用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图，将相关的代码分享一下。...本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的：分成三个组，每个组进行了若干次生物学重复；测量的是3种基因的表达量。...error_bar所需的数据： #（即下面的ymin=mean-sd和ymax=mean+sd语句）。...error_bar所需的数据： #（即下面的ymin=mean-sd和ymax=mean+sd语句）。...) # 画图 #直接在画图的语句中计算出error_bar所需的数据： #（即下面的ymin=mean-sd和ymax=mean+sd语句）。
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞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的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage) #将Stage III和Stage IV替换成stage III/IV，剩下的stageI和II保持不变 stage...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（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
四组在我们做差异表达分析的时候是比较麻烦的。 ☞R代码TCGA差异表达分析 ☞零代码TCGA差异表达分析 最简单的方法是将四个期合并成两个期。...今天天我们就来聊聊如何用R来将四分期的临床特征转换成二分期。 首先我们还是先来获取相关癌症的临床特征。这在☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息一文里面已经讲过了。...这里还是以胆管癌TCGA-CHOL为例，如果对其它的癌症感兴趣，可以在☞TCGA数据库中癌症名称缩写一文中找到目前TCGA中63个癌症的缩写。...看看size较大的肿瘤跟size较小的肿瘤中，基因表达有没有显著差异。具体操作的时候，我们发现T2期实际上又进一步分成了T2a和T2b。当然我们替换两次也是可以的。...*","early",stage) 参考资料： ☞R代码TCGA差异表达分析 ☞零代码TCGA差异表达分析 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞TCGA数据库中癌症名称缩写 ☞正则表达式
第一部分：点图 在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图，参数x是一组数值型向量，labels这个参数则是代表x中每个值的标签...除此以外，groups参数可以对x进行分组，gcolor指定各个组的颜色，而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。...# 按照mpg进行排序, 利用cylinder这个变量进行分组和上色 # cylinder是指汽车的气缸数 # 这里需要新建变量color用来存储颜色信息 x <- mtcars[order(mtcars...第二部分：条形图 在R中我们可以使用barplot(height)函数来绘制条形图，这里height可以是一个向量或者矩阵。如果是一个向量的话，则它的值就决定了每一个条带的高度。...你可以使用均值、中位数和标准差等来绘制条形图，将aggregate()函数的结果传递到条形图barplot()里。 2. 在条带数目很多的情况下，条带的标签可能彼此之间有重叠而无法完整显示。
数据分组，根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究，以揭示内在的联系和规律性； 在R中，我们常用ifelse函数来进行数据的分组，跟excel中的if函数是同一种用法..."(20,40]" "(0,20]" "(60,80]" "(80,100]" [15] "(0,20]" > newData <- data.frame(data, level) 数据分组后的结果
01 开篇 Introduction Tensorflow in R 系列，将分享如何使用R语言在Tensorflow/Keras 框架中训练深度学习模型。...安装 R 和 R studio 此次省略300字，建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等 安装 keras package ?...神经网络公式： 公式是我们设计模型的时候定义的。比如图中的模型。W11-W33 9个weight 和 b1-b3 3个bias 经过训练得出。...可以得到如此高的准确率，主要是图片比较简单。只有0-9的标准数字。对于更加困难的问题。比如在自动驾驶中需要精准的物体识别等问题。将需要更加复杂的神经网络模型。...后续分享： Tensorflow in R 系列(2) :时装分类 Fashion-MNIST image classification with CNN ?
df out c1 c2 out 1 a 1 out 2 a 3 out 3 a 2 out 4 b 1 out 5 b 4 out 6 c 2 如果我们想保留每个c1分类和分类下的最大值...如果使用惯了tidyverse套装，我们脑子里容易冒出来的是这样的解法：使用分组应用。...但如果分组有成千上万，分组的时间代价就很高了。有没有其他的方式可以解决该问题呢？ 其实处理这种去重问题，特别还涉及到排序，我们可以采用先排序再去重的方式解决。...，在这个只有2个变量的数据集测试中，第一种方法远快于第二种方法。...本文的重点是，问题的解决之道往往不只一种，当程序慢下来的时候，我们不要忘记思考和尝试其他的方案。
SwiftUI中的水平条形图 水平条形图以矩形条的形式呈现数据类别，其宽度与它们所代表的数值成正比。本文展示了如何在垂直条形图的基础上创建一个水平柱状图。 水平条形图不是简单的垂直条形图的旋转。...在Numbers 等应用程序中，水平条形图被定义为独立的图表类型，而不是垂直条形图。除了条形差异外，x轴和y轴的格式也需要不同。...柱状图的多数据功能被用来比较男孩和女孩的死亡率。 2018年最高的5岁以下儿童死亡率显示在垂直和水平条形图中 水平条形图重用了垂直条形图的很多代码，所以显示或隐藏标题、键和轴的效果是有效的。...在水平条形图中，显示条形图上的数值并隐藏X轴可以使图表更简洁。 显示和隐藏水平条形图上的元素 结论 创建水平条形图的SwiftUI代码与创建垂直条形图的代码不同。...在创建垂直条形图时学到的技术可以重复使用，但最好将水平条形图视为与垂直条形图不同的图表。当我们深入到轴等组件时，可以看到两个图表中的轴线都是一样的，但是它们的标签和定位在x和y之间是换位的。
专注R语言在生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load(..."E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family...labs(title = "突出显示个别条形的重叠条形图")+ # 主题细节调整...theme(plot.title = element_markdown(), axis.text.x = element_blank() ) 本文用到了很多之前学过的R...包和技巧： ggplot2修改坐标轴详细介绍 超详细教程：修改ggplot2图例 让你的ggplot2主题支持markdown和css 让你的ggplot2支持markdown语法
写在前面：之前我对于groupby一直都小看了，而且感觉理解得不彻底，虽然在另外一篇文章中也提到groupby的用法，但是这篇文章想着重地分析一下，并能从自己的角度分析一下groupby这个好东西~...OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解...比如按照key1列，可以分为a和b两个维度，按照key2列可以分为one和two两个维度，最后groupby这两列之后的结果就是四个group。...问题：我想知道这五名同学对水果和化妆品的平均喜爱程度是什么样的？...，在groupby之后所使用的聚合函数都是对每个group的操作，聚合函数操作完之后，再将其合并到一个DataFrame中，每一个group最后都变成了一列（或者一行）。
分组集的定义 是多个分组的并集，用于在一个查询中，按照不同的分组列对集合进行聚合运算，等价于对单个分组使用"UNION ALL"，计算多个结果集的并集。...分组集种类 SQL Server的分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP， 其中 CUBE和ROLLUP可以当做是GROUPING SETS的简写版 GROUPING...并且更加的 高效，解析存储一条SQL于语句 GROUP SETS示例 我们以Customers表为例，其内容如下： 我们先分别对城市和省份进行分组，统计出他们的数量 SELECT 城市,NULL 省份,...这样不仅减少了代码，而且这样的效率会比UNION ALL的效率高。通常GROUPING SETS使用在组合分析中。...，其作用是对每个列先进行一次分组，并且对第一列的数据在每个组内还进行一次汇总，最后对所有的数据再进行一次汇总，所以相比GROUPING SETS会多了个所以数据的汇总。
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
order by和group by这两个要十分注意，因为一不小心就会产生文件内排序，即file sort，这个性能是十分差的。下面来看具体的案例分析。...执行计划 第一个还是不行，因为范围后失效，且order by是从birth二楼开始的。...读取行指针和order by的列， 对它们排序，然后扫描排好序的表，再从磁盘中取出数据来。 4.1之后的版本，叫单路排序，只进行一次I/O。 先将数据从磁盘读到内存中，然后在内存中排序。...2. group by： group by 其实和order by一样，也是先排序，不过多了一个分组，也遵从最佳左前缀原则。...要注意的一点是，where优于having，能用where时就不要用having。
那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...，可以看作是一个分类的变量。...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下，因为这里ctrl，trt1和trt2中的样本刚好都是10个，所以这里结果看上去还像是一个数据框...，但是当group这个分组变量里面，每组的数目不一样的时候，你就会发现结果其实是一个列表。
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
R语言实例链接：http://tecdat.cn/?p=5689 ---- 一、线性分类判别 对于二分类问题，LDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差相同。...从sklearn给的例子中，也容易观察到： QDA对数据有更好的适用性，QDA判别公式： 三、Fisher判据 A-Fisher理论推导 Fisher一个总原则是：投影之后的数据，最小化类内误差...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs...抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归...、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
R语言实例链接：http://tecdat.cn/?p=5689 一、线性分类判别 对于二分类问题，LDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差相同。 概率密度： ? p是数据的维度。...最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。...由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。 四、线性判别分析实例 LDA是一种分类和降维技术，可以从两个角度进行解释。...绘制两个LDA维度中的数据显示三个集群： 群集1（左）由aa和ao音素组成 群集2（右下角）由dcl和iy音素组成 群集3（右上角）由sh音素组成 这表明两个维度不足以区分所有5个类别。...R中的RDA rda.preds <- predict(rda.model, t(train.set), train.responses, t(test.set)) #确定每个Alpha的性能
一、写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先，我们回顾一下在MapReduce中，排序和分组在哪里被执行： ? ...从上图中可以清楚地看出，在Step1.4也就是第四步中，需要对不同分区中的数据进行排序和分组，默认情况下，是按照key进行排序和分组。...，结果如下所示 3 1 2 1 1 1 接着，我们会针对这个数据文件，进行排序和分组的实践尝试，以求达到结果所示的效果。...二、初步探索排序 2.1 默认的排序 在Hadoop默认的排序算法中，只会针对key值进行排序，我们最初的代码如下（这里只展示了map和reduce函数）： public class MySortJob...三、初步探索分组 3.1 默认的分组 在Hadoop中的默认分组规则中，也是基于Key进行的，会将相同key的value放到一个集合中去。
你可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现的非线性方法，每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题的准备。 本文中的所有方法都使用了数据集包中随R提供的虹膜花数据集。...这个数据集描述了虹膜花的测量结果，并且要求将每次的观察结果分类到三种花中的一种。...通过训练（如反向传播算法），神经网络可以被设计和训练来模拟数据中的基础关系。 这个配方演示了虹膜数据集上的一个神经网络。...总结 在这篇文章中，您使用虹膜花数据集找到了R中的非线性分类的8种方法。 每种方法都是通用的，可供您复制，粘贴和修改您自己的问题。...只需几分钟，开发你自己的模型 ...只需几行R代码 在我的新电子书中找到方法：用R掌握机器学习 涵盖了自学教程和端到端项目，如：加载数据、可视化、构建模型、调优等等...
Power BI内置的表格矩阵可以使用条件格式中的数据条模拟条形图，如下图所示： 这种操作方式的核心缺点是条形高度无法调整。...以下是完整度量值，把度量值放入条件格式图标即可正常显示： SVG表格条形图 = VAR MinNegative = MINX ( FILTER ( ALLSELECTED ( '店铺信息'[...Max_Width ) & "' y2='100' stroke='black' stroke-width='3'/> " RETURN SVG 设置方式如下图所示，度量值中的增长率替换为你模型中的指标可以复用...目前Power BI的条件格式图标仅支持正方形样式，使得显示效果不能最优，本文的方法算是夹缝中求突破。...所谓一通百通，度量值也可不用在表格中，略微修改后使用HTML Content放大显示： ----
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