放位置,应该从上次存放最后一位置+1到这次所选原子长度加上上次存放最后一位置...继续解释第30到33行,这里是判断我们所选择出原子构成矩阵At行数与数比较关系。At选择向量都是非零,也就是说At是满秩矩阵。

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R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|数据分享

我们使用体重指数 (BMI) 重复测量 10,000 个样本格式数据框。 提供了一个示例(模拟)数据集 bmi 来描述整个步骤。...包含变量有: id - 个人 ID 年龄 - BMI 测量年龄,以年单位 bmi - 个人在 T1、T2、T3 和 T4 时间体重指数,以 kg/m^2 单位 true_class - 用于识别模拟个人...可以根据最低贝叶斯信息标准 (BIC) 来选择所选类别的数量。...例如,对于研究 BMI,显示下降到 <5 kg/m2 预测趋势是不现实。 3. 潜在类别与传统分类特征列表 使用从所选模型中提取类分配; 然后用描述性变量反馈到主数据集中。...使用 kappa 统计类成员与传统 BMI 类别成员一致性 # 定义BMI类别,这些类别的数量需要与类别的数量相等 confusionMatrix(bmi_class, bmclass kable

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R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

我们使用体重指数 (BMI) 重复测量 10,000 个样本格式数据框。 提供了一个示例(模拟)数据集 bmi 来描述整个步骤。...包含变量有: id - 个人 ID 年龄 - BMI 测量年龄,以年单位 bmi - 个人在 T1、T2、T3 和 T4 时间体重指数,以 kg/m^2 单位 true_class - 用于识别模拟个人...可以根据最低贝叶斯信息标准 (BIC) 来选择所选类别的数量。...例如,对于研究 BMI,显示下降到 <5 kg/m2 预测趋势是不现实。  3. 潜在类别与传统分类特征列表 使用从所选模型中提取类分配; 然后用描述性变量反馈到主数据集中。...使用 kappa 统计类成员与传统 BMI 类别成员一致性 # 定义BMI类别,这些类别的数量需要与类别的数量相等  confusionMatrix(bmi_class, bmclass kable

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R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

我们使用体重指数 (BMI) 重复测量 10,000 个样本格式数据框。 提供了一个示例(模拟)数据集 bmi 来描述整个步骤。...包含变量有: id - 个人 ID 年龄 - BMI 测量年龄,以年单位 bmi - 个人在 T1、T2、T3 和 T4 时间体重指数,以 kg/m^2 单位 true_class - 用于识别模拟个人...可以根据最低贝叶斯信息标准 (BIC) 来选择所选类别的数量。...例如,对于研究 BMI,显示下降到 <5 kg/m2 预测趋势是不现实。  3. 潜在类别与传统分类特征列表 使用从所选模型中提取类分配; 然后用描述性变量反馈到主数据集中。...使用 kappa 统计类成员与传统 BMI 类别成员一致性 # 定义BMI类别,这些类别的数量需要与类别的数量相等  confusionMatrix(bmi_class, bmclass kable

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R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

我们使用体重指数 (BMI) 重复测量 10,000 个样本格式数据框。 提供了一个示例(模拟)数据集 bmi 来描述整个步骤。...包含变量有: id - 个人 ID 年龄 - BMI 测量年龄,以年单位 bmi - 个人在 T1、T2、T3 和 T4 时间体重指数,以 kg/m^2 单位 true_class - 用于识别模拟个人...可以根据最低贝叶斯信息标准 (BIC) 来选择所选类别的数量。...例如,对于研究 BMI,显示下降到 <5 kg/m2 预测趋势是不现实。  3. 潜在类别与传统分类特征列表 使用从所选模型中提取类分配; 然后用描述性变量反馈到主数据集中。...使用 kappa 统计类成员与传统 BMI 类别成员一致性 # 定义BMI类别,这些类别的数量需要与类别的数量相等  confusionMatrix(bmi_class, bmclass kable

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R数据科学整洁之道:使用tidyr进行长宽数据转换

在实际工作中,存在长、宽两种数据格式,宽数据是每个样本信息在表中只占一行,而长数据每个样本信息在表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...,其中一提供新列名,另一提供值。...以上一步得到长数据tb_long例,我们将它还原成宽数据格式: tb_wide_new = pivot_wider(tb_long, names_from = 'year', values_from...= 'cases') kable(tb_wide_new) country 1999 2000 A 0.7k 2k B 37k 80k C 212k 213k 可以看到,转换后表与最初宽表完全一致...最后总结 tidyr包最重要两个函数是: pivot_longer,将宽数据转换为长数据,就是将很多变成两。 pivot_wider,将长数据转换为宽数据,就是将两变成很多

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TidyFriday Excel 用户福音!在 R 中实现 Excel 功能

,于是他在新版本中加入了好多 Excel 特性,如果你是 Excel 重度患者,又想体验 R 强大数据处理和可视化功能,那么本文再合适不过了!...(tidyverse) library(tidyquant) library(knitr) 在 R 中实现透视表 很多 Excel 用户青睐它数据透视表功能,现在 R 也可以通过 pivot_table....lookup_column 要查找 .return_column 要返回 比如我们想查找 AMZN 代表公司, VLOOKUP("AMZN", lookup_table, stock,...company) [1] "Amazon" 不过我们在 Excel 中使用 VLOOKUP 是想在一个表中添加,这值要去另一个表中查找, 在 R 中怎么做呢?...company,对应公司名,是不是很方便?

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推荐你用R包软件①easyPubMed

1-背景&背景资料 新任务还是来自贴心曾大佬。 考虑到有大量研究生即将开学,可能要面对老板批量文献查阅任务,在此适时大家安利PubMed文件检索利器(提高效率,增加摸鱼时间)。...最后拿consciousness和memory作为关键词,限定2023年条件,获取memory.ids,作为后续函数探索起点和这次R包学习主线。...OGG1[TI]) AND (2012[PDAT]:2016[PDAT])" ##设置输出文件格式、文件名前缀 outfile<-batch_pubmed_download(pubmed_query_string..."(Alzheimer's Disease[TI] AND memory[TI]) AND (2020[PDAT]:2023[PDAT])") print(memory.ids$Count) ##设置输出文件格式...()函数 让筛选结果显示在Rstudio右下角 library(parallel) library(foreach) library(doParallel) ## 可以自行设定 keyword_df

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R数据科学整洁之道:使用 readr 进行数据导入

大家可以参考,内容跟内部培训差不多,只是没有 PPT。 有同学问要怎么把自己数据读入 R,由于 tidyverse 工具套件简单高效,是我们数据处理优先选择。...为了演示,我们这里使用 R 自带一个“鸢尾花”数据集: iris,该数据集有 5 ,分别是:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度以及花种类。...读取数据集 df = read_tsv('iris.tsv') 硬盘上iris.tsv文件内内容被读取到了df数据框中,显示一下df前几行内容: kable(head(df)) Sepal.Length...我们平时保存文件时候,尽量保存为文本文件,因为文本文件是计算机程序数据共享最佳格式,数据保存为文本格式有许多便利,特别是需要在不同程序/包中共享数据时候。...xlsx 最后小结 大多数情况下,三个函数就够了,其他文件格式读/写确有需要时候再查,这三个函数使用是需要牢记于心

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R包安利 ① easyPubMed—PubMed利器

希望你看完本教程,能稍微动手试一下,比如使用R语言查询单细胞转录组这个关键词在2010-2019年文章数量!...看它自我介绍: easyPubMed 可以查询 NCBI Entrez,以 XML 或 文本 格式获得 PubMed 信息,可以提取、整合数据,可以 轻 而 易 举 地下载一大堆记录信息,比如单独得到...以这个包作者例,获取TA所有文章,[AU]-author. query <- "Damiano Fantini[AU]" 用 get_pubmed_ids() 得到一个 list 文件,包含后续操作需要信息...[PDAT])" ## 设置输出文件格式、文件名前缀 outfile <- batch_pubmed_download(pubmed_query_string = new_query,...如果多个作者有相同单位信息,设置参数 autofill “TRUE”. df2 <- article_to_df(PM_list[13], autofill = TRUE) df2$title <

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R语言大数据分析纽约市311万条投诉统计可视化与时间序列分析

p=9800 ---- 介绍 本文并不表示R在数据分析方面比Python更好或更快速,我本人每天都使用两种语言。这篇文章只是提供了比较这两种语言机会。...本文中  数据  每天都会更新,我文件版本更大,4.63 GB。 ---- CSV文件包含纽约市311条投诉。它是纽约市开放数据门户网站中最受欢迎数据集。...(除了R之外)是: 数据表 dplyr 预览数据 # Wrapped in a function for display purposeshead_ <- function(x, n = 5) kable...SQLite标准日期格式。...在SQL数据库中创建一个新,然后使用格式date语句重新插入数据 创建一个新表并将格式化日期插入原始列名。

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数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据

##高度0数据质量检查 kable(abloe[aban$Height == 0,]) 我们看到,有两个观测值高度可能没有被正确记录,因为其他预测因子似乎都有有效值。...均方根分数 kable(log_rmseaban_dd_poly6 方差分析 F 检验 anova 现在在用多项式次数 6 进行拟合后,我们看到即使 F 检验表明它很重要,但检验 RMSE 上升了...下图显示了整个分析报告中所选模型 rmse(以红色标记)、候选模型和模型其余部分以及它们测试 rmse 比较。...这里一个明确模式是,当模型更小、更简单时,测试 rmse 很高,但随着我们改进模型并开始变得更加灵活(因此模型长度更大),测试 rmse 下降。 以下是所选模型正态性假设。...从所选模型 (2.2021) 测试 rmse 值考虑出响应变量环范围(1 到 29),我们认为我们模型非常适合预测鲍鱼年龄。 数据获取 在下面公众号后台回复“鲍鱼数据”,可获取完整数据。

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一文看懂主成分分析

scale()是对数据中心化函数,当参数scale=F时,表示将数据按减去平均值,scale=T表示按进行标准化,公式(x-mean(x))/sd(x),本例采用中心化。...1)将原始数据按组成n行m矩阵X 2)将X每一行(代表一个属性字段)进行零均值化,即减去这一行均值 3)求出协方差矩阵 4)求出协方差矩阵特征值及对应特征向量 5)将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵...** 获得训练数据前4个主成份值 ** kable(predict(pca, data)[1:4,]) ? kable(data[1:4,]) ?...4 实战二 R中自带数据集data(Harman23.cor)数据集中包含305名受试者8个身体测量指标 data(Harman23.cor) kable(Harman23.cor[1:5]) ##...5 进阶主成分分析-psych包 正文中princomp()函数基础包中进行主成分分析函数。

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收藏贴-森林图绘图R包汇总

导语 GUIDE ╲ 森林图是以统计指标和统计分析方法基础,用数值运算结果绘制出图型。用以综合展示每个被纳入研究效应量以及汇总合并效应量。...每个研究都由位于干预效果点估计值位置方块来代表,同时一条横线分别向该方块两边延伸出去。方块面积代表在Meta分析中该研究被赋予权重,而横线代表可信区间(通常95%可信区间)。...今天小编给大家汇总了在R语言中绘制森林图常用到多个工具包,接下来让我们一起看看吧!...dt$Placebo <- ifelse(is.na(dt$Placebo), "", dt$Placebo) dt$se <- (log(dt$hi) - log(dt$est))/1.96 # 森林图添加空白以显示....2f (%.2f to %.2f)", dt$est, dt$low, dt$hi)) head(dt) 上面是森林图绘制基本数据格式

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