当然了，如果是原始的CIBERSORT R脚本 https://rdrr.io/github/singha53/amritr/src/R/supportFunc_cibersort.R 其实懂得使用即可...开多核的，可以用parlapply library(parallel) if(Sys.info()['sysname'] == 'Windows') { out <- mclapply(1:...(1:svn_itor, res, mc.cores=1) else out <- parallel::mclapply(1:svn_itor, res, mc.cores=svn_itor)...函数的运算过程，不想了解算法过程的就当成1个函数来使用就好 step3....-01A-11R-A23W-07 0.02934341 # TCGA-4Z-AA7W-01A-11R-A39I-07 0.37869645 save(obj,file = 'output_obj.Rdata
第二步，搞清楚 CoreAlg 函数 这里会使用被zscore后的LM22矩阵，来使用SVM算法来预测一个随机的Y变量。...F) model } #Execute In a parallel way the SVM if(Sys.info()['sysname'] == 'Windows') { out <- mclapply...(1:svn_itor, res, mc.cores=1) }else { out <- mclapply(1:svn_itor, res, mc.cores=svn_itor) } # 运行了Support...SVM原理 第3步，把CoreAlg函数运行1000次 每次随机挑选基因表达量，生成一个模拟的样本，然后使用zscore后的LM22矩阵经过SVM算法来预测： rm(list = ls()) options...<- result$mix_r #store correlation if(itor == 1) {dist <- mix_r} else {dist <- rbind(dist, mix_r
JavaScript 正确的使用方法应该是 脚本与 HTML 元素分离、当页面加载完成之后再去执行。本文就来讲解如何使用原生 JavaScript 来实现。...结合监听器和 window.onload 实现页面加载完处理多个函数 这里需要特别提到监听器的一个优势：可以为一个元素上的同一个事件添加或者去除多个处理函数。...前面说过 window.onload 事件加载的缺陷是只能在页面中使用一次。而使用监听器的方法，就可以监听为 window 的 onload 事件分别加载多个函数了。...如果不支持监听器，那么就使用默认的 window.onload 方法加载。...这样，就实现了页面加载完成之后处理多个函数了。 ----
其实我们在教程：CNS图表复现09—上皮细胞可以区分为恶性与否 提到了五千多个上皮细胞里面只有三千七百左右是恶性细胞，但是 copykat 和 infercnv这两个从单细胞转录组数据推断肿瘤拷贝数变异技术差异还没有被探索过...跟前面的教程：CNS图表复现09—上皮细胞可以区分为恶性与否 提到了五千多个上皮细胞里面只有三千七百左右是恶性细胞，是一致的。...很不幸的是这个功能在Windows系统平台不支持： Error in parallel::mclapply(1:ncol(norm.mat), dlm.sm, mc.cores = n.cores) :.../scripts/step4-run-copykat.R & cd ../ done 比如你在每个 样品文件夹（以S开头的文件夹）里面都存放 文件名是 expFile.txt 的矩阵 任何就可以制作一个脚本...：step4-run-copykat.R 进行如上所示的并行啦。
高效编程 在R里面为什么尽量使用向量化编程 在R语言中，向量化编程是一种高效的编程方式，它可以提高代码的执行速度和可读性。这是因为R是一种基于向量的语言，其内部函数和操作都是为向量运算设计的。...以下是一些使用向量化编程的优点： 效率：向量化操作通常比循环更快，因为R的内部函数是用C和Fortran编写的，这些语言在处理向量运算时比R更快。...以下是一个简单的例子，展示了如何使用parallel包的mclapply函数来并行处理一个任务列表： # 加载parallel包 library(parallel) # 定义一个函数，这个函数将在并行处理中使用...mclapply函数进行并行处理 # mc.cores参数定义了要使用的核心数 results <- mclapply(my_data, my_function, mc.cores = 2) # 打印结果...mc.cores参数定义了要使用的核心数。结果是一个列表，其中包含了每个任务的结果。 需要注意的是，mclapply函数在Windows系统上可能无法工作，因为它依赖于Unix的fork系统调用。
学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和bioconductor上面的各种生信分析R包安装和加载R包options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn.../CRAN/"))#对应清华源options(BioC_mirror=:http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")#对应中科大源安装R包安装命令是install.packages
在R中做数据处理时，数据导入导出是常见操作，对于导入而言，如果源数据保存在多个文件中，那么导入后首先就需要进行合并操作。 这个读取及合并操作可以使用lapply和do.call来完成。...=x,b=x,c=x) write.table(df, file=paste0("test/",x,".txt"), row.names = F) }) ###2. lapply读入6个文件，并使用...file_list %lapply(function(x){ read.table(x, header = T) }) # 使用
' )) 有意思的是我仍然是选择老牌r包，parallel； 使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上...- makeCluster(8) system.time(parLapply(cl,1:1000000, function(x){ sample(1:100,10) })) 实战举例：是使用...ChIPseeker包对十万多个ChIP-seq的bed坐标文件进行注释，就自定义了函数 run_ChIPseeker，然后把全部的bed文件路径名字存储在 fs这个向量，然后就可以使用 parLapply...的模式，使用8个线程进行并行计算啦，代码如下所示： library(parallel) cl <- makeCluster(8) source('.....在我的Windows电脑里面，效果如下所示： Windows电脑的R并行计算 看懂这些代码，需要 有R语言基础哦： 生信基石之R语言 B站的10个小时教学视频务必看完，参考 GitHub 仓库存放的相关学习路线指导资料
4.变量的保存与重新加载这次没有处理完的数据下次想接着用怎么办?--学会保存和重新加载。保存的格式是RData。...save.image(file="bioinfoplanet.RData")#保存当前所有变量save(a,file="test.RData")#保存其中一个变量load("test.RData")#再次使用...RData时的加载命令您提供的R代码中包含了三个与R数据存储和加载相关的函数的使用：(1)save.image(file="bioinfoplanet.RData"):这个命令将保存当前R会话中的所有对象...这也是一个二进制文件，可以存储任何R对象（比如向量、矩阵、数据框等）。如果您有多个对象要保存，可以一起传递它们的名字，例如save(a, b, c, file="test.RData")。...(3)load("test.RData"):这个命令用于加载之前保存的"test.RData"文件。这会将文件中的对象恢复到当前R会话中。
R包如何使用 （1）---获取帮助 查看帮助文档：？...让代码可重复，数据可重现 不要使用excel会改基因名称！...一切操作在r语言中进行 （4）R特有的数据保存格式：Rdata Rdata：保存的是变量，不是表格文件 支持多个变量存到同一个Rdata 是R语言特有的数据存储格式，其他软件无法打开 · 相关命令：...save(soft,file = "soft.Rdata")---保存 rm(list = ls())-----rm=ls清空环境 load(file = "soft.Rdata")-----不会保存后立刻加载...用于读取/导出文件的R包 fread（）实现智能读取【data.table】 export（）导出【rio】 import_list---多个工作部的数据，引入
Day5-数据结构 part1：向量 元素指的是数字或者字符串（用chr表示） 标量：一个元素组成的变量 向量：多个元素组成的变量x <- c(1,2,3) x x <- 1:10 x x <- seq...openxlsx 包 install.packages("openxlsx") library(openxlsx) data <- read.xlsx("路径/你的文件.xlsx") # 读取R数据文件...（.RData/.rda格式） # 从.RData文件中加载数据 load("路径/你的文件.RData") # 使用readRDS读取.rda文件 data <- readRDS("路径/你的文件.rda...--学会保存和重新加载。保存的格式是RData。...)#再次使用RData时的加载命令 （5）提取元素[] 数据框有行和列，而向量里是元素的位置 save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found，是为什么
课前笔记（1） R 赋值符号 <- 、=（2）console控制台输入命令，相当于Linux的命令行（3）R代码括号中必须是英文（PS：基本上都不支持中文来着，哈哈）（4）getwd（）显示工作路径（...5）向量：元素组成，元素可以是数字或者字符串（6）表格在R语言中属于数据框（7）？...read.table查看帮助（8）数据类型：向量、矩阵、数组、数据框第一部分：向量1、向量元素包含数字或者字符串标量：一个元素组成的变量，可以是数字或者字符串，使用时必须加引号向量：多个元素组成的变量，...，结果失败，AI给了代码，没看懂（2）查看行名和别名、行数和列数（3）数据框的导出（4）变量的保存于重新加载save.image(file = 'bioinfoplanet.RData') #保存当前所有变量...save(a.file = 'test.RData') #保存其中一个变量load('test.RData')#再次使用RData时的加载命令（5）提取元素X是刚才的变量名，实际应用要懂得替换a[x,y
元素→标量（一个元素组成的变量）→向量（多个元素组成的变量）图片2. 提取元素图片图片二、数据框将示例数据放在你的工作目录下获得示例数据框 X<-read.csv('doudou.txt')1....变量的保存与重新加载#这次没有处理完的数据下次想接着用怎么办?--学会保存和重新加载。保存的格式是RData。...save.image(file="bioinfoplanet.RData")#保存当前所有变量save(X,file="test.RData")#保存其中一个变量load("test.RData")#再次使用...RData时的加载命令图片5....直接使用数据框中的变量图片图片
（1）R的赋值符号不是等号，而是<- （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。...向量 标量：一个元素组成的变量 向量：多个元素组成的变量 （补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。）...--学会保存和重新加载。保存的格式是RData。...save.image(file="bioinfoplanet.RData")#保存当前所有变量 save(X,file="test.RData")#保存其中一个变量 load("test.RData")...#再次使用RData时的加载命令 图片 ##提取元素 X指变量名称，根据变量名称来改变 Xx,y#第x行第y列 Xx,#第x行 X,y#第y列 Xy #也是第y列 Xa:b#第a列到第b列 Xc(a,b
()R语言自带的sep()函数是用于设置输出多个值之间的分隔符的函数。...它可以在将结果打印或写入文件时，控制多个值之间的间隔样式。通常情况下，在R语言中打印多个值时，默认的分隔符是空格。但使用sep()函数，我们可以将分隔符修改为任何我们想要的字符或字符串。...当我们在R语言中使用sep()函数时，它可以接受一个参数来设置输出多个值之间的分隔符。这个参数可以是一个字符向量或字符串。header()R语言中并没有名为header的函数。...save.image(file="bioinfoplanet.RData") 保存当前所有变量save(a,file="test.RData") 保存其中一个变量load("test.RData") 再次使用...RData时的加载命令提取元素从已经在R中运行的数据框提取出向量ax,y 第x行第y列ax, 第x行a,y 第y列ay 也是第y列aa:b 第a列到第b列ac(a,b) 第a列和第b列a$列名 也可以提取列
新手的小本本： （1）R的赋值符号不是等号，而是<- （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。...（6）表格在R语言中改名叫数据框^_^ （7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?...内不能有任何空格，否则会导致下图中的报错 read.table(file="doudou.txt",sep = "\t",header = T) 图片 补充： read.table()函数可以将1个或多个空格...方法是--学会保存和重新加载。`保存的格式是RData。...("test.RData")#再次使用RData时的加载命令``` 五、提取元素 - X[x,y]#提取X变量的第x行第y列的元素 - X[x,]#提取第x行的元素 - X[,y]#提取第y列的元素 -
.} # 里面的代码被跳过凡是带有{}的代码均可被折叠2、Rdata分成多个脚本，每个脚本最后保存Rdata，下一个脚本开头清空再加载调试长代码中间部分很方便，不然中间改完从头运行要等很久save(变量...,file = "文件名.Rdata") # 保存语句rm(list = ls())load(file = "文件名.Rdata")为什么用Rdata而不用其他文件衔接保存加载方便保存变量，自带变量名称...，不用重新赋值了可以一次保存多个变量，一次load可以得到多个数据Rdata可以保存任何R对象实战项目的组织方式生信技能树
2.1.2 分成多个脚本，每个脚本最后保存Rdata，下一个脚本开头清空再加载。...save(pd,exp,gpl,file = "steploutput,Rdata")，这句代码将几个第一个脚本有用的变量保存到Rdata文件中，下次使用这些变量时直接加载load这个Rdata文件即可...多个脚本衔接靠Rdata文件实现。2.1.3 为什么用Rdata而不是表格文件来衔接？变量，自带变量名称，不需要再次赋值，也没有参数。...Rdata可以保存多个变量，下次使用只需要一次load可以的到多个数据。-Rdata不仅可以保存数据框，也可以保存其他任何数据结构，包括复杂的对象！...加载保存Rdata（文件夹）的Rdata文件：读取：surv = read.table("import/xxx.txt")#tab键一键保存保存：save(x,file = "Rdata/xxx.Rdata
使用其他软件无法打开，只能在R语言中查看。...保存和加载函数：保存： save()格式：save(test, file = 'example.Rdata')test 为要保存的变量，可以是多个变量，变量的数据结构可以多种。...加载：load()格式： load('example.Rdata')load函数加载文件的时候，不需要赋值。load是将文件中的变量加载到环境中。...并加载。...> save(soft,file = "soft.Rdata")> rm(list = ls())> load(file = "soft.Rdata")（五）用于读取/导出文件的R包概览图片
向量的定义和构建标量是由一个元素组成的变量；而向量则由多个元素组成使用向量一般给变量赋值；向量有以下四种创建方式x<- c(1,2,3) #最常用，c创建几个元素构成的向量x<- 1:10 #：构建从...数据框tip：运行项目时需要将文件放置于工作目录下；R中严格区分大小写；改错变量可以重新赋值覆盖；可以使用并保存脚本文件，文件格式为Ra....保存变量和重新加载#保存变量和重新加载可以让没有处理完的数据下次想接着用，保存格式时RDatasave.image(file="bioinfoplanet.RData") #保存当前所有变量save(...X,file="test.RData") #保存其中一个变量load("test.RData") #加载RData，导入保存的变量e....直接使用数据框变量plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width) #iris是R中的一个内置数据集数据框，可以直接使用，提取其中两列作散点图save(X,file="test.RData
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