使用表达式n:m生成简单数列n,n+1,n+2,...,m: > 1:5 [1] 1 2 3 4 5
最近看到人民日报新媒体公布的疫情相关的图特别漂亮,想着利用疫情的数据学着画一画,R语言爬虫弱爆的我,只能想着站在“巨人的肩膀”学习,正巧Y叔更新公众号信息,Y叔竟然写了一个nCov2019的R语言包,简直太厉害了!nCov2019包的安装需要依靠remotes包,同时也要注意RStudio的版本是否适合,否则可能安装失败。
myvec2<-c(3,-3,2,3,45,1e+03,64^0.5,2+(3-1)/9.44,foo)
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数c()可用来创建向量。各类向量如下例所示:
本文介绍了笑哭的15种样式,包括emoji格式、字符串格式、图片格式、函数格式等。这些样式可以用于微信和朋友圈的分享,也可以用于写论文、写报告等场景。
作者:张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript blog: http://blog.fens.me 随机变量在我们的生活中处处可见,如每日天气,股价涨跌,彩票中奖等,这些事情都是事前不可预言其结果的,就算在相同的条件下重复进行试验,其结果未必相同。数学家们总结了这种规律,用概率分布来描述随机变量取值。 就算股价不能预测,但如果我们知道它的概率分布,那么有90%的可能我们可以猜出答案。 目录 正态分布 指数分步 γ(伽玛)分布 weibull分布 F分布 T分布 β(贝塔)分布
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=0.1) #注意,你可以这样子递减 seq(10, 1, by=-0.1) #除了设置步长,还可以设置均分的步数 seq(10, 1, length.out=10) seq(10, 1, length.out=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
今天在群里看到一个非常漂亮的热图,我以为是什么奇怪的新R包画的,转了一圈发现原来还是大名鼎鼎的ComplexHeatmap丫。今天的代码都是在作者写的书基础上探索学习的,书在:https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
雷达图表,也被称为蜘蛛图(玫瑰图),在数据的可视化时候,经常被用到,可以提示一个系统不同维度的得分情况,以判断该系统的完整性。(譬如个人在下面10个维度的得分,可以知道数学、英语、生物、音乐及运动等部分还需加强)
经历了前面两个小挑战,你应该对R有点理解了。我们继续推进,今天的问题有点点复杂,复杂的不是R,而是一个数学概念:质数和质因子。任何一个合数都可以被几个质数所分解,这个性质很重要,我们将用它来解决Project Euler的第三个问题。还是和之前一样的,你需要自己在R控制台中敲打下面这些命令,根据结果自行揣摩其用处。 # 预备练习,学习for循环、建立自定义函数和其它一些函数 for (n in 1:10) { print(sqrt(n)) } x <- c(‘hello’,'world’
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法,它具有丰富的色彩变化,并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包,今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法,一起来学习一下吧
运行之后R语言会弹出一个网页,这个网页布局如下,上面为交互式的直方图,下面为app.R的代码
在使用R语言过程中,每一步中都需要关注R语言的数据结构。数据结构是R语言中最重要的内容,也是最难的一部分,学会了这部分之后,R语言就不难了。很多时候,函数无法运行,都是因为数据结构的问题。在学习R语言数据结构之前需要首先了解下数据的类型。
假设指的是当我们没有足够的证据支持一个结果时,先可以假定一个结果。这个事先给出的假定结果,就叫做原假设(或零假设, H0),同时提出与之相对应的假设,叫做备择假设(H1)。
https://stackoverflow.com/questions/17753101/center-x-and-y-axis-with-ggplot2
较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具,但由于课程设计的原因,一直没有空出足够时间来进行学习。最近自从决定本科毕业出来找工作之后,渐渐开始接触大数据行业的技术,现在觉得是时候把R拿下了;用了3天时间,除了对R先有一个大概认识之外,也着手敲指令。由于计算机专业的底子还不错,而且先后接触过不下10种编程语言,感觉R语言入门上手还是挺简单的。下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考,感兴趣的朋友也可逐行敲打测试。
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释(支持多行选中)ctrl+shift+c 快捷注释后,如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
可能,刚开始学习R的人都会觉得日期值的处理非常简单,却常常在数据的深度分析,特别是利用时间序列绘制循环静态图、日历图、旭日图、螺旋图或者动态GIF/VIDEO等时出现Bug,罪魁祸首往往是因为日期值与字符型变量的相互转换、日期值的算术运算以及函数使用错误导致的。
共轭先验是指的在贝叶斯学派中,如果先验分布和后验分布属于同类,则先验分布与后验分布被称为共轭分布,而先验分布被称为似然函数的共轭先验(Conjugate prior)。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
我们知道地球大约70%的面积被水覆盖,假设现在地球?像一颗小球一样在你手中,你将它向天空一抛,触地的那个点是水域的概率是多少? 本文资料和代码来自这里[1]。 我们先假设我们完全不知道地球面积有多少的
前几期的给大家推荐了关于3D图表的绘制,好多读者私信私信小编推荐一些R语言相关的3D绘图工具? 小编这就安排,比较读者中R语言的使用者还是蛮多的。本期推文内容如下:
函数如下: donuts <- function(x, group = 1, labels = NA, col = NULL, radius = c(.7, 1)) { group <- rep_len(group, length(x)) ug <- unique(group) tbl <- table(group)[order(ug)] col <- if (is.null(col)) seq_along(ug) else rep_len(col, len
执行 runExample()可以看到内置的11个例子,github上有更多,可以体验和学习这些例子
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:
后来,德国数学家高斯(Gauss)首先将其应用于天文学研究,故正态分布也叫“高斯分布”。
colormap <- colorRampPalette(rev(brewer.pal(n = 7, name = "RdYlBu")))(100)
目录: windows命令行中执行R dataframe 常用函数、变量 1、windows命令行中执行R 前提:已经把R的命令目录加入了系统路径中。 在windows中,命令行执行R可以用以下两种方式: (1)RCMD BATCH xxx.r 这种方式也可以写成”r cmd BATCH“、”rcmd BATCH“、”R CMD BATCH“,这几个命令都是一样的,随便你用哪个 这种方式的输出结果不是直接显示在命令行中,而是会在r文件相同路径下,自动创建一个xxx.r.Rout文本文件,输出的内容在这个文
大家看惯R语言朴素的外表后,可能觉得一些高大上的气息好像和R语言没啥关系。今天我们为大家就展示下R语言在图像的交互中帅气一面。话不多说,进入我们的主题:网页可互动图像的绘制。首先我们还是需要安装一个R包:plotly。此包存在于R语言的CRAN上,所以直接安装就好。其依赖的包包括了shiny在内的大量绘图工具。最后我们还要加载另一个包DT。载入包
这个直方图在左侧有一个可以调整bins个数的滑条,当用户滑动选择bins的数目时,图表也随即产生变化,这样实现了一个交互式的过程。
我们在做数据分析的时候,经常需要产生一些重复序列。例如,做差异表达分析时需要用到的分组变量,绘制ceRNA网络的节点文件中的RNA type列等等。今天小编就来给大家介绍一下R中生成重复序列的函数rep。你可以把它看作时repeat这个英文单词的缩写,就很容记住了。
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
这一节话不多说,这一期直接进入主题,开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前,先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集,之后在介绍数据结构时,也会大量使用到这些数据集。
早上听完讲座才想起来,今天 520 了。那这样吧,小编给做了个小小的惊喜给读者们,年轻的盆友可以用这“小玩意”给自己心仪的对象表白了。
shiny包内置了11个已经写好的应用,我们可以使用runExample命令来运行。
什么是正太分布检验? 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。 方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: #画样本概率密度图 s <- rnorm(100) #产生样本 d <- density(s) plot(d, col="green", ylim=c(0, 0.5)) #添加正太分布概率密度图 s2 <- seq(from=-4, to=4, length.out=100) lines(s2, norm_expression(s2),
KM法即乘积极限法(product-limit method),是现在生存分析最常用的方法,是由Kaplan和Meier于1958年提出,因此称Kaplan-Meier法,通常简称KM法。KM法是这样估计生存曲线:首先计算出活过一定时期的病人再活过下一时期的概率(即生存概率),然后将逐个生存概率相乘,即为相应时段的生存率。
约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围,约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围,以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”。
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
介绍 在本文中,我收集了一些生成我喜欢的曲线的方程式。 如果你喜欢数学艺术,我建议你看看哈米德·纳德里·叶加内的作品,他根据数学概念构建了美丽的图像。 蝴蝶曲线 Fay(1989)在论文中定义了蝶形曲线。该曲线根据以下参数方程进行描述:
“ 数据可视化过程中,经常遇到两种不同类型图表组合的情况,就是所谓的双坐标轴组合图。最近学习中遇到了此问题,特学习和大家分享,部分内容有个人改进哟”
文章所有内容均来自生信技能树“生信马拉松-数据挖掘班”授课内容个人整理,如需转载请注明出处。
虽然转录因子分析作为单细胞转录组数据分析的3大高级分析之一名满天下,但是因为它太耗费计算资源导致绝大部分人敬而远之,我们其实也多次分享过细节教程:
df<-read.csv("/home/shijm/Rlearning/Beautiful-Visualization-with-R-master/第3章_类别比较型图表/PloarRange_Data.csv",sep=",",na.strings="NA",stringsAsFactors=FALSE) > df$date<-as.Date(df$date) > > myAngle <-seq(-20,-340,length.out = 12) > > ggplot(df, aes(date,
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