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【R语言】R中的因子(factor)

R中的因子用于存储不同类别的数据,可以用来对数据进行分组,例如人的性别有男和女两个类别,根据年龄可以将人分为未成年人和成年人,考试成绩可以分为优,良,中,差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数,向量作为输入参数。...levels:指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels:水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude:排除的字符。 ordered:逻辑值,用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的,一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的,跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的,例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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「R」ggplot2在R包开发中的使用

尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式,以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...引用ggplot2函数 与引用其他包类似,你需要在DESCRIPTION文件下的Imports条目下列出ggplot2,并使用::访问ggplot2提供的函数。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象(例如,在一个plot()-风格的函数中)。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法,但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有,则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中,而该字节码可能与安装的ggplot2不一致!

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    「R」R 中的方差分析ANOVA

    因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过,在这个章节中,我们基本使用aov()函数。最后,会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I(序贯型)方法计算ANOVA效应(类型II和III分别为分层和边界型,详见R实战(第2版)202页)。...R中的ANOVA表的结果将评价: A对y的影响 控制A时,B对y的影响 控制A和B的主效应时,A与B的交互影响。 一般来说,越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中,你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积,cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。

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    R tips: R中的颜色配置方案

    数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案,颜色方案除了手动设置之外,在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语,由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数,所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的,在R中也是推荐使用hcl颜色方案,不推荐使用rainbow等颜色方案了。......) } 选取hcl颜色方案是使用hcl.colors函数,比如从Pastel 1颜色方案中取10个颜色: hcl.colors(10, palette = "Pastel 1") # [1]...,它的颜色在深浅上存在一个中心点,中心点两侧颜色逐步加深过渡,这样的颜色方案适合有中心点的连续变量,比如相关性数据:数据范围是-1到1,0是中心点,于是两端的颜色需要两个深色,而中心点可以使用最浅的颜色

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    R中的sweep函数

    函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具,一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列的其他维度进行操作...,与apply的用法一样 STATS:需要对原数据集操作用到的统计量 FUN:操作需要用到的四则运算,默认为减法"-",当然也可以修改成"+","*","/",即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行的均值

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    requests库中r.content 与 r.read() 的使用方式

    当解决问题时,我首先要明确问题的背景和目标。在这个问题中,你提到了一个关于itz文档中的Content-Encoding问题的bug,以及如何使用r.content而不是r.read()来获取响应。...让我们深入探讨这个问题,并提出一份1000字的技术文章,解决这个问题。本文将探讨itz文档中未提到的如何使用requests库中的r.content来获取响应的问题。...然而,在itz文档中,可能没有明确提到如何使用r.content来获取响应的内容,而大多数开发者更熟悉使用r.read()。...如果itz文档中没有提到如何使用r.content,那么开发者可能会默认使用r.read(),这可能会导致不必要的性能损耗和代码冗余。因此,解决这个问题对于确保代码的效率和可读性非常重要。...官方文档通常会提供详细的说明和示例,以帮助开发者更好地使用库的功能。结论:在解决itz文档中未提到的Content-Encoding问题时,我们强调了如何正确使用r.content来获取响应的内容。

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    使用shell脚本生成只读权限的sql脚本(r2第28天)

    目前做数据迁移,有8套不同的环境,为了保护环境,每个环境中的表,视图等开发都不能修改,只能通过连接用户去查询。...每个环境中可能含有表,索引,序列,存储过程,函数等,所以一个一个写是不现实的,写了下面的动态脚本来自动生成相应的权限,然后创建对应的同义词。...脚本会生成两个sql脚本,一个是owner用户赋予权限使用的,另外一个脚本是connect用户使用的,创建了对应的同义词。...sqlplus -s xxx/xx <<EOF set feedback off set pages 0 set linesize 150 spool owner_${source_schema}_grant.sql...||object_name||' to '||' ${conn_schema};'; spool off; spool conn_${conn_schema}_syn.sql select 'create

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    R 树在前端性能优化中的使用

    在现实生活中,R 树可以用来存储地图上的空间信息,例如餐馆地址,或者地图上用来构造街道,建筑,湖泊边缘和海岸线的多边形。...R 树还可以用来加速使用包括大圆距离在内的各种距离度量方式的最邻近搜索。...在与图形相关的应用中经常会使用到 R 树,除了上述提到的地图检索以外,图形编辑中也会使用到(检索图形是否发生了碰撞)。...其使用的算法包括: 单次插入:非递归 R 树插入,最小化 R 树的重叠分割例程(分割在 JS 中非常有效,而其他 R 树修改,如溢出时重新插入和最小化子树重叠搜索,速度太慢,不值得) 单一删除:使用深度优先树遍历和空时释放策略进行非递归...结束语 前面说过后面会详细介绍一些性能优化的具体例子,本文 R 树的使用便也是其中一个。

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    「R」R检验中的“数据是恆量”问题

    这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...之前我学习和自己分析时就遇到过,尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题(这类数据明显不服从正态分布),可以使用正态性检验,或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的,如果一样就不要这个了。...以下是我的回答: 数据是恒量是无法做t检验的,因为计算公式分母为0(不懂的看下统计量t的计算公式,一般标准差/标准误为分母,所以恒量是不能算的)。...else: 统计检验 在使用t检验前尽量使用方差分析检验方差同质性。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r

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    R中的替换函数gsub

    R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下: > x R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数,结合正则表达式。...,我们知道组织病理分期分成stage I,stage II,stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组,并转换成因子 我们使用gsub函数...,并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A,B或者C等字母,例如Stage IIIA,Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage

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    分析R中的Elasticsearch数据

    您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...本文介绍如何使用驱动程序对Elasticsearch执行SQL查询,并通过调用标准R函数可视化Elasticsearch数据。 安装R....类路径:将其设置为驱动程序JAR的位置。默认情况下,这是安装文件夹的lib子文件夹。 DBI函数(例如 dbConnect 和dbSendQuery )提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。...使用以下行检索表列表: dbListTables(conn) 执行SQL查询 您可以使用该 dbGetQuery 函数执行Elasticsearch API支持的任何SQL查询: orders <

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    「R」tidyverse 中的公式函数

    img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式,它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过,公式相比于数值、逻辑值这些数据类型,有什么特点吗?...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...这里值得注意的是,当匿名函数只有一个参数时,我们用 .x 表示函数的输入参数。如果进行拓展,2 个参数时使用 .x 与 .y,3 个参数时使用 ..1, ..2, ..3 等。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理,在不使用 scale() 函数的情况下,我们可能会手写一个函数: scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中,我们可以直接使用前面已经定义的变量,这里是 cfs。

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    R中的线性回归分析

    回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型,来预测因变量Y...的发展趋势。...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项,是回归直线在纵轴上的截距 b——回归系数,是回归直线的斜率 e——随机误差,即随机因素对因变量所产生的影响...回归分析函数 lm(formula) formula:回归表达式y~x+1 lm类型的回归结果,一般使用summary函数进行查看 预测函数 predic(lmModel,predictData...,level=置信度) 参数说明: lmModel:回归分析得到的模型 predictData:需要预测的值 level:置信度 返回值:预测结果 data <- read.table('data.csv

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    通过shell脚本抓取awr报告中的问题sql(r6笔记第78天)

    awr报告中的sql明细部分基本必看的部分,尤其是SQL Order by Elapsed time这个部分,能够很清晰的看到哪些sql语句占用了较多的DB time,所占的比例。...这个可以作为调优时的一个重要参考,可以有针对性的来看哪些sql需要格外关注。 比如说我们得到了一个awr报告,Elapsed time这个部分的内容如下。...可以很明显看出sql_id为dfb15m5s2uwmc的sql需要格外关注,因为它占用了近一半的DB time....,如果我们能够更快的定位出来哪些sql占用了较多的DB time而不用每次都去生成一个awr报告,其实也是可以实现的,我们可以定制。...当然实现的过程也略微费了一些周折,把脚本稍一加工,就成了shell版本。

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