这部分主要的是对两个去除双细胞的R包的代码进行解析。...recluster：recluster反卷积使用Hopach或反卷积分类分别对doublet和非doublet进行分类。#PMF：在双重确定标准中使用步骤3（独特的基因表达）。默认值为TRUE。...min_uniq=4, nCores=4)#rownames获取和设置数据框架的行名；gsub ()函数是2R语言中处理正则表达式中的一种...meta.data$Doublet.Call <- ifelse(rownames(rna@meta.data) %in% doublets,"TRUE","FALSE")#FeatureScatte：在一组单个单元格中创建两个特征...皮尔逊两个特征之间的相关性显示在绘图上方。
这是一种快速发现任何潜在数据异常的好方法。 接下来，您可以使用直方图来更好地理解数据的分布。这将可视化显示数据集或您特别希望观察的任何数字列中的任何异常值。...箱形图可视化使用相同的包，但分成四分位数以进行离群检测。这两个组合将很快告诉您是否需要限制数据集或仅在任何算法或统计建模中使用它的某些部分。...纠正错误 R有许多预先构建的方法来纠正数据错误，例如转换值，就像在Excel或SQL中那样，使用简单的逻辑，例如as.charater（）将列转换为字符串。...单独和传播函数做类似的事情，一旦你有了包，你可以探索，但最终根据需要你的数据。 这里有一些其他的注释包可能对R中的数据清理有用： Purr包 purr包专为数据整理而设计。...splitstackshape包 这是一个较旧的包，可以使用数据框列中的逗号分隔值。用于调查或文本分析准备。 R拥有大量的软件包，本文只是触及了它可以做的事情的表面。
总用或永远不用都是不明智的，通常，变量有固有顺序，或你有固定不变的类别集合，考虑使用因子。...将一个函数应用到每行或每列。参数可以放在后面传递给函数。 apply()可以用于处理高维数组。 lapply() 输入是向量/列表，返回列表。...lapply()与vapply()一致，dplyr::select()与dplyr::filter()也是.purr中是map_dbl()代替Map()，flatten_df()代替unlist()。...，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=
以上索引是在没有借助任何外部函数的基础上，通过数据框自身的规则完成的，很不优雅，因为写了很多重复的名称。 一种更优雅的方式是使用subset函数进行行列筛选。...还有一种更加高级优雅得方式是使用dplyr包中的select和filter函数进行行列索引与切片。...-------------- Python： -------------- 为了保持与R语言的案例数据演示一致，我把刚才在R语言中使用的数据复制一份导入Python中。...在索引多行时，R与Python都可以使用连续行列，均需提供占位符号，（R语言留白即可标识全选，Python则占位则必须提供“:”符号），在索引多列时，均无需提供占位符号。（当然提供了也不多余）。...R语言与Python均可以基于数据框自身进行索引切片，同时又都可以通过外部索引函数进行条件索引。
这时需要一个个去排查到底是哪个函数发生了冲突，有没有更好的办法呢？ 本文介绍一个包conflicted，可以列出所有冲突的函数，并可以设置优先使用哪个函数来处理冲突。...包的安装 install.packages("conflicted") # 或 # install.packages("devtools") # devtools::install_github("r-lib.../conflicted") 加载包后，存在冲突的函数会无法运行 并且提供了两种解决方法，都在错误提示中。...另外，在Rstuido中，还会有函数自动补全功能，输入dplyr::后会列出这个包里面所有外部可用函数。 相对应的还有dplyr:::可以调用dplyr中没有export出的函数。...如果函数后面没有[]，如lag函数，使用时就需要按上面2种方式的一种设置具体调用或优先调用哪个包里的lag函数。
R语言处理数据 在R中很多内置函数，用于数据框的基本操作，比如转换、分组、排序、拼接等，常见的函数有rbind()，cbind()，dplyr()，tidyr()，reshape2，tidyverse...#给数据框df18添加行或纵向添加表格 >dr1<-rbind(df18,df20) #给数据框df18添加列或横向添加表格 >dc1<-cbind(df18,df19) 运行结果如下： ?...02 表格融合 有时候，表格之间没有很好的保持一致，仅仅依靠rbind() 和cbind()函数直接拼接无法实现，当两个表之间有共同的列时，能够进行表格的融合，可以采用merge()函数。...merge()函数,合并数据框中的x和y的列名的向量，如果有些数据框y列名中没有数据，也会默认为是匹配x列名的数据。 #构建数据框 ? ?...>dm1<-merge(df1,df2,by="x",all=TRUE)#by是合并x和y共享列名中的向量，默认为两个表之间有共享的键列。如果y没有键列，则默认为x的键。
先前的基于深度学习的方法虽然能更清晰的揭示细胞异质性，捕捉转录组学相似性和细胞之间的差异，但很难评估基因调控网络（GRN）结构或数据其他内部结构。...文章 1、在ggplot2散点图中自动添加回归系数或回归方程、R2、P值等 有时候使用ggplot2绘制散点图展示两组变量的关系时，同时也做了一些描述二者关系的统计，如相关性分析、回归分析等，并期望将相关系数或回归方程...而python中，pandas虽然强大，但API繁多且不容易记住。datar将R中相关的包在python中进行了实现，使得python中的数据分析也可以用上dplyr的语法。...3、gt[14] - 表格制作神器 使用gt包，任何人都可以使用R编程语言制作好看的表。gt的哲学是：我们可以用一组内聚的表部件来构造各种各样的有用的表。...主题 数据高亮 5、gtsummary[16] - 准备好的演示数据总结和分析结果表 gtsummary包提供了一种优雅而灵活的方法来使用R编程语言创建可发布的分析和汇总表。
所以在画图的时候，也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果，我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组，就可以得到BP，CC和MF三个组。...然后基于这个R包，我们用6种不同的方法来实现。...，三类都有 方法二、使用top_n #使用top_n r2=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% top_n(n=-5,wt=p.adjust) r2 这里可以使用...方法三、使用slice_head #使用slice_head r3=GO_result %>% group_by(ONTOLOGY) %>% slice_head(n=5) r3 方法四、使用slice_min...filter(row_number() <= 5) r6 通过filter来控制行数<=5 最后我们来看看这六种方法得到的结果究竟是不是一样的，dplyr这个包里面有函数叫all_equal专门用来判断两个数据框是不是一样的
在本节中，我将描述编程和数据科学的一些主要基本主题，然后指出用于R和Python的主要库！...Python - 由于Python是一种通用编程语言，因此可以使用许多选项！您可以使用纯文本编辑器，如Sublime Text或Atom，然后根据自己的喜好进行自定义，我个人将此方法用于大型项目。...至于在您的计算机上安装Python，您可以随时使用官方源代码 - python.org，但我通常建议使用Anacondadistribution，它将包含我将在本节中讨论的许多软件包！...这些软件包包括用于数据操作的dplyr，用于清理数据的tidyr，用于读取数据的readr，以及用于改善R的一些内置功能的包，如purr和tibble。...您还应该开始查看在线社区和资源，像O'Reilly数据订阅，Kaggle和KDnuggets这样的资源可以帮助您了解数据科学社区正在发生的事情。播客是另一种开始学习数据科学社区的好方法。
data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...在筛选列变量的数据，也可以与%in%集合运算联用（集合运算见博客：R语言︱集合运算）。...这里有一个重要的点:使用”==”操作符，那么它会扫描整个数组，虽然data.table用这种方法也可以提取，但很慢，要尽量避免。...在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...(get(names(data)[i]))] } 这个是我目前在遍历时候用到的代码，不知道观众有没有更好的呢？
ggstatsplot采用典型的探索性数据分析工作流，将数据可视化和统计建模作为两个不同的阶段；可视化为建模提供依据，模型反过来又可以提出不同的可视化方法。...ggstatsplot的思路就是将这两个阶段统一在带有统计细节的图形中，提高数据探索的速度和效率。 ggstatsplot提供了多种类别的统计绘图。...用户可以在图形上添加统计建模（假设检验和回归分析）的结果，可以进行复杂的图形拼接，并且可以在多种背景和调色板中进行选择，使图形更美观。...ggstatsplot和它的后台组件还可以和其他基于ggplot2的R包结合起来使用。...install.packages(“ggstatsplot”) library(ggstatsplot) 02 — 函数介绍 （1）ggbetweenstats：小提琴图，箱形图 此函数用于创建小提琴图、箱形图或组间或组内比较的组合图
认识dplyr，函数、功能等---安装和加载R包镜像设置方法一：手动设置，Tools→Packages→Primary CRAN repository方法二：自动运行教程来自：https://www.jianshu.com.../p/861224f4251aoptions() 设置R运行过程中的一些选项设置options()$repos 查看使用install.packages安装时的默认镜像options()$BioC_mirror...查看使用bioconductor的默认镜像R最重要的两个配置文件: 一是.Renviron，能够设置R的环境变量； 二是.Rprofile，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动...="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") install.packages("dplyr") #或BiocManager::install("dplyr")library...() 按某1列或某几列对整个表格进行排序，默认从小到大，用desc()可从大到小summarise() 汇总，配合group_by()分组，可以mean()求平均值，sd()求标准差test <-
学习内容了解可用的基因组注释数据库和存储信息的不同类型比较和对比可用于基因组注释数据库的工具应用各种 R 包检索基因组注释基因组注释对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联...基因组在开始搜索任何这些数据库之前，您应该知道使用了哪个基因组来生成您的基因列表，并确保在功能分析期间使用相同的进行注释。...注释工具在 R 中，有许多流行的包用于基因/转录本级别的注释。这些软件包提供的工具可以获取您提供的基因列表，并使用上面列出的一个或多个数据库检索每个基因的信息。...使用输出，您可以了解可以在 AnnotationHub 对象中查询的信息：图片请注意有关使用对象 [AH2] 检索记录的注释 - 这将是我们如何从 AnnotationHub 对象中提取单个记录的方法。...使用 AnnotationHub 创建我们的 tx2gene 文件要创建我们的 tx2gene 文件，我们需要结合使用上述方法并将两个数据帧合并在一起。
但RAG当前的多数使用方法，采用只让模型基于检索到的内容进行回答的方案，其实限制了模型自身对知识压缩形成的智能，大模型似乎变成了文本抽取和总结润色的工具。...后介绍一种模型直接拒绝回答的方案，和RLHF里面的事实性原则类似，这里是基于SFT的模型自我拒绝方案，不过个人对拒识类的方案持一定的保留意见，但不妨碍学习新思路哈哈~~ 自我矛盾 第一种发现模型幻觉的方案是基于模型多次回答的不一致性来判断模型是否在胡说八道...在我们的使用场景中R-Tunning-R这种直接拒绝的方案更加合适，毕竟我倾向于指令微调的核心并不是知识注入，而是任务对齐，所以模型只要学习到对于自己不确定的问题选择拒绝回答即可。...论文在修改回答时，会先定位原始回答X中哪个span和事实不符再进行修改，从而避免大幅修改原始回答 评估部分，后处理方案需要兼顾对模型原始回答的保留和事实性，这里RARR提出了两个指标： Attribution...在开放问答上使用搜索，在代码问题就用代码解释器，并未涉及动态的工具选择，只是在不同数据集上固定选用不同的工具，这里就不展开说啦，感兴趣的盆友自己去看论文吧~ 微调方案 PURR: Efficiently
由于我们的函数和方法只依赖于对象的结构，我们可以在不同的上下文中重用这些函数和方法，只要传入的对象满足所需的结构。...由于 JavaScript 是一种动态类型语言，我们经常需要处理的对象可能没有明确的类型。鸭子类型使我们能够在 TypeScript 中安全地处理这些对象，只要它们的结构满足我们的需求。...使用鸭子类型，我们可以定义一个接口来描述这个对象的结构，然后在 TypeScript 中安全地使用这个对象。...TypeScript 的类型注解和接口提供了一种强大的工具来实现这一点。 4. 使用鸭子类型的最佳实践 在使用鸭子类型时，有一些最佳实践可以帮助我们避免上述问题，并充分利用鸭子类型的优点。...在某些情况下，我们可能更希望使用类和继承，而不是鸭子类型。例如，如果我们有一组紧密相关的类型，它们有共享的行为和状态，使用类和继承可能更合适。
掌握全局上下文中的 this 为理解其在更复杂场景中的行为提供了基础。当你深入JavaScript时，你会发现有些情况下，函数或方法是从全局上下文中调用的，理解这种行为变得至关重要。...他们可以是变色龙，根据他们如何被调用来改变 this 引用什么。 而箭头函数呢？他们是直接的。他们从他们的周围抓住 this 的值，并坚持使用它。无论他们去哪里或如何被使用。...它舒适地使用 printActivities 中的 this。没有戏剧。 但有一个问题 箭头函数有点固执。我们用来为常规函数设置 this 的方法，如 call、apply或bind？...旋转：原型方法 使用构造函数的一个好处是能够将方法附加到它们的原型上。这些方法可以通过 this 访问实例特定的数据，使它们相当动态。...方法和对象字面量：当你在对象字面量中定义方法时，如果你使用箭头函数，this将不会指向该对象。确保使用常规函数语法。
接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...（贼笑中） dplyr包 R语言中最为重要的包（之一）！ 它可以让数据分析功能更加强大，代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它，使用它获取你想要的数据，而且它的语法非常简单，非常直白。...它相对于R自带的筛选方法会更高效，我们不需要花很多时间去等待机器反应。...dplyr很庆幸，都提供了关于常用方法的一些函数。...找到合适的packages并学习使用它，绝对会让我们数据分析工作事半功倍！ 我们有没有发现dylyr包中函数使用的一些规律？ 有的！
学习内容 了解可用的基因组注释数据库和存储信息的不同类型 比较和对比可用于基因组注释数据库的工具 应用各种 R 包检索基因组注释 基因组注释 对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联...基因组 在开始搜索任何这些数据库之前，您应该知道使用了哪个基因组来生成您的基因列表，并确保在功能分析期间使用相同的进行注释。...注释工具 在 R 中，有许多流行的包用于基因/转录本级别的注释。这些软件包提供的工具可以获取您提供的基因列表，并使用上面列出的一个或多个数据库检索每个基因的信息。...ah 使用输出，您可以了解可以在 AnnotationHub 对象中查询的信息： 请注意有关使用对象 [[AH2]] 检索记录的注释 - 这将是我们如何从 AnnotationHub 对象中提取单个记录的方法...使用 AnnotationHub 创建我们的 tx2gene 文件 要创建我们的 tx2gene 文件，我们需要结合使用上述方法并将两个数据帧合并在一起。
数字系统中经常使用的数制有： 十进制(D: Decimal) 二进制(B: Binary) 八进制(O: Octal) 十六进制(H: Hexadecimal)等 由于目前在微型计算机系统中普遍采用...二进制与八进制之间的转换 二进制转八进制 把二进制数从小数点开始分别向右和向左分成三位一组，每组便是一位八进制；若不能正常构成三位一组，则在二进制整数部分高位添零或在小数点低位添零来补足三位一组...二进制与十六进制之间的转换 二进制转十六进制 把二进制数从小数点开始分别向右和向左分成四位一组，每组便是一位十六进制数；若不能正常构成四位一组，则在二进制整数部分高位添零或在小数点低位添零来补足四位一组...二进制正负数及其表示 二进制算术运算 在数字电路中，1位二进制数码的0和1 不仅可以表示数量的大小，而且可以表示两种不 同的逻辑状态： 当两个二进制数码表示两个数量大小时， 它们之间的数值运算称为算术运算...二进制的运算特点： 二进制数的乘法运算可以通过若干次的“被乘数 （或0）左移1位”和“被乘数（或0）与部分积相加” 这两种操作来完成； 二进制数的除法运算可以通过若干次的“除数右移1位”和“从被除数或余数中减去除数
多分组数据的分析后面另讲 # 生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if if(F){ # 第一种方法，有现成的可以用来分组的列 }else if(F){ # 第二种方法，眼睛数，自己生成 Group =...，不能的话看GPL表格里有没有。...多分组数据的分析后面另讲 # 生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。...如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if if(F){ # 第一种方法，有现成的可以用来分组的列 }else if(F){ # 第二种方法，眼睛数，自己生成 Group =
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