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2024-01-24:用go语言,已知一个n*n01矩阵, 只能通过通过行交换、或者交换方式调整矩阵, 判断这个矩阵对角

用go语言,已知一个n*n01矩阵, 只能通过通过行交换、或者交换方式调整矩阵, 判断这个矩阵对角线是否能全为1,如果能返回true,不能返回false。...我们升级一下: 已知一个n*n01矩阵, 只能通过通过行交换、或者交换方式调整矩阵, 判断这个矩阵对角线是否能全为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.遍历矩阵每一行和每一,统计每行和每1个数。...2.如果某一行某一1个数超过n/2(n矩阵大小),则无法通过交换操作使得对角线上元素全为1,直接输出-1。...6.接着从第一开始,逐遍历矩阵,对于每一,检查是否需要进行交换: • 如果该1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,找到一与其交换,并更新swap数组。

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R语言中管道操作符 %>%, %T>%, %$% 和 %%

不知道大家平时在使用R时候有没有见到过这样一些比较奇怪操作符,%>%, %T>%, %$% 和 %%。今天小编就来跟大家掰。...2.求这个10000个数绝对值,然后乘以50。 3.把结果转换成一个100行100矩阵。 4.计算矩阵中每行均值,并四舍五入只保留整数。 5.把结果除以7求余数,并话出余数直方图。...,就是把左侧准备数据表达式,传递给右侧函数调用表达式进行运行,可以连续操作就像一个链条一样。...1.取10000个符合正态分布随机数。 2.求这个10000个数绝对值,然后乘以50。 3.把结果转换成一个100行100矩阵。 4.计算矩阵中每行均值,并四舍五入只保留整数。...下面定义一个10行3data.frame,列名分别为x,y,z,获取x大于5数据集。使用 %$% 把列名x直接传到右侧进行判断。这里.代表左侧完整数据对象。

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R语言基础概要

(a和b都是整数) x = a:b 对向量v进行n复制生成新向量x x = rep(v, n) 依次对向量v每个元素复制n此生成新向量x x = rep(v, each = n) 生成一个向量x...) 与矩阵有关基本操作 生成m行n0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 > M[,j] 矩阵M第i行j元素 > M[i,j] 矩阵M转置。...Ax=b > solve(A,b) 对矩阵M行(dimcode=1)(dimcode=2)依次进行函数f操作,f变量(arguments)方正fargs里 > apply(M, dimcode,...此外,数据框也有矩阵型数据特征,所以一些适用于矩阵型数据函数,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(...)

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「R」使用NMF包绘制热图

<- nrow(X) d <- rnorm(n) e <- unlist(mapply(rep, c('X', 'Y', 'Z'), 10)) e <- c(e, rep(NA, n-length(e)...par(opar) 默认情况下: 行没有排序 使用aheatmap默认顺序,不过设置Colv="basis"就能让根据由主导basis组分定义类进行排序。...或者设置Colv="consensus"让以consensus矩阵排序 每一和为1(刻度化过) 调色板使用RColorBrewer包提供“Y10rRd”,有50个刻度 如果想让coefmap()显示...自动注释通道可以使用tracks=NA进行隐藏,或者设置一个(tracks=':basis'tracks='basis:'可以分别设置行注释注释),图例名可以以tracks=c(Metagene...有篇不错中文博文[1]讲比较清晰,建议看看。 单个拟合 我们所用数据res设定参数是nrun=10,因此包含了10运行得到最佳结果以及基于所有运行一致性矩阵

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R3数据结构和文件读取

[]前面是数据框矩阵,[[]]前面是#3单个向量4种操作:#(1)赋值加输出(2)数学计算,(3)条件判断生成是逻辑值,生成长度相等逻辑值(x==y,向量不一样长时,谁长取谁,(4)初级统计,(...2.数据框要求每数据类型相同3.数据框单独拿出一是向量,降维,#1.数据框data.frame来源# (1)用代码新建,,变量 <- data.frame()# (2)由已有数据转换处理得到,变量...colnames(df1)[2] <- "CHANGE"#4.数据框取子集1$一只能取1,2按坐标,名字(一可以取多),逻辑df1$gene #删掉score,按tab键取文件/文件## [...[,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...[,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

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R学习 数据结构和简单处理

同一向量中无法混杂不同类型模式数据 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...,“:”生成连续数字 生成更复杂向量 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,每个元素都有相同类型 创建矩阵 y<-matrix(1:20,nrow = 5,ncol = 4,byrow=T)...生成一个矩阵,元素为1-20,大小5*4,byrow=T代表按行填充,默认按 数据框 最常处理数据结构 来源 (1)新建 (2)由已有数据转换处理得到 (3)读取文件 (4)R语言内置数据 查看...) 新建 df$class <- c(2,2,3,4)#后接不存在行名 两个数据框连接 test1 <- data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon',

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2023.4生信马拉松day3-数据结构

-数据框二维数据;约等于表格 但是:列有要求(同一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);数据框单独拿出是向量,视为一个整体;-矩阵二维数据;同一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),用向量取子集方法,取出其中小于-2值:z=rnorm(n=10,mean=0,sd=18)zz[z < -2] #不空格的话就会变成...中,Species值为ac行test[test$Species %in% c("a","c"),] #如果把这里%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 <- matrix(1:9, nrow = 3)#加列名colnames(m) <- c("a","b","c") m#取m子集——注意矩阵中不能使用...,每个取值重复了多少table(iris[,ncol(iris)])# 2.提取内置数据iris前5行,前4,并转换为矩阵,赋值给a。

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Day09 生信马拉松-GEO数据挖掘 (中)

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用现成可以用来分组--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 <- AnnoProbe::idmap('GPL17692',type = "soft")#是复制 } ##如果捷径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) #写注释信息 rownames...(annotation_col) = colnames(n) #写行注释信息 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,样本名为数据框,就需要t()转置 cor()函数求相关系数时候也是按列计算,如果计算行之间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

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生信技能树DAY 3 R语言入门

: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),用向量取子集方法,取出其中小于-2值 x <- rnorm(n=10...只能有一种数据 是特殊数据框 | 数据框 一只能有一种数据 | 列表 没有限制 | 区分矩阵和数据框:根据生成它函数 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(与被筛选向量相对应)2....colnames(df1)[2] <- "CHANGE" # 修改第二列名,就是修改列名这个向量第二个元素 6.两个数据框连接 merge # 建立要连接数据框 test1 <- data.frame

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生信课程note-3

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/名colnames(df1)[2] <- "CHANGE"列名和行名都是向量#6.两个数据框连接test1 <- data.frame(...test <- read.csv("exercise.csv")# 2.求test第一数值中位数median(test$Petal.Length)# 3.筛选test中,Species值为ac...,每个取值重复了多少iris[,ncol(iris)]table(iris$Species)# 2.提取内置数据iris前5行,前4,并转换为矩阵,赋值给a。

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R语言快速入门主线知识点分享|文末有资源

/数据文件 read.csv() #读取.csv格式数据,read.table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,索引] # 行/引用 x[行索引,] x[,索引] x[1,] # 引用第一行...x[,4] # 引用第一 x[2:3,2:3] # 行列混合引用(矩阵) x[行初始索引:行终止索引,初始索引:终止索引] # > x[1,4] # 值引用 x[行索引,...索引] # [1] 4 # > # 行/引用 x[行索引,] x[,索引] # > x[1,] # 引用第一行 # [1] 1 2 3 4 # > x[,4] # 引用第一 #...[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,初始索引:终止索引] # [,1] [,2] # [1,] 6 7 #

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R In Action|创建数据集

2)矩阵:二维数组,每个元素都拥有相同模式(数值型、字符型逻辑型)。...", "B2", "B3"), c("C1", "C2", "C3", "C4"))) 4)数据框(data.frame):不同可以包含不同模式(数值型、字符型等)数据,很重要!...data.frame()创建: mydata <- data.frame(col1, col2, col3,…) 其中向量col1, col2, col3,… 可为任何类型(如字符型、数值型逻辑型...1)向量:a[2];d[1] 2)矩阵:使用下标和方括号来选择矩阵行、 元素。X[i,]指矩阵X中第i 行,X[,j]指第j , X[i, j]指第i 行第j 个元素。...选择多行时,下标i 和j 可为数值型向量。 3)数组:从数组中选取元素方式与矩阵相同 4)数据框:可以使用前述(如矩阵)下标记号,亦可直接指定列名。

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R语言入门系列之一

=m, ncol=n) #使用向量生成m行n矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n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、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、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,也适用上一小节基本函数,对于二维数据增添属性函数如下所示: ncol()返回矩阵、数组、数据框数目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,输入数据即被保存赋值。

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RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵

连续两求贤令: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 转化 获取基因有效长度N种方 下面是他对我们b站转录组视频课程详细笔记 本节概览: 从featureCounts输出文件中获取...,若还想转化为FPKMCPM可参见Counts FPKM RPKM TPM 转化与 获取基因有效长度N种方法 #### counts,TPM转化 #### # 注意需要转化是未经筛选counts...基因ID转换 若上游中采用是UCSC基因组和gtf注释文件,则表达矩阵行名就是我们常见gene symbol基因名;若上游采用是gencodeensembl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...这里只展示了获取基因表达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N种方法中第二部分内容以及Counts FPKM RPKM TPM 转化。

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R基础-3

数据结构 3 数据框、矩阵和列表 之前学过,Vector向量是 一维 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,每只允许一种数据类型(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) 3.2.1  用代码新建 data.frame...score = c(5,3,-2,-4)) 可以R中跑一上面的代码看看,gene change score是名字,后面的代码是形成内容代码。...因为这一数据类型必须是一样。 > df1[c(1,3),1:2] 中括号里逗号,表示维度分割。 #按照名字,按照这种方式可以一提取两

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R语言 数据框、矩阵、列表创建、修改、导出

数据框数据框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生成指定数据框列名及内容,如代码所示,此时列名不需添加"",df1为变量名,格式为列名=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,可以理解为二维向量...,data.frame数据框允许不同不同数据类型,但同一只允许一种数据类型*数据框中括号内行在前df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与,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矩阵,可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1...c<(),第三是中括号内必须标明行与#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最后一有哪几个取值,每个取值重复了多少table(iris[,ncol

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R语言-基础

重启 (三个等级重启: 重启session ,重启RStudio , 重启电脑) 出 “+” , 代表命令不完整,补全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) 判断数据类型函数class() 数据框单独拿出来一是向量...), unique(x) #去重复(第一出现不为重复,第二出现为重复),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对应行/留下,FALSE对应行/丢掉。...矩阵新建和取子集 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))

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数据可视化|如何用wordcloud绘制词云图?

词云图中每个字大小与出现频率次数成正比,词云图统计意义不是特别大,主要是为了美观,用于博客和网站比较常见。...$c.Text1..Text2. )#这里doc_id不可替换成别的词 创建数据框格式文本 #创建数据框格式文本,第一是doc_id,第二是文章内容 TEXT_ds<-DataframeSource...#计算频率 Term_matrix<-as.matrix(Term_matrix) #对词频权重矩阵表头进行命名 colnames(Term_matrix)<-c("Text1","Text2") #...把矩阵转为便于后续统计分析数据框 Data<-data.frame(Term_matrix) #导出两篇文章频率分析结果,文件名为Term_matrix write.csv(Data,'Term_matrix.csv...绘制星形图 将Data数据计算频率Freq=n/sum(n),根据频率绘制星形图。 wordcloud2(Data1,size=0.4,shape='star') ?

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