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R编程(二:基本数据类型及其操作之因子、矩阵数据列表

添加行到matrix 使用rbind(),操作同cbind() 加 colSums() rowSums() 选择矩阵元素 matrix[x, y] ,x表示行,y表示列 martix[1:2,2...使得R不会默认字符串处理因子。...类型类属依次tbl_df, tbl, data.frame,用as_tibble()可以一个数据框转换为tibble,或者直接通过tibble 像创建数据框般创建tibble 数据框: t.bp...R lists 一个R列表包括了各种类型变量,并将他们放置在同一个列表当中,这些变量可以是矩阵、向量、数据集,甚至是其他列表。...51:100,]) #5.iristest组成一个列表,赋值给tl t1 <- list(x1=iris, x2=test) #6.提取tl第二个元素 t1[[2]] t1$x2 #7.修改tl第二个元素名字

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Numpy数组

数组是相同数据类型元素按一定顺序排列组合,注意必须是相同数据类型,比如说全是整数、全是字符串等。...''' import numpy as np #导包 # 给 array()函数 传入一个**列表**,直接数据列表形式作为一个参数传给array()函数即可。...2] (2)传入某个位置位置: 数组中每个元素都有一个位置,若要获取某些连续位置元素,则可以这些元素对应位置表示成一个区间(左闭右开),这列表切片相同。...1.Numpy 数组类型转换 这Pandas理念一样,不同类型数值可以做运算是不一样,所以要把我们拿到数据转换成我们想要数据类型。...具体数值,转换成几列。 返回值: 重塑数组。 ''' 1.一维数组重塑 一维数组重塑就是数组从1行1列数组重塑多行多列数组。

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R语言笔记-6

]] #该函数会形成一个列表 #str_split()可分割具有多个字符向量 strs = c("Joey doesn"t share foods !"...(str," ") 输出结果: 图片 数据处理-dplyr library(dplyr) head(iris,5) #内部数据iris所有列按Sepal.Length列数值从小到大排列 head...(arrange(iris,Sepal.Length),5) #内部数据iris所有列按Sepal.Length列数值从大到小排列 head(arrange(iris,desc(Sepal.Length...、矩阵隐式循环 图片 MARGIN参数,1表示针对列,2表示针对行 FUN参数,可使用任何函数,包括自定义函数 data=iris[1:5,1:4] data #计算每一列 apply(data...z = 30:27);test #计算列表每一个元素平均值 lapply(test,mean) #将上面结果通过矩阵方式展示 sapply(test,mean) 图片 流程控制 library(stringr

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R语言函数含义与用法,实现过程解读

解线性方程矩阵逆,奇异值分解与行列式见; 六  列表数据 6.1 列表 列表是由称作组件有序对象集合构成对象。组件模式类型不一定相同。...数据按照矩阵方式显示,选取列也按照矩阵方式来索引。...数据列表限制 1 组件必须是向量(数值型,字符形,逻辑型),因子,数值矩阵列表其他数据; 2 矩阵列表数据向新数据提供变量数分别等于它们列数,元素数变量数; 3 数值向量,...逻辑值因子在数据中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现值; 4 数据中作为变量向量结构必须具有相同长度,而矩阵结构应当具有相同行大小。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵数据,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对散点图矩阵矩阵由X中每列列变量对其他各列列变量散点图组成,得到矩阵中每个散点图行、列长度都是固定

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R语言函数含义与用法,实现过程解读

解线性方程矩阵逆,奇异值分解与行列式见; 六  列表数据 6.1 列表 列表是由称作组件有序对象集合构成对象。组件模式类型不一定相同。...数据按照矩阵方式显示,选取列也按照矩阵方式来索引。...数据列表限制 1 组件必须是向量(数值型,字符形,逻辑型),因子,数值矩阵列表其他数据; 2 矩阵列表数据向新数据提供变量数分别等于它们列数,元素数变量数; 3 数值向量,...逻辑值因子在数据中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现值; 4 数据中作为变量向量结构必须具有相同长度,而矩阵结构应当具有相同行大小。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵数据,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对散点图矩阵矩阵由X中每列列变量对其他各列列变量散点图组成,得到矩阵中每个散点图行、列长度都是固定

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tidyverse

背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出专门使用 R 进行数据分析一整套工具集合,里面包括了readr,tidyr, dplyr,purrr,tibble,stringr...官网:https://www.tidyverse.org/ 一、tidyr 数据整理 tidyr 包用于数据重新整合,替代之前 reshape reshape2 包,用于数据重塑与聚合...总而言之,让数据变地更好用(符合下层函数参数格式要求),方便用户查找阅读。...稀疏矩阵与稠密矩阵矩阵中,若数值 0元素数目远远多于非0元素数目,并且非 0元素分布没有规律时,则称该矩阵稀疏矩阵;与之相反,若非 0 元素数目占大多数时,则称该矩阵稠密矩阵...这些概念非常形象地描述了数据转换过程。melt 数据转换为长数据,cast 重新调整变量。tidyr 数据转换也是类似的方法。

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ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

十二、合作进化 附录 A、算法分析 附录 B、阅读列表 数据可视化基础知识 欢迎 前言 1 简介 2 可视化数据数据映射到美学上 3 坐标系轴 4 颜色刻度 5 可视化目录 6 可视化数量...零、前言 一、NumPy 快速入门 二、从 NumPy 基本原理开始 三、熟悉常用函数 四、您带来便利便利函数 五、使用矩阵 ufunc 六、深入探索 NumPy 模块 七、了解特殊例程 八、...五、布尔索引 六、索引对齐 七、分组以进行汇总,过滤转换 八、数据重组整齐表格 九、组合 Pandas 对象 十、时间序列分析 十一、Pandas,Matplotlib Seaborn 可视化...Pandas 学习手册中文第二版 零、前言 一、Pandas 与数据分析 二、启动运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据 四、用数据表示表格多元数据 五、数据结构操作 六、索引数据...七、类别数据 八、数值统计方法 九、存取数据 十、整理数据 十一、合并,连接重塑数据 十二、数据聚合 十三、时间序列建模 十四、可视化 十五、历史股价分析 精通 Pandas 零、前言 一、Pandas

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

本节课程大纲 六个专题—— 1.玩转字符串★★★ 2.玩转数据框★★★ 3.条件循环★★★★★ 4.表达矩阵画箱线图★★★★ 5.隐式循环★★★ 6.两个数据连接★★ 课前提示: 六个专题互不干扰互相独立...str_length(x) length(x) 2. str_split(字符串,"拆分符号") 拆分字符串 图片 -(1)拆分之后成为了了列表列表每个元素对应原来每个元素拆分结果 -(2)列表使用不方便...——simplify = T简化结果,简化成矩阵 -(3)注意:之前提到过,矩阵某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型; ###...3. str_sub() 按位置提取字符串子集 str_sub(x,5,9) #提取x第5到9个字符 4. str_detect() 字符串检测【重要】 -(1)判断每个字符串含不含有某个字母或者多个字母组合...加载test1.Rdata,两个数据框按照probe_id列连接在一起,按共同列取交集 #2.

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44. R编程(六:向量类型详解1)

基础 广义来说,向量有三种类型: 存储相同数据类型atomic vector; 不同类型 list。 NULL,长度vector。...我们在向量转为因子时,可以使用默认顺序下levels 手动设定,此时向量本身顺序并不会改变;但如果对已创建因子转换levels,则因子本身顺序也会按照levels 顺序改变。...atomic 矩阵如果元素修改与整体类型不同,则会强迫转型。...数据框 识别非法名称 image.png tibble 可以使用运算符号创建 为什么要窄长ggplot 类型数据,不要长宽数据 转换rownames 方法: 数据框中定义列表方法 数据框中定义矩阵数据方法...个人感觉如果存放复杂多个纬度数据,使用tibble会好一点: > dfm <- data.frame( + x = 1:3 * 10 + ) > dfm$y <- matrix(1:9,

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跟小洁老师学习R语言第七天

xstr_length(x)#检测字符串内字符数,空格也算length(x)#向量里面元素个数2.字符串拆分str_split(x," ")#以空格分隔符号字符串拆分开x2 = str_split...3.按位置提取字符串str_sub(x,5,9)#取5~9位str_sub(x,c(5,9))#分别从第5位第9位开始str_sub(x,c(5),c(5))#从第5位开始到第5位结束,用于取单独字符...))+ theme_bw()pp + facet_wrap(~gene,scales = "free")专题五:隐式循环#1.apply 处理矩阵数据框#apply(X, MARGIN, FUN,...…) #其中X是数据框/矩阵名;#MARGIN1表示行,2表示列,FUN是函数test<- iris[1:6,1:4]apply(test, 2, mean)apply(test, 1, sum)#2...,对列表每个元素(向量)求均值(试试方差var,分位数quantile)lapply(test,mean)lapply(test,fivenum)#3.sapply 简化结果,返回矩阵向量sapply

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Only one element tensors can be converted to Python scalars

理解错误信息为了理解错误信息,让我们首先澄清一些术语:张量:在本文中,张量指的是多维数组矩阵。标量:标量指的是单一值,例如数字字符串。...错误发生是因为一个包含多个元素张量转换为标量没有一个明确定义操作。张量可以具有任意形状大小,要将它们转换为标量,需要减少维度,并将数据压缩单个值。...例如,​​tensor.reshape(1)​​张量重塑形状​​(1,)​​一个元素。结论"只有一个元素张量才能转换为Python标量"错误发生在尝试包含多个元素张量转换为标量值时。...这个错误表示操作没有一个明确定义结果。要解决这个错误,可以验证张量形状,指定缩减操作,提取特定元素重塑张量只有一个元素。...对于Python数值类型(整数、浮点数、复数),可以直接使用标量类型进行操作。而对于其他类型(如列表字符串、字典等),需要针对具体需求进行数据类型转换,将其转换为标量类型进行单值操作。

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从零开始异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

(y," ",simplify = T) ##加入参数后,可以字符串拆分成矩阵 图片 3. str_sub 按位置提取字符串 x <- "The birch canoe slid on the smooth...操作函数,批量操作 图片 图片 分批次运行结果保存为R.data格式便于管理数据 图片 大段代码暂时不运行可以进行折叠,并加入一个if 判断或者注释掉 表达矩阵箱线图 表达矩阵 R 语言作图要求数据表达矩阵转变成长数据后昨天...exp 图片 ##表达矩阵画图 library(tidyr) library(tibble) library(dplyr) dat = t(exp) %>% #转置表达矩阵,宽表变长表 as.data.frame...,只能用于数据框以及矩阵 apply优点在于可以应用自定义函数 ### 1.apply 处理矩阵数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名; #MARGIN...1表示行,2表示列,FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean) ##对test数据每一行求平均值 apply(test, 1, sum

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「R」用purrr实现迭代

使用purrr函数替代for循环目的是常见列表问题分解独立几部分: 对于列表单个元素,我们能找到解决办法吗?如果可以,我们就能使用purrr将该方法扩展到列表所有元素。...如果我们面临是一个复杂问题,那么将其分解可行子问题,然后依次解决。使用purrr,我们可以解决子问题,然后用管道将其组合起来。...第二个参数可以是一个公式、一个字符向量一个整型向量。...0.933 0.304 #> $ : num [1:5] 6.961 3.642 13.405 0.536 -2.078 #> $ : int [1:5] 8 8 8 6 11 第1个参数是一个函数列表包含函数名称字符串向量...keep()discard()函数可以分别保留输入中预测值TRUEFALSE元素(在数据框中就是指列): iris %>% keep(is.factor) %>% str()

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R语言naniar包(新名词:阴影矩阵;Shadow matrices)

naniar提供了有条理,整洁方式来汇总,可视化处理丢失数据,它特性是: 阴影矩阵(用于缺失数据) bind_shadow() and nabular() 统计缺失数据 n_miss(...naniar提供了一种用于处理缺失数据数据结构,即阴影矩阵。阴影矩阵数据维数相同,由数据值缺失二进制指示符组成,其中缺失表示“ NA”,而未缺失表示“!...阴影矩阵绑定到有助于您更好地跟踪缺失值数据。 这种格式称为“ nabular”,是“ NA”“ tabular”组合。...您可以使用bind_shadownabular阴影绑定到数据: bind_shadow(airquality) #> # A tibble: 153 x 12 #> Ozone Solar.R...airquality) #> [1] 0.9520697 pct_miss(airquality) #> [1] 4.793028 pct_complete(airquality) #> [1] 95.20697 缺失数据数值摘要

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韦恩图进阶!ggupset版upset plot

安装 加载R包和数据 基础画图 细节调整 组合图形 变换数据需要格式 安装 # 2选1 install.packages("ggupset") devtools::install_github("...这个包提供函数需要特殊列表格式才行,作者怕你不知道怎么才能从一个普通数据集变成列表格式数据集,因此贴心准备了一个小例子。...原数据是一个0-1矩阵(TRUE-FALSE)格式。...以上就是今天内容,希望对你有帮助哦!欢迎点赞、在看、关注、转发! 欢迎在评论区留言直接添加我微信!...完 欢迎关注公众号:医学生信笔记 “医学生信笔记 公众号主要分享:1.医学小知识、肛肠科小知识;2.R语言和Python相关数据分析、可视化、机器学习等;3.生物信息学学习资料自己学习笔记!

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「R」dplyr 列式计算

第二个参数是 .fns,它是应用到数据列上一个函数或者是一个函数列表,它也可以是像 ~.x/2 这样 「purrr」 风格公式语法。...n, sd)) #> n x y #> 1 3 1 4.041452 其他动词 到目前为止,我们聚焦于 across() summarise() 组合使用,但它也可以其他 「...across() 统一了 _if _at 语义让我们可以随心按照位置、名字类型选择变量,甚至是随心所欲地组合它们,这在以前是不可能。...我们可以使用没有外部名称作为数据框列解包单独列约定。 你如何转移已经存在代码?...() 简化了 「dplyr」 对于一些数据复杂操作处理逻辑,提高了整体学习使用效率,让我们使用者更关注于逻辑而非实现上。

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入门 | 简易指南带你启动 R 语言学习之旅

通过一系列内建函数库,你可以用 R 语言学习数据可视化,特别是它还有很多图形前端。本文简单介绍 R 语言编程基础,带你逐步实现第一个可视化案例。...)、一组原子向量多个 R 对象组合。...原子向量不同,列表变量不局限于单一数据类型,可以包含任意数据类型混合。一个列表可以包含其它列表。 R 语言中列表可以用 list() 函数创建。...矩阵数据元素以二维矩形排布集合,矩阵有行列。 现在我们创建一个 2x2 矩阵,使用 matrix 函数并以行列作为参数。行数以 nrow 表示,列数以 ncol 表示。...数据是由带有行数据表格表示。 我们通常在数据里读取一个 csv 文件,使用 read.csv() read.table() 函数,然后把 csv 文件名字作为参数输入函数里来实现

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「R」dplyr 行式计算

这篇文章,我们学习围绕rowwise() 创建 row-wise 数据 dplyr 操作方法。 本文讨论 3 种常见使用案例: 按行聚合(例如,计算 x, y, z 均值)。...它们允许你避免显式循环/使用 apply() purrr::map 家族函数。...现在我们有了三行(每个组一行),还有一个列表列 data,用于存储该组数据。还要注意输出是 rowwwise();这一点很重要,因为它将使处理数据列表变得更加容易。...rowwise()不仅适用于返回长度1向量函数(又名总结函数);如果结果是列表,它可以与任何函数一起工作。...mutate() 但会自动每个元素包裹列表: mtcars %>% group_by(cyl) %>% do(nrows = nrow(.)) #> # A tibble: 3 x 2

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