（1） 列表允许以一种简单的方式组织和重新调用不相干的信息。 （2） 许多R函数的运行结果都是以列表形式返回的。函数需要返回两个以上的变量时需要采用list形式返回。...列表的创建 使用list（。。。）创建列表，list（object1，object2...），其中object可以是到目前为止的提到的任何数据类型。...之前提过如何建立一个向量，现在建立（声明）一个空列表也差不多 > ourlist2 一个空向量 > mode(ourlist2) [1] "list" 标签或者对象名的命名...，中括号里写标签，标签要用双引号 [1] 1 2 > W5[[3]] #无论有没有标签，都可以用两个中括号，中括号里写组件序号索引组件内容 [1] 7 8 列表元素的增减 1，增加元素 当我有一个列表，...已经创建完毕，但还需要加入元素，可以通过索引的方式赋值 方法一：通过两个中括号的方式，本来没有第三个，直接加一个进去 方法二：通过$符号，直接标签与内容一次性直接加进去 > W5 <- list(a =
通过一系列内建函数和库，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。本文将简单介绍 R 语言的编程基础，带你逐步实现第一个可视化案例。...我们使用 vector() 函数创建一个空向量，以下代码展示了如何声明一个向量： x <- vector() > character(5) [1] "" "" "" "" "" 列表 R 语言的列表作为容器...和原子向量不同，列表中的变量不局限于单一的数据类型，可以包含任意的数据类型的混合。一个列表可以包含其它列表。 R 语言中的列表可以用 list() 函数创建。...数据是由带有行和列的数据表格表示的。 我们通常在数据帧里读取一个 csv 文件，使用 read.csv() 或 read.table() 函数，然后把 csv 文件的名字作为参数输入函数里来实现的。...我们也可以用 data.frame() 函数来创建一个数据帧。
今天小编继续为大家介绍分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。 R包使用 三、基因usage 2....函数intersectCount返回相似元素的数量；intersectIndices(x, y)返回两列矩阵，第一列表示给定x中一个元素的索引，第二列表示y中的与x中的相对元素相似的元素的索引；intersectLogic...r表示选择带有数字字符的列时使用UMIs还是reads #'avrc'中的第四个字母c表示要选择的列的名称作为序列的数字特征。...热图 集合的配对距离或相似度可以表示为二元矩阵，其中每一行和每一列表示一个克隆集。vis.heatmap用来可视化。...d) 七、突变网络 突变网络(或突变图)是一个图，顶点代表核苷酸或框内氨基酸序列（框外氨基酸序列在创建突变网络的时候会被过滤掉），边代表用hamming距离连接(parameter .method =
数据的保持与对象的清除 R所创建、操作的实体是对象。对象可以是变量、数组、字符串、函数以及由这些元素组成的其它结构； > objects() 用来显示目前存储在R中的对象的名字。...函数attr(object,name)可以被用来选取一个指定的属性。除了为某些特殊的目的创建新属性这样特殊的环境下，这些函数很少被用到。...我们可以通过在下标的位置给出一个索引向量来指定一个数组的子块，不过如果在任何一个索引位置上给出空的索引向量，则相当于选取了这个下标的全部范围。...搜索路径 函数search()将显示目前的搜索路径，可以用来查看数据帧/列表的挂接状态。 ls()（或objects()）命令可以用来检查搜索路径任意位置上的内容。...参数type的效果和在高级绘图函数中使用时是一样的，即在选择的点绘制指定的图形。默认情况是不绘制图形。函数locator()将所选点的坐标返回到一个列表中，列表包含x,y两个组件。
R语言通过函数（function）来提取对象属性、变量运算，函数可以来自R平台，也可以来自各种软件包（package）、自定义函数。 R语言不用事先声明对象或变量，对象在赋值时同步创建。...函数vector()可以来产生一个一定长度、一定类型的空向量，函数numeric()可以用来产生一个一定长度的数值型向量，函数character()可以用来产生一个一定长度的字符型向量，函数as.vector...()可以用来将其他类型的数据转换为一定类型的向量，函数is.vector()可以用来判断数据是否为一定类型的向量，具体使用格式如下： vector(mode="logical", length=0) numeric...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。...列表是一些对象的有序集合，这些对象可以是向量、矩阵、数据框，甚至其他列表。列表可以使用list()函数进行创建，如下所示： list(object1, object2, ...)
具体来讲，模型构建了一个用户、新闻和媒体三类节点和四类边的异质图，对于用户和媒体节点，采用传统的inductive框架GraphSage进行节点表示的聚合更新，而对于需要进行分类的新闻节点，引入了带有时间戳的...对于每个带有参考标题的事件，会得到一个相关标题和帖子的列表，然后标记每个相关的标题或帖子是否支持或否认引用标题的说法。...FANG的总体框架如下所示： 3.1 表示学习 根据第二节的方法，可以构建出一个图，图中共三类节点和四类边，并且节点的特征向量也都已确定。...对每一个子图，计算如下损失函数： 其中 P_r 和 N_r 分别表示正负样本。 （2）自监督的Stance Loss：本文认为，如果用户表达了对一篇新闻文章的立场，那么二者的表示应该是相近的。...因此，损失函数可以定义为一个简单的交叉熵损失： 其中 T 表示batch size。 最终，将三种损失相加作为最终的损失函数，然后反向传播求导并更新前面提到的所有模型参数。
对象持久化 R 会话中创建的所有对象可以永久地保存在一个文件中以便于以后的R 会话调用。在每一次R 会话结束的时候，你可以保存当前所有可用的对象。...tapply() 可以用来处理一个由多个分类因子决定的向量下标组合。...在线性模型拟合的时候，两种因子对应的对照矩阵的意义是完全不同的。 11). 数组 数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。...这个函数的返回值是一个 含有values 和vectors 两个分量的列表。 ev <- eigen(Sm) ev$values表示Sm 的特征值向量，ev$vec 则是相应特征向量构成的一个矩阵。...分量可以是不同的模式或类型，如一个列表可以同时包括数值向量，逻辑向量，矩阵，复向量，字符数组，函数等等。
连接到顶点的第一个边ID。....SUBDIV2D_NEXT_AROUND_DST) 返回边列表 - getEdgeList 返回所有边的列表。...对于所有顶点，您可以通过空向量传递。 facetList 输出向量包含Voronoi面。 facetCenters 输出向量包含Voronoi面的中心点。...初始化 - Delaunay 创建一个新的空Delaunay细分。...此函数返回PTLOC_INSIDE，且edge将包含面片的边之一。 点落在边上。此函数返回PTLOC_ON_EDGE，且edge将包含此边。 点与细分的一个顶点重合。
从上述公式中，我们可以得到： \cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{|A| \times |B|} 这就是为什么点积和两个向量的模的乘积之间的比值可以得到这两个向量之间的cosine...这个关系在计算向量之间的角度时非常有用，因为我们可以使用 arccos 函数来从cosine值得到实际的角度。...用于存储每条边的端点 mid_points = [] # 遍历坐标列表中的点，每两个点组成线段的两个端点 for i in range(len(coords_list) - 1): # 减1，因为我们回到了起始点...我们的gdf_simplify现在有两列带有geometry属性，他们可以同时存在，而且后续会继续使用到这两列（上图左侧建筑面，上图右侧建筑各边中点）数据。...通过使用列表推导式和min函数，可以更高效地找到日期最近的pano。
要查看行的名称，用rownames()函数： rownames(metadata) metadata[c("sample10", "sample12"),] 选择使用带有逻辑运算符的索引 对于与向量类似的数据集...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...创建此列表时，我们知道我们最初在第二个组件中存储了一个数据框。...列表的组件命名数据框的列命名使用的函数都是names()。 查看list1组件的名称： names(list1) 创建列表时，将species向量与数据集df和向量number组合在一起。...R函数进行数据处理。
2017年9月 - 2018年5月：主要浏览器开始支持 ES 模块规范，没有开发者标志，包括： 2018年10月：创建了一个新的模块实施计划。...幸运的是，开发人员可以同时使用这两种模块，甚至从一种模块导入到另一种模块。社区在在这方面做得非常出色。 假设我们有两个模块。...你可以查看这里的完整列表【https://github.com/nodejs/modules/#features】。.../coolcomponent/module.js 如果实现了这种方案，那么就可以用在 package.json 中定义的包名的引用来替换回溯。...让我们做一个大胆而且毫无根据的预测：Node 18 会带有 --experimental-no-commonjs-modules，并且 Node 20 会彻底抛弃 CommonJS。
它可以用来表示各种关系，例如社交网络中的朋友关系、城市之间的道路连接、计算机网络中的数据传输等。在图中，节点表示实体，边表示实体之间的关系。...图的一些重要概念包括： 节点（顶点）：图中的单个实体，可以包含各种信息。 边：连接两个节点的关系。边可以是有向的（从一个节点到另一个节点）或无向的（双向的）。...权重：边可以带有权重，表示两个节点之间的距离、成本或其他度量。 路径：节点序列，其中任意两个相邻节点都由边连接。 环：形成一个循环的边的序列，它从一个节点出发，经过一些节点，最终回到出发节点。 2....临接矩阵的优点： 适用于稠密图（边数量接近节点数量的平方）。 可以进行快速的节点之间边的查找和更新操作。 临接矩阵的缺点： 浪费空间，对于稀疏图，很多位置都是空的。 难以表示带有循环的图。 3.2....邻接表表示 邻接表是一种更节省空间的表示方法，其中每个节点都维护一个与其相邻的节点列表。 邻接表的优点： 适用于稀疏图，因为它不浪费空间来表示不存在的边。 可以轻松表示带有循环的图。
将这些向量表示到坐标平面上是很好的，但本质上，这些向量可以用来执行运算，为了帮助做到这一点，你可以将你的向量表示成基础或单位向量。 单位向量是指幅度为 1 的向量，通常用带有「帽子」的小写字母表示。...而且，就向你通过单个数字表示一个标量，3 个数字的序列表示一个三维空间中的向量一样，三维空间中的张量可以通过具有 3R 个数字的数组表示。...首先你要初始化两个列表：labels 和 imanges。然后你要收集这些子目录的路径以及存储在这些子目录中的图像的文件名。之后，你可以使用 append() 函数来收集这两个列表中的数据。...我们先来看看一些随机的交通标志： 首先，确保你在常用别名 plt 下导入了 matplotlib 软件包的 pyplot 模块。 然后，你需要创建一个带有 4 个随机数字的列表。...如果你想在这同一个流程中创建多个图，你也可以使用这种方法：使用这个函数，如果你不明确创建一个新图，那你就为所有将被加入的运算设置了一个全局默认图。 接下来，你就可以将运算加入到你的图中了。
或者你可以表示一个社交网络，每个人是节点，如果他们是朋友，两个人之间有边，否则没有。 在某些图中，边具有长度，成本或权重等属性。例如，在路线图中，边的长度可能代表两个城市之间的距离，或旅行时间。...图也很有用，因为有许多现实世界的问题可以使用图的算法来解决。例如，Dijkstra 的最短路径算法，是从图中找到某个节点到所有其他节点的最短路径的有效方式。路径是两个节点之间的，带有边的节点序列。...Erdős-Rényi 图（ER 图）的特征在于两个参数：n是节点的数量，p是任何两个节点之间存在边的概率。...最初，已访问的集合是空的，我们创建一个名为stack的列表，跟踪我们发现但尚未处理的节点。最开始，栈包含单个节点start。 现在，每次在循环中，我们： 从栈中删除一个节点。...这里是几个如何处理它的建议： 编写一个名为m_pairs的函数，该函数接受节点列表和边数m，并返回随机选择的m个边。一个简单的方法是，生成所有可能的边的列表，并使用random.sample。
下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。 ? SOM算法 从样本数据集生成SOM的算法可总结如下： 选择地图的大小和类型。形状可以是六边形或正方形，具体取决于所需节点的形状。...通常，最好使用六边形网格，因为每个节点都具有6个近邻 。 随机初始化所有节点权重向量。 从训练数据中选择一个随机数据点，并将其呈现给SOM。 在地图上找到“最佳匹配单位”（BMU）–最相似的节点。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃...通过几行，我们可以找到som_model $ unit.classif中缺少的节点，并将其替换为NA值–此步骤将防止空节点扭曲您的热图。
整个对话可以构建为如下所示的有向图： ? 一张包含 2 个说话者和 5 个句子的对话图 G =（V，E，R，W） 语段作为节点（V）。边（E）是节点之间的路径/连接。关系（R）是边的不同类型/标签。...边权值（W）代表边的重要性。 两个节点 v[i] 和 v[j] 之间的每个边都有两个属性：关系（r）和权重（w）。 该图是有向的。因此，所有边都是独特的路径。...我们可以从上面的示例图中列出所有的关系，如下图所示： ? 例子中所有可能的关系列表 下图所示为同一个图，其中边的关系根据表格进行了标记： ?...在第 1 步中，对于每个节点h[i]，相邻节点的信息（上下文窗口内的节点）被聚集，用以创建新的特征向量h[i]¹ 。 ?...该函数看起来很复杂，但其核心只是网络中具有可学习参数 W[o]¹ 和 W[r]¹ 的层。此外，还需要添加归一化常数 c[i,r]。这些参数可以预先设置，也可以通过网络本身来学习。
node可以代表知识图谱中的实体，edge可以用来代表实体间的关系，关系可以有方向，两端对应开始节点和结束节点。...另外，可以在node上加一个或多个标签（Node Label）表示实体的分类，以及一个键值对集合来表示该实体除了关系属性之外的一些额外属性。关系也可以附带额外的属性。...用空括号()代表任一节点，函数count() 计算关系的数量。...p,length(p) order by length(p) desc limit 1000 直接调用函数shortestPath，传入的参数为选定的关系，选取任意两个节点，表示id不相等，因为查找的两个点不能是同一个点...allshortestpaths函数返回结果 语句中的pathLength是路径的边数（第一句return），pathDist是路径上所有带weight边的加权总和（第二句return）。
下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。 SOM算法 从样本数据集生成SOM的算法可总结如下： 选择地图的大小和类型。形状可以是六边形或正方形，具体取决于所需节点的形状。...通常，最好使用六边形网格，因为每个节点都具有6个近邻 。 随机初始化所有节点权重向量。 从训练数据中选择一个随机数据点，并将其呈现给SOM。 在地图上找到“最佳匹配单位”（BMU）–最相似的节点。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”，其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。
因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...lapply()是list apply的缩写，可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量，lappy()都可以在这两个向量上使用。...由于我们现在处理的是向量/列表，lapply函数也不需要MARGIN参数。也就是说，lapply的返回类型也是一个列表。...我创建了一个简单的表，告诉我们返回的类型： 返回值 每个元素的长度 输出 列表 1个 向量 列表 > 1并且长度相同 矩阵 列表 > 1，且长度可变 列表 我们将看到上述所有场景的示例： 场景1...因此，mapply函数用于对通常不接受多个列表/向量作为参数的数据执行函数。当你要创建新列时，它也很有用。
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