基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。...写好的R语言程序一般保存为R脚本，这样在以后完成相似数据处理任务时可以方便地直接调用。...在linux系统命令行，我们可以使用“Rscript”命令来调用运行写好的程序，并添加一些必须的命令行参数；在Windows系统的Rstudio中，可以使用source()函数来调用写好的R脚本。...()通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量： apply(X, MARGIN, FUN, ...)...：这是函数的实际名称。
本文节选自张丹的《R的极客理想》系列。 1. apply的家族函数 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...参数列表： X:数组、矩阵、数据框 MARGIN: 按行计算或按按列计算，1表示按行，2表示按列 FUN: 自定义的调用函数 …: 更多参数，可选 比如，对一个矩阵的每一行求和，下面就要用到apply做循环了...system.time(fun3(x)) 用户 系统 流逝 0 0 0 从CPU的耗时来看，用for循环实现的计算是耗时最长的，apply实现的循环耗时很短，而直接使用R语言内置的向量计算的操作几乎不耗时
但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。...也可以是自己编写的函数。 ... ：FUN中的额外参数。 现在假设我们需要对一个矩阵的每一行求和，那么用apply怎么实现呢？...比如说让数据框的x1列加1，并计算出x1,x2列的均值，这个时候就需要利用apply调用自定义函数了，可以说这才是apply强大的真正原因。...$c[1] 0 0 1 1 1 可以看到，lapply很方便地把list数据集进行循环操作了，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用
在循环中对变量进行修改尤其低效， 因为R在修改某些数据类型的子集时会复制整个数据对象。（这个在前面提到过） R以向量、矩阵为基础运算单元， 在进行向量、矩阵运算时效率很高， 应尽量采用向量化编程。...所谓显式循环，也就是在代码中不直接调用for 或while 这些循环函数。...使用apply 族函数 apply 族包括apply, sapply, lapply, tapply, vapply，比如可以使用它们对向量、数据框、列表、矩阵等多种类型数据进行处理。...1.61 2.4 避免制作副本 在循环内修改数据子集，例如数据框子集， 可能会先制作副本再修改， 这当然会损失很多效率。...另外，WIN OS 下还提供了特别的R 版本，可以实现更加方便的R 的并行运算。不过在使用R 的并行时需要注意合理分配线程及内存释放的管理。
因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...apply 我们可以看到，apply函数的结构是apply（X，MARGIN，FUN，…）。...这里， X是指我们将对其应用操作的数据集（在本例中是矩阵） MARGIN参数允许我们指定是按行还是按列应用操作 行边距=1 列边距=2 FUN指的是我们想要在X上“应用”的任何用户定义或内置函数 让我们看看计算每行平均数的简单示例...因此，当你提供一个向量作为输入时，tapply()会对向量的每个子集执行指定的操作。需要的参数包括： tapply(X, INDEX, FUN) 其中INDEX表示要用于分隔数据的因子。听起来耳熟吗？...我们甚至可以在每个子集上获得多个值： tapply(item_qty, item_cat, function(x) c(mean(x), sum(x))) ?
，这就是为什么要了解 apply() 系列函数的原因。...其本质上是对 for 循环的进一步封装，并不会加快计算速度。apply() 函数的定义如下： apply(X, MARGIN, FUN) 提示 要查看函数的文档可以在 R 终端中键入“?...函数名”，比如查看 apply() 的文档输入 ?apply。 其中 X 是要循环处理的数据，即矩阵；MARGIN 是数据处理的维度，1 是按行处理，2 是按列处理；FUN 是循环处理的函数。...对一个矩阵的行求和使用 apply() 函数更简单，但效率上不如 sapply()。...参数上更加精简，处理完成的数据返回的结果集为向量，其定义如下： sapply(X, FUN) 其中 X 是要循环处理的数据，即向量；FUN 是循环处理的函数。
为什么只有6种呢？因为G> T取代被认为等同于C> A取代，因为不可能区分最初发生在哪条DNA链（正向或反向）上。因此，C> A和G> T替换都计为“ C> A”类的一部分。...从5'和3'相邻碱基（也称为侧翼碱基对或三核苷酸上下文）中获取信息会导致96种可能的突变类型（例如A [C> A] A，A [C> A] T等）。...ssGSEA GSEA分析，jimmy老师在《生信技能树》公众号多次讲解： GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） GSEA的统计学原理试讲 GSVA或者GSEA各种算法都是可以自定义基因集的 但实际上...*gamma = 在kernel-fun裡面的參數(linear-fun除外)。..., "mix_r" = mix_r) newList # 根据对应的权重与参考集相乘 u X,MARGIN=2,w,'*') k apply(u, 1, sum) plot(
/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员，我也是:)，精通专业知识，理解R语言的标准数据结构，但是缺乏正规编程训练，你是这样的吗？.../p/71392ef45d01很多R语言用户并不认为自己是程序员，我也是:)，精通专业知识，理解R语言的标准数据结构，但是缺乏正规编程训练，你是这样的吗？...##2）固定类别 比如月份排序，因子可以实现，这指的英语的Dec这种。因子还比字符串稍微节约点空间。 Apply函数家族 可以看作是循环的替代，第一次听说eapply()独立环境，这个我们应该用不到。...缓存变量 也就是把一个计算过程存为变量，而不是每次计算，如果是100*1000的矩阵，速度会相差100倍。缓存更高级的形式是memoise 包，将已知结果存入可检索的缓存，加快运行速度。...UseMethod("mean") 0x55ba277a8080> # 字节编译 cmpfun() 编译代码 安装时在
感觉purrr 包的函数非常像py 中的匿名函数相关的函数。 而功能上，其起到的作用更像是简化和丰富了apply 家族函数的调用。...1. map 族 其实map 除了对向量有用，也可以作用于数据框或矩阵类型，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的apply： > map(infos, typeof) $family...(s, ~ sum(as.numeric(unlist(strsplit(., ","))))) Error in match.fun(FUN) : '~sum(as.numeric(unlist...提取列表元素的简写 map 除了调用无名函数时可以简写，在提取列表元素时也有简写的方法。 较为复杂的数据， 有时表现为列表的列表， 每个列表元素都是列表或者向量。...(.), ".csv"), ~ write.csv(.x, file=.y)) ps: walk 这个函数在操作保存时挺好用的，可以省去循环的麻烦，而且基本R 也没有提供类似walk的功能。
x 0,3)#这里展示下标循环 s = 0 for (i in 1:length(x)){ s=s+x[[i]] print(c(x[[i]],s)) } 为什么要下标循环？...将result变为一个矩阵 取方差最大的1000个基因，（注意apply函数后生成的每一个向量会带有名字） load("test2.Rdata") v = apply(test, 1, var) v =...sort(v) n = tail(v,1000) names(n) names(tail(sort(apply(test, 1, var)),1000)) 4.隐式循环 apply（x,margin,fun...#矩阵/数据框的隐式循环 x：数据框/矩阵名 margin：1表示行，2表示列 fun：代表函数。...对x的每一行/列进行fun这个函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean) #对test的每一列求平均值 lappy（）#列表的隐式循环 test <- list
此函数经常用在函数调用时用户定义类型的值传递及返回。拷贝构造函数要调用基类的拷贝构造函数和成员函数。如果可以的话，它将用常量方式调用，另外，也可以用非常量方式调用。...如果一个对象是被传入自己的拷贝构造函数，它的拷贝构造函数将会被调用来拷贝这个对象这样复制才可以传入它自己的拷贝构造函数，这会导致无限循环直至栈溢出（Stack Overflow）。...传入对象 g_Fun(test); return 0; } 调用g_Fun()时，会产生以下几个重要步骤： (1).test对象传入形参时，会先会产生一个临时变量，就叫 C 吧。...防止默认拷贝发生 通过对对象复制的分析，我们发现对象的复制大多在进行“值传递”时发生，这里有一个小技巧可以防止按值传递——声明一个私有拷贝构造函数。...一个类中可以存在多于一个的拷贝构造函数吗? 解答：类中可以存在超过一个拷贝构造函数。
run { text = "Kotlin" textSize = 14f } 相比较来说使用run显得比较简洁，但let的优势在于可以将it重命名，提高代码的可读性，也可以避免作用域函数嵌套时导致混淆上下文对象的情况...对于非空对象可以使用with。 3.apply和also也非常相似，文档给出的建议是如果是对象配置操作使用apply，额外的处理使用also。...但是如果你细想一下，这是不太可能的，最终它都是要在JVM上运行，java都没有的东西，你就实现了，你这不是打java的脸嘛。...既然Kotlin中没有这个机制已经是既成事实，那么我们在使用中就需要考虑它带来的影响。比如我们开发中在调用一些方法时，要注意看一下源码中是否有指定异常抛出，然后做相应处理，避免不必要的崩溃。...虽然我们的参数是不可控的，但是考虑到方法会被Java调用，Kotlin会默认的增加checkParameterIsNotNull校验。如果kotlin方法是私有的，也就不会有此行检查。
当然，R除了可以读入文件数据外，也提供了键盘和显示器的接口，比如可以用scan()和readline()函数通过键盘录入数据，可以通过print()函数将结果打印到显示器上，print()在之前的章节中都有用到...： 1) what:声明读入为字符类型数据，可能指定读入的精度/类型，默认double()例如：what=integer(0)；what=numeric(0)；what=character(0)；如果...= 3 print(b)} > fun1() [1] 3 上面的代码我们看到，函数fun中的b在交互模式下是显示不出来的，在fun1函数中通过print()函数，在调用fun1时，就可显示b的值了...cat()函数也是用了打印数据在显示屏上的，比print()稍微好用一点。print()只能输出一个表达式，而且输出的内容带编号，可能会造成干扰。...24 34 读写文件 1 从文件中读取数据库获矩阵 read.table()函数是R最基本函数之一，主要用来读取矩形表格数据。
一个配置选项，display.memory_usage（参见选项列表），指定了在调用 info() 方法时是否会显示 DataFrame 的内存使用情况。...为什么不让 NumPy 像 R 一样呢？ 许多人建议 NumPy 应该简单地模仿更多领域特定的统计编程语言R中存在的NA支持。...因此，如果 UDF 改变了 DataFrame，可能会导致意外行为的发生。...为什么不让 NumPy 像 R 一样？ 许多人建议 NumPy 应该简单地模仿更多领域特定的统计编程语言 R 中存在的 NA 支持。...为什么不让 NumPy 像 R 一样？ 许多人建议 NumPy 应该简单地模仿更多领域特定的统计编程语言R中存在的NA支持。
所以如果sp文件过大，初始化所花的时间过多，会导致后面sp数据获取时的阻塞。 类型不安全 在我们使用sp过程中，用的最多的应该是它的put与get方法。...v : defValue; } } 在getString的源码中，会进行类型强制转换，如果类型不对就会导致程序崩溃。...public void apply() { ... } 导致ANR apply异步提交解决了线程的阻塞问题，但如果apply任务过多数据量过大，可能会导致ANR的产生。...ANR的产生是主线程长时间未响应导致的。apply不是异步的吗？它怎么又会产生ANR呢？...如果后续有空，可能会单独开文章介绍一下protocol buffers相关的内容，大厂用的基本上都是protocol buffers。
同样地，throw声明类型——Nothing也是一个返回类型，所以两个函数都能编译，但是在f2调用的时候，会以异常结束。...扩展实际上并不会修改它们所扩展的类。通过定义一个扩展函数，你并没有真实的在一个类中插入新的成员，而只是让新的函数可以在这个类型的变量上用点号来调用，相当于一层Wrapper。...) -> R = { another(this()) } operator fun R1, R2> ((T) -> R1).plus(another: (T) -> R2) = { x: T -..., 2 d) -2, 0 答案：D 在这两种情况下，我们在Int类型上使用unaryMinus操作。...:3，答案是2，可以通过加括号的方式(x3:0)来改变优先级。
,fun) # 输出结果为左右两坐标之差+1即外显子的长度 loc numeric(loc[2])-as.numeric(loc...,fun) # 输出结果为两坐标值和左右两坐标之差 loc numeric(loc[1]), as.numeric(loc...w是写模式，r是读模式。 t是windows平台特有的所谓text mode(文本模式）,区别在于会自动识别windows平台的换行符。...data_m = data_f.apply(lambda x: \ x.apply(lambda y: (y.split('-')[0]))) data_n = data_f.apply...for循环处理，而python的for循环运算速度较快，可以使用for循环处理一下比较大的数据。
str_split(y," ")y2 = str_split(y," ",simplify = T)str(y)y2 = as.data.frame(y2) #转换为数据框y2$V2 numeric...（行） of 2 variables:（列）3.按位置提取字符串str_sub(x,5,9) #提取从5-9位置的字符串4.字符检测 可以筛选符合条件的元素str_detect(x2,"h") #检测每个位置是否有该字符...保存的R.data、脚本、project文件隐式循环apply()族函数1.apply 处理矩阵或数据框#apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名；#MARGIN为1表示行...，为2表示列，FUN是函数testapply(test, 2, mean) #给的结果中名字为向量的名字apply(test, 1, sum)2.lapply(list,...FUN, …)# 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)
在我之前转载的文章《apply,lapply,sapply用法探索》中已经对R中apply家族函数进行了比较详细地说明，这篇文章基于我在data campus中对lapply、sapply、vapply...，如果迭代次数够大，结果会非常冗长，但我们所需要的结果其实可以以比较紧凑的数组（矩阵）展示出来。...(3)) Error in vapply(temp, basics, numeric(3)) : 值的长度必需为3， 但FUN(X[[1]])结果的长度却是4 ``` 读者可以发现，当第三个参数其实就是验证选项...```R > args(vapply) function (X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE) NULL 我们知道每次迭代计算应该返回4个数值型结果，所以当我们设置为...这个函数及其选项的设定在我们编写比较大型的迭代计算和整合函数代码时非常有用，可以帮助我们快速检验结果的有效性，尽量避免调试bug带来的苦恼。
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