最近用R语言画图，plot 函数是用的最多的函数，而他的参数非常繁多，由此总结一下，以供后续方便查阅。...(“ann”), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.first = NULL, panel.last = NULL, asp = NA, …) plot 支持R...(6) asp 限定 y/x aspect 比率 (7) points and lines 参数描述 pch 指定绘制点时使用的符号 cex 指定符号的大小。...例如，lwd=2将生成一条两倍于默认宽度的线条 （2）颜色 用于指定颜色的参数 col 默认的绘图颜色。某些函数（如lines和pie）可以接受一个含有颜色值的向量并自动循环使用。...类似于cex 用于指定字体族、字号和字样的参数 font 整数。用于指定绘图使用的字体样式。
plot函数是R语言最基础的函数之一，参数较多，难以记住所有的参数详细用法，这里总结一下，以便查阅。 x,y分别是横坐标和纵坐标。...x<-1:10 y<-x plot(x,y) 参数main指定标题(图上方)，sub指定副标题(图下方), xlab与ylab(lable标签)分别指定x,y轴的标签。...plot(x,y,main="这是图片的标题",sub="这是副标题"，xlab="x轴",ylab="y轴") xlim限定x轴范围，参数值为向量(x1,x2)，x1,x2分别为x的上下限, ylim...，R提供657种颜色，可以用colors()查看。...font为字体参数，font=1对应于纯文本(默认)，2对应于粗体，3对应于斜体，4对应于粗体斜体。
表中奇数列是字符串（表达式），偶数列（蓝色）是Tex格式化的图形。
参考文章 http://www.afenxi.com/post/41432 R中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。...与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式，分别为inner，left，right和outer模式。 其中inner为默认的匹配模式，可与sql语言中的join语句用法。...FALSE, all.x = all, all.y = all, sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"), incomparables = NULL, ...) merge函数参数的说明...# 左连接，设置 all.y = TRUE，结果只显示q所有name值的记录 9、实例应用 library(readxl) library(xlsx) cdir = setwd('D:\\R'...(A ,B ,all=TRUE, sort=TRUE, by = 'stuID') dt2 = subset(dt, dt$math == 'A',select=names(dt)) # 在D:\\R
R语言画图par() 函数参数详解 在使用R语言画社交网络图时...这就用到了“强大”的函数par()。我们可以通过设定函数par()的各个参数来调整我们的图形，这篇博文就是对函数par()的各个参数进行一下总结。...当一个参数的值被设定时，默认的会返回设定之前这个参数的值，我们可以通常一些变量把这些值保存下来。执行完操作之后，可以利用这些历史值进行恢复设定（但是不建议这么做，因为可能会引起一些参数值冲突）。...但是在text中该参数的值影响的是对点的标记，对函数mtext和title来说，参数adj的值影响的是整个图像或设备区域。...当通过函数par()调用时，会同时设定参数new=FALSE。对很多设备来说，该参数的初始值就是该设备的背景颜色值，其他情况下一般为"white"。
R中的plot函数具有一个类型参数，该参数控制要绘制的图的类型。...我们打开r命令行看看 可以看到plot默认的参数的模样 然后是help(plot) ? ?...---- 这样 ---- col参数设定颜色，R提供657种颜色，可以用colors()查看。颜色col=“red” ,“yellow”,“blue”,"green"等。也可以用整数选择表示颜色。...某些函数（如lines和pie）可以接受一个含有颜色值的向量并自动循环使用。...font为字体参数，font=1对应于纯文本(默认)，2对应于粗体，3对应于斜体，4对应于粗体斜体。 ?
许多其他的函数也能对向量元素逐个进行运算，并以向量的形式输出结果。 讨论 向量计算是R软件的一大特色。所有的基本数学运算符都能应用于向量对中。...这些运算符对两个向量中相应的每个元素对进行计算，即将两个向量中对应的元素进行基本运算： > v <- c(11,12,13,14,15) > w <- c(1,2,3,4,5) > v + w [1]...还有许多函数对整个向量进行运算。...如sqrt函数和log函数，都可以应用于整个向量中的每个元素，并以向量的形式输出结果： > w [1] 1 2 3 4 5 > sqrt(w) [1] 1.000000 1.414214 1.732051...大多数向量化的运算直接由C语言代码来实现，它比你自己用R写的代码本质上快很多。
在参数配置方面是和原生的read.xxx()函数族是看齐的。...readr是利用C++和RCpp编写的，所以执行的速度是相当快的，不过相对于直接用C语言写的data.table::fread()就稍微慢大概1.2-2倍左右。...比如： 这时候broom包就派上用场了，直接将统计结果转化为data frame格式： glance()函数，返回data frame格式的部分参数结果 七....data.table完美兼容data.frame，这意味着之前对data.frame的操作我们可以完全保留，并且支持更多方便的数据操作方法。...对比操作 对比data.table 和 dplyr 的操作： 3. apply函数族 4. join 操作 5. 拼接操作 更多操作详情可查看data.table速查表。 八.
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。...::data.table(r1 = c("S1", "S2"), r3 = c("S2", "S1")), b = data.table::data.table(r1 = c("S1", "S2")...，说明对 data.table 是不适用的。...本质上是 data.table 体格的泛型函数不支持类似基础包中的操作。 如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？...else { be_join <- shifter(be_join) } } 上述代码中执行下面的操作： 构造两个集合 to_join 和 be_join，to_join 初始化为数据集的第一个子集
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。...因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。...的解释； file 文件路径，再确保没有执行shell命令时很有用，也可以在input参数输入; stringsASFactors 是否转化字符串为因子; verbose 是否交互和报告运行时间...by.y默认key(y)； maxgap 设定两个区域空白区允许的最大值，参数尚不能使用； minoverlap 设定两个区域最小的重叠区，参数尚不能使用； type...: https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf
data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大，data.table的列索引摒弃了data.frame时代的向量化参数，而使用list参数进行列索引。...当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....以上语法加入了新的参数.SDcols和.SD,咋一看摸不着头脑，其实是在按照carrier,origin,dest三个维度分组的基础上，对每个子块特定列进行均值运算。...就是如此简单，连接的执行逻辑是，内侧是左表，外侧是右表，所以是DX left join DT 如果没有设置主键，需要显式声明内部的on参数，指定连接主键，单主键必须在左右表中名称一致。...本篇仅对data.table的基础常用函数做一个整理，如果想要学习期更为灵活高阶的用法，还请异步官方文档。 左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换
R语言中DataFrame列名作为函数参数 直接传递列名会怎么样？ 使用{{}}语法糖 使用enquo函数和!!...语法糖 在使用Tidyverse提供的各种函数时，我们很多时候都会直接传递DataFrame的列名作为函数参数，对对应的列进行操作。如果我们自定义的函数中需要传递列名作为函数参数，如何实现呢？..., mean)) } # 函数调用，这里的mpg为数据表中的列名 data <- read_csv(readr_example('mtcars.csv')) col_mean(data, mpg) 执行结果...使用enquo函数和!!...colname, mean)) } 第二种方法是在函数体内部，先使用enquo()函数将列名转为表达式，然后在使用的时候通过!!符号进行提取即可。
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器...7种Python工具 dask pandas datatable cuDF Polars Arrow Modin 2种R工具 data.table dplyr 1种Julia工具...DataFrames.jl 3种其它工具 spark ClickHouse duckdb 评估方法 分别测试以上工具在在0.5GB、5GB、50GB数据量下执行groupby、join的效率...性能 比较以下各种需求的效率， 详细代码，见每个柱子图上方， ---- 评估结果 groupby 可以看到Python中的Polars、R中的data.table、Julia中的DataFrame.jl...中的Polars、R中的data.table在join时表现不俗，详细， 0.5GB数据 join 5GB数据 join 50GB数据 join 小结 R中的data.table、Python中的
pandas使用groupby函数执行这些操作。对于data.table，此操作相对简单一些，因为我们只需要使用by参数即可。 示例4 让我们进一步讨论前面的例子。...我们还可以按升序或降序对结果进行排序。...我们使用计数函数来获得每组房屋的数量。”。N”可作为data.table中的count函数。 默认情况下，这两个库都按升序对结果排序。排序规则在pandas中的ascending参数控制。...inplace参数用于将结果保存在原始数据帧中。 对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。...它们提供了许多函数和方法来执行更复杂的操作。 感谢您的阅读。如果你有什么反馈，请告诉我。
data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。...data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...（2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？ %>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。...注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...—————————————————————————————————————————————— 六、额外的参数（来源：R语言data.table速查手册） 1、mult参数 mult参数是用来控制i匹配到的哪一行的返回结果默认情况下会返回该分组的所有元素
书中提到，要统计tf，可以通过`table`函数、`dcast`函数(reshape2包、plyr包都有这个函数)等实现，但是尝试之后发现它们要不速度慢，要不就是占用内存太高，包括data.table里的...，不如添加辅助列，而FUN参数调用`sum`函数速度快，这句的意思就是按照id、term、label三列分组后对logic求和。...所以用了dplyr包中的left-join函数，left_join(x,y,by="name") ##xy匹配到的都保留。...其中，data.table里的`dcast`函数比reshape2包里的`dcast`好用，尽管他们的参数都一样，但是很多人还是比较喜欢老朋友reshape2包,然而这一步需要大量的内存，本书在服务器上完成的...，如果你的电脑报告内存不足的错误，可以使用data.table包里的`dcast`函数试试。
data.table常用的函数 as.data.table(x, keep.rownames=FALSE, ...) ...将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...的解释； file文件路径，再确保没有执行shell命令时很有用，也可以在input参数输入; stringsASFactors是否转化字符串为因子， verbose，是否交互和报告运行时间；...(x, v)] #取DT的x,v列上x="b",v=3的行 j 对数据框进行求值输出 j 参数对数据进行运算，比如sum,max,min,tail等基本函数，输出基本函数的计算结果，还可以用n输出第...函数画图，对于每个x的分组画一张图 DT[, m:=mean(v), by=x] #对DT按x列分组，直接在DT上再添加一列m,m的内容是mean(v)，直接修改并且不输出到屏幕上 DT[, m:=mean
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...，第2个则对筛选后的数据进行适当的计算。...对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数（即方括号内的第3个参数），它可以将数据按照by值进行分组，并对分组计算第2个参数。...重塑data.table data.table扩展包为data.table对象提供了更强更快得dcast()和melt()函数。...我们知道R存在复制修改机制，这在进行大数据计算时开销很大，data.table提供了一系列支持语义的set函数，它们可以原地修改data.table，因此避免不必要的复制。
文章目录 一、Groovy 构造函数中为成员赋值 二、Groovy 函数的参数传递与键值对参数 三、完整代码示例 一、Groovy 构造函数中为成员赋值 ---- Groovy 类没有定义构造函数 ,...: student : Tom , 18 student2 : Jerry , 16 student3 : Jim , null 二、Groovy 函数的参数传递与键值对参数 ---- 在 Groovy...的构造函数中 , 可以使用 成员名1: 成员值1, 成员名2: 成员值2 类型的参数 , 这是键值对 map 类型的集合 ; 但是对于普通的函数 , 不能使用上述格式 , 如果出现 变量名1: 变量值...; 必须使用如下形式 , 才能正确执行 printValue 函数 ; // 传入的 a: "Tom", b: 18 是第一个参数 , 这是一个 map 集合 // 第二个参数是 "Jerry" 字符串..., 执行会报错 // student.printValue(a: "Tom", b: 18) // 传入的 a: "Tom", b: 18 是第一个参数 , 这是一个 map 集合 // 第二个参数是
然后，我们可以yc在不同点上对结果进行二分，以确定这是否会影响x我们使用逻辑回归的估计系数： coef(glm((yc > -2) ~ x, binomial, dat))\["x"\] # Cut it
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