下面是记录单细胞学习过程中的两个R包报错 (生信技能树学员周现在) 1.SeuratData包，因为学习单细胞测序的很多示例数据全在这个包里，所以这个包的出镜频率其实是比较高的，但是我在成功下载后library...在帅气的Nickier助教的提示下，我卸载了R和Rtools，重启电脑后，重装了R和Rtools，之后就可以成功安装harmony包了。...但是因为在R语言学习的过程中，我一般都不会管Warning的信息只要不Error就接着跑。...3.总结和反思 我们在学习的过程中难免会遇到很多问题，但是小洁老师在课上曾经展示的一张遇见报错怎么办的图让我印象深刻，也让我意识到要早日跳脱学生思维，要学会自己解决问题，其实我遇到的大部分问题都有前人遇见并解决过了...，可以先自己搜索并试着解决(就比如其实我遇见的这个Warning in system(cmd) : 'make' not found，输入到检索引擎，其实是有解决方案的，但是因为我在学习的过程中形成了一个思维定式就是只管
这里跟大家分享下，这几天使用的“云”办公。最近主要需求：用 R 跑代码，用 latex 写论文。所以介绍两个小编在用的不错的网站。...分享 默认情况下，你创建的任何 project 都只能自己访问。要与他人共享一个项目，单击项目设置按钮(右上角的齿轮)，将“谁可以查看该项目”更改为“所有人”。然后在浏览器中复制项目地址并发送链接。...此外，RStudio Cloud 还提供多个 R 包的 cheat sheet，如关联 R 和 Python 之间的 reticulate 包、处理因子类型数据的 forcats 包等。...Rmarkdown 视频新增两节视频（写轮眼幻灯片制作）需要视频内的文档，可在公众号回复【rmarkdown】 R沟通｜Rmarkdown教程（4） R沟通｜Rmarkdown教程（3） R沟通｜Rmarkdown...教程（2） R沟通｜Rmarkdown教程（1）
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的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，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...，除了显示字符串的内容以外，这里还有一行levels，证明sex有两个level（类别），female和male。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
这里涉及的几个给列填充数值的函数有 rep，重复，括号中填要重复的字符和重复次数。 paste，连接两个字符串，括号要填两个代连接字符并指定分隔符（sep），没有分隔符就填sep=“”。...按行拼接） 先新建一个frame4用于拼接（由于我懒，所以直接从frame1筛选几行生成一个） frame4<-filter(frame1,Sampleid=="Sample1") 两种办法拼起来~ 一个是R自带的...这是根据相同的列名进行合并，当在两个表格中列名不一样时，需要在括号内加 by=c("col1"="col2") 其中col1和2分别是在两个表格中的需合并的列名 semi_join，anti_join...•semi_join只保留第二个表格中包含的id ? 只是把表1中的gene4去掉了，但并没有加上表2的annotion列。 •anti-join只保留第二个表格中不包含的id ?...哦，忘记说了，这些R包是有对应的小抄的，如果你还不懂什么是小抄，请出门自行谷歌了解一下哈！ 在我们生信技能树后台回复 小抄 或者 cheatsheet 即可获取哈。
表示包含除因变量外的所有变量 下面是常见研究设计的表达式 设计 表达式 单因素ANOVA y ~ A 含单个协变量的单因素ANOVA y ~ x + A 双因素ANOVA y ~ A * B 含两个协变量的双因素...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）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用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的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...，它的颜色在深浅上存在一个中心点，中心点两侧颜色逐步加深过渡，这样的颜色方案适合有中心点的连续变量，比如相关性数据：数据范围是-1到1，0是中心点，于是两端的颜色需要两个深色，而中心点可以使用最浅的颜色
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。...直观上判断，药物 1 的疗效要好（20:10 vs 10:20），但与药物 2 的疗效相比，是否达到了显著性的差异了呢？...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...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。
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，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的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site <- "http://random.org/integers/" # 这是一个生成随机数的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1
在RDG的应用场景中，用户无需直接RDP服务器连接，而是直接连接网关。网关身份验证成功后，，网关会将RDP流量转发至用户指定的地址，因此在这里网关实际上就是一个代理。...在2020年1月份的安全更新中，微软修复了RDG中存在的两个漏洞。...分配的漏洞编号分别为CVE-2020-0609和CVE-2020-0610，而这两个漏洞都可以允许攻击者在目标设备上实现预认证远程代码执行。...每个报文中都包含一个Header，其中包含如下字段数据： fragment_id：报文在序列中的具体位置； num_fragments：序列中报文的总数量； fragment_length：报文数据的长度...memcpy_s()函数会将每个分段数据（fragment）拷贝到重组缓冲区中的一个偏移量地址，重组缓冲区在堆上进行分配，每个分段的偏移量由fragment_idx 1000得到。
乱序函数 在机器学习中为了防止模型学习到样本顺序这些影响泛化能力的特征，通常在模型进行训练之前打乱样本顺序。...Numpy模块提供了permutation(x)和shuffle(x)两个乱序函数，permutation(x)和shuffle(x)两个函数都在 Numpy 的 random 模块下，因此要使用这两个乱序函数需要先导入...（本文的所有数组指的都是ndarray数组）、列表以及元组时，则对数组、列表以及元组中的元素值进行乱序排列； 无论实现哪种功能，permutation(x)函数最终返回的都是乱序后的数组。...（因为乱序是随机的，有可能得到不同的乱序结果 ） random.shuffle(x) shuffle(x)函数中的参数 x 只能是数组或者列表（不能是元组）。...关于shuffle(x)函数对高维数组和列表的乱序处理这里不再赘述。 总结 下面通过一个表格对permutation(x)和shuffle(x)两个乱序函数进行一个简单的总结。
mysqldump在未开启gtid模式的时候，有个重要参数是--master-data,该参数有1，2两个值。 1--记录位点信息，默认参数； 2--以注释方式记录位点信息。
所遇到的问题： 分析两个样本之间是否存在差异，每个样本三个重复。现在用的是t.test，但有些样本三个重复的值一样（比如有0,0,0或者2,2,2之类的），想问下像这种数据应该用什么检验方法呢？...以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果一样，则输出原始的结果，再筛选其中差异大的基因 。...最后提供两个参考函数： 1是判断恒量： zero_range <- function(x, tol = .Machine$double.eps ^ 0.5) { if (length(x) == 1...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...useBytes = FALSE) 其中pattern是要替换的字符，replacement是替换成的字符，x是对应的string或string vector。...vector举例如下： > x <- c("R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 我们使用gsub函数
img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...2.886256 -0.782301 0.476785 2.117951 0.472815 0.553460 -0.980149 #> [99] 0.150879 -2.060062 在公式中，...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。
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...Warning 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。
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