有没有像cor()这样的R函数，但是对于真正的正向呢？_有没有办法传递一个字符变量(my_char )并在像R中的reg.summary$my_char这样的函数中使用它 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【测评】提高R运行效率的若干方法

唯一需要改进的地方就是速度太慢了，因为做相关性分析，要计算6万多次相关系数，居然要花了547秒，接近10分钟的时候才计算完毕，时间就是金钱，有没有办法提高R程序的运行效率呢？...第二招：利用函数编译提高效率既然循环没有问题，那我猜会不会是cor.test这个函数计算花费的时间太长了。...# 尝试编译函数提高函数效率 library(compiler) cor.test_c <- cmpfun(cor.test) # 用编译的函数来执行运算 dd <- cor.test_c(as.numeric...像用C语言写个相关性计算的cpp程序99.9%的可能在github上有的。果然，动动小手就找到了，而且比cpp脚本还要好，作者已经打包上传到CRAN了，叫wCorr。...为了单纯验证wCorr和cor.test的执行效率，我单独把两个函数拿出来只做计算用，因为这样不涉及data.frame操作所耗时间，可比性更强一点，代码如下，首先是R base里cor.test函数的运行结果

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R语言系列第四期：④R语言简单相关与回归

可以看出最优拟合直线为：short.velocity=1.098+0.0220*blood.glucose，但是没有给出其他任何像显著性检验之类的信息。...皮尔逊相关系数相关系数的计算可以使用cor()函数，但是如果对thuesen中的两个向量也进行这样简单的操作，就会发生下面状况： > cor(blood.glucose,short.velocity)...对于函数mean（），var（），sd（）以及类似的单向量函数，你可以传递na.rm=T这个参数告诉它们在计算之前应该移除缺失值。...对于cor()函数，use=“complete.obs”代表提取所有变量全部非空的观测，你也可以这样写： > cor(blood.glucose,short.velocity,use="complete.obs...但是，上面的结果只是跟我们展示了关联系数，但是没有做出检验，因此我们需要cor.test()函数，可以通过指定两个变量来使用： > cor.test(blood.glucose,short.velocity

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Python 高并发之基协程（上篇）

为何大家都推崇多用协程呢？...不知你有没有这样的经历，明明我使用了多线程，线程数也有好多但是执行下来发现多线程执行的效率还比串行的差，那问题出在哪里呢？最主要的还是cpu 主要消耗在上下文切换上了。...在使用这个模块之前我们先介绍几个概念： 1.future object 我们暂且称这是一个特殊的对象 1.1.含有此对象的函数调用不会立刻被执行，返回结果 1.2.调用后返回的是一个协程对象...1.async 如果一个函数被这个async 关键词修饰那这个函数就是一个 future object 2.await 协程对象执行到这个关键词定义之处就会做挂起操作，原理是与yield /yield...通过本文，我们基本已经掌握了使用 python 的 asyncio 模块来进行写协程相关的代码，对于提升执行效率还是很有帮助的，还请大家多多尝试，多多练习，好了本篇我们就先介绍到这里下一篇我们呢会重点讲讲

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DFS深度优先算法 —— AcWing 842. 排列数字AcWing 843. n-皇后问题

对于第 r 行的第 i 个位置，判断每个点是否可以放皇后，如果可以，则放皇后，然后处理 r + 1 行。直到 r = n，程序指行完毕。函数名：void dfs(int r): 深度优先遍历函数。...第r行，第i列能不能放棋子：用数组dg udg cor 分别表示：点对应的两个斜线以及列上是否有皇后。...dg[i + r] 表示 r行i列处，所在的对角线上有没有棋子，udg[n - i + r]表示 r行i列处，所在的反对角线上有没有棋子，cor[i]表示第i列上有没有棋子。...如果 r行i列的对角线，反对角线上都没有棋子，即!cor[i] && !dg[i + r] && !udg[n - i + r]为真，则代表 r行i列处可以放棋子。...cor[i] &&!dg[i+r] &&!

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时间序列分析这件小事（二）--自回归

什么是自回归呢，就是说未来的一个时点可以用之前的时点来进行回归预测，还是那一串数字，但是时间状态不同了，存在不同阶的时滞。所以呢，我们首先要写一个时间滞后函数。...其实对于自回归而言，也是一样的道理，求取的就是不同时滞之间的相关系数。...#example 2 yt_1 = L_ (yt,na.is = T) plot(yt,yt_1);abline(h = 0) cor(yt,yt_1,"complete") cor函数就是计算两个变量之间的相关性...，很简单，这样我们就算出来一阶自回归系数。...R当中还提供了一个更加好的函数，acf，就是atuo correlation function。所谓自回归系数函数呢就是不同滞后阶下的回归系数。

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批量相关分析，听说你找好久了？

继上次的相关性散点图教程之后，近几日，有好多人问，有没有可以批量进行相关性分析的代码，因为很多时候要分析好几个基因表达与特定基因或者表型的相关性，总不能一个个手动绘制吧，太费时间了。那必须得有！...变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。按程度分类 ⑴完全相关：两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，即函数关系。...好了，看了数据，我们再来看看图，大家在文章中见到的比较高级的散点图一般长这样： ? 图上有什么呢？散点，趋势线，95%置信区间，相关系数，p值。好，接下来让我们自己来画一画！...在这里，我们用到了一个比较神奇的R包，叫做cowplot，它会帮我们自动拼图，自动排版，非常方便，直接提交一个图形的列表就可以了，是不是一下子就搞定了呢！...此外，在实际科研中大家可能还会有这样一个需求，比如我想要看下某一个基因在不同亚组（比如上面的t1,t2, t3）中表达是不是都是正相关的，那我该怎么画图呢？

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R语言从入门到精通：Day10

完成前面这些步骤之后，我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。在课题或者项目中，你往往会遇到这样的问题：参与本次实验的病人的年龄的分布如何（均值、、标准差、中位数等）？...实验中不同组病人的生存时间有没有差异？病人性别对实验结果有无影响？...3、分类变量的统计描述对于连续型变量，我们可以计算均值、标准差等，那么对于类别型变量该怎么办呢？频数表和列联表可以解决这个问题。（示例数据来自vcd包中的Arthritis数据集。）...但是下面的warning message是怎么回事呢？因为在表中一个有一个小于5的值，这可能会使卡方近似无效。 ? 图9:卡方检验示例。...图13，非参数检验示例 有没有多于两组的非参数检验方法呢，答案是肯定的，如果各组独立，则Kruskal-Wallis检验（函数kruskal.test()）将是一种实用的方法。

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三言小文，道尽相关性

二者存在正向的相关性 2，画线-看走势对于有明显时间维度的数据，我们选择使用折线图。销售收入与广告支出的走势趋势涨跌一致，可以看出广告支出的增加，销售收入也增加了；这是很明细的相关性。...这里简单做了一个线性拟合，从线性拟合函数及R方判定系数：0.8782 说明拟合的很好，数据存在正向的相关性。大家也可以借助R工具去拟合。...4，实在不行-用公式： 4.1 协方差及协方差矩阵： R中可以运用cov(data)方法，也可以通过Excel中COVAR()函数直接获得两组数据的协方差值。...正值为正相关，0为不相关，负值为负相关；公式如下： 4.2 相关系数的计算 pearson 相关系数，在R中可以运用cor()。...4.3 信息熵及互信息信息熵及互信息，常常用在决策树的生长过程中。R中有entropy包可以计算，要求参数是离散值。

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包你一看就会，详解深度学习反向传播算法，面试不再慌

这样从左往右的计算是为了得到最终模型的预测结果，被我们认为是正向的，所以它被称为正向传播，英文是forward propagation。...大家在用各种框架的时候，经常看到大牛的代码里有forward这个函数，就是用来做正向传播，也就是模型预测的。...反向传播正向传播理解了，反向传播也很好理解，字面意思是方向相反，但是实际上计算方式也略有不同。我们来思考一个问题，我们正向传播是为了计算模型的最终结果，那么我们反向传播是为了什么？...这里的神经网络其实本质上就可以看成是一个复杂函数，我们做的就是对一个复杂函数求导。理解了这一点，对于链式法则也就不在话下了。我们来看两个例子： ?...你会发现对于计算过程没有任何影响，只不过结果不一样了而已。没变，，所以最终的结果是。总结反向传播算法到这里就算是介绍完了，可能大家还有疑惑，这个算法有什么用呢？

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相关性分析返回相关性系数的同时返回p值

$p 虽然 corr.test 函数方便，一下子得到了r值矩阵和配套的p值矩阵。...R基础包stats里面的cor函数是效率最高的，但是缺p值 dat=rbind(dat_m6A,dat_lnc) # 这个 cor 函数运行非常快 # Unfortunately, the function...另外，因为我这个教程里面并没有设置随机数种子，所以呢，你也基本上不可能得到跟我一模一样的结果哦。...可能是对 R基础包stats里面的cor函数不熟悉，以为它只能是对两个向量进行相关性计算，其实它可以直接对一个表达量矩阵进行相关性计算。...十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你

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最大信息系数（MIC）

学过统计的都知道，有相关系数这么一个东西，通常叫做r。但是其实应该叫做线性相关系数，应用领域还是很窄的。...而MIC这个东西呢，首先比较general，不管是什么函数关系，都可以识别，换句话说，正弦函数和双曲线函数和直线，对这个系数而言是一样的。...造成的影响与变量之间的函数关系无关。...p（x，y）是联合概率密度分布函数，想想就很难计算对不对，所以我们就要找一个办法来做这个事。怎么办呢？还记得蒙特卡洛么！这里有那么一点思想是这样的。 ?...最后的效果就是这样的。很明显可以看到，左下角那个有点像三角函数的关系，Pearson系数(就是线性相关系数)为0，而MIC则有0.8。

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相关性热图、圈图、弦图（笔记）

(t(exp[g,])) #cor()函数可以对矩阵计算相关性（谁在列的位置就计算谁的相关性） #画基因之间的相关性，cor函数后面的矩阵exp[g,]要以基因为列名（转置一下） #画样本之间的相关性，...library(cowplot) #比patchwork包更强的拼图包 cor_plot <- recordPlot() #cowplot包里的recordPlot函数可以把这个相关性图抠下来强行赋值...(cor_plot) #plot_grid(pca_plot,cor_plot) #cowplot包里的plot_grid()函数允许跨绘图体系拼图 dev.off() ## 圆圈视图 M = cor...，0代表没有方向，1代表正向，-1代表反向，2代表双向 grid.col = border_color, #圈的颜色 col = col, #弦的颜色...transparency = 0.25#线条的透明度 ) 以下是小洁老师看到我的需求后发来的资料投喂: 弦图的边距问题： R circlize - 绘制边距和绘制区域-

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R语言工具变量与两阶段最小二乘法

0.300 ## z 0.002 0.700 1.000 0.001 ## e 0.001 0.300 0.001 1.000 具体而言，相关性表明 cor（d，e）= 0.3，这意味着是内生的;...d cor（d，z）= 0.7，这意味着是的强大工具变量; zd cor（z，e）= 0.001，这意味着工具变量满足排除限制，因为它只影响到.zyd 现在，让我们使用指定的相关性为,,和生成数据.xdze...0 , nrow=nvars, ncol=numobs); X = U %*% random.normal newX = t(X) data = as.data.frame(newX) 数据看起来像这样...现在让我们指定真正的数据生成过程并生成解释变量Y 如果我们假装我们不知道真正的关系并使用和来解释，我们对和正确系数应该接近到。...R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式 R语言stan泊松回归Poisson regression R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数

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左手用R右手Python系列11——相关性分析

由于最近毕业论文缠身，一直都没有太多时间和精力撰写长篇的干货，但是呢学习的的脚步不能停止，今天跟大家盘点一下R语言与Python中到的相关性分析部分的常用函数。...R语言： cor cor.test corrplot cor(x,y=NULL,use="everything",method= c("pearson","kendall","spearman")) 在...R语言中，通常使用cor函数进行相关系数分析，可以分别指定向量，也可以指定给cor函数一个数据框。...使用cor.test函数进行相关性的检验： cor.test(x, y, #指定带分析变量 alternative = c("two.sided", "less", "greater"),...本文小结： R语言： cor cor.test corplot Python： pandas.corr

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【C++】STL——反向迭代器的模拟实现：迭代器适配器

思考但是呢：此时，我们跟那些高手们，大佬们的差距就体现出来了，上面这种方法可能是我们大多数人最先想到的一种比较简单的方法。虽然好像也可以；但是，有没有什么缺陷呢？...但是呢：大家可能会提出这样的疑问：我们后面的改进，按照适配器模式去重新实现，与之前我们自己的方法相比，好像也没有牛到那里去啊？不还是需要我们自己手动去写一个类嘛。...，那接下来就给大家解释一下这样做真正的牛逼之处：大家想一下，对于我们的list来说，我们使用最开始我们自己的方法去实现反向迭代器（拷贝一份正向迭代器的代码，进行一些简单修改），确实也可以。...那这样的话我们就没法像上面那样去搞了。...但是对于适配器的实现方式：你给我一个list的正向迭代器，我可以给你适配出list的反向迭代器，那如果给一个vector的正向迭代器，能否适配出vector的反向迭代器呢？

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OFDM同步技术

符号 rand('seed',1); % 设置种子 randn('seed',1); for i = 1:length(nSTOs) % 对于每一个不同的...mag_cor_temp] = STO_by_correlation_sim1(y_aw,Nfft,Ng,com_delay); % 我自己编写 %%%%%经验证，以上两者函数结果一致...,nn,1.5*Mag_dif,'r:','markersize',1); hold on stem(nc,Mag_cor_max,'b','markersize',5);...Nsym=3; % 一共发送了3个OFDM符号，前两个是导频，最后一个是真正发送的数据符号 % h=complex(randn,randn)/sqrt(2...zeros(1,5)]; % channel(h,0); %Transmit signal x=[]; for m=1:Nsym % 前两个是导频，最后一个是真正发送的数据符号

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R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量波动率预测

鉴于你知道各个序列的方差，相关和协方差之间的联系是直接的。所以当我第一次研究这个问题时，我不明白为什么我们不单独建立所有非对角线的模型，例如使用样本成对相关的滚动窗口呢？...你想有一个有效的相关矩阵，这意味着对称（很容易施加）和正负无限。首先，为什么非负定属性很重要，其次，为什么它不容易施加。把非负定属性看作是多变量的，相当于单变量情况下对波动率的正向施加。...对于CCC（恒定条件相关），我们使用样本相关矩阵，而对于DCC（动态），我们使用基于例如3个月的移动窗口估计的相关矩阵。...# 创建一个CCC模型的协方差 nassets <- l # 为了提高可读性，l看起来太像1了。 # 为不同时期的矩阵制作容器。...samp_cor <- cor(ret) # 在整个循环过程中会保持不变 wind <- 60 # 大概三个月的时间 for (i in (w+1):TT) (volatilitfit[i,])*diag

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为什么我一行代码就可以完成3个R包的RNA-seq差异分析呢

在教师节收到学生提问，刷我B站74小时视频的时候看到我演示了RNA-seq差异分析只用了一行代码就完成了3大R包的全部分析，并且输出了对应的图表结果，觉得很神奇，但是B站视频并没有配套讲义和代码还有测试数据...使用我包装好的函数即可可以看到，下面的代码非常简洁，因为仅仅是使用了 run_DEG_RNAseq 函数，就根据表达矩阵和分组信息，完成了全部的分析！...，为什么这么神奇呢？...下面的图表是如何自动出来的呢？ ? 因为这个 run_DEG_RNAseq 函数的代码非常长，这里我就不贴在公众号了哈，大家可以在我的GitHub的GEO项目找到它！...当然是啊，都会写代码了，还有什么是不能为所欲为的呢？同样的，代码也是在GitHub，需要你仔细理解，不过我有一个小小的要求，请不要把我的代码雪藏，或者刻意隐瞒。

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ggcor |相关系数矩阵可视化

尽管这一版本的更新我考虑了很多应用场景，综合了方方面面的意见，但是bug和限制还是在所难免，希望朋友们继续提意见，提需求。...ggcor提供了两个主要的函数，一个是as_cor_tbl()函数，另一个是fortify_cor()函数，两者结合应该能满足绝大多数的应用场景需求。...尽管如此，对于新手，我还是建议调用ggcor()来进行初始化，若自己去研究各种图层函数，折腾很多细节，一天也难得出一幅图，对于心里的打击比较大。看几个初始化之后的效果。...8月底，我在ggcorrr（ggcor前身）开发了gghpcc，几乎可以满足可视化的要求，但是在优化ggcor的过程中，我才恍然大悟，mantel检验本质上也是相关性分析，何不统一整合进ggcor呢，就这样...相关性网络图这块内容不会整合在ggcor包里面，但是利用ggcor里面的函数很容易导出相关性分析数据供其它函数使用。

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如何在相关矩阵图上添加p-value

但是我们知道皮尔逊相关系数表示的是两组数据线性相关的程度，但是如果两者在统计学上不存在相关性呢？那这个指标还有什么意义？因此，我们在评判相关的时候需要同时考量p值和r相关系数大小。...一个网络博主是这样认为的：看两者是否算相关要看两方面：显著水平以及相关系数（1）显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般...从上面看来，在进行相关分析考量相关系数r（或者R2）前，先考量显著性是有必要的。不过，如果你已经能看到两变量有很明显的线性关系了，你不看p值也无伤大雅，因为那个时候p值肯定少于0.05。...参考R包corrplot文档对上次的函数进行优化，代码如下： gene_exp.corr <- function(gene.list, project_code, project.clinical, project.exp...如果你想用这个函数绘制更多自定义的图，可以参考R包文档进行修改。 ? corrplot_demo.png 这跟上次的图类似。偏蓝色代表正相关，偏红色代表负相关。

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