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R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）

还有一些字符型会出现乱码的标点等，详见博客：R语言︱文本（字符串）处理与正则表达式 2.2 二级清洗——去内容 如图1 ,msg，对文档进行二级清洗，比如清楚全英文字符、清除数字等。...形成一个与原序列的等长的波尔值向量，“非”函数将布尔值反向就可以去除停用词。 stopword[!...两个词库，但是没有主键，两个词库都有共有的一些词语，那么怎么建立两个词库的连接呢？ 管道函数%in%，可以很好的解决。...向量长度依存于A，会生成一个与A相同长度的布尔向量，通过A[布尔向量,]就可以直接使用。 回忆一下，缺失值查找函数，A[na.is(x)],也是生成布尔向量。 详细见2.3的停用词删除的用法。...lapply(x, length) #每一个元素的长度,即文本分出多少个词 temp <- unlist(temp) #lapply返回的是一个list，所以3行unlist id <- rep(test

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...2向量的循环补齐 两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...，只是模版决定了待合成的链的长度，并不决定其组成序列，影响其组成的是自身。...比如一列数字，一列字符串，一列布尔值。 所以，数据框可以类比为二维矩阵，当然这里的类比是异质性的，因为每个组件的数据类型不同。 技术层面看，数据框是每个组件长度相等的列表。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。

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R语言中 apply 函数详解

因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...lapply()是list apply的缩写，可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量，lappy()都可以在这两个向量上使用。...你可以看到输出与上面返回列表的lappy有何不同 vapply() 来到vapply()函数。lapply()、apply()和vapply()这三个函数是专门为所有类型的向量定制的。...因此，在处理具有不同数据类型特性的数据帧时，最好使用vapply()。 tapply() 简单地说，tapply()允许我们将数据分组，并对每个分组执行操作。...为了观察tapply()的工作原理，让我们创建两个简单的向量 item_cat <- c("HOME", "SNACKS", "BEVERAGE", "STORAGE", "CLEANING", "STORAGE

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

(x) # 引号内的单个字母/数字/符号数量 length(x) #检测向量内的元素数 1.2 字符串拆分 str_split(x," ") #直接拆分后会变成list的子集 class(str_split...4.2.1 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) 4.2.2 批量画图 lapply(1:4, function(i){ plot(iris[,i],col...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } lapply(pks, qa) 5.两个data.frame...、gene、count数均在一行上（将上图的宽数据变为长数据） 图片 6.2实操代码 6.2.1 如何生成一个matrix set.seed(10086) #设置种子数使随机生成的数固定 exp = matrix...) = x$ID 7.2 一些搞文件的函数 dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt

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R语言中的apply函数族

前言 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...简介 由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...$c[1] 0 0 1 1 1 可以看到，lapply很方便地把list数据集进行循环操作了，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用...eapply函数平时很难被用到，但对于R包开发来说，环境空间的使用是必须要掌握的。特别是当R要做为工业化的工具时，对变量的精确控制和管理是非常必要的。

4.4K52

快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组，可以使用 sapply 函数。它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。...sapply 函数计算列表中所有数字的平方和 下面的代码使用 sapply 函数计算列表中所有数字的平方和： # 创建列表 x <- list(1, 2, 3, 4, 5) # 使用 sapply...函数计算列表中所有数字的平方和 sapply(x, function(x) x^2) %>% sum [1] 55 例子 4：使用 tapply 函数根据性别分组并求平均身高 假设我们有以下数据，表示不同性别的人的身高...总结 ❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。它们包括 lapply、sapply、apply 和 tapply 函数，每个函数都有各自的用途。

2.9K30

以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

现在矩阵乘法计算就有了几何意义：结果矩阵中的每个位置 i,j 都锚定了一个沿立方体内部的深度（depth）维度 k 运行的向量，其中从 L 的第 i 行延伸出来的水平面与从 R 的第 j 列延伸出来的垂直面相交...将两个正交矩阵投影到一个立方体的内部； 2. 将每个交叉点的一对值相乘，得到一个乘积网格； 3. 沿第三个正交维度进行求和，以生成结果矩阵。...中心有两个矩阵乘法；第一个计算的是注意力分数（后面的凸立方体），然后使用它们基于值向量得到输出 token（前面的凹立方体）。因果关系意味着注意力分数形成一个下三角形。...该振荡的周期各有不同，但一般来说，一开始很短，然后沿序列向下移动而变长（类似地，在给定因果关系的情况下，与每一行的候选注意力 token 的数量相关）。...我们可以在该工具中可视化这种分区，通过指定将给定轴划分为特定数量的块 —— 在这些示例中将使用 8，但该数字并无特别之处。

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以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

现在矩阵乘法计算就有了几何意义：结果矩阵中的每个位置 i,j 都锚定了一个沿立方体内部的深度（depth）维度 k 运行的向量，其中从 L 的第 i 行延伸出来的水平面与从 R 的第 j 列延伸出来的垂直面相交...将两个正交矩阵投影到一个立方体的内部； 2. 将每个交叉点的一对值相乘，得到一个乘积网格； 3. 沿第三个正交维度进行求和，以生成结果矩阵。...中心有两个矩阵乘法；第一个计算的是注意力分数（后面的凸立方体），然后使用它们基于值向量得到输出 token（前面的凹立方体）。因果关系意味着注意力分数形成一个下三角形。...该振荡的周期各有不同，但一般来说，一开始很短，然后沿序列向下移动而变长（类似地，在给定因果关系的情况下，与每一行的候选注意力 token 的数量相关）。...我们可以在该工具中可视化这种分区，通过指定将给定轴划分为特定数量的块 —— 在这些示例中将使用 8，但该数字并无特别之处。

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R语言中的循环函数（Grouping Function）

R语言中有几个常用的函数，可以按组对数据进行处理，apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似，下面介绍下这几个函数的用法。...Lapply 前面说到apply是对于matrix和array的，针对list，我们可以使用lapply函数。该函数接收list，返回的结果也是一个list。...其调用如下： Apply(数据,运算函数,函数的参数) 对于Data Frame来说，如果不同的列有不同的数据类型，不能转换成Matrix，但是却可以转换成List，然后使用lapply函数。...age score 3.00000 30.66667 94.66667 我们可以看到结果集变成了一个数字向量，而不是List了。...这里就需要把两个向量构建成list作为第二个参数传入： tapply(s$score,list(s$class,s$gender),mean) F M 1 90 95 2 88 99

1.5K20

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。...介绍一种按照日期范围——例如按照周、月、季度或者年——对其进行分组的超简便处理方式：R语言的cut()函数。...；如果没有它，R语言会认为以上内容仅仅是数字串而非日期对象 [1] "2013-06-01" "2013-07-08" "2013-09-01" "2013-09-15" vDates.bymonth...R 当中是split( ),*apply( ),aggregate( )…,以及plyr包 1、split函数 split( )的基本用法是：group <- split(X,f) 其中X 是待分组的向量...，以及ID分组，然后分组求资产mortagage的平均数。

20.6K32

「R」apply,lapply,sapply用法探索

本文节选自张丹的《R的极客理想》系列。 1. apply的家族函数 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得，我严重鄙视只会写for的R程序员。...对于上面的需求，还有第三种实现方法，那就是完成利用了R的特性，通过向量化计算来完成的。...，用for循环实现的计算是耗时最长的，apply实现的循环耗时很短，而直接使用R语言内置的向量计算的操作几乎不耗时。...通过上面的测试，对同一个计算来说，优先考虑R语言内置的向量计算，必须要用到循环时则使用apply函数，应该尽量避免显示的使用for,while等操作方法。

4.5K32

R语言函数

round(3.1415,digits=2)#保留2位小数，3.14 signif(3.1415,digits=2)#保留2位有效数字，3.1 prod(2,4,5)#>40 连乘的积 quantile...trunc()#返回整数部分 which.max(c(1,2,3,5,6))#返回最大值所在位置，5 2.有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm() rep("x",times....lapply(list, FUN, …) —— 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test#返回值是列表...lapply(test,mean) lapply(test,fivenum) #sapply 简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,mean) sapply(test,fivenum)...（向量元素个数不同时，循环补齐，长的向量元素个数必须是短的整数倍） x**y#幂运算 y%%x#求余 y%/%x#整除运算 11.分组 cut(1:100,c(seq(0,100,10)) 12.提取字符串

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R语言利用vcf文件计算等位基因频率和连锁不平衡（LD）R方

首先使用beagle做基因型填充 beagle gt=smoove_filtered.vcf out=smoove.filtered.impute nthreads=2 读取vcf文件 library...) R2 <- list() if(is.list(p)){ biv <- which(unlist(lapply(ht,function(x){length(levels(x))}))...} } return(R2) }) 整个函数的逻辑还看不明白 这里自定义函数还用到了compiler这个R包，有什么作用暂时不太明白 函数是输入两个位点的等位基因和等位基因频率 calcLD(...gt.list[[1]],p[[1]],gt.list[[3]],p[[3]]) gt.list 的格式 p的数据格式 以上是本期推文的内容 一个R语言的零散知识点：pivot_longer()函数把多列的数据转换成长格式...把向量里的两个列名单独生成一列 cols 里的列如果数据类型不一样是不能合并的 names_to 生成的是新生成的列的列名 values_to 也是指定列名 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本

16000

R语言中的批处理函数

apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...其中参数na.rm=TRUE，可以忽略所用的NA值 ? 2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?

2.7K20

R语言入门系列之一

另外还有几种产生向量的方式： rep(x, times=0) #产生重复，x可以是任意标量、向量，times为重复次数 seq(1.5, 6, by=0.5) #产生序列数，前面两个数为起始范围，by为步长...a, b)求两个向量并集intersect()求两个向量的交集setdiff()setdiff(a, b)求在a中而不在b中的部分setequal()setequal(a, b)检验ab是否完全相同...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...x) #判断对象是否为矩阵 具体示例如下： 矩阵通过行、列id或者行列name对元素进行索引，也可以使用向量，id前加负号“-”则表示删除改行、列的元素，索引值也可以引入逻辑判断，如下所示： 注意，...名义型变量例如不同膳食类型、不同糖尿病类型，一般为字符型；有序型变量表示一种顺序关系，例如癌症的早、中、晚期，虽然也可以用数字表示，但不是数值关系，没有比较的意义，也无法衡量不同阶段间的差别大小；连续性变量可以为两个值之间的任何值

3.9K30

【资源分享】生物信息学编程实战

大小写字母形式输出 每行指定长度输出序列 按照序列长度/名字排序 提取指定ID的序列 随机抽取序列 高级难度 根据坐标取序列 多文件合并 根据ID列表取序列 GTF文件探索 简并碱基的引物序列还原成多条序列...tmp.txt文件，使用shell脚本： awk '{print FILENAME" "$0}' * |grep -v EnsEMBL_Gene_ID >tmp.txt ## 然后把tmp.txt导入R...$probe_id),] R代码示例 基因的转换：运行下面的R代码，得到的my_symbol_gene和my_entrez_gene就是需要转换的ID。...（机器无法计算hg19，则使用测试数据，指定坐标是 3号染色体的第6个碱基。）...，而且因为ag和os_years都是随机生成的，可能会出现很不符合自然科学的现象。

3.7K50

NumPy 1.26 中文官方指南（一）

注意 在复杂情况下，r_ 和 c_ 对于通过在一个轴上堆叠数字创建数组非常有用。它们允许使用范围文字 :。...注意 在复杂情况下，r_ 和 c_ 对于通过沿一个轴堆叠数字创建数组很有用。它们允许使用范围文本 :。...>>> np.r_[1:4, 0, 4] array([1, 2, 3, 0, 4]) 当与数组一起使用时，r_ 和 c_ 在默认行为上类似于 vstack 和 hstack，但允许使用可选参数指定沿其进行连接的轴的编号...，对于超过两个维度的数组，hstack沿第二轴堆叠，vstack沿第一轴堆叠，而concatenate允许可选参数指定沿哪个轴进行连接。...注意 在复杂情况下，r_和c_用于通过沿一个轴堆叠数字来创建数组。它们允许使用区间字面值: 。

85610

2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

：不符合大于零的条件，就再进行一步判断； 练习7-2 # 1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x： #a< -1 且b<0.05,则x对应的值为down； #a>1 且b...-3列加一 exp 关于set.seed()：可以把它理解为给生成的随机数序列一个编号，保证其可以复现。...如何挑出30个数里最大的五个 -（1）排序 -（2）取最后五个 图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图...加载test1.Rdata，将两个数据框按照probe_id列连接在一起，按共同列取交集 #2....(x$logFC,10) 我发现我的答案和老师的答案给出的基因名是相同的，但顺序不同；对比之后发现我的是按排序前原本的先后顺序列出的（因为要一个一个检查是否是最大/最小的前十个）；如果先arrange一下再

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