用go语言，已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果能返回true，不能返回false。...我们升级一下: 已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果不能打印-1。 如果能，打印需要交换的次数，并且打印怎么交换。...灵捷3.5 大体步骤如下： 1.遍历矩阵的每一行和每一列，统计每行和每列的1的个数。...2.如果某一行或某一列的1的个数超过n/2（n为矩阵的大小），则无法通过交换操作使得对角线上的元素全为1，直接输出-1。...6.接着从第一列开始，逐列遍历矩阵，对于每一列，检查是否需要进行交换： • 如果该列的1的个数小于n/2且当前行没有进行过行交换，则说明需要进行列交换，找到一列与其交换，并更新swap数组。
不知道大家平时在使用R的时候有没有见到过这样一些比较奇怪的操作符，%>%, %T>%, %$% 和 %%。今天小编就来跟大家掰次掰次。...2.求这个10000个数的绝对值，然后乘以50。 3.把结果转换成一个100行100列的矩阵。 4.计算矩阵中每行的均值，并四舍五入只保留整数。 5.把结果除以7求余数，并话出余数的直方图。...，就是把左侧准备的数据或表达式，传递给右侧的函数调用或表达式进行运行，可以连续操作就像一个链条一样。...1.取10000个符合正态分布的随机数。 2.求这个10000个数的绝对值，然后乘以50。 3.把结果转换成一个100行100列的矩阵。 4.计算矩阵中每行的均值，并四舍五入只保留整数。...下面定义一个10行3列的data.frame，列名分别为x,y,z，获取x列大于5的数据集。使用 %$% 把列名x直接传到右侧进行判断。这里.代表左侧的完整数据对象。
数据框数据框创建数据框类似矩阵，有行列两个维度。数据框允许不同的列可以包含不同的类型数据。注意数据框可以看成每个组将长度相同的列表。x data.frame(1,2,3,4...)...，其中的列向量可为任何类型（字符型，数值型或者逻辑型）。...张三3 玛丽> mydata1[1,3][1] 18> class(mydata1[2])[1] "data.frame"数据框的索引数据框的索引与矩阵的索引差不多1.索引一整个组件￥使用一个中括号索引...一二 女 18 169数据框元素的删除删除的方式有很多种，但是方法与矩阵差不多使用负索引赋值NULL值> n name 性别 age hight1 李小华 女 18 1752..."c4"= C(3,4,5))Error in `contrasts或多于两个层次的因子> mydata9
(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。...(矩阵型) > M[i,,drop = FALSE] 删除第i行 > M = M[-i,] 矩阵M第j列 > M[,j] 矩阵M第i行j列元素 > M[i,j] 矩阵M的转置。...Ax=b > solve(A,b) 对矩阵M的行(dimcode=1)或列(dimcode=2)依次进行函数f操作，f的变量(arguments)方正fargs里 > apply(M, dimcode,...此外，数据框也有矩阵型数据的特征，所以一些适用于矩阵型数据的函数，不如rbind，cbind，apply等也可以作用在数据框上。 创建数据框Data > Data = data.frame(...)
<- nrow(X) d n) e <- unlist(mapply(rep, c('X', 'Y', 'Z'), 10)) e n-length(e)...par(opar) 默认情况下： 行没有排序 列使用aheatmap的默认顺序，不过设置Colv="basis"就能让列根据由主导的basis组分定义的类进行排序。...或者设置Colv="consensus"让列以consensus矩阵排序 每一列和为1（刻度化过） 调色板使用RColorBrewer包提供的“Y10rRd”，有50个刻度 如果想让coefmap()显示...自动注释的通道可以使用tracks=NA进行隐藏，或者设置一个（tracks=':basis'或tracks='basis:'可以分别设置行注释或列注释），图例名可以以tracks=c(Metagene...有篇不错的中文博文[1]讲的比较清晰，建议看看。 单个拟合 我们所用数据res设定的参数是nrun=10，因此包含了10次运行得到的最佳结果以及基于所有运行的一致性矩阵。
[]前面是数据框或矩阵，[[]]前面是列#3单个向量4种操作：#（1）赋值加输出（2）数学计算，（3）条件判断生成的是逻辑值，生成长度相等的逻辑值（x==y，向量不一样长时，谁长取谁，（4）初级统计,（...2.数据框要求每列数据的类型相同3.数据框单独拿出一列是向量，降维，#1.数据框data.frame来源# （1）用代码新建，，变量 data.frame（）# （2）由已有数据转换或处理得到，变量...colnames(df1)[2] 次只能取1列，2按坐标，名字（一次可以取多列），逻辑df1$gene #删掉score，按tab键取文件/文件列## [...[,5])plot(iris[,2],col = iris[,5])plot(iris[,3],col = iris[,5])plot(iris[,4],col = iris[,5])#当一个代码需要复制粘贴三次...[,5])plot(iris[,2],col = iris[,5])plot(iris[,3],col = iris[,5])plot(iris[,4],col = iris[,5])#当一个代码需要复制粘贴三次
同一向量中无法混杂不同类型或模式的数据 c()可用来创建向量 c(1,2,3,4) c("1","2","3","4") c(TRUE,FALSE) c(1:4) 1、2、3行分别生成数字、字符、逻辑型变量...，“：”生成连续的数字 生成更复杂的向量 rep("x",times = 4)#重复 seq(from = 2,to = 16,by = 2)#参数名称可省，2到16间每2个数取一个 rnorm(n =...+函数名可查看帮助文档 为方便后续修改，能用函数代替，就不要手动去数 矩阵 二维数组，每个元素都有相同的类型 创建矩阵 y矩阵，元素为1-20，大小5*4，byrow=T代表按行填充，默认按列 数据框 最常处理的数据结构 来源 （1）新建 （2）由已有数据转换或处理得到 （3）读取文件 （4）R语言内置数据 查看...) 新建列 df$class 的行名 两个数据框的连接 test1 data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon',
-数据框二维数据；约等于表格 但是：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）；数据框单独拿出的一列是向量，视为一个整体；-矩阵二维数据；同一列同一行都只允许一种数据类型...生成10个随机数: rnorm(n=10,mean=0,sd=18)，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值：z=rnorm(n=10,mean=0,sd=18)zz[z 列的值为a或c的行test[test$Species %in% c("a","c"),] #如果把这里的%in%换成 == 的话会出现循环补齐，是不对滴；#上次已经辨析过：x ==..."name",by.y = "NAME")6.矩阵#新建矩阵m 的子集——注意矩阵中不能使用...，每个取值重复了多少次table(iris[,ncol(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。
如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if if(F){ # 第一种方法，直接查看data.frame用现成的可以用来分组的列--不一定可以找出 }else if(F){ # 第二种方法...::idmap() 报错，对type进行标注—查看帮助文案 ids 复制的 } ##如果捷径的方法可行则无需运行以下四种方法...= exp[cg,] # 直接画热图---色彩对比不鲜明 library(pheatmap) annotation_col = data.frame(group=Group) #写列的注释信息 rownames...(annotation_col) = colnames(n) #写行的注释信息 pheatmap(n, show_colnames =F, #不显示行名 show_rownames...，对于我们一般习惯基因名为行，样本名为列的数据框，就需要t()转置 cor()函数求相关系数的时候也是按列计算，如果计算行之间的相关系数也需要对矩阵进行t()转置 参考资料：scale函数对矩阵归一化是按行归一化
：取交集会自动去除重复值 使用负号注意不要写成赋值符号 # 生成10个随机数: rnorm(n=10,mean=0,sd=18)，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值 x n=10...只能有一种数据 是特殊的数据框 | 数据框 一列只能有一种数据 | 列表 没有限制 | 区分矩阵和数据框：根据生成它的函数 或 class() is()族函数 重点：数据框 1.数据框来源 （1）用代码新建...（2）由已有数据转换或处理得到 （3）读取表格文件 （4）R语言内置数据 2.新建和读取数据框 # data.frame 函数 df1 data.frame(gene = paste0("gene...根据筛选条件得到逻辑值向量（与被筛选的列向量相对应）2....colnames(df1)[2] 列的列名，就是修改列名这个向量的第二个元素 6.两个数据框的连接 merge # 建立要连接的数据框 test1 data.frame
class3数据框、矩阵和列表向量-一维：表格—二维 ：matrix 矩阵-二维，只允许一种数据类型；data.frame数据框-二维，每列只允许一种数据类型。...list列表：可装万物 向量 矩阵 数据框 数字 列表 。用class可以判断是矩阵或数据框，还可以用is族函数来判断。...c("r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames(df1)[2] 的连接test1 data.frame(...test 列数值的中位数median(test$Petal.Length)# 3.筛选test中，Species列的值为a或c...，每个取值重复了多少次iris[,ncol(iris)]table(iris$Species)# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。
/数据文件 read.csv() #读取.csv格式的数据，read.table的一种特定应用 df <- read.csv("da.csv",header = T, stringsAsFactors=...:12 ############ 引用 ############ x[1,4] # 值引用 x[行索引,列索引] # 行/列引用 x[行索引,] 或x[,列索引] x[1,] # 引用第一行...x[,4] # 引用第一列 x[2:3,2:3] # 行列混合引用（矩阵） x[行初始索引：行终止索引,列初始索引：列终止索引] # > x[1,4] # 值引用 x[行索引,...列索引] # [1] 4 # > # 行/列引用 x[行索引,] 或x[,列索引] # > x[1,] # 引用第一行 # [1] 1 2 3 4 # > x[,4] # 引用第一列 #...[1] 4 8 12 # > x[2:3,2:3] # 行列混合引用（矩阵） x[行初始索引：行终止索引,列初始索引：列终止索引] # [,1] [,2] # [1,] 6 7 #
2)矩阵：二维数组，每个元素都拥有相同的模式(数值型、字符型或逻辑型)。...", "B2", "B3"), c("C1", "C2", "C3", "C4"))) 4)数据框(data.frame)：不同的列可以包含不同模式(数值型、字符型等)的数据，很重要！...data.frame()创建： mydata data.frame(col1, col2, col3,…) 其中的列向量col1, col2, col3,… 可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型...1)向量：a[2];d[1] 2)矩阵：使用下标和方括号来选择矩阵中的行、 列或元素。X[i,]指矩阵X中的第i 行，X[,j]指第j 列， X[i, j]指第i 行第j 个元素。...选择多行或多列时，下标i 和j 可为数值型向量。 3)数组：从数组中选取元素的方式与矩阵相同 4)数据框：可以使用前述（如矩阵中的）下标记号，亦可直接指定列名。
=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...x) #判断对象是否为矩阵 具体示例如下： 矩阵通过行、列id或者行列name对元素进行索引，也可以使用向量，id前加负号“-”则表示删除改行、列的元素，索引值也可以引入逻辑判断，如下所示： 注意，...索引里面也可以使用order()等函数： 对于矩阵，也适用上一小节的基本函数，对于二维数据增添的的属性函数如下所示： ncol()返回矩阵、数组、数据框的列数目nrow()返回行数目colnames(...数据框可以使用data.frame()来创建，数据来源可以是任何类型的矩阵、向量等，其实用方法如下所示： data.frame(matrix, row.names=NULL, check.names=FALSE...可以直接从其他地方复制数据并粘贴进去。关闭编辑器后，输入的数据即被保存赋值。
输入：grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]] 输出：8 解释：矩阵中共有 8 个负数。...return count; } } 第一个for循环控制行,第二个while循环来二分查找, 让Low=high 结束找到第一个负数开始出现的下标
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！...他前面的分享是： Counts FPKM RPKM TPM CPM 的转化 获取基因有效长度的N种方 下面是他对我们b站转录组视频课程的详细笔记 本节概览： 从featureCounts输出文件中获取...，若还想转化为FPKM或CPM可参见Counts FPKM RPKM TPM 的转化与 获取基因有效长度的N种方法 #### counts，TPM转化 #### # 注意需要转化的是未经筛选的counts...基因ID转换 若上游中采用的是UCSC的基因组和gtf注释文件，则表达矩阵行名就是我们常见的gene symbol基因名；若上游采用的是gencode或ensembl基因组和gtf注释文件，那么我们就需要将基因表达矩阵行名的...这里只展示了获取基因表达的TPM值，如果还想了解如何获得FPKM值请参考文章：获取基因有效长度的N种方法中第二部分内容以及Counts FPKM RPKM TPM 的转化。
数据结构 3 数据框、矩阵和列表 之前学过的，Vector向量是 一维的 数据框、矩阵和列表如下： 1）现在学“表格” 二维：二维有两个：（1）matix 矩阵 —— 二维，只允许一种数据类型。...（2）data.frame 数据框—— 二维，每列只允许一种数据类型（列与列之间相不相同都行）。 2）list列表：可装万物。...3.1 数据框来源 （1）用代码新建 （2）由已有数据转换或处理得到 （3）读取表格文件 （4）R语言内置数据 3.2 新建数据框（数据框是以列为单位组织的） 3.2.1 用代码新建 data.frame...score = c(5,3,-2,-4)) 可以R中跑一次上面的代码看看，gene change score是列的名字，后面的代码是形成列的内容的代码。...因为这一列的数据类型必须是一样的。 > df1[c(1,3),1:2] 中括号里的逗号，表示维度的分割。 #按照名字，按照这种方式可以一次提取两列。
）或重启 （三个等级的重启： 重启session ，重启RStudio , 重启电脑） 出 “+” ， 代表命令不完整，补全或ESC退出 a/s/n :图省事回答n, （但被问问题了，不能不理...数据结构（向量、数据框、矩阵、列表） 字符型向量必须加引号（单双皆可）不能为中文值 逻辑型（logical）包括TRUE(T)、FALSE(F)、 NA(缺失值） 判断数据类型的函数class（） 数据框单独拿出来一列是向量...）， unique(x) #去重复（第一次出现不为重复，第二次出现为重复），duplicated(x)#检查重复值 ， table(x) 重复值(因子）统计 ，sort(x) #排序 ， dim()...按条件 df$scoredf$score > 0, 数据框按照逻辑取子集，TURE对应的行/列留下，FALSE对应的行/列丢掉。...矩阵的新建和取子集 矩阵不支持$ matrix(1:9,nrow = 3) t(matrix(1:9,nrow = 3))#转置 as.data.frame(matrix(1:9,nrow = 3))
数据框数据框的创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...data.frame生成指定数据框的列名及列的内容，如代码所示，此时列名不需添加""，df1为变量名，格式为列名=列的向量*matrix矩阵与向量一样只允许同一种数据类型，否则会被转换，可以理解为二维的向量...，data.frame数据框允许不同列不同的数据类型，但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 data.frame(gene = paste0("gene",1:4),...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l 列#再次注意%in%不会发生循环补齐，因其不是等位运算# 练习3-2# 1.统计内置数据iris最后一列有哪几个取值，每个取值重复了多少次table(iris[,ncol
id$V9 这里我们发现第九列内容很多，然后画红线的就是我们需要获取的数据。 ? 看一下第三列 table(id$V3) 第三列有3种，我们这里需要的是GENE ?...Ensembol ID 对应的 基因ID 准备矩阵行和列 w n=xb, b=rep(1,10)) xb2 data.frame(n=xbb, b=rep(1,10))...(x3))) 将细胞的名字全部取出来，变成数据框 因为我喜欢处理数据框 w3data.frame(n=colnames(x3), n2=rep(1,1021)) #建立相匹配的列...将刚刚的做好的细胞名字赋值给表达矩阵 colnames(x4) n x4<- x4[,-1] #删除多余 ?
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