ROC可以用于：（1）比较预测二分类响应变量的预测效果；（2）获取预测二分类响应变量的连续预测变量的阈值。...ROCR包与ROC 一个用于分析ROC的数据是一组连续变量和一组二分类变量，连续变量是预测变量，分类变量是响应变量。 在ROCR包中，这两组数据被称为“predictions“和”labels“。...如下所示为ROCR包的示例数据ROCR.sample。...ROC示例 ROCR包很简单，用到三个函数： prediction：将原始数据（predictions，labels）封装为prediction对象，以用于后续分析； performance：对prediction...参考资料： 用R软件包ROCR画ROC曲线：https://blog.csdn.net/machinelearning_er/article/details/70242672 ROC是什么？
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。...注意：此时的跳过是指的不对跳过的列执行函数mean，直接将其内容返回。...# 公式：用于简化R的匿名函数格式 # 例如如下两种方式是等价的 iris %>% map(function(x) mean(x, na.omit=T)) iris %>% map(~mean(., na.omit...=T)) # 字符：用于快速提取内容 # 例如如下两种方式是等价的 iris %>% dplyr::select(-Species) %>% map(summary) %>%map_dbl(~....系列函数，还有一批形式类似的walk函数，如walk、walk2、pwalk等等，他们用于一些不需要返回值的操作，如绘图和读写文件。
很多工具包都可以进行拼图或嵌图， 比如cowplot、patchwork、ggpubr、gridExtra等等，但是gtable是相对底层的进行操纵ggplot2对象的包。...包。...还可以定义多行或者多列的比例，使用rel_widths或者rel_heights来指定。 align参数用于对齐多个图的元素，可以对水平、垂直方向进行对齐。...对象，用于放置上述的两个对象 # 每一个位置的长宽都是1 null fig_combined <- gtable(widths = unit(c(1, 1), "null"),...heights = unit(1, "null")) # 将两张图片分别放入gtable中 # gtable_add_grob可以对gtable对象进行操纵，添加 # t是top，上边界是第一行 #
确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。 数据清理是数据科学家最重要和最耗时的任务之一。以下是用于数据清理的顶级R包。 ?...单独和传播函数做类似的事情，一旦你有了包，你可以探索，但最终根据需要你的数据。 这里有一些其他的注释包可能对R中的数据清理有用： Purr包 purr包专为数据整理而设计。...这个函数允许你在R studio中编写SQL代码来选择你的数据元素 Janitor包 该软件包能够通过多个列查找重复项，并轻松地从您的数据框中创建友好列。...它甚至还有一个get_dupes（）函数，用于在多行数据中查找重复值。如果您希望以更高级的方式重复数据删除，例如，查找不同的组合或使用模糊逻辑，您可能需要查看重复数据删除工具。...splitstackshape包 这是一个较旧的包，可以使用数据框列中的逗号分隔值。用于调查或文本分析准备。 R拥有大量的软件包，本文只是触及了它可以做的事情的表面。
本文将通过R包STRINGdb来进行string蛋白互作分析，同时会利用igraph和ggraph对互作网络进行可视化。...STRINGdb包用于蛋白互作分析 STRINGdb包有别于其他的R包，它的帮助信息不是使用help函数查看，而是传给STRINGdbhelp()，如使用STRINGdbhelp("map")查看map...score_threshold是蛋白互作的得分，此值会用于筛选互作结果，400是默认分值，如果要求严格可以调高此值。...# V和E是igraph包的函数，分别用于修改网络图的节点（nodes）和连线(links) igraph::V(net)$deg 的节点数...igraph::degree(net)/5 # igraph::E(net)$width <- igraph::E(net)$weight/10 # 使用ggraph绘图 # ggraph是基于ggplot2的包
ChAMP 包提供了完整的分析illumina甲基化芯片的pipeline, 和普通的Bioconductor 包的安装一样，代码只有简单的两行 source("http://bioconductor.org.../biocLite.R") biocLite("ChAMP") 我用的电脑是windows 操作系统，64位的R-3.4.3，安装过程中除了网速较慢，花费一点时间安装之外，并没有出现任何的问题。...dll 文件就是windows操作系统下的动态链接库，在加载R包的过程中，如果这个R包有对应的动态链接库，那么就会加载进来。...解决方案就是设置环境变量R_MAX_NUM_DLLS, 不管是什么操作系统，R语言对应的环境变量都可以在.Renviron文件中进行设置。...ChAMP的功能确实是更加的强大和完整，同时也意味它的依赖包会特别的多，从而出现dll文件达到上限的错误。本文记录的解决方案，适合于任何操作系统，希望可以帮助到大家。
问题 你想知道包里有什么。 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 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
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...，因为这限制了包开发者自己控制S3用于实现自己的方法。...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
简介 使用R Markdown可以将一组相关的数据可视化发布为仪表板。 支持多种组件，包括htmlwidgets; 基本，晶格和网格图形；表格数据 量表和值箱；和文字注释。...灵活且易于指定基于行和列的布局。可以智能地调整组件的大小以填充浏览器并适合在移动设备上显示。 演示图板布局，用于呈现可视化效果序列和相关评论。 使用Shiny动态驱动可视化。...去年师兄用这个包做了一个不错的应用（企业可靠性统计方向的项目）。今天正好需要学习下数据可视化仪表盘的制作。尝试了下，还不错，比Tableau还要优秀。最近出一期入门，有机会可以把自己的例子介绍一下。...主要是截图呈现，当然你可以把他的github克隆到本地，有个文件夹专门放例子的代码，尝试修改代码，应用到自己实际项目中。 2008年NBA运动员得分情况 ? 各种散点图 ? ? 其他例子 ? ? ?...当然这些都是可以交互的。大家可以去上面的网站访问下。如果大家喜欢可以留言，尽快给大家分享教程和案例。
这是《Bioconductor 中的 R 包安装教程》的第二篇，完整的文章可以点击阅读原文查阅。...安装新版本的 Bioconductor R 包 Bioconductor 是与特定版本的 R 绑定的，正常来说当 Bioconductor 的包都来自同一版本时，它们的效果最佳。...以 DiffBind 包为例，DiffBind==3.4.0 是基于 Bioconductor==3.14（对应 R-4.1）开发的；我们在 Bioconductor==3.13（对应 R-4.0）中执行...源码方式安装 如果想要在 Bioconductor==3.13（对应 R-4.0）中安装 DiffBind==3.4.0，可以直接通过源码包的方式安装： > packageurl 的是清华大学的，第二行，设定 install.packages 从 CRAN 和 Bioconductor 中搜索包，其实你还可以让它支持比如 R-Forge 以及各种第三方的仓库。
Seurat是一个分析单细胞转录组数据的R包，提供了t-SNE降维分析，聚类分析，mark基因识别等多种功能，网址如下 https://satijalab.org/seurat/ 基本用法如下 1....为了指定一个合适的阈值，我们首先需要查看细胞中不同特征的分布，常见的有以下几个指标 1.nGene 2.nUMI 3.mito.percent nGene代表的是在该细胞中共检测到的表达量大于0的基因个数...以nGene为例，可以看到数值在4000以上的细胞是非常少的，可以看做是离群值，所以在筛选时，如果一个细胞中检测到的基因个数大于4000，就可以进行过滤。...归一化之后，Seurat提取那些在细胞间变异系数较大的基因用于下游分析，代码如下 pbmc <- FindVariableGenes( object = pbmc, mean.function =...聚类分析 聚类分析用于识别细胞亚型，在Seurat中，不是直接对所有细胞进行聚类分析，而是首先进行PCA主成分分析，然后挑选贡献量最大的几个主成分，用挑选出的主成分的值来进行聚类分析。
3次，就应该写成函数或使用循环 3、默认参数 作者可以为参数设置默认值，不是所有的参数都要出现在代码里，没有出现的是默认值 二、R包 1、定义：多个函数打包存放的“容器”，包括函数、数据、帮助文件、描述文件等...2、作用：实现特定的功能，你需要什么功能，安装相应的R包就行。说人话就是使用智能手机，需要使用微信与人聊天，你就按照微信APP，需要上腾讯视频看电视剧，你就安装腾讯视频APP。...R包，使用 “BiocManager::install()来安装 （3）github网站，是R包作者写的，没有经过审核，使用”devtools::install_github...几乎不使用，使用时需要写明R包的作者，就是指明选择谁写的R包。...说人话，智能手机安装的腾讯视频，只要你不卸载，就一直在你的手机里，需要看电视剧是打开APP，看完电视了你退出APP，再次看电视时还需要再次打开APP。所有“加载”R包就相当于打开APP。
1.文档编写目的 ---- 继上一章如何在Redhat中配置R环境后，我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的，在离线环境下如何安装R的包，能否搭建R的私有源对R的包进行管理。...本文档主要讲述如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。...搭建需要注意，PACKAGES文件中记录了所有包的描述信息，且每个包只有一个版本。...（如果是自己制作的R包，同理在PACKAGES末尾添加包的描述信息也是可行的，未做验证有兴趣的朋友可以验证下告诉Fayson）。...4.配置R使用私有源 ---- 1.在$R_HOME/ lib64/R/etc目录下增加配置文件Rprofile.site 在Rprofile.site文件中增加如下内容： [root@ip-172-31
介绍这个包扩展了ggplot2，提供了用于对齐和组织多个图的高级工具，特别是那些自动重新排序观察结果的工具，比如树形图。...它提供了对布局调整和情节注释的精细控制，使您能够创建复杂的、出版质量的可视化，同时仍然使用熟悉的ggplot2语法。...create complex, publication-quality visualizations while still using the familiar grammar of ggplot2.案例安装R包...install.packages("ggalign")install.packages("ggalign", repos = c("https://yunuuuu.r-universe.dev"..., "https://cloud.r-project.org"))# install.packages("remotes")remotes::install_github("Yunuuuu/ggalign
1.包的安装 install.packages(aPEAR) 该包也可在:https://gitlab.com/vugene/aPEAR获取。...2.包的使用 该包的分析依赖于clusterProfiler包的分析结果。...aPEAR.methods：一个包含参数的列表，用于自定义如何计算富集数据中的聚类。...这些默认参数，作者在文章中解释到是最好的。 这些参数的细节如下： aPEAR.theme：一个包含自定义富集网络图主题的参数的列表。 enrichmentNetwork：创建浓缩网络图。...findPathClusters：根据路径相似度计算富集数据中的聚类。
一、通过install.packages安装 步骤： 1、在R中先装rJava包 install.packages(“rJava”) 2、没有装JDK的要到这里去下载： http://www.Oracle.com...二、通过Rwordseg的zip包进行离线安装 不出意外，大部分版本的R都可以通过以上方式安装好Rwordseg包。 我在帮小伙伴安装的时候，也确实遇到过疑难杂症，按照步骤，依旧搞不定，不断报错。...如果您的电脑或者目前正在使用的R版本实在无法通过install.packages的在线方式安装Rwordseg包。...当然不用苦恼，有更便捷的方式，就是直接下载Rwordseg的zip包，在R中加载zip包进行离线安装，只需几秒钟即可。...方法：在程序包中选择(install packages from local files)，离线安装zip包即可。 ? 我将Rwordseg的压缩包上传至了资源中，大家可以下载进行离线安装。
调出函数library() require()内置基础包basedatabase：存放数据集utils：工具函数grDevices：绘图相关graphics：R绘图函数stats：与统计相关的函数methods...：一般定义方法和类splinesstats4tcltk试例help(package"R包名称") #查看R包详情信息library(help="R包名称")ls(package:R包名称) #列出包中所有函数...data（package=R包名称）#列出包中包含的所有数据集detach(package:R包名称) #移除R包remove.package(R包名称) #卸载R包R包批量迁移installed.package...() #显示所有已安装R包
R语言是一个强大的数据分析工具，其强大之处在于有各种各样的R包帮助其实现各种各样的功能。...通常来说，R包的安装主要有四种方法，包括：1）从R语言官网上直接下载相关R包并安装；2）从Bioconductor上下载R包并安装；3）从Github上下载R包并安装；4）手动安装R包。...接下来我将和大家分享R包的具体安装： 1）首先获取下载的R包的名字，比如下载metafor这个R包，可以先在官网（https://www.r-project.org/）上找到这个包，了解一下这个包的详细内容和使用说明...') 这里需要注意的是，下载Bioconductor的R包需使用BiocManager包里的install函数。...，github中的R包需要在其前面加上该包所在的库名，否则无法进行下载安装。
当我们在使用很多R包的时候总会有些包里面的函数引发我们的好奇心，总想去看看他们具体怎么实现的，今天我们就来讲下如何去解析一个别人写好的R包。 1....我们先知道我们想去解析的R包的名字，比如“InformationValue”。 2. 打开R语言的官网R包的列表，然后利用浏览器的检索检索下我们找的包的位置，然后进入R包的详细介绍页面。 ? 3....在R包详细页面我们可以看到图中标出的位置，那就是R包的源代码文件，下载源代码问价，解压后文件的结构如下图： ? 4. 接下来就是激动人心的时刻了，进入R/目录，迎面而来是R语言代码文件了。 ? 5....我们首先打开主函数文件“Main.R”,然后就可以在R文件中检索我们想要的主函数名称。 ? ? 6. 当然，我们有时候并不满足于看看主函数，更想深入看其子函数程序，那也是没问题的，如图： ?...至此，我们便可以在R/目录下随心所欲查看R包的所有源程序。
在上面的例子中，myFunc 引用了一个闭包，这个闭包由 displayName() 函数和闭包创建时存在的 “Mozilla” 字符串组成。...add5 和 add10 都是闭包。他们使用相同的函数定义，但词法环境不同。在 add5 中，x 是 5；add10 中 x 是 10。...比如说，我们想要为一个页面添加几个用于调整字体大小的按钮。一种方法是以像素为单位指定 body 元素的 font-size，然后通过相对的 em 单位设置页面中其它元素（例如页眉）的字号。...那时循环已经结束，三个闭包共享的 item 对象已经指向了 helpText 列表中的最后一项。...不需要额外的闭包。 注意性能 在不是必需的情况下，在其它函数中创建函数是不明智的。因为闭包对脚本性能具有负面影响，包括处理速度和内存消耗。
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