演示数据集 我们将使用运动员在十项全能中的表现数据集（查看文末了解数据获取方式），这里使用的数据描述了运动员在两项体育赛事中的表现 数据描述： 一个数据框，包含以下13个变量的27个观测值。...预测个人 数据：第 24 到 27 行和第 1 到 10 列。新数据必须包含与用于计算 PCA 的活动数据具有相同名称和顺序的列（变量）。...# 预测个体的数据 in <- dec\[24:27, 1:10\] 预测新个体数据的坐标。...可以使用下面的 R 代码： # 对预测个体进行标准化 ined <- scale # 个体个体的坐标 rtaton ird <- t(apply) 补充变量 定性/分类变量 数据集 在第 13 列包含与比赛类型相对应的...请注意，每列所有贡献的总和为 100 # 个人的坐标 #:::::::::::::::::::::::::::::::::: inod <- rpa$x head(in.c\[, 1:4\]) # 个人的
每个数据框都是双胞中的一个样本降采样(downsampled，目的是生成缩略图)到10000最丰富的克隆型（alpha和beta链）的数据。...“genesegments”数据 genesegments是由个数据框组成的列表，每个数据框是人类alpha-beta链片段数据， genesegments的第一个数据框数据及解释： 1) V.allelles...（1）举例：获取只有in-frame序列的数据框，并在该数据框的前5000行中计算out-of-frame序列。...该函数输入参数是数据框或数据列表，目标（是有一列是序列和其他附加列的向量或数据框），一列或多列的返回值，比较两个序列(精确匹配用“exact”；用Hamming距离匹配序列用“hamm”(即当H≤1时2...人类TCR和Ig的V和J基因名存储在.rda文件genesegments.rda中。函数的输出是数据框，第一列表示一个基因，另一列表示频率。
if (j <= rowCount) { //前面创建过的行，直接获取行，创建列 //获取行，创建列 sheetHidden.getRow(j).createCell.../ sheetHidden.setColumnWidth(j, 4000); //设置每列的列宽 //创建行、创建列 sheetHidden.createRow...(true); dataValidation.setShowPromptBox(true); dataValidation.createErrorBox("Error", "请选择下拉框中的数据...(); if (j <= rowCount) { //前面创建过的行，直接获取行，创建列 //获取行，创建列...} else { //未创建过的行，直接创建行、创建列 // sheetHidden.setColumnWidth(j, 4000); //设置每列的列宽
数据框约等于表格 数据框不是文件 每一列只允许一种数据类型 一列就是一个向量 一个向量被视为一个整体 可以有重复值 图片 #(1)用 c() 结合到一起 #(2)连续的数字用冒号“:” #...paste0(rep("x",times=3),1:3) "x1" "x2" "x3" c不建议作为向量名称 因为c是生成向量的函数 空格 - 都是特殊字符 空格用_代替 向量中的每个数据 称为元素...union(x,y）xy的并集并去除重复 setdiff(x,y) 返回在x里面存在，y里面不存在的 字符型 x %in% y x里面的每个元素在y中是否存在（T,F） 是用x的一个元素在整个y...xn 将x中的第n个元素选中， -n去掉第n个， n是元素的下标 表示第几个。...n: x>7,1:5,c(1,4,5) 图片 R语言里面所有的修改都要进行赋值
通常，我们想要研究的是哪些基因对群体水平(而不是个体水平)的某条件下很重要，所以我们需要从不同的生物/样本（而不是从不同的细胞）中获取样本。...打开RStudio并创建一个名为“DE_Analysis_scrnaseq”的新R项目。...从本质上讲，我们取的是每种细胞类型中每个样本的计数总和。...= 2), `[`, 1) 现在，我们可以将矩阵转换为一个列表，该列表被分成每个群集的计数矩阵，然后对每个数据框进行转换，这样行就是基因，列就是样本。...ID创建一个数据框。
数据框有两个维度，分别表示行数和列数，可以用dim()函数来获取。数据框中的每个向量可以有一个名称，可以用names()函数来获取或设置。...数据框中的每个向量可以是不同的类型，但同一列的元素必须是相同的类型。 创建数据框 创建数据框的一种常用方法是使用data.frame()函数，它可以将多个向量组合成一个数据框。...而数据框的行名和列名分别对应着数据框的行和列的标识符，可以用row.names()和colnames()函数来获取和设置。 行名：数据框的每一行都有一个行名，用于标识不同的行。...行名是一个字符向量，可以通过row.names()函数获取或设置。 列名：数据框的每一列都有一个列名，用于标识不同的列。列名是一个字符向量，可以通过colnames()函数获取或设置。...# 2 Bob FALSE 21 London 删除数据框 下面示例代码展示了如何使用负数索引和subset()函数在R语言中删除数据框中的行或列，并在每个操作后注释了相应的输出结果。
*图片大小的总和）排行，也就是计算每个url的总访问大小 说明：本题生产环境应用：这个功能可以用于IDC网站流量带宽很高，然后通过分析服务器日志哪些元素占用流量过大，进而进行优化或裁剪该图片...2 当第二列值大于3时，创建空白文件，文件名为当前行第一个域$1 (touch $1) 3 将文档中 liu 字符串替换为 hong...4 求第二列的和 5 求第二列的平均值 6 求第二列中的最大值 7 将第一列过滤重复后，列出每一项，每一项的出现次数，每一项的大小总和...sed '/^$/d;G' # 在输出的文本中每一行后面将有且只有一空行 sed 'n;n;n;n;G;...*/a/' # 倍数行执行替换 sed -n '3,${p;n;n;n;n;n;n;}' # 从第3行开始，每7行显示一次
行，第1列 m[-1,2] m["R1","C1"] 4.4 矩阵的运算 m+1#矩阵m中每一个元素都加1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans...(m) 4.5 矩阵中的函数 diag(m)#取对角线上的数字（该函数要求矩阵行和列相同） t(m)#将行列转置 五.数组 5.1 创建数组 dim1 <- c("A1", "A2") dim2 <-...,{mpg})#大括号里面可替换列名 mtcars[3]#输出数据集mtcars的第3列 subset(data, age >= 30, select = c(“name”, “age”)#在数据框data...中选择age大于等于30的观测值，并只选择name和age两列 数据框的更改 transform(women, height = height*2.54) transform(women, cm = height...(worldphones) total <- cbind(worldphones,Total=rs)#给数据框添加列 七.列表 7.1创建列表 a <- 1:20 b <- matrix(1:24,4,6
每个实例RoI的损失是分类对数损失(鼓励预测正确的目标(或背景)标签)和定位损失(鼓励预测准确的边界框)的总和。为了在RoI之间共享Conv网络计算，分层次地创建了SGD小批。...对于每个小批处理，首先从数据集中采样N张图像，然后从每张图像中采样B/N RoI。在Fast R-CNN中，设置N = 2和B = 128效果很好。...平衡fg-bg RoIs：为了处理第1节中描述的数据不平衡，Fast R-CNN设计了启发式算法，通过随机对背景块进行欠采样，将每个小批的前背景比重新平衡到1:3的目标，从而确保25%的小批是fg RoIs...为了实现这一目标，我们每20k优化步骤就从每个方法中获取模型快照，并在整个VOC07训练集上运行它们，以计算所有RoI的平均损失。这以不依赖于示例抽样方案的方式度量训练集损失。...选择比例和上限是由于GPU内存的限制。迭代bounding box回归：我们采用迭代定位和边界框(bbox)投票方案。该网络评估每个建议的RoI，以获得评分和重新本地化的框R1。
之前，我们是从误差中学习的。在每个迭代中，计算残差，并对这些残差拟合一个(弱)模型。这个弱模型的贡献被用于梯度下降优化过程。 这里的情况会有所不同，因为更难使用残差，空残差在分类中从不存在。...最初，所有的观察值都有相同的权重。但是，迭代之后，我们将增加预测错误的个体的权重，减少预测正确的个体的权重。...我们从ω0=1n开始，然后在每一步拟合一个模型（分类树），权重为ωk（我们没有讨论树的算法中的权重，但实际上在公式中是很直接的）。让hωk表示该模型（即每个叶子里的概率）。...然后考虑分类器 ，它返回一个在{-1,+1}的值。然后设 Ik是被错误分类的个体集合。 然后设置 并在最后更新模型时使用 以及权重 除以总和，以确保总和是1。...train\_car = car\[id\_train,\] test\_car= car\[-id\_train,\] 我们在第一个模型上构建模型，并在第二个模型上检查 for(i in 1:n_iter
R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示： ⑴内容添加与修改 ①添加修改新变量...函数transform()可以在数据框中创建新变量，并使用其他变量进行赋值，如下所示： mydata=transform(mtcars, sums=gear+carb,...数据转换仅仅是对数据中每个观察值的独立处理，而标准化则涉及到数值之间的处理。...⑤method="normalize"，模标准化，将数据除以每行或者每列的平方和的平方根(defaultMARGIN=1)，模标准化后每行、列的平方和为1（向量的模为1），也即在笛卡尔坐标系中到原点的欧氏距离为...R最常使用的作图函数为plot()，下面通过一个简单的例子来介绍R中图形构建方法： attach(mtcars) #加载R内置示例数据（这是一个数据框，可自己查看） plot(wt, mpg) abline
E Koci 提出了一种新的方法来识别电子表格中的表格，并在确定每个单元格的布局角色后构建布局区域。他们使用图形模型表示这些区域之间的空间相互关系。...输出信号r和c表示像素中的每一行（列）是逻辑表行（列）分隔符区域的一部分的概率。...由于每一行像素都包含一个唯一的概率，作者可以取一个垂直切片得到一个一维概率信号 r^n，其中n表示块索引。为了使中间预测 r^n可用于第n + 1块，作者还将2D中的概率连接到块的输出中。...有一组4个共享的卷积层（没有膨胀），其中2x2的平均池化发生在第2层和第4层之后。然后，该模型有4个分支，每个分支预测一个单元格在特定方向上合并的M×N概率矩阵，即上、下、左或右。...例如，将3个网格元素合并在一起形成一个L形单元格，然后将与第4个元素合并，以创建一个跨越2行2列的单元格。
第二部分：使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克：从R开始数据挖掘(一)中，我们介绍了R中有关导入数据的知识。...默认情况下，比率表命令将交叉表中的每一项除以乘客总数作为结果。我们想看到的是每项数据在该行中的比例，即每种性别的存活比例。因此，我们需要在命令中指定返回第1维度的比例。第1维度代表行。...方括号用于创建数据框的子集，在这里，双等号的意思不是赋值，而是一个布尔测试，用于查看双等号两端的内容是否相等。 现在，我们向Kaggle发送一个新提交，看看我们的排名是否有所提高！ 太棒了！...> train$Child <-0 > train$Child[train$Age <18] <-1 就像创建预测列那样，我们首先在数据框中创建了一个新列，来指示乘客是否是儿童。...参数data说明公式中的变量存在于哪个数据框中。最后一个参数说明需要在拆分子集后的数据上应用什么函数。上方的命令根据性别和年龄划分了不同的子集，并在每个子集上应用了求和函数。
降维就是从数据集中剔除对结果无影响或影响甚微的特征列。 8 标准化是对样本集的每个特征列减去该特征列的平均值进行中心化，再除以标准差进行缩放。...数据标准化的意义在于反映个体数据偏离所有样本平均值的程度。下面是对征婚者数据集中有价证券特征列标准化后的结果。...此时通行的做法是使用独热码（one-of-K）：若有n个不同的职业，就用n位二进制数字表示，每个数字只有1位为1其余为0。此时，职业特征列将从1个扩展为n个。...考虑到随机森林的每一棵决策树中训练集的特征列是随机选择确定的，更适合处理具有多特征列的数据，这里选择 Scikit-learn内置的威斯康星州乳腺癌数据集来演示随机森林分类模型的使用。...首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为止：第一步将每个样本分配到距离最近的质心，第二步根据每个质心所有样本的平均值来创建新的质心。
审计一个银行当前的资产？考虑查询被审计银行所在列中的值的总和。...存在的问题：但是，银行不一定知道所有的承诺随机数rk(特别是对于银行不参与的任何交易，这些值都是未知的),账单表格中的每一行数据是由该交易的发起者构建生成的，其它银行是不知情的，也就是每一个单元格中的致盲因子...例如，要将新的银行添加到图2所示的分类帐中，涉及的银行将向交易记录追加一笔交易，指示有意添加 。 从那时起，所有交易应包含 n + 1 个条目。...对于每一行，银行将根据其是否参与交易来对b的值做出承诺，b为1或0，并创建证明该银行已正确完成重新承诺的证明。 至关重要的是，审计师无法区分这些承诺，因此不会透露银行的交易。...然后，银行向审计员发送其列中值的总和，位承诺和相应的NIZK证明的向量，其非零交易的数量n以及承诺中 r 值的总和。 Verifification.
数据汇总 summary 对一个数据框 d，用 summary(d) 可以获得每个连续型变量的基本统计量，和每个离散取值变量的频率。以及分类变量的各种类型的统计结果。...table 还可以接受两个参数，实现列联表： 对于 table() 的结果列联表，可以用 addmargins() 函数增加行和与列和： 数据框概括 用 colMeans() 对数据框或矩阵的每列计算均值...，用 colSums() 对数据框或矩阵的每列计算总和。...rep(x, time = n) # 将序列重复n次，默认为time，使用each 参数，会重复序列中的每个元素n 次，再将它们合并在一起 # > rep(1:3, each = 3) # [1] 1...好 差 差 好 良 中 中 Levels: 差 中 良 好 pretty(x, n) # 创建美观的分割点，将连续性向量x 分割为n 个区间，通过选取n+1 个等间距的取整值。
安装 RAINBOW 这个方法已经集成在 R 包 RAINBOWR 中。...数据格式 分析需要三个文件，分别是记录每个个体基因型的文件（geno_score）、基因型位置信息文件（geno_map） 以及表型文件（pheno）。...注意，下面的演示例子中，第一行为 header，第一列是行名。...每一列为一个个体，每一行为一个 SNP 在不同个体中的基因型： snp L1 L2 L3 L4 L5...--recode A 编码成 0、1、2 的方式，用 R 读取结果文件后让每个数字减去 1，再转置一下数据框。
(a和b都是整数) x = a:b 对向量v进行n次复制生成新的向量x x = rep(v, n) 依次对向量v的每个元素复制n此生成新的向量x x = rep(v, each = n) 生成一个向量x...) 与矩阵有关的基本操作 生成m行n列的0矩阵 M = matrix(0,c(m,n)) 按行合并矩阵X和Y形成新矩阵M。...若Y是数值型的向量，R会自动判断其为行向量还是列向量。...(Data) 显示数据框Data的行名 > row.names(Data) 数据框Data中名为name1的变量 > Data$name1 数据框Data中第i个变量形成的数据框 > Data[i] 合并数据框...> all(x>a) 判断对象x的元素中是否存在一个大于a > any(x>a) 判断x的每个元素是否大于y的每个元素 > x>y 向量x中大于a的元素组成的新向量 > x[x>a] 向量x中大于a的元素组成的新向量
：对数据按照"popularity"列值的大小进行排序 难度：⭐⭐ R解法 df % arrange(popularity) 20 字符统计 题目：统计grammer列每个字符串的长度...(df)[1],]) 39 数据处理 题目：将第8行数据添加至末尾 难度：⭐⭐ R解法 rbind(df,df[8,]) 40 数据查看 题目：查看每列的数据类型 难度：⭐ 期望结果 createTime...数据创建 题目：将df1，df2，df3按照行合并为新DataFrame 难度：⭐⭐ R语言解法 df <- rbind(df1,df2,df3) 86 数据创建 题目：将df1，df2，df3按照列合并为新...#如果文件特别大又不想全部再选指定列可以用如下办法 #基本思想先读取较少的数据获取列名 #给目标列以外的列打上NULL导致第二次读取文件时NULL列丢失即可 res <- read.csv('数据1...：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 R语言解法 library(readr) df2 % mutate
第1部分：预测每赛季MLB球队的胜利 在这个项目中，你将测试几个机器学习模型sklearn，根据球队的统计数据和那个赛季的其他变量来预测那个赛季大联盟棒球队赢得的比赛数量。...我们的每一行数据都包含一个特定年份的团队。 Sean Lahman在他的网站上编译了这些数据，并在此处转换为sqlite数据库。...但是，这次你将创建虚拟列; 每个时代的新专栏。您可以使用此get_dummies()方法。 现在，您可以通过为每个十年创建虚拟列来将年份转换为数十年。然后，您可以删除不再需要的列。...Pandas通过将R列除以G列来创建新列来创建新列时，这非常简单R_per_game。 现在通过制作几个散点图来查看两个新变量中的每一个如何与目标获胜列相关联。...接下来，使用列表中的列data从dfDataFrame 创建一个新的DataFrame numeric_cols。
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