除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
其实map 除了对向量有用,也可以作用于数据框或矩阵类型,相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看,有点像按列的apply:
今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异,不同的数据结构,结果也会存在偏差。
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats,它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。
purrr中有多个迭代函数,可以用于快速解决循环迭代的问题,purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。
在前文scRNA-seq marker identification(二),我们我们提到了差异分析,下面我们来详细了解下
函数如下: donuts <- function(x, group = 1, labels = NA, col = NULL, radius = c(.7, 1)) { group <- rep_len(group, length(x)) ug <- unique(group) tbl <- table(group)[order(ug)] col <- if (is.null(col)) seq_along(ug) else rep_len(col, len
使用机器学习和过股票价格来预测下一个时期的价格或方向并不是什么新鲜事,它也不会产生任何有意义的预测。在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题,看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。其资产将是机器学习模型最有信心在下一个上升Ť+1期间股价上涨的资产。换句话说,我们对机器学习模型给出最大预测概率的资产进行投资,即给定资产明天将升值。也就是说,如果模型预测在第t天,GOOG的资产将以0.78的预测概率高于之前的收盘价,并且还预测AMZN将以0.53的概率上升,那么我们今天将投资于GOOG。我们每天只投资一项资产,该模型可以扩展到卖空、多资产购买和多周期等。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
函数功能简要说明abs(x)返回数字x的绝对值或复数x的模all(iterable)如果对于可迭代对象iterable中所有元素x都有bool(x)为True,则返回True。对于空的可迭代对象也返回Trueany(iterable)只要可迭代对象iterable中存在元素x使得bool(x)为True,则返回True。对于空的可迭代对象,返回Falsebin(x)把整数x转换为二进制串bool(x)返回与x等价的布尔值True或Falsecallable(object)测试对象object是否可调用。类和
map()、reduce()、filter()是Python中很常用的几个函数,也是Python支持函数式编程的重要体现。不过,在Python 3.x中,reduce()不是内置函数,而是放到了标准库functools中,需要先导入再使用。 (1)map()。内置函数map()可以将一个函数依次映射到序列或迭代器对象的每个元素上,并返回一个可迭代的map对象作为结果,map对象中每个元素是原序列中元素经过该函数处理后的结果,该函数不对原序列或迭代器对象做任何修改。 >>> list(map(str, ran
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
输入限定符声明要接收的数据类型。Nextflow使用此信息来应用与每个限定符相关的语义规则,并根据目标执行平台(网格,云等)正确处理它。
许多Functional Class Scoring (FCS)方法,如GSEA, GSVA,PLAGE, addModuleScore, SCSE, Vision, VAM, gficf, pagoda2和Sargent,都会受数据集组成的影响,数据集组成的轻微变化将改变细胞的基因集富集分数。
以map开头的一系列函数接受向量为输入,对向量的每个元素进行函数运算,再返回一个新的向量,这个新的向量的长度和原来的一样长,向量元素的名称也是一样的;输出向量的类型由map函数的后缀来表明:
Lambda表达式并不是Python中特有的,很多语言中都有,例如:Jave、C++、C#中都有。
条件表达式(有时称为“三元运算符”)是为if语句提供较短语法的机制。例如:x = 1 if cond else 2。
上面的例子summary的变量是disp,分组变量是cyl和am,使用三个点这里传递了任意个参数
在之前的做法中(Historically),使用单个抽象方法的接口(或很少的抽象类【只有一个抽象方法的抽象类数量比较少】)被用作函数类型。它们的实例称为函数对象,代表一个函数或一种行为。自 JDK 1.1 于 1997 年发布以来,创建函数对象的主要方法是匿名类(第 24 项)。下面的这个代码片段,用于按长度顺序对字符串列表进行排序,使用匿名类创建排序的比较函数(强制排序顺序):
PyFunctional通过使用链式功能操作符使得创建数据管道变得简单。以下是pyfunctional及其内置工具可以做什么的几个例子:
管道(channel)是 Go 语言中实现并发的一种方式,它可以在多个 goroutine 之间进行通信和数据交换。管道可以看做是一个队列,通过它可以进行先进先出的数据传输,支持并发的读和写。
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
package test object listDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val list: List[String] = List("a", "b" ,"a") //为列表预添加元素 println("A" +: list) //在列表开头添加元素 println("c" :: list) //在列表开头添加指定列表的元素 println(List("d","e") ::: list) //复制添加元素后列表 println(list :+ "1") //将列表的所有元素添加到 StringBuilder val sb = new StringBuilder("f") println(list.addString(sb)) //指定分隔符 println(list.addString(sb,",")) //通过列表索引获取元素 println(list.apply(0)) //检测列表中是否包含指定的元素 println(list.contains("a")) //将列表的元素复制到数组中,在给定的数组xs中填充该列表的最多为长度(len)元素,从start位置开始。 val a = Array('a', 'b', 'c') val b : Array[Char] = new Array(5) a.copyToArray(b,0,1) b.foreach(println) //去除列表的重复元素,并返回新列表 println(list.distinct) //丢弃前n个元素,并返回新列表 println(list.drop(1)) //丢弃最后n个元素,并返回新列表 println(list.dropRight(1)) //从左向右丢弃元素,直到条件p不成立 println(list.dropWhile(_.equals("a"))) //检测列表是否以指定序列结尾 println(list.endsWith(Seq("a"))) //判断是否相等 println(list.head.equals("a")) //判断列表中指定条件的元素是否存在,判断l是否存在某个元素 println(list.exists(x=> x == "a")) //输出符号指定条件的所有元素 println(list.filter(x=> x.equals("a"))) //检测所有元素 println(list.forall(x=> x.startsWith("b"))) //将函数应用到列表的所有元素 list.foreach(println) //获取列表的第一个元素 println(list.head) //从指定位置 from 开始查找元素第一次出现的位置 println(list.indexOf("b",0)) //返回所有元素,除了最后一个 println(list.init) //计算多个集合的交集 println(list.intersect(Seq("a","b"))) //检测列表是否为空 println(list.isEmpty) //创建一个新的迭代器来迭代元素 val it = list.iterator while (it.hasNext){ println(it.next()) } //返回最后一个元素 println(list.last) //在指定的位置 end 开始查找元素最后出现的位置 println(list.lastIndexOf("b",1)) //返回列表长度 println(list.length) //通过给定的方法将所有元素重新计算 list.map(x=> x+"jason").foreach(println) //查找最大元素 println(list.max) //查找最小元素 println(list.min) //列表所有元素作为字符串显示 println(list.mkString)
使用ast模块中的literal_eval函数来实现,把字符串形式的list转换为Python的基础类型list
写教程的话,我的优点仅仅是量大,坚持了七年多写了超1万篇教程。但实际上绝大部分都浮于表面,深度不够。
本文利用Iris数据集训练了多组机器学习模型,并通过预测大量的拟合数据绘制出了每个模型的决策边界。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
最近学徒在复现文献图表的时候接触到了一个难搞的单细胞转录组项目,降维聚类分群结果非常糟糕,我看了看其dotplot发现主要是部分基因无处不在导致很多单细胞亚群特异性基因变得不特异了。所以推荐大家使用我前些天在讲座里面听到的 SoupX这个R包来去除它们这些污染。
TDD讨论组里的申导最近在B站直播了Martin Fowler的经典文章Refactoring with Loops and Collection Pipelines中谈到的利用集合管道对循环进行函数式重构。视频地址在这里,申导的翻译在这里。组织者小波(Seaborn Lee)趁机出了一道关于集合管道函数题目。我就想啊,论函数式编程,舍Clojure其谁?而且我在Clojure很少能写出loop... recur这样偏底层的循环代码。话不多说,撸起袖子开工。
前几天.NET Core3.1发布,于是我把公司一个基础通用系统升级了,同时删除了几个基础模块当然这几个基础模块与.NET Core3.1无关,其中包括了支付模块,升级完后静文(同事)问我你把支付删除了啊?我说是啊,没考虑好怎么加上(感觉目前不太好,我需要重新设计一下)。
Tidyverse中包含一个purrr程序包,之前在看数据处理分析时候,一直看到别人的code中,涵盖purrr,map函数,但是一直不知道这个是干什么的,现在发现purrr真的是极大的加速了数据处理流程,减少了code的编写。
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
高阶函数 map(fun,seq) 将seq中的元素依次作为参数传入fun,返回由函数返回值组成的新的列表。 python3:返回一个map对象 python2:返回列表 可以用list将对象转换为列
如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法,那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里,似乎有无限数量的可访问的。然而,这既是福也是祸。如果没有有效地管理,过度依赖这些资源会养成坏习惯,让你长期停滞不前。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归(使用L2正则化的线性回归),并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。
Java Stream函数式编程接口最初是在Java 8中引入的,并且与lambda一起成为Java开发的里程碑式的功能特性,它极大的方便了开放人员处理集合类数据的效率。
今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
基因集可视化是很常见的分析内容,山脊图使用较少,原因可能是默认生成的图片不美观。本文提供山脊图的美化后的效果图,供选择。
厌倦了定义用不了几次的函数? Lambda表达式是你的救星! Lambda表达式用于在Python中创建小型,一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。
预处理见上一篇推文https://mp.weixin.qq.com/s/ZsUQogkqcPXkaNDIV8GhWg,本篇内容是合并两个处理好的CellChat对象,然后进行对比分析和可视化,因为有许多细节需要手动调整所以就不写成脚本了。
and,or,not运算符的优先级按从低到高,not运算拥有最优先级,只比素有运算符低一级
❝最近看到一篇论文通过系统发育树添加饼图来展示数据,本节来简单介绍一下如何绘制一个类似的图。下面小编通过一个小案例来进行展示,图形过程仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢,代码可直接复制粘贴运行。 ❞
不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
通过检查克隆空间,我们可以有效地观察特定比例下克隆所占的相对空间。另一种思考方法是把整个免疫受体测序看作一个量杯(总量)。在这个杯子里,我们将填充不同粘度的液体-或不同数量的克隆比例。克隆空间内稳态是问以不同比例(或者是不同粘度的液体,类推)填充的克隆杯子的百分比是多少。比例切点在函数中cloneType变量下设置,可以进行调整,以下为基准:
在R升级到4.0+后,clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误,这个现象以及解决方法在以前的推文:R tips:debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过。现在再提到一次,主要是对这个现象进一步的进行深入探讨,并给出一个更加优雅的解决办法。
Vavr core是一个Java函数库。它有助于减少代码量并提高健壮性。函数式编程的第一步是开始思考不可变的值。Vavr 提供不可变的集合以及必要的函数和控制结构来操作这些值。
大家好我是费老师,一些比较熟悉pandas的读者朋友应该经常会使用query()、eval()、pipe()、assign()等pandas的常用方法(相关知识详见我的pandas专题教程https://www.cnblogs.com/feffery/tag/pandas/),书写可读性很高的链式数据分析处理代码,从而更加丝滑流畅地组织代码逻辑。
高阶函数是指使用其他函数作为参数、或者返回一个函数作为结果的函数。在Scala中函数是“一等公民”,所以允许定义高阶函数。这里的术语可能有点让人困惑,我们约定,使用函数值作为参数,或者返回值为函数值的“函数”和“方法”,均称之为“高阶函数”。
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