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R 语言绘制热图的 10 种方法

参数中比较重要的参数是： x, 需要绘图的矩阵 Rowv 决定“行系统树图”是否以及如何被计算和重新排序，其默认值为空； Colv 决定“列系统树图”是否或如何被从排序。...如果x是一个方矩阵（行列数相同），那么 表示着列与行的处理方式相同。 ，按照行或列进行归一化 na.rm = TRUE，移除缺失值 另外，以上没有提到的参数是颜色，可用参数 col=。...矩阵和数据框的差异请参照R语言的相关教程。 对于一个热图而言，有三个参数至关重要：1. 用来绘图的矩阵是必须的；2. 热图最令人称赞的就是它绚丽的颜色了，因此颜色参数不可或缺；3....要使用非基础安装里面的包，就需要安装并加载这个包，代码如下： 要查看一个包或者一个包里面函数的详细介绍，代码为： 与 heatmap 类似的是，pheatmap 也可以同时绘制热图和系统树图，同样需要矩阵格式的原始输入...，需要用 scale 进行标准化，需要颜色；但不同的是，是否需要行或列的系统树图的表达方式不同，前者是，而后者是。

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R语言入门系列之一

在R中对象（object）是指可以赋值给变量（variable）的任何事物，在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量，对象类型有标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表。...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...x) #判断对象是否为矩阵 具体示例如下： 矩阵通过行、列id或者行列name对元素进行索引，也可以使用向量，id前加负号“-”则表示删除改行、列的元素，索引值也可以引入逻辑判断，如下所示： 注意，...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示： 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...由于因子的存在，数据分组信息等都可以转换为一个变量，从而使得数据框可以存储远多于矩阵的数据。 1.4列表 列表（list）是R中最复杂的一种数据类型。

3.8K30
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社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

& 元素逻辑与运算符，将第一个向量的每个元素与第二个向量的相对应元素进行与运算 | 元素逻辑或运算符，将第一个向量的每个元素与第二个向量的相对应元素进行或运算 && 逻辑与运算符，只对两个向量的第一个元素进行与运算...%in% 判断元素是否在向量中存在： > 2 %in% c(1, 2, 3, 4, 5) [1] TRUE 对向量中的元素进行排序 order()，需要注意的是 order() 返回的排序结果是向量值的索引...你可以将矩阵看成一个二维数组（array），或是由多个向量（vector）构成。在 R 语言中使用 matrix() 函数来创建矩阵。...获取矩阵的行数和列数可以使用函数 nrow() 和 ncol()。...试着对任意一个非空列表使用 unlist() 函数，看看会发生什么。 参考 An Introduction to R R 数据类型 | 菜鸟教程 R 矩阵 | 菜鸟教程 R 列表 | 菜鸟教程

2.7K20

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

使用sorted()函数对字典d的键值对按照键进行排序。 使用for循环遍历排序后的键值对，并打印每个键值对的键和值。...reverse 是一个可选的参数，表示是否按降序进行排序，默认为 False，表示按升序排序。 使用 key 参数的作用是根据指定的规则生成排序值，然后根据排序值对元素进行排序。...sorted 函数将根据这些绝对值对元素进行排序，而不是直接对元素本身进行比较。 通过使用 key 参数，我们可以灵活地定义排序的规则，以适应不同的排序需求。...计算范数的方法可以通过数学公式进行计算，也可以使用相关的函数或库进行计算，如NumPy中的numpy.linalg.norm函数可以用来计算向量或矩阵的范数。...groupby 是 pandas 中的一个函数，用于根据一个或多个列的值对 DataFrame 进行分组操作。它可以用于数据聚合、统计和分析。

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numpy科学计算包的使用2

利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点： 列表推导的局限性 纯Python代码，速度不够快。...print(arr.sum(0)) # 对每一列元素求和，axis可以省略。...arr > 0).sum()) print('对数组逻辑操作') bools = np.array([False, False, True, False]) print(bools.any()) # 有一个为...True则返回True print(bools.all()) # 有一个为False则返回False 利用数组进行数据处理 排序 直接排序 指定轴排序 import numpy as np import

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

可以用来进行分组，通过str_detect函数识别数据中的关键词，然后进行分组 samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","...identical(l1,l2) ##判断两个数据是否一致 #如何将结果存下来?...，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list操作的函数，批量操作...图片 图片 分批次将运行结果保存为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 语言作图要求将宽数据的表达矩阵转变成长数据后昨天...，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 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN

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Matlab系列之数组的基本操作

都知道在数组中包含多个元素，因此对数组的单个元素或多个元素进行访问操作（就是我们想要拿某个特定位置或者特定的值来使用），需要对数组进行寻址操作，MATLAB中，数组寻址就是通过对数组的下表访问实现，不知道你们对之前记录的篇章中出现的...对于一个m行n列的数组，分别使用i和j代表元素行列的索引，则一个二维数组的寻址可表示为A(i,j)；代表A矩阵第中i行j列的这个特定元素，如果括号里只有一个数，这种就叫做单下标寻址，如A(k)；代表的就是按列进行逐一计数...，直到数值为k的那个元素，和（j-1）*m+i等价，等下可以用两个函数来进行转化，直接演示一下寻址的操作，你们就懂上面讲的意思了，关于代码就不做多讲述了，如果这种简单的代码还看不懂的话，就把文章多看看吧...在实际应用中，通常使用多逻辑关系组合产生逻辑数字，判断数组元素是否满足某种比较关系，然后通过find函数返回符合比较关系的元素索引，从而实现对数组元素的查找。...sort(A,1)对A的列元素进行排序。 ? ·sort(A,2)对A的行元素进行排序。 ?

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R语言入门（一）之数据处理

x = xtabs(air.hole ~ chemical + repeats, data = a1) #xtabs（forula，data）根据一个公式和一个矩阵或数据框创建一个N维列联表； #波浪号...duplicated(a1$Species) #duplicated函数是一个可以用来解决向量或者数据框重复值的函数，它会返回一个TRUE或FALSE的向量，以标注该索引所对应的值是否是前面数据所重复的值...；fun.aggregate：聚集函数，如 mean、median、sum；示例 为对行和列进行求平均数；margins=T，加上后显示平均数这一列和行，不加不显示 d2.1 = reshape(data...比如‘sex’变量有Fale,Female两种，可以只当做字符串，也可 作为属性变量。...Excel 中的 Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列 ?

10.1K40

R语言学习-矩阵

矩阵 矩阵（matrix）是一种特殊的向量，包含两个附加的属性：行数和列数，R生存矩阵按列存储 注意：向量不能看成只有一行或者一列的矩阵，二者不能混为一谈 矩阵的创建 利用matrix()函数 例如 matrix...使用下标和中括号来选择矩阵中的行或列或元素，矩阵名+中括号，中括号里面写需要的行与列 例如，设置一个矩阵，名字为mymatrix，5行5列 > mymatrix <- matrix(c(1:25),5,5...，都有一个中括号，可以理解为这一行或列标 > #mymatrix[i,]，返回矩阵mymatrix中第i行元素 > mymatrix[3,] [1] 3 8 13 18 23 > #mymatrix...[3,] 15 25 #当矩阵有行列名时，可以通过行与列名进行提取元素 > mymatrix <- matrix(c(1:25),5,5,dimnames = list(c("r1","r2...18 23 NA 数据结构的查看 可以使用class（）函数查看数据结构，如何判断对象是否是矩阵呢？

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...第一个参数可以是控制参数，如果它用 'r' 或 'c' 字符可生成线性代数最常用的 matrix (和二维 numpy array 稍微有些不同) np.r_['r', [1,2,3], [4,5,6]...数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果。...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...第一个参数可以是控制参数，如果它用 'r' 或 'c' 字符可生成线性代数最常用的 matrix (和二维 numpy array 稍微有些不同) np.r_['r', [1,2,3], [4,5,6]...数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果。...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

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Matlab数据处理

数据统计分析 求最大值与最小元素 max(): 求向量或矩阵的最大元素 min():求向量或矩阵的最小元素 当参数为向量时函数有两种调用格式： (1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X...dim取1时，该函数的功能和max(A)完全相同;dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。...corrcoef( ):相关系数函数。 调用格式: corrcoef(A):返回由矩阵A所形成的一个相关系数矩阵，其中,第i行第j列的元素表示原矩阵A中第i列和第j列的相关系数。...排序 sort( ):排序函数 调用格式: sort(X):对向量X按升序排列。 [Y,I]=sort(A,dim,mode) 其中，dim指明对A的列还是行进行排序。...若x为标量，则求多项式在该点的值;若x为向量或矩阵，则对向量或矩阵中的每个元素求多项式的值。 polyvalm(p,x) 其调用格式与polyval相同，但含义不同。

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盘一盘NumPy (下)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...第一个参数可以是控制参数，如果它用 'r' 或 'c' 字符可生成线性代数最常用的 matrix (和二维 numpy array 稍微有些不同)np.r_['r', [1,2,3], [4,5,6]]...数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果。...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

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一句Python，一句R︱数据的合并、分组、排序、翻转、集合

最好就是一句python，对应写一句R。 python中的numpy模块相当于R中的matirx矩阵格式，化为矩阵，很多内容就有矩阵的属性，可以方便计算。...如果是 元组+list，都可以通过append/insert合并起来。 如果数据格式是array的话，如何对array进行合并？...这边笔者又要吐槽自己了...以为又在使用R，如果a是array格式的，append是不可以使用的。只有a=[]元组的时候，才可以append加进去。...1、元组、list 笔者目前见到的排序有以下几类：sort、sorted sorted是一种函数，可以有更多的功能;而sort就直接帮你排序了 >>> a=[1,6,42,7,4,3,8,9,3] >>...，然后sorted代表对第一列进行排序； a.ix[:,1]-1 代表排好的秩，-1就还原到数据可以认识的索引。

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盘一盘NumPy (下)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...第一个参数可以是控制参数，如果它用 'r' 或 'c' 字符可生成线性代数最常用的 matrix (和二维 numpy array 稍微有些不同) np.r_['r', [1,2,3], [4,5,6]...数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果。...广播机制可以进行 因此，进行广播机制分两步 检查两个数组形状是否兼容，即从两个形状元组最后一个元素，来检查 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

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R语言笔记完整版

【R笔记】R语言函数总结 R语言与数据挖掘：公式；数据；方法 R语言特征 对大小写敏感 通常，数字，字母，. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以 ....cat(,file="")——可以把R命令输出至外部文件，然后调用source函数进行批处理 do.call(，)——调用函数，第一个参数...——A为矩阵，Margin设定待处理的维数，为1是横排（行），为2是竖排（列）做运算，Fun是运算函数 sweep（x，2，apply（x，MARGIN=1，mean），FUN）——对数组或者矩阵进行运算...all,all.x,all.y:指定x和y的行是否应该全在输出文件. sort:by指定的列是否要排序....当p=d=0时，表示只使用MA过程对序列建模。

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【干货】NumPy入门深度好文 (下篇)

合并是多合一 分裂是一分多 合并 使用「合并」函数有三种选择 有通用的 concatenate 有专门的 vstack, hstack, dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例：...第一个参数可以是控制参数，如果它用 'r' 或 'c' 字符可生成线性代数最常用的 matrix (和二维 numpy array 稍微有些不同) np.r_['r', [1,2,3], [4,5,6]...数组相乘是在元素层面进行， 矩阵相乘要就是数学定义的矩阵相乘 (比如第一个矩阵的列要和第二个矩阵的行一样) 看个例子，「二维数组」相乘「一维数组」，「矩阵」相乘「向量」，看看有什么有趣的结果。...，即从两个形状元组最后一个元素，来看。 它们是否相等 是否有一个等于 1 一旦它们形状兼容，确定两个数组的最终形状。...检查数组 a 和 b 形状是否兼容，从两个形状元组 (1, 3) 和 (3, 1)最后一个元素开始检查，发现它们都满足『有一个等于 1』的条件。

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R——ecodist&MRM methods

生态学上的意义是验证环境相似的地方是否物种也相似；环境不相似的地方物种是否不相似。 计算方法为Ecodist包中mantel函数。输入的两个矩阵分别为群落OTU及环境因子/地理距离。...（MRM的一大扩展是可以评估非线性的关系） 若距离矩阵是有偏的(skewed),则提前对样本进行排序（ranking）是很有必要的。...模式研究表明排序过的样本进行mantel test检验的统计性强于未排序的检验。排序可以使一些非线性的关系线性化, 单调性是比线性更宽松的要求。排序后r稍微高了一些，但是还是不显著。...做法就是矩阵的行和列进行随机组合。Permutation的次数一直存在争议，10000或1000次都可以。当然越多结果准确性越高。这一步非常耗时，一般1000次足矣。...A为原始距离矩阵，B为A转换为向量进行后续分析，并计算不同向量之间的相关系数r值。C为行和列同时置换对r进行统计检验。

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