阶乘是基斯顿·卡曼（Christian Kramp，1760～1826）于 1808 年发明的运算符号，是数学术语。 一个正整数的阶乘（factorial）是所...
tmb值与免疫检查点抑制剂疗效相关，而TCGA数据库中的tmb值可以通过TCGAmutations包来计算 # =============================================
编写程序求和 S=a+aa+aaa+aaaa+…,其中a 是1-9 中的一个数字。n 为一正整数， a 和n均从键盘输入。（例如输入n 为4,a 为2，S=2+...
代码: #include int main(){ //计算π的值 int i; int z; double f;...f=-1*f; } //加一起 p+=f; } //最终π的值
这里有一些技巧可以避免过多的循环，从而获得更好的结果 图1 -标题图像。 您曾经处理过需要使用列表的数据集吗?如果有，你就会明白这有多痛苦。如果没有，你最好做好准备。...让我们直击要点:列表值打乱了您所知道的关于数据分析的一切。如果没有无尽的循环，甚至不能执行最简单的操作。...至少我们现在可以使用循环。这个方法适合于小数据集,但会非常慢。例如,我如果分析高达999个标签,大约有500k音乐曲目的数据集。这意味着,内部循环将会有数亿次,这将花费数小时,并可能使我的计算机崩溃。...问题3:针对有唯一值的单独列 如果您对我们之前得到的结果感到满意，就到此为止吧。但是，您的研究目标可能需要更深层次的分析。也许您希望将所有列表元素相互关联以计算相似度得分。...如果只有孩子#2命名为banana，那么banana列在第2行将具有“True”值，而在其他地方将具有“False”值(参见图6)。我写了一个函数来执行这个操作。
toc1 前言笔者主力机是MBAM1芯片（8+256），某个下午巩固循环突然思考到个问题，小循环很快就能run出来，中循环还勉勉强强，稍微上点强度就运行的很慢。...虽然是CPU占用100%，8颗核心好像是偷着懒跑的，但是丢给我那台4核心8线程黑苹果，是跑满的，说明ARM在多线程的时候，有点东西下图是计算一个10亿内训练模型时的top：图片2 几个循环2.1 100...，具体情况具体分析，但是有一点思维模式很得益3.1 向量化假设计算两个向量x和y的点积，使用for循环分别游历，相乘再相加：x <- c(1, 2, 3, 4, 5)y <- c(5, 4, 3, 2,...library(foreach)library(doParallel)# 创建一个1000行，1000列的矩阵m <- matrix(runif(1000000), nrow = 1000)# 初始化并行计算环境...，一步一步计算。
如果是要去除包含缺失值的行，直接使用na.omit()函数就可以了，但是如果要去除含有缺失值的列呢？...image.png 实现目的需要借助dplyr这个R包 用到的是select_if()函数 这个具体的写法怎么解释我暂时还没有搞明白，先背下来再说吧 dfpra library(dplyr) dfpra...这个代码是保留带有缺少值的列 ?...image.png 如果是要删除带有缺失值的列在any函数前加一个感叹号就可以了 dfpra<-data.frame(A=1:5, B=c(1:4,NA),...判断数据集是否至少存在一个数据满足指定的条件，返回值是TRUE或者FALSE 比如判断一组数据中是否存在负数 代码 x1<-c(1,2,3,4,5) any(x1<0) x2<-c(-1,2,3) any
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来回答VIP会员群中两位观众老爷的问题，「R中计算效应值及如何无缝拼图」，下面通过两个案例来进行展示，结果仅供参考，希望各位观众老爷能够喜欢。...❞加载R包 library(tidyverse) library(magrittr) library(patchwork) library(aplot) library(cowplot) R种计算效应值大小..."pre"]) + var(data$outcome[data$treatment == "post"])) / 2) d <- (mean_A - mean_B) / sd_pooled # 计算组间平方和...data$outcome))^2) + sum((mean(data$outcome[data$treatment == "post"]) - mean(data$outcome))^2) # 计算总平方和...（SST） SST <- sum((data$outcome - mean(data$outcome))^2) # 计算Eta-squared eta_squared <- SSB / SST ❝R
文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...下面先介绍一个示例，然后讲解循环依赖产生的原因，以及如何避免空行依赖。 1 示例2 原因分析3 避免空行依赖 1 示例 有这样一个场景：根据产品的价格列表对产品进行分组。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析，包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...由于两个依赖关系没有形成闭环，所以循环依赖消失了，可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时，都需要注意以下细节： 使用DISTINCT 代替VALUES。...假设有一个产品表具有一个唯一密钥值列（如产品密钥）和描述产品特征（包括产品名称、类别、颜色和尺寸）的其他列。当销售表仅存储密钥（如产品密钥）时，该表被视为是规范化的。
使用到的R包 doubletrouble，这个R包 对应的论文 Doubletrouble: Identification and Classification of Duplicated Genes.../inst/doc/MSA2dist.html 今天推文的主要内容是已经有cds序列，计算kaks值。...msad041/7140562 Beginner's Guide on the Use of PAML to Detect Positive Selection 这个论文有时间要看看，介绍的是PAML这个软件计算...readDNAStringSet("data1_unaln.fasta") 生成序列id的两两组合 gene_pairs<-as.data.frame(t(combn(names(dna),2))) 计算...kaks值 cds_list<-list(kakspra=dna) gene.pairs_list<-list(kakspra=gene_pairs) kaks <- pairs2kaks(gene.pairs_list
延迟计算属性的值，应该很多小伙伴都经常使用。比如在属性的 get 方法中判断是否已初始化，如果没有初始化则立即开始初始化。...本文介绍如何避免调试器不小心提前计算本应延迟计算的值。 ---- 方法是在属性上添加一个特性 DebuggerBrowsableAttribute。...(_foo is null); 当指定为不再显示的话，在调试器中查看此实例的属性的时候就看不到这个属性了，也就不会因为鼠标划过导致提前计算了值。...Lazy.cs 本文会经常更新，请阅读原文： https://blog.walterlv.com/post/avoid-value-been-evaluated-by-debugger.html ，以避免陈旧错误知识的误导
第 1 列是分组列，之后是N个数据列。...1003A101-10-2004A102201-1045A991993006B1000110013007B10041200-9008C2000-210022009C1900-2090-2180现在要按第 1 列分组...，每组横向的2N个列，依次是组内每个数据列的最大值和最小值。
有朋友问两个比值数据，怎么求他们的 p 值？ 例如，两组人，分别接受两种药物治疗，想知道疗效之间是否有差异，计算 p 值。 接受药物 1 治疗，30 人，其中 20 人有疗效，10 人没有疗效。...这种情况可以用 fisher 检验来探索，R 代码如下： fisher.test(matrix(c(20, 10, 10, 20), ncol = 2)) ## ## Fisher's Exact...confidence interval: ## 1.212812 13.467843 ## sample estimates: ## odds ratio ## 3.901234 可以看到，p 值...另外判断差异时，不仅要看 p 值，还要看 OR 值，这里的 OR 值 = 3.901234，其 95 % 置信区间为 1.212812 - 13.467843，是有意义的。...OR 的置信区间不能跨过 1，否则 p 值再小也无意义。
一、背景 一个业务场景需要对 Map 计算哈希值作为缓存 key 的构成部分。思路是将 Map 转为字符串，然后对字符串取 Hash 值。...如何使用 com.google.common.hash.Hashing 计算一个 Map 的 hash 值？...计算一个Map的哈希值，我们可以先将Map的key和value转化为字符串，然后使用Hashing的哈希函数进行计算。...最后，我们用Guava的Hashing.sha256()函数计算这个字符串的哈希值。...所以在使用哈希值时，需要根据具体情况判断是否可以接受这种潜在的冲突风险。 四、总结 大家在对 Map 计算其哈希值作为缓存 key 时，需要特别注意这个问题。
各位小伙伴，大家好，我是邓飞，今天介绍一下，如何使用R语言进行logistic分析，并且计算OR值和置信区间。...一般情况下，OR 值越大表示基因变异和疾病间的关联程度越强。 在二分类 GWAS 分析中，通过计算每个基因变异的OR值，可以评估其与疾病之间的关联程度，从而推断基因变异对疾病风险的贡献。...plink的Logisitic模型的GWAS分析计算结果如下： R语言的解决方案： m1 = glm(phe.V3 ~ rs3131972_A,family = "binomial",data=dd...) summary(m1) # 计算OR值 exp(coef(mod)) ## 置信区间 exp(confint(mod)) # 一步到位：OR值和置信区间 library(questionr) odds.ratio...(mod) 结果： 手动计算OR值： 一步到位的OR值和置信区间：
暴力实现的方式也很简单两层循环就可以解决了。...6\=6∗66=\sqrt{6} * \sqrt{6}6\=6∗6其实最终的临界值就是6的开发。根号6之后就会出现重复的数据。...在走到4这个节点，因为节点4默认是false但是被标记为true，说明节点4被前面的质数计算过是合数，所以我们这里跳过。...为了避免类似10=2*5 ，乘数位置交换的问题，我们可以在延伸的时候从质数的平方开始，因为质数的之前肯定会被之前的质数渲染public int countPrimes3(int n) { int...通过关联避免我们遍历次数。实际上还是暴力法只不过是在暴力法的基础上不断进行优化减少次数我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
目录 1 实现 1 实现 /** * get hash code on 2^32 ring (md5散列的方式计算hash值) * 根据字符串计算hash 值 * @param
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...Transmutate（）：计算新列但删除现有变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...mutate：通过保留现有变量来添加新变量，通过保留现有列来添加新列（sepal_by_petal）： library(tidyverse) my_data <- as_tibble(iris) my_data
上一篇文章，我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制)，本期推文我们将使用R-gstat...进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制，主要涉及的知识点如下： R-gstat包IDW插值计算 R-ggplot2 IDW插值结果可视化绘制 R-gstat包IDW插值计算 得益于优秀且丰富的...R语言第三方包，我们可以直接使用空间统计计算的R-gstat包实现包括IDW在内的多种插值方法，使用R-sf包完美绘制空间可视化绘制。...由于计算的idw结果较多(400*400),这里将其转换成df数据类型，同时对列进行重命名，也为以后的绘图提供方便，转换代码如下： idw_output <- as.data.frame(idw) names...下期，我们继续空间插值(克里金：Kriging)的计算及可视化绘制，还是Python和R的两个版本哦，大家敬请期待！
上篇推文我们介绍了使用Python-pykrige包实现了克里金(Kriging)插值计算及对应的可视化结果绘制，详细内容点击下方链接：Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制...本期推文，我们就推出使用R-gstat包实现克里金(Kriging)插值的计算及对应结果的可视化绘制，主要知识点如下： gstat.krige()实现克里金插值计算 插值结果的可视化绘制 gstat.krige...()实现克里金插值计算 model选择 我们之前使用gstat包进行IDW插值计算，本期的推文全部在上次操作的基础之上(可能有些地方大家不是很明白，这个系列结束，我会分享完整的源码、文档和数据的)，大家不明白的地方...，也可以参考之前的文档(R-gstat-ggplot2 IDW计算及空间插值可视化绘制)。...总结 到这里，R版本的克里金(Kriging)插值计算结果及可视化绘制就完成了，相比于Python-pykrige包计算的结果，由于计算及部分参数设置的不同，导致结果有所偏差，大家可以根据自己的实际情况进行选择
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