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vscode配置R开发环境

并且1.21完善了windows系统下extensionbug。...整体看起来效果还是非常不错,开发者整体上还是保留了Rstudio和visual studio对于View()这个函数配置,还在此基础上添加了search功能,此外对Rshiny可视化支持也非常棒...▶ pip install radian 四 R安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数智能识别,R session...配置 Path添加R执行文件路径,当然也可以选择radian.exe路径(该路径存在于pythonscripts文件夹)。...运行的话,则会出现R session watcher不启用状况,data和plotreview窗口则会自动调用自身gui所带review窗口,以windows中选择radian.exe路径为例

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R语言】R因子(factor)

R因子用于存储不同类别的数据,可以用来对数据进行分组,例如人性别有男和女两个类别,根据年龄可以将人分为未成年人和成年人,考试成绩可以分为优,良,,差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数,向量作为输入参数。...levels:指定各水平值, 不指定时由x不同值来求得。 labels:水平标签, 不指定时用各水平值对应字符串。 exclude:排除字符。 ordered:逻辑值,用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究,一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己需要来排列因子顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际,跟临床数据相关例子。 R因子使用还是更广泛,例如做差异表达分析时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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通过剪贴板R和Excel之间移动数据

相信大家都用Excel处理过数据,对于使用R的人来说,更是经常需要从Excel把数据读入到R做进一步处理。虽然Excel统计和绘图也很强大,但是还是是有一些局限性。...如果要使用R直接读取.xlsx文件,是需要额外安装一些R。 小编做法一般是将Excel文件另存为csv文件或者是制表符分隔文件再用Rread.table来做处理。...其实有时候只是想对Excel中一列或者几列做一个简单查看或统计,并不需要小题大做。那么今天小编就给大家介绍两个简单R读取Excel数据偷懒方法。...Excel高手,熟悉数据透视表,另当别论),而如果读到R,直接一个简单table命令就可以得到结果。...="c",sep="\t") #回车 #将stage这列信息从Excel拷贝粘贴到R中就可以了 table(stage) ?

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RR 方差分析ANOVA

R默认类型I(序贯型)方法计算ANOVA效应(类型II和III分别为分层和边界型,详见R实战(第2版)202页)。...RANOVA表结果将评价: A对y影响 控制A时,B对y影响 控制A和B主效应时,A与B交互影响。 一般来说,越基础性效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析,你感兴趣是比较分类因子定义两个或多个组别因变量均值。...假设检验量tp<0.05下显著。由此可以得出结论。详见help(glht)。 评估检验假设条件 ANCOVA与ANOVA相同,都需要正态性和同方差假设,检验可以参考上一节。...fit2 <- aov(weight ~ gesttime*dose, data=litter) summary(fit2) HH包ancova()函数可以绘制因变量、协变量和因子之间关系图。

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R tips: R颜色配置方案

数据可视化不可避免就是要选择一些颜色方案,颜色方案除了手动设置之外,R也有自动生成颜色方案工具。...RHCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样颜色空间术语,由于这里所用颜色方案R是hcl.pals函数,所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间一个重要优点就是颜色视觉明度是均一R也是推荐使用hcl颜色方案,不推荐使用rainbow等颜色方案了。...,常用于着色离散变量; sequential颜色方案色调较少,体现了颜色连续过渡,可以用于着色连续变量; diverging和divergingx也是颜色连续过渡,但是不同于sequential...,它颜色深浅上存在一个中心点,中心点两侧颜色逐步加深过渡,这样颜色方案适合有中心点连续变量,比如相关性数据:数据范围是-1到1,0是中心点,于是两端颜色需要两个深色,而中心点可以使用最浅颜色

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R语言】因子临床分组应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R因子(factor) 今天我们来结合具体例子给大家讲解一下因子临床分组应用。 我们还是以TCGA数据CHOL(胆管癌)这套数据为例。...关于这套临床数据下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...参考资料: ☞【R语言】R因子(factor) ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub

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深度 | R 估计 GARCH 参数存在问题

原假设下,滚珠轴承平均直径不会改变,而在备择假设制造过程某些未知点处,机器变得未校准并且滚珠轴承平均直径发生变化。然后,检验在这两个假设之间做出决定。...我们希望将我们检验应用于检测 GARCH 模型结构性变化,这是金融时间序列常见模型。据我所知,用于 GARCH 模型估计和推断(以及其他工作)“最新技术” R 包是 fGarch。...我本文中强调问题让我更加意识到选择优化方法重要性。我最初目标是编写一个函数,用于根据 GARCH 模型结构性变化执行统计检验。...这是一个我自认知之甚少主题,如果 R 社区某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它,我希望他们会在评论或电子邮件告诉我。...回到 GARCH 模型参数估计的话题,我猜测β不稳定性可能来自以下原因: GARCH 序列统计性质对 α 和 β敏感,特别是 β; ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性等式约束,但是优化计算没有体现出这种等式约束

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R8Android手Q应用

R8作为一个新工具,鲁棒性不如proguard,面对手Q这个庞然大物时,出现了一些问题,本文主要分享一下R8在手Q应用遇到问题,供后面有需要同学参考。...dex,也是Enqueuer实现,traceMainDex方法;5、IRConvert , 将class字节码转换为Dex过程,其中IR(Intermediate Representation...三、R8在手Q应用遇到问题3.1 Liveness Analyze过程—根可达性算法介绍补丁问题前,先简单介绍Liveness Analyze过程,后面的几个问题都和Liveness Analyze...理解根可达性算法前需要先理解四个概念:1、Root: proguard 配置文件明确要keep对象,算法输入。...使用R8过程,我们发现同样代码,构建多次,高概率出现不正常dexDiff,具体表现如下:IDragview clinit方法有时候存在,有时不存在,导致生成补丁不稳定。

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RR检验“数据是恆量”问题

这是一般做基因差异表达分析使用t检验或者其他统计检验中常出现一个问题。...所遇到问题: 分析两个样本之间是否存在差异,每个样本三个重复。现在用是t.test,但有些样本三个重复值一样(比如有0,0,0或者2,2,2之类),想问下像这种数据应该用什么检验方法呢?...以下是我回答: 数据是恒量是无法做t检验,因为计算公式分母为0(不懂看下统计量t计算公式,一般标准差/标准误为分母,所以恒量是不能算)。...else: 统计检验 使用t检验前尽量使用方差分析检验方差同质性。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r

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Rsweep函数

函数用途 base包sweep函数是处理统计量工具,一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来统计量代回原数据集去做相应操作时候就可以用到sweep()。...函数参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列其他维度进行操作...,与apply用法一样 STATS:需要对原数据集操作用到统计量 FUN:操作需要用到四则运算,默认为减法"-",当然也可以修改成"+","*","/",即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜问题...…… 下面我们结合几个具体例子来看 #创建一个4行3列矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行均值

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RcppR语言中实现C++与R交互

R语言为其他语言提供了很多接口,其中最最高级接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R如何直接调用C++函数进行数据计算。在这里需要用到包是Rcpp。...构建好C++文件后,我们可以通过Rcpp自带sourceCpp将C++文件引入R语言之后其函数就可以像R函数一样直接被调用。 ?...当然,我们可以自己根据自己需要对函数进行改写,函数书写格式如下: ? 那么,R我们需要怎么去调用C++呢,那就需要构建对应代码,引入所需要库文件。...首先,我们需要在Rstudio构建包含Rcpp R框架,具体,可以自己操作下,都是可视化点呀点。构建好后,如下文件结构: ?...NAMESPACE需要添加importFrom(Rcpp,evalCpp)引入Rcpp环境。 至此,基础Rcpp调用前期准备工作就完成了,接下来就是如何在R中进行调用。

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