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相关矩阵可视化-神颜R包！

导语 GUIDE ╲ ggcorr是一个可视化函数，可以用于将矩阵绘制为ggplot2图片背景介绍在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过...R语言自带的cor函数得到，但是R并没有对矩阵提供可视化方法。...今天小编就将给大家分享一个精美的R语言绘制相关系数矩阵的软件包：ggcorr。ggcorr函数主要用于绘制相关矩阵图，它的主要依赖包是ggplot2。...它使用ggplot2包中的“grammar of graphics”来实现可视化，其结果在图形上接近corrplot函数的结果。...,##一个包含两个字符串的向量 cor_matrix = NULL,##用于计算的命名相关矩阵 nbreaks = NULL,##相关系数的中断数，将产生分类色阶 digits = 2,##

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【R应用】R 语言企业级数据挖掘应用

举两个例子：有次在微博上一位朋友抱怨说R做了一个几千乘几千的相关矩阵花了他1天时间，我当时就愕然了，然后默默地给了一个几秒钟搞定的脚本。...R语言的向量化运算几乎可以和底层语言的速度一较高下，并且向量化是天然的并行化方式，如果条件允许，R的向量化编程可以很方便的转化为并行框架，这也就是为什么说R + Hadoop是大数据的发展方向的理由之一...R并不是通吃所有的数据场景，它只是在出现在该出现的分析建模环节。 R的位置在哪里？先让我们看看所谓的大数据是如何从企业中传递的（摘自本次人大的演讲材料） ?...从最底层的原始数据来看，PB级数据确实不是R所擅长，但这些数据有Hadoop或者其他高性能存储和处理系统；向上是针对于不同业务场景的数据集市，经过清洗后，数据的规模则下降到了TB级；再向上则是针对于特定任务的分析和挖掘模块...，数据已经被整理到了GB级，这时候R的处理则是非常方便 R分析的结果则是MB级的输出，比如图表、得分，或者是规则。

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R语言_高级数据管理

#数值处理函数 #数学函数 abs sqrt ceiling floor round(x,digits=n) #舍入为指定位的小数 signif #舍入为指定位的有效数字 log(x,base...max scale(x,center=TRUE,scale=TRUE)*sd+m #为数据对象按列进行中心化或标准化 #概率函数 set.seed() runif #产生0-1之间服从均匀分布的伪随机数...type="l", xlab="normalDeviate",ylab="density", yaxs="i") #标准正态曲线 pnorm(1.96) #1.96左侧曲线下的面积...= "abcdef" nchar(x) substr(x,2,4) substr(x,2,4) <- "22222" grep("A",c("b","a","A"),fixed=TRUE) #在x中搜索某种模式...date()) toupper tolower #其他实用函数 length seq(1,10,2) rep(1:3,times=2,each=2) cut(x,n) #将连续型变量x分割为n个水平的因子

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R语言股市可视化相关矩阵：最小生成树

p=17835 本文在股市可视化中可视化相关矩阵 ：最小生成树在本文示例中，我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据。...连通网：在连通图中，若图的边具有一定的意义，每一条边都对应着一个数，称为权；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。...生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则必定成环。...最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。...plot.cor(ret, 0.5) 辅助函数： #***************************************************************** #函数创建相关矩阵

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R语言股市可视化相关矩阵：最小生成树|附代码数据

p=17835最近我们被客户要求撰写关于最小生成树的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文在股市可视化中可视化相关矩阵 ：最小生成树在本文示例中，我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据。...生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则必定成环。...最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。 ...本文选自《R语言股市可视化相关矩阵：最小生成树》。...R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python：

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R语言高级数据结构data.table

首先看下此格式数据的生成： fread 自带的读入数据的函数，可以直接将txt,csv读入并生成相应的data.table格式数据。...as.data.table 将R对象转化为data.table格式的数据，其对象可以为列表，向量，data.frame。...setDT(x) 其直接将R对象转化为data.table数据类型，从而不改变数据地址。...接下来我们看下data.table数据类型的运算，其基础的运算既包含data.frame所有的运算方式，同时又有升级的运算： 1....3. data.table中数据函数的调用以及并行运算的加入： DT[,sum(y)] DT[,.(sum(y),sum(v))] ? 4. 自定义函数的执行，需要用{}包裹所有的命令。

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JDBC 2.0中的高级数据类型

JDBC 2.0中提供了对SQL3标准中引入的新的数据类型，如Blob（binary large object）、Clob（character large object）、Array 对象、REF（对象参考...这些新的数据类型结合在一起，使得数据库设计人员可以创建更丰富的模式，并简化了对复杂数据的处理和持久化。 ...例如，我们要向tbl_User表中插入用户的照片，这时就可以使用流将Blob对象导入数据库中： String sql = "intsert into tbl_User values(?, ?)"...下面是一个从 ASCII 流中直接将 Clob对象插入数据库中的例子： String sql = "insert into tbl_Articles values(?,?)"...)file.length()); pstmt.executeUpdate(); pstmt.close(); fis.close(); 同样，我们也可以用类似的方法将Clob对象从数据库中取出

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如何实现Excel中的多级数据联动

前言在类Excel表格应用中，常用的需求场景是根据单元格之间的数据联动，例如选择某个省份之后，其它单元格下拉项自动扩展为该省份下的市区，本文会从代码及UI层面讲解如何实现数据之间的多级联动。...UI实现多级数据联动 Step1：设置数据；按照如下形式设置数据，其中第一行为省份信息，剩余行中的内容为省份对应的市区信息 Step2：添加名称管理器按照如下操作，分别创建名称管理器，其中，...Step3：添加一级数据验证在该场景中，一级数据验证是省份信息，采用序列验证的形式来完成。...Step4: 添加二级数据验证在该场景中，二级数据验证是指切换省份之后，代表地区的单元格下拉项随之更新，这里采用序列公式验证的形式来实现，对应的序列验证公式indirect()函数，详细操作如下：...这里需要注意的是，indirect函数中引用单元格需要根据需求设置好相对引用还是绝对引用。

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R语言股市可视化相关矩阵：最小生成树|附代码数据

p=17835 最近我们被客户要求撰写关于股市可视化的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文在股市可视化中可视化相关矩阵 ：最小生成树在本文示例中，我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据。...连通网：在连通图中，若图的边具有一定的意义，每一条边都对应着一个数，称为权；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。...生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则必定成环。...最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。 ...plot.cor(ret, 0.5) 辅助函数： #***************************************************************** #函数创建相关矩阵

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【R语言】R中的因子（factor）

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。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 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。

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相关矩阵的ggplot2版本，方便拼图

ggcorrplot用来可视化相关矩阵，和之前介绍过的corrplot功能完全一样！可以说就是一个ggplot2版本的corrplot。...corrplot包可视化相关矩阵详解这个包的作者也是这个黑人小哥Alboukadel Kassambara，你可能不认识他，但他的很多包都很流行！...比如ggpubr，rstatix,survminer,factoextra，这些都是这个小哥的杰作！而且这个小哥还专门运营了一个网站，分享各种教程！...0.7 ## wt -0.9 0.8 0.9 0.7 -0.7 1.0 # p值矩阵 library(ggcorrplot) ## Warning: 程辑包'ggcorrplot'是用R版本...4.1.3 来建造的 ## 载入需要的程辑包：ggplot2 p.mat <- cor_pmat(mtcars) head(p.mat[, 1:4]) ## mpg

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企业级数据中台建设指南

By 大数据技术与架构场景描述：本文围绕什么是数据中台，中台怎么建设，中台产品怎么选择，案例分析介绍企业级数据中台的建设。...关键词：数据中台本文围绕什么是数据中台，中台怎么建设，中台产品怎么选择，案例分析介绍企业级数据中台的建设。...这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。 ? ? ? ? ? ?...通过建设数据中台建立数据资产体系，规模化服务业务，保证数据质量，更大限度的发挥数据价值。...整体规划，分布实施，数据中台是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程，这是区别于系统生命周期法的主要特点。

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「R」R 中的方差分析ANOVA

因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...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。

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「R」说说r模型中的截距项

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

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R tips: R中的颜色配置方案

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...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有

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基础知识 | R语言高级数据管理之函数

R语言数据管理之函数篇在做任何数据分析的第一步，是根据个人需求创建数据集，存储数据的结构是多样的，包括向量，矩阵、数据框、因子以及列表等。...其实，以上几个R语言的独特术语，在C++中也会经常用到，导致很多人都会误认为自己很熟悉了，然而在实际的应用中，却经常出现错误。...最近在处理一波量大的数据，在运行程序的过程中，因为前期数据处理错误却出现各种bug，经过检查数据集发现是数据管理的问题，为了巩固R语言的基本数据管理，特地重新基础知识。...，学R的初心就是为了绘制实验过程产生的数据图，然而随着深度学习，会发现，R语言的数据分析也很重要，常常会在绘制图形的过程中，因为数据框中存在格式不统一，字符或者缺失值等原因导致绘图失败。...对于非数学专业又喜欢R语言的人来说，学R之路漫漫其修远，没有极客基因是不行的，打好基础是进阶的前提！

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神奇的级数求和

大家好,这一篇文章是我在看完了网上的一个关于级数的证明之后,发现级数是如此神奇,在朋友圈分享了之后,引起了很多人的讨论,于是我想来探索下这个级数的定义,准备好,开动了: 说起级数,大家都并不陌生,在庄子里边就有一句话...这样的一个级数能不能求和,这时候可能有很多的同学就说,这个我知道,在高等数学里这个并不能求和,因为这不是一个收敛的级数,所以没办法求和.但是今天我要告诉大家,不是这样的,他不但可以求和,还可以得到一个有趣的数值...所以我们很幸运的知道,这样的一个级数的和等于ln(2). 但是这样的一个级数,如果我们把结合律考虑进去的话,那其实可以得到我们任意想要的值....比如现在我们要求π²用上边的级数,见证奇迹的时候到了: 很简单,我们只需要先把所有的正项数先加起来,也就是: 1+1/3+1/5+…… 但是这样的级数是发散的,你总有加到某一项加到这一项的时候,这个全体的和会大于...其实这个级数的求和,并不是我们第一次遇到,大数学家欧拉在18世纪的时候就已经遇到过了,那这个时候,欧拉提出了一个十分有趣并且有用的方法来计算这个级数的求和. ?

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企业级数据中台建设指南

场景描述：本文围绕什么是数据中台，中台怎么建设，中台产品怎么选择，案例分析介绍企业级数据中台的建设。...关键词：数据中台本文围绕什么是数据中台，中台怎么建设，中台产品怎么选择，案例分析介绍企业级数据中台的建设。...这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。 ? ? ? ? ? ?...通过建设数据中台建立数据资产体系，规模化服务业务，保证数据质量，更大限度的发挥数据价值。...整体规划，分布实施，数据中台是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程，这是区别于系统生命周期法的主要特点。

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R中的循环绘图

❝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

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如何在黎曼意义下定义相关矩阵的内均值？

这两个黎曼矩阵在非常相似的空间（高斯分布的密度是用相同的均值进行参数化，协方差可以识别到协方差矩阵中）上的这种联系通过Fréchet-Darmois-Cramér-Rao不等式给出了很好的统计解释：黎曼矩阵引起的协方差矩阵空间的曲率是统计估计不确定性的简单函数...从Fisher信息中，我们可以得到相关估计量方差的Fréchet–Darmois–Cramér–Rao下界：我们们显示以下值。绝对相关性越高，估算方差的下限越低。...，以及从相关矩阵中得出其他几何量。...在下面的二维案例中，我们将说明为什么我们认为这不一定是最好的方法。对于搞数学的人来说，这可以简明表达： 相关矩阵的子流形（其中由引起的黎曼矩阵）不是完全测地子流形，即中的测地线不一定是中的测地线。...将平均协方差投影到相关空间的一种更几何的方法是找到相对于该平均协方差的黎曼距离d最接近的相关矩阵，即，这里，。该最接近的相关矩阵在下面显示为红色三角形。寻找的相关矩阵解。

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