索引数据框中的某一列 df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做？...分别指定为x轴和y轴）指定绘图属性，但如果列名字是一个R对象呢？...这一情况常发生于自定义函数时。 library(ggplot2) ggplot(data=df, aes(x=A, y=B)) + geom_point() 如下：就需要使用sym和!!...sym把一个R字符串对象转换为一个symbol。 (bang-bang操作符)!!则把symbol再转回R字符串对象，等同于直接写这个对象。...兜兜转转，2步转换把想传的值传进去了。 # 注意sym和!!
描述性统计量 均值mean 方差var和标准差std 最值max/min 极差range 中位数median 分位数quantile/prctile 众数mode 变异系数std/mean...k阶原点矩 mean(score.^2) k阶中心距moment(score,k) 偏度skewness 峰度kurtosis cdfplot和ecdf函数函数 调用方式： cdfplot...(X) [f,x] = ecdf(y) 功能：绘制经验分布函数图 ?...hist、ecdf和ecdfhist函数函数 功能：hist函数，用来绘制频数直方图 ecdf和ecdfhist函数，用来绘制频率直方图 调用方式： % 频数直方图 hist(Y,nbins)...频数和频率分布表 调用tabulate函数作频数和频率分布表 tabulate函数 功能：用来作频数和频率分布表 调用方式： TABLE = tabulate(x) 【例】统计数值型数组中各元素出现的频数
在这篇文章中，我们将通过一些例子来解释为什么直方图不是可视化数据的最佳选择: 它的显示太依赖装箱的数量。 它太依赖于变量的最大值和最小值。 它不能检测相关值。 它不能区分连续和离散变量。...但是，如果我们查看其他直方图，则会得到完全不同的图片。直方图可以得出矛盾的结论。 2、它太依赖于变量的最大值和最小值。 即使设置了箱数，间隔也取决于变量的最小和最大位置。...右边的图是通过缩小箱子得到的，并给出了一个更清晰的现实表现。但问题是，无论你如何缩小容器的范围，你永远无法确定第一个容器中是否只包含0或其他一些值。 4、不能区分连续和离散变量。...因此，30%的样本每分钟心跳次数不超过140次。 告诉你有多少观察值“等于或低于”某一给定水平有什么意义呢?为什么不只是“平等”? 因为如果不这样做，结果将取决于变量的单个值。...此外，如果你经常需要回答这样的问题:“有多少人在140和160之间?”或“180以上的有多少?”CDP将更有用。如果你仔细想想，CDP可以立即给一个答案。使用直方图是不可能的。
R和统计，R语言和统计是一对兄弟，相互难以离开呀！ 这里记录下这本书里我之前不了解的内容，欢迎一起交流！向量的模式作者写了个函数来干这件事，我学习下，登上巨人的肩膀。...，ecdf set.seed(3) x<- runif(n=20, min=0,max=20) y<- runif(n=20, min=0,max=20) par(new=TRUE) plot(ecdf...值 打结提示是因为有重复值，p值小于0.05，原假设不成立，自动和手动档汽车的mpg分布是不同的。...R还为用户提供了其他假设检验的方法： 1.百分比检验prop.test: 用于测试不同样本集的百分比分布是否一致。...3.Bartlett检验（Bartlett.test）：测试不同数据集的方差是否一致 4.Kruskal-Wallis秩和检验（kruskal.test）：不确定数据集是否服从正态分布前提下，判断数据集的分布是否一致
在样本量比较小的时候，KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。...Kolmogorov-Smirnov检验优点和缺点 两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感而成为比较两样本的最有用且常规的非参数方法之一。...绘制Kolmogorov-Smirnov检验的ECDF曲线 绘制Kolmogorov-Smirnov检验的ECDF曲线以及分布之间的最大距离（D）的一个快速R例子。...使用ggplot2和基础R绘图的例子 require(ggplot2) # 模拟两个分布 - 您的数据放在这里！...norm(10000, 10, 5) dat <- data.frame # 创建数据的 ECDF cdf1 <- ecdf cdf2 <- ecdf # 找到最小和最大统计数据以在距离最大的点之间画线
是我的取子集操作出了问题吗？亦或是，sample 函数有什么魔法？ 一起来探索一下吧。...用小样本继续测试 那么，会不会是我本身取子集的方式出了问题呢？对小样本的sample 与直接获得sample 指定种子结果，分别测试一下。...sample 改变数据框并不是随机的 虽然我们设定了种子set.seed(1)，可最终出的结果确实离谱他奶奶给离谱开门，离谱到家了。 可如果是重复这个过程呢。...，怀疑和取子集有关： > my_data4[c(4,4,4),] Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 4 18 313 11.5 62...现在可以解释为什么下标没有对应了。 也就是说，如果需要使用随机数对数据框进行取子集操作，最好还是先将随机结果赋值，防止这样的意外。 那么下一个问题，数据框为什么会被改变呢？这我就不知道了。
轴级函数是histplot()、kdeploy()、ecdfplot()和rugplot()。它们在图形级的displot()、jointplot()和pairplot()函数中组合在一起。...smooths the observations with a Gaussian kernel, producing a continuous density estimate: 直方图旨在通过对观察结果进行分类和计数来近似生成数据的底层概率密度函数...核密度估计(KDE)对同样的问题提出了不同的解决方案。...“经验累积分布函数”(ECDF)。...ECDF图的主要缺点是它表示分布的形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度的双峰性如何在直方图中立即显现，但要在ECDF图中看到它，必须寻找不同的斜率。
它可以用于展示拥有相同的X轴变量数据（如相同的时间序列）、不同的Y轴离散型变量（如不同的类别变量）和Z轴数值变量。 本节使用的峰峦图也可以很好地展示瀑布图的数据信息。...最后，当calc_ecdf = TRUE时，我们还可以计算stat(ecdf)，它表示该分布的经验累积密度函数。我们将其概率直接映射到颜色上。...当然可以将其放在密度函数的下方，通过使用position = "raincloud"参数。...可以使用ggridges提供的特殊比例来设置抖动点的样式。scale_discrete_manual()可用于制作具有任意形状和比例的图形。...对于该包的其他有趣函数与可视化可参考以下资料： Introduction to ggridges[2] RDocumentation-ggridges[3] Basic ridgeline plot[4
非常有意思的数据可视化案例 ，原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ；于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...借助ggplot2中的stat_ecdf()函数实现 我们先来看一下帮助文档中的例子 df_1 <- data.frame( x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0...image.png 这里新学到一个函数gl()，生成因子数据，比如 gl(2, 8, labels = c("Control", "Treat")) ?...image.png 参数的意思是 两种因子，每种8个，总共重复一次，因子的标签是 Control 和 Treat 之前我实现这个都是用rep（）函数 再来一个例子 gl(2, 1, 20) ?...image.png 好了，今天的内容就到这里了 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学
可以用于分子分型的数据那更是五花八门啦，理论上只要你有一个数值型矩阵，都可以做分型。 今天给大家演示一个根据免疫浸润结果进行分子分型的示例。...分型后的数据 根据分型结果提取数据，我们选2： #提取结果 sample_subtypes <- ccres[[2]][["consensusClass"]] table(sample_subtypes...免疫浸润箱线图 这个数据的样本顺序和ssGSEA结果的样本顺序是完全一致的，可以直接用，所以我们就根据这个分型，探索下不同亚型的免疫浸润情况： suppressMessages(library(tidyverse...，再结合其他临床数据，我们就可以画出一个热图，综合展现不同类型样本的免疫浸润情况。...estimate评估免疫纯度 我们还可以使用其他方法评价一下不同亚型的免疫浸润情况，每种方法都试一下，增加可信度和工作量......
各位科研芝士的小伙伴，本站本着给大家提供科研便利的宗旨，继续给大家提供干货， 一般的临床研究，统计分析就“三把斧”：统计描述、差异性比较和回归建模。...R语言完美解决了统计分析“三把斧”结果整理成规范三线表的麻烦。...在统计描述上，R可以根据不同数据的特征给出不同的统计描述方法，在差异性比较方面，R可以给出不同数据比较的不同差异性比较方法，包括t、F、卡方、fisher法和秩和检验；在回归分析上，不仅是Cox回归，线性回归...R帮助中搜索pbc查看），直接install和library即可 ?...我们按照thr分层变量，进行填充，结果如下，可以看到一个非常熟悉的表格了，行分别为n(病例个数)、time、status等等需要比较的变量，列为不同分组。
参考： 六种方法查看R函数源代码，为啥第三种最惹人喜欢？...1-直接查看 其实非常粗暴，比如我想知道Seurat 中的某个方法，直接去掉这个函数对应的括号和参数即可（如果加载这个包到环境中，也可以直接通过函数名获取）： > Seurat::DimHeatmap...会自动调出一个编辑窗口，可以直接编辑函数并将结果赋值给新的变量，非常适合那些需要简单修改的函数： a <- edit(Seurat::as.CellDataSet) 2-泛型函数 在R 的面向对象中还存在一类泛型函数...它们通常是这样： 这类函数会根据对象的不同，调用不同的函数，可以通过methods 查看： > methods(mean) [1] mean,ANY-method mean,Matrix-method...其他技巧 比如我会使用sink 函数来捕获函数的输出，保存在txt 文件中便捷阅读代码。 其实这里你也可以用 参考资料 [1] 六种方法查看R函数源代码，为啥第三种最惹人喜欢？
理解经验累积分布函数 为了解释 "非参数 "和 "参数 "这两个术语，我们需要澄清几个相关术语 "群体"、"样本 "和 "估计值"。统计学的目标是了解我们感兴趣的 "总体"。...ECDF()来推导累积分布函数 (CDF)，如图 (2) 所示。...建模流程 本文提出了异常检测的步骤 1、2、3 建模流程，包括模型开发、阈值确定和特征评估。在步骤 1 中建立模型并分配离群值后，步骤 2 建议绘制离群值直方图以选择阈值。...我创建了一个简短的函数 "descriptive_stat_threshold() "来显示基于阈值的正常组和异常组特征的大小和描述性统计。下面我简单地将阈值设为 5%。...在对HBOS和ECOD预测值进行交叉分析时，发现两个模型都发现有26个异常值。ECOD和HBOS的结果一致。
)-->New-->Python File） 然后弹出窗口，给文件命名，这里命名为test，按回车创建。...： Hello Jack Hello Jill Hello Bob 6行：导入库，使用库的函数进行字符串匹配。...： 太长，输出了该目录下py文件内容。...下面代码测试了一个取中位数的功能median。...self.assertEqual(median([2, 9, 9, 7, 9, 2, 4, 5, 8]), 7)语句，是判断函数median的结果是否和预期结果7相同。
Seaborn的离散函数允许创建3种不同类型的分布区，分别是: 柱状图 Kde(核密度估计)图 Ecdf图 我们只需要调整kind参数来选择plot的类型。 示例1 第一个例子是创建一个基本直方图。...例子6 displot函数还允许生成二维直方图。因此，我们得到了关于两列中值的观察值(即行)分布的概述。 让我们使用价格和距离列创建一个。我们只是将列名传递给x和y参数。...因此，我们可以为每个列传递不同的比例。 例子7 Kde图还可以用于可视化变量的分布。它们和直方图很相似。然而，kde图使用连续的概率密度曲线来表示分布，而不是使用离散的箱。...曲线斜率高的值范围有更多的观测值。例如，我们没有很多房子的距离超过30。与此相反，在10到15的距离范围内有很多房子。 示例10 ecdf图也支持hue、col和row参数。...对于数据分析或机器学习任务，了解变量(即特征)的分布是非常重要的。我们如何处理给定的任务可能取决于分布。 在这篇文章中，我们看到了如何使用Seaborn的displot函数来分析价格和距离栏的分布。
给定 n 扔的次数和 h 正面朝上次数，p 的值很可能接近 0.5，比如说在 [0.48，0.52]？...说明 参数的先验信念：p∼Uniform(0,1) 似然函数：data∼Bernoulli(p) import pymc3 as pmimport numpy.random as nprimport numpy...问题类型2：实验组之间的比较 实验组和对照组的不同 例子1：药物IQ问题 药物治疗是否影响 IQ Scores drug = [ 99., 110., 107., 104., 省略] placebo...plt.show() Difference in mean IQ：[0.5, 4.6] 概率P值：0.02 def get_forestplot_line(ax, kind): widths = {'median...％HPD（细线），IQR（较粗线）和中位数（点）。
R内嵌了很多常用的统计分布，提供了四类函数:概率密度函数(density),累积分布函数(probability)、分位数(quantile)和伪随机数(random)。...这些指标的主要作用包括: 反映总体各单位变量分布的集中趋势和一般水平; 便于比较同类现象在不同单位之间的水平; 便于比较同类现象在不同时期的发展变化趋势或规律; 用于分析现象之问的依存关系。...5.2.2 R语言实现 函数summary（）可以计算出一组数据的五数和均值。...(cars$speed) >q[4]-q[2] [1]7 R中的方差函数和标准差函数分别是var()和sd()R还有一个比较特殊的函数，即离差mad()，它用于计算中位数绝对偏差，具有渐近正态的一致性。...5.5.5经验分布图 在R中函数ecdf()给出样本的经验分布，通过plot()绘制 ecdf(x) plot (x，…，ylab="Fn (x)”，verticals=FALSE,col.01line
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