# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
#柱形图的绘制采用ggplot2函数进行。...通常来说，用ggplot2绘图时，默认X轴类别按照字母顺序排列，比如图1 X轴顺序，按照城市首字母进行排序。...这主要是因为ggplot2是根据因子向量的水平按顺序展示的，而不是根据X轴的因子向量顺序排列，因子向量叫做factor，水平向量为level。...Age进行排序 mydata1$City<-factor(mydata1$City,levels=mydata$City[order$ix]) #根据“Age”的排序结果设定因子向量的水平顺序 ggplot...小结 geom_bar()：ggplot2中绘制柱形图的函数 identity：表position不做位置调整。
高效编程的5个技巧 1、小心，尽量不要增大向量的大小 2、尽可能向量化代码 3、适当时机下使用因子 4、通过缓存变量避免不必要的计算 5、字节编译包可使性能轻而易举大幅提升 一般性建议 底层语言如C，需要你自己进行内存管理...##1） 内在排序 因子可用于图形排序，通常read.csv()中自动转换为因子，我们一般options(stringsAsFactors = F)，但是作者出于可移植性考虑不建议将这个放到.Rprofile...##2）固定类别 比如月份排序，因子可以实现，这指的英语的Dec这种。因子还比字符串稍微节约点空间。 Apply函数家族 可以看作是循环的替代，第一次听说eapply()独立环境，这个我们应该用不到。...，R中 函数闭包是包含函数及函数所依赖的环境对象（包围环境）。...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=
对于平面内任何一点 M，用 ρ 表示线段 OM 的长度（有时也用 r 表示），θ 表示从 Ox 到 OM 的角度，ρ 叫做点 M 的极径，θ 叫做点 M 的极角，有序数对 (ρ, θ) 就叫点 M 的极坐标...通常来说，点（r, θ）可以任意表示为（r, θ ± n×360°）或 (−r, θ ± (2n + 1)180°)，这里 n 是任意整数。...“A” 上，这样就反映出在图片实际分布中数据和因子是反向对应的。...小知识：scale_fill_brewer scale_fill_brewer 是一个 ggplot2 和 RColorBrewer 关联的一个扩展调色板，其他可用于 scale_fill_brewer...在画饼图的过程中设定填充的因子方向总和图片坐标中的方向相反，不过因子的顺序和数据 dat$Num 的对应关系是正向对应或者反向对应，会影响相关区块的中心位置值计算的方式，从而影响 geom_text
此比较仅对完全嵌套的数据有效（不适用于交叉或其他设计的数据，可以使用混合模型进行分析）。尽管HLM软件的网站声明可以用于交叉设计，但这尚未得到确认。...ICC是结果变量中方差的比例，由分层模型的分组结构解释。它是根据组级别误差方差与总误差方差之比来计算的： 其中，是2级残差的方差，是1级残差的方差。...但是，出于比较这四个程序的目的，我们仍然希望调查一个具有一个学生级别固定因子的案例。 SAS结果 现在，我们对Extrav的固定效果进行了估算。...我们将 Extraversion变量放在“ ||”之前 表示它是一个固定因子（具有非随机斜率）。这些结果与其他程序的结果相同。...具有相互作用的一个2级因子和两个随机1级因子 这是我们在班级变量Texp与学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互的唯一模型。
下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的特殊情况。此比较仅对完全嵌套的数据有效（不适用于交叉或其他设计的数据，可以使用混合模型进行分析）。...ICC是结果变量中方差的比例，由分层模型的分组结构解释。它是根据组级别误差方差与总误差方差之比来计算的： 其中，是2级残差的方差，是1级残差的方差。...但是，出于比较这四个程序的目的，我们仍然希望调查一个具有一个学生级别固定因子的案例 SAS结果 现在，我们对Extrav的固定效果进行了估算。...我们将 Extraversion变量放在“ ||”之前 表示它是一个固定因子（具有非随机斜率）。这些结果与其他程序的结果相同。...具有相互作用的一个2级因子和两个随机1级因子 这是我们在班级变量Texp与学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互的唯一模型。
下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的特殊情况。此比较仅对完全嵌套的数据有效（不适用于交叉或其他设计的数据，可以使用混合模型进行分析）。...ICC是结果变量中方差的比例，由分层模型的分组结构解释。它是根据组级别误差方差与总误差方差之比来计算的： 其中，是2级残差的方差，是1级残差的方差。...但是，出于比较这四个程序的目的，我们仍然希望调查一个具有一个学生级别固定因子的案例。 SAS结果 现在，我们对Extrav的固定效果进行了估算。...我们将 Extraversion变量放在“ ||”之前 表示它是一个固定因子（具有非随机斜率）。这些结果与其他程序的结果相同。 ...具有相互作用的一个2级因子和两个随机1级因子 这是我们在班级变量Texp与学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互的唯一模型。
04 绘制riskScore的高低风险分组显示点图 本质上就是每一个样本的点图，只不过对点图按照riskScore从小到大排序，绘制成类似于线图的形状，因此首先我们需要对riskscore进行排序，根据选定的...05 绘制热图 （此处我们给其加上列聚类），绘制热图我们采用热图好搭档pheatmap来实现，关于热图其他骚操作可以关注我们之前推出的R绘图教程，对常见的医学绘图问题都进行了教学，详情点击：这可能是目前最实用的医学...R语言绘图教程 ?...06 组合骚操作 接着我们需要将这三张图拼成一列，我们接着cowplot工具包中的plot_grid 函数来实现.由于pheatmap绘制出的p1对象不是ggplot2格式对象，因此我们需要借助ggplotify...产生的图形如下： ? Ok，看到上面简单的神奇操作是不是可以满足大家对风险因子关联图的需求呢？
图1：达观团队获得CIKM数据挖掘竞赛冠军 经典搜索排序架构 通常在线搜索引擎要求实时响应（毫秒级）用户的搜索请求，使得在线对每个文档进行基于模型的Ranking复杂计算不太现实，因而搜索的过程被分成两个阶段...其中： N表示是文档集中总的文档数； R表示与query相关的文档数； ri表示与query相关的文档中含有的第i个term文档个数； ni表示含有的第i个term文档总数； 0.5...fi 表示term在D中的词频，K因子表示文档长度的考虑，其计算公式为: ?...一个大型搜索引擎排序因子往往多达数十个乃至上百个（Google搜索排序因子超过200个），如果模型中参数过多，调参会变得非常困难，也很容易导致过拟合现象。...但正如前文所述，搜索引擎需要快速响应用户搜索请求，无法在毫秒级时间内对每一个召回结果进行精确的机器学习排序，业界的主流的做法是首先进行第一轮的Top-k选取再对Top-k结果进行第二轮的精确重排序。
fi 表示 term 在 D 中的词频，K 因子表示文档长度的考虑，其计算公式为: ?...； qfi 表示在查询中的词频，k2 也为调节因子，因为在短查询下这部分一般为 1，为了放大这部分的差异，k2 一般取值为 0~1000。...但正如前文所述，搜索引擎需要快速响应用户搜索请求，无法在毫秒级时间内对每一个召回结果进行精确的机器学习排序，业界的主流的做法是首先进行第一轮的 Top-k 选取再对 Top-k 结果进行第二轮的精确重排序...在类似电商时效性强的应用场景中，业务上经常需要根据商品库存、价格等变化及时调整排序结果，由于排序模型的高度复杂性，人工干预只能做局部小范围的调整，更多的还是要对模型进行实时的自动化更新。...搜索排序效果评估 搜索引擎的排序是一个复杂的过程，特征的选择、算法的变化、模型的更新都会导致排序结果的变化。那如何衡量一个排序结果的好坏呢？
查看R的数据结构 从数据结构中对数据进行子集化。...我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。...---- 因子的relevel 我们已经简要地讨论了一些因子，但只有在实战之后，这种数据类型才会变得更加直观。稍微绕道而行，了解如何在一个因素中重新定义类别。...如前所述，expression因子中的级别按字母顺序分配整数，高= 1，低= 2，中等= 3。
关于数据整理，原则是根据你的呈现目标整理&根据R语言函数对数据的要求整理。即既要满足想要呈现的内容又要满足代码对输入数据的要求。因此，要用计算机语言的思考方式，根据自己的目标整理数据。...Classification标签文字的旋转相对简单一些，因为只有3种，我们可以根据Species标签画好后的具体位置进行手动设置。...因此，我先将Species列按照字母排序后，再进行去重。...但在ggplot2中的各图层函数的angle参数（设置旋转度数）的值是以直角坐标系为参照，以角度为单位。...必须与变量中的值对应，因子水平中没有的变量会被设置成缺失值(NA) 关于x轴的顺序。由于本次数据x轴本身也是分类变量，理论上也要先因子化，才能进行映射画图。
分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前，有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序，labels...Faculty Salary by Rank and Sex.png 图例 图例是指如何用颜色、形状、尺寸等视觉特征表示数据特征的指南。标题和位置是最常用的定制特征。
tidyverse出自于R大神Hadley Wickham之手，他是Rstudio首席科学家，也是ggplot2的作者。...(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...数据整理 tibble格式 R中的对多变量数据的标准保存形式是 dataframe，而tibble是dataframe的进化版，它有如下优点： 1....其他格式转化，例如用read.csv读取的数据默认是dataframe格式，就可以使用as_tibble转换为tibble格式 ?...根据条件过滤数据） arrange: reorders rows according to some conditions （根据某一列的数据对行排序） select: selects a subset
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...、质量或属性行：观测值（data point observation ）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性...(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性，在aes()中定义使用...在简洁代码表达式中会省略，Visualizing distributions分类变量#绘制条形图检测某一分类变量分布ggplot(penguins, aes(x = species)) + geom_bar()#根据条形的频率依据处理因子函数对条形重新排序...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。
图1 GO富集分析 富集分析中，GO术语以有向无环图的形式组织，具有冗余性，一个节点显著富集，其父节点可能只因包含这个子节点而被富集，但其他子节点并无贡献，这会影响对关键节点的分辨。...这类ChIPseeker和clusterProfiler联用策略，可以拓展到任意的基因区域集合，探索它们在各类调控因子靶基因中的富集情况，从而发现其关键的调控因子以及调控因子间的相互作用。...通过指定formula, 如Gene~time+treatment, 把基因按照时间点和不同的处理进行分组，分别对8组数据进行富集分析，最后以x轴为时间点，分面为不同的处理组，实现8组数据功能谱的清晰呈现和对比...dplyr动词进行数据的操作和ggplot2进行数据的可视化（图5）。...富集结果进行排序、分组和切割，最终分别获得上、下调通路中NES（归一化富集分数）最大的五条通路，并使用柱状图进行呈现。
嗯，看来我是没度过这个分水岭，多少年了这几个函数还是不会用）推荐的R视频和书以及其他网络资源《A Handbook of Statistical Analyses_Using_R》 《Modern Applied...2.glm函数建模 3.predict预测#首先有原始数据mydata#mydata中作为因子的变量要使用factor函数转化为因子mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa...，集合运算，reshape，以及merge总结（这一篇看起来像没有加载好）比较有用的是两个按列对数据框进行排序的代码dat[order(dat[,1]),]#得到按照dat的第一列进行排序的数据框dat...[order(dat[,1],dat[,2]),] #得到先按照dat的第一列，再按照dat的第二轮进行排序的数据框求集合的交、并、补A<-1:10B<-seq(5,15,2)C<-1:5#求A和B的并集...也是一篇资源汇总的文字，资源真的太多了6.厦门大学不再提供R语言镜像这一篇现在应该没有太多意义了7.用R语言写爬虫收集整理所有开放期刊影响因子及审稿时长一篇分析R可以如何分析杂志发文量的小内容8.KEGG
该包的代码对R语言的文档输出系统有着良好的支持，可以很方便的嵌入knitr/rmarkdown文档中，也能无缝嵌入shiny系统的webapp中，兼容性可称之为逆天。...： #该句加载地图数据，也可以说是对地图的初始化操作，相当于ggplot2作图系统中的ggplot（）函数，会建立一个没有内容的空白图层面板。...m<-leaflet(data=province_city) #该句设定所要展示的图层中心位置，参数为带有数据的地图图层、经纬度信息以及呈现的缩放级别（3~9级不等）。...以上四局代码会制作出一个以province_city为数据源、以(116.38,39.9)为视觉中心，缩放级别为3级，点标识对象为city的中国行政地图出来。...（其实相当于对数值型变量进行划组，生成有序的因子组，然后以分段因子变量的形式进行颜色映射，但是这个过程在leaflet函数中是自动化完成的，无需我们手工生成新变量，这一点儿是leaflet函数相对于ggplot
特征、偏差因子和点击之间的相互作用在实践中很复杂，通常不能以这种独立的方式分解。 本文提出了一种基于向量的EH方法，并将点击概率表示为两个向量函数的点积。...基础 在本文中，使用粗体字母表示向量（如， \mathbf{r} ），使用细字母表示标量（如，r）。通常，LTR 的核心是学习一个排序模型f。对于查询，可以按分数降序对文档进行排序。...\in \mathcal{T} 表示导致点击有偏差的偏差因素，例如文档位置、上下文信息、文档周围的其他点击或演示风格。...c(\mathbf{x,t})=\mathbf{r(x)}^{\top}\mathbf{o(t)} 3.2 使用相关embedding进行排序 但是，无法直接根据相关性embedding直接进行排序（...简单地对向量中的元素进行平均并根据平均值对所有向量进行排序是不合适的。
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