如何求集合的并、交，集合之间是否还支持其他操作 x1 = {1, 2, 3} x2 = {3, 4, 5} print('x1和x2合并：', x1 | x2) # 集合之间的合并 print('x1...', x1.union(x2)) x1和x2合并： {1, 2, 3, 4, 5} x1和x2合并： {1, 2, 3, 4, 5} print('x1和x2相交: ', x1 & x2) # 集合之间的相交...intersection(x2)) x1和x2相交: {3} x1和x2相交: {3} print(x1.difference(x2)) # 将x1中有的，在x2中也有的删除 即 差集，返回值是x1的子集合...{1, 2} print(x1 ^ x2) # 刨除x1和x2共用的元素，返回值是集合并的子集 {1, 2, 4, 5}
我们知道R里面计算两个数值向量之间的相关性用cor函数，而检验是否显著相关用cor.test。...#lty控制线的风格，为虚线 #lwd控制线的宽度 abline(lm(b~a),col="red",lwd=2,lty=2) 那么如果你有多个数值向量需要计算相关性怎么办？...我们拿mtcars这套R自带的数据来举个例子，这套数据有32行，11列。 每一行为一种车型，每一列为一种特征。...包 #安装corrr包 install.packages("corrr") library(corrr) #计算特征两两之间的相关系数 correlate(mtcars) 这个包还有一个特点，就是可以指定某几个特征...，然后计算跟剩下特征之间的相关性 #focus on mgp,计算所有特征跟mpg这个特征之间的相关性 focus(correlate(mtcars), mpg) 三、psych包 #安装psych包
articles/s41467-022-31113-w 本地pdf s41467-022-31113-w.pdf 数据代码链接 https://github.com/PlantNutrition/Liyu 今天的推文我们重复一下论文中的...Figure2c image.png 首先是输入数据的格式 image.png 第一列是所有的基因名，读取数据后要将其转换成行名 后面每一列是数据分组，如果这个基因存在于这一组，就标识为1，如果不存在就标识为...query.name = "ABC")) upset(dat01, queries = queries) image.png 接下来是论文中提供的数据和代码...= TRUE, row.names = 1, sep = '\t') head(otu_RA) otu_RA[otu_RA > 0] <- 1 head(otu_RA) 他这里把otu表格里有数值的就变成
1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。
这几天有读者问我mental计算的几个问题，在此记录一下。 mantel test一般用距离矩阵来计算，vegan的mantel输入只能是距离矩阵。...如果想用向量做mantel ，可以用ecodist包做，输入数据可以是向量的形式。 ecodist针对r=0分别输出了3个P值，不确定用哪个。...我测试了一下发现r<=0时对应的P值和vegan中mantel结果的P值是一致的。因此可以用r<=0对应的P值，这也可以反推出vegan中mantel的原假设也是r<=0。...把435随机换成其他几个数也会报错。 这时候开始有点意思了。难道435这个数存在什么特别之处么。 函数说明中没有提到这个报错，我在网上搜了一下也没有找到答案。...其他数字得到的不是对称矩阵，因此会报错：Matrix not square。 所以ecodist用向量计算mantel还是有隐含的前提条件的。
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离，已知vec1和vec2是两个Numpy向量，欧氏距离计算如下： import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square...(vec1 – vec2))) 或者直接： dist = numpy.linalg.norm(vec1 – vec2) 补充知识：Python中计算两个数据点之间的欧式距离，一个点到数据集中其他点的距离之和...如下所示： 计算数两个数据点之间的欧式距离 import numpy as np def ed(m, n): return np.sqrt(np.sum((m - n) ** 2)) i = np.array...all_points[:, 0], all_points[:, 1], 'b.') pl.show() 定义函数计算距离 def cost(c, all_points): #指定点，all_points:为集合类的所有点...return sum(sum((c – all_points) ** 2, axis=1) ** 0.5) 以上这篇计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例就是小编分享给大家的全部内容了
一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...- y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
/** * 计算两个时间段之间交集的天数 * @param $startDate1 开始日期1 * @param $endDate1 结束日期1 * @param $startDate2 开始日期2 *...){ $days = 0; } // 如果日期1的结束日期等于日期2的开始日期，则返回1 if($endDate1 == $startDate2){ $days = 1; } // 如果日期1的开始日期等于日期...------------ 交集换算 ------start------ */ // 如果开始日期1小于开始日期2，且开始日期2小于结束小于结束日期1 if($startDate1 < $startDate2...------end------ */ return $days; } /** * 求两个日期之间相差的天数 * (针对1970年1月1日之后，求之前可以采用泰勒公式) * @param string...day2) { $tmp = $day2; $day2 = $day1; $day1 = $tmp; } return ($day1 - $day2) / 86400; } 以上这篇PHP 计算两个时间段之间交集的天数示例就是小编分享给大家的全部内容了
如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？...第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。 第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。...其实我们经常用的boxplot，也能展示这几个常用的数值（除了均值以外） boxplot(a) 除了使用summary这个函数以外，我们还可以使用quantile这个函数 quantile(a)...这个函数除了可以输出固定这这个几个分位数值以外，还可以输出你指定的分位数值。
更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...1 几个概念：向量，向量化，标量，元素，组件，标签，原子向量，递归向量 以下叙述参考书籍加自己理解，有叙述不妥的留言 向量vector和标量 个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型...也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。...2向量的循环补齐 两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...3 levels "5","12","13": 1 2 3 2 > unclass(xf) [1] 1 2 3 2 attr(,"levels") [1] "5" "12" "13" 其中值得注意的几个地方
R语言中计算交集、并集、并集、差集，这些数学概念，这里汇总一下。包括向量的操作和数据框的操作。可以说是非常全面了。 首先，模拟一下数据：a为1-10的数，b为5-15的数。...向量 1. 1 交集（intersect） R中的函数为：intersect示例图：黄色线的区域，就是目标区域 # 交集 intersect(a,b) 1.2 交集（union） R中的函数为：...union示例图：黄色线的区域，就是目标区域 在这里插入图片描述 # 并集 union(a,b) 1.3 补集 R中的函数为：setdiff示例图：黄色线的区域，就是目标区域 # 补集 setdiff...) d1 = data.frame(ID = 1:10,y1 = rnorm(10)) d2 = data.frame(ID = 5:15,y2 = rnorm(11)) d1 d2 2.1 交集...测试数据及代码 a = 1:10 b = 5:15 a b # 交集 intersect(a,b) # 并集 union(a,b) # 补集 setdiff(a,b) setdiff(b,a)
用几个包做点好玩的，感谢Y叔，徐洲更。...1 R生成二维码 首先安装几个包 install.packages("ggimage") install.packages("devtools") install.packages("qrcode")
交集、并集、补集、差集，这些在R语言中如何实现呢，这篇博客介绍一下。 首先，模拟一下数据：a为1-10的数，b为5-15的数。...向量 1. 1 交集（intersect） R中的函数为：intersect「示例图：黄色线的区域，就是目标区域」 # 交集 intersect(a,b) 1.2 交集（union） R中的函数为...：union「示例图：黄色线的区域，就是目标区域」 在这里插入图片描述 # 并集 union(a,b) 1.3 补集 R中的函数为：setdiff「示例图：黄色线的区域，就是目标区域」 # 补集...setdiff(a,b) setdiff(b,a) a与b的补集： b与a的补集： 2....) d1 = data.frame(ID = 1:10,y1 = rnorm(10)) d2 = data.frame(ID = 5:15,y2 = rnorm(11)) d1 d2 2.1 交集
date: "2024-03-08"question1.生成1到15之间所有偶数2.生成向量，内容为："student2" "student4" "student6" "student8" "student10..." "student12""student14"提示：paste03.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果4.用函数计算向量g的长度说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开5.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...将这些元素筛选出来提示：%in%7.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answer1.生成1到15之间所有偶数seq(2,15,2...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开4.用函数计算向量g的长度load("gands.Rdata")length(g)## [1] 1005.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。
, ‘lisi’, ‘wangwu’] listB = [‘zhangsan’, ‘lisi’, ‘zhaoliu’] 1、取差集 1.1、listA对应listB的差集...set(listA).difference(set(listB)) —– set([‘wangwu’]) 1.2、listB对应listB的差集...set(listB).difference(set(listA)) —– set([‘zhaoliu’]) 2、取交集...listB)) —– set([‘lisi’, ‘zhaoliu’, ‘zhangsan’, ‘wangwu’]) 更多用法可以自行查询一下set的用法
向量化问题（Vectorize） · 语雀 (yuque.com)[1] R inferno 前言 虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。...但还是按照inferno 中的内容，特此额外总结一下。 1-别用循环的方言教R做事 lsum <- sum(log(x)) 我们的所有操作，都可以对向量的每一个元素执行。...同样在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 我们举过如下例子：在计算总和、元素乘积或者每个向量元素的函数变换时， 应使用相应的函数，如sum, prod, sqrt, log等。...相当于把你的函数直接向量化。 从上可知，Vectorize函数的向量化效率比起apply 并没有较为明显提升，但原汁原味的向量化函数可是飞速了许多。...比如利用取子集对数据框批量操作，如果你是一个较大的数据框，可能就需要考虑其他专门处理大数据框的R包，亦或是改用循环的方法了。
一定要确定好目标，按需去学，否则你在入门之前就首先会陷入迷茫和困顿，因为R语言除了内置的几个基础包之外，CRAN上可用的有不下上万个扩展包，如果再算上GitHub上 托管的个人开发的小众包，可能有好几万了...关于对R语言的理解： 这里我讲一下自己对于R语言的理念，我不想重复那些已经被转播烂了的概念解释、发展历史、及其功能简介。...R语言是统计学家开发的，出生之初就决定了它的使命是统计计算和数据可视化，这算是R语言核心功能的两个大方向。...我在学习R之前编程基础也为0的，有编程基础那叫程序员，程序员学习R语言都不用眨眼的~ 2、学习R语言是不是需要很厉害的数学背景，我是文科生，数学超级差，是不是学不会啦！...3、我R语言学了很长时间，好像也有一年了，看了很多书，所有的基础语法都会、ggplot2也都理解，但是就是自己写代码的时候写不出来，画图的时候干着急。
SAP 提供多种方法查找系统内的事务代码 1....使用SE11查看存储事物代码的表：TSTC 或者TSTCT TSTC：存有事务代码，程序名称，屏幕号码等字段 TSTCT：存有语言代码，事务代码，事务文本这三个字段 XX* 可搜索XX开头的所有事物码。...如果你想显示所有的事物码（5w多），你更改最大命中数量为99999即可。 ? 2.利用事务码SM01，尽管这个tcode是来锁定/解锁事务码的，但你可以用来查看系统中所有的tcode。...3.利用SE93，其中有两个方法，先进入se93 方法1:如果你熟悉系统各类模块事务码开头的字符，可以利用搜索帮组来做。如MM模块很多事务码MM开头，那么输入MM* 按F4。...如果想显示所有的，记得修改最大命中数。 另外：如果你想知道一个事务码在sap菜单（登陆系统后左侧的菜单）下的路径，可以利用tcode：Search_SAP_Menu
SAP 提供多种方法查找系统内的事务代码 1....使用SE11查看存储事物代码的表：TSTC 或者TSTCT TSTC： 存有事务代码，程序名称，屏幕号码等字段 TSTCT： 存有语言代码，事务代码，事务文本 这三个字段 XX* 可搜索XX开头的所有事物码...如果你想显示所有的事物码（5w多），你更改最大命中数量为99999即可。 2.利用事务码SM01，尽管这个tcode是来锁定/解锁事务码的，但你可以用来查看系统中所有的tcode。...3.利用SE93，其中有两个方法，先进入se93 方法1:如果你熟悉系统各类模块事务码开头的字符，可以利用搜索帮组来做。如MM模块很多事务码MM开头，那么输入MM* 按F4。...如果想显示所有的，记得修改最大命中数。 另外：如果你想知道一个事务码在sap菜单（登陆系统后左侧的菜单）下的路径，可以利用tcode：Search_SAP_Menu
今天的GEO数据挖掘课程，有一个学员问到在向量的任何位置插入任何元素有没有什么简介的方法，因为她做的很麻烦，如下： 有一个向量，是100个元素，要在第34位加上一个数是56 a=1:100 c(a[1:...image-20191102220329369 然后学员有任意需求，任意位置添加任意数字，这样写会比较麻烦，每次都有手动判断向量长度，范围等等，因为她是初学者，所以不可能会无限R包和函数，我这里简单演示一下
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