R矩阵:如何根据所有列的总和来设置子集？_如何根据列的总和来组织二维数组的列？_如何根据r中的值列表设置数据帧子集 - 腾讯云开发者社区

★☆☆) 如何使用命令行来获得numpy中add这个函数的文档?...减去矩阵每行的均值 (★★☆) 59. 如何按第n列排序数组？(★★☆) 60. 如何判断一个二维数组里是否有空列? (★★☆) 61....设有一个四维数组，如何一次获取最后两个轴上元素的总和？（★★★） 68. 设有一个单一维度的向量D, 如何计算D的一个子集的平均值 (该子集使用一个和D相同大小的向量S来存子集元素的索引?...如何找出一个数组里出现次数最多的元素? 84. 从一个随机的10x10矩阵中提取所有连续的3x3块(★★★) 85....将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96. 设有一个二维数组，如何提取值和其他行都不同的行？(★★★) 97.

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AI 技术讲座精选：数学不好，也可以学习人工智能（六）——巧用数学符号

无论是大的集合还是小的子集，都可以包含在更大的集合中，如： ? 这种情况下，我们会说 Z（整数）是 R（实数）的子集。我们可以这样写： A 是（包含在）B 中的一个子集： ?...我们来看两个新的符号和一个方程。首先，符号是： ? 总和是什么？总和指的是一个系列中所有数字的和。假设有一个向量 A（记住一个向量是数字的单行或列），它包含：｛1，2，3，4，5｝。...该系列的总和是： 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15 该乘积代表所有数字相乘。...输入矩阵我们将 2D 张量称为矩阵。它基本上是一个电子表格，包含行和列。首先，你需要知道如何引用矩阵的不同部分。这张图是为你量身定做的： ? 开始我们有个矩阵 A，它用大写字母表示。...所以4排在顶排，第2列由（a1,2）表示。第二行是3，第一列是（a2，1）。我们没有时间处理这里的所有类型的矩阵数学，但是让我们先看一下其中的一种类型，你可以尝试一下。

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3D-Genome | Hi-C互作矩阵归一化指南

这是一种矩阵平衡的方法，但是，在归一化的情况下，行和列的总和不等于1。...VC是通过将矩阵的每个元素除以其行和和列和来完成的，以去除每个位点的不同测序覆盖度。 VC可以被认为是SK方法的单次迭代。在SK中，重复执行VC过程，直到所有行和列的总和为相同的值。...Rao 等人回顾了所有矩阵平衡方法，并将 KR 方法引入 Hi-C 数据。基于K&R的原始论文，KR方法比SP快几个数量级，这使得它适合平衡高分辨率矩阵。...，我们首先将偏差设置为矩阵每行的总和，并将每个矩阵元素除以其行和列的偏差。...上面的脚本通过将这些行的元素设置为零来过滤掉总和低于所有行总和的 15 分位数的行。然而，我们可以通过检查相同距离的互作的相关性来量化 SP 和 VC 归一化方法的差异。

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【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

本培训使用R 4.2及以上版本。一、前言用R分析数据得出结果，需要解决两个问题：用什么包/函数来处理数据？如何整理数据，使得数据可以套进函数里进行处理？...详见帮助文档（二）矩阵（matrix）矩阵是二维的。只允许一种数据类型。Tips: 判断数据结构根据生成他的函数来判断用函数class或is族函数来判断I.新建矩阵和取子集矩阵取子集，不支持$符号。...每列只允许一种数据类型，各列间的数据类型可以不相同。I.数据框的来源用代码新建由已有的数据转换或处理得到读取表格文件R语言内置数据什么是热图？热图是用颜色的深浅来表示数值的大小。..."1" "2" "3" "4"> colnames(df1) #提取列名[1] "gene" "change" "score" 数据框取子集用$指定列名或列号来取数据框的某列> df1$gene...如上例中，取出的子集是矩阵。若用1个中括号，取出来的子集数据结构仍然是列表，内容虽然一致。

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2023.4生信马拉松day3-数据结构

(df1) #看所有行名colnames(df1) #看所有列名3.数据框取子集-（1）按列名取列——【最重要】df1$score #删掉score，按tab键试试：会自动补齐df1$scoremean...load("gands.Rdata")seq(from=2,to=100,by=2)g[seq(2,100,2)]## 代码思维#如何取数据框的最后一列？...df1[,3]df1[,ncol(df1)]#如何取数据框除了最后一列以外的其他列？..."name",by.y = "NAME")6.矩阵#新建矩阵m <- matrix(1:9, nrow = 3)#加列名colnames(m) <- c("a","b","c") m#取m的子集——注意矩阵中不能使用...；要m=as.data.frame(m)之后才能真的把m变成数据框#用矩阵画热图pheatmap::pheatmap(m) #默认设置-把相似的行和相似的列聚类pheatmap::pheatmap

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R语言2

R语言的默认思想英文？...(1)比较运算，生成等长的逻辑向量x=c（1,3,5,1），y=c(3,2,5,6) ,x==yF,F,T,F（2）数学计算，为向量（3）连接paste（x，y,sep=""）sep=""分隔符，可以设置不同的分隔符...：如何从13个数中筛选大于7的13个数字组成向量，赋值给xx大于7，返回多少个逻辑值——13个挑选TRUE 对应的值————向量筛选（取子集），中括号[]:将true 对应的值挑选处理，false将丢弃图片图片图片下标...」、第一四分位数、中位数、第三分位数和「最大观测值」来反映数据的分布情况的统计图图片# 4.用函数计算向量g的长度length(g)# 5.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...sumvector向量——一维表格——二维，矩阵matrix，只允许一种数据类型，data.frames数据框，每列只允许一种数据类型list列表，可装万物根据生存它的函数，用class或is族函数判断所有图片引用自小洁忘了怎么分身

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【数据挖掘】聚类 Cluster 简介 ( 概念 | 应用场景 | 质量 | 相似度 | 算法要求 | 数据矩阵 | 相似度矩阵 | 二模矩阵 | 单模矩阵 )

聚类简介 : 已知原始的数据集 , 没有类标签 , 没有训练集 , 测试集 , 数据集所有属性已知 ; 设计聚类算法 , 根据聚类算法将数据集进行分组 ; ( 数据集 -> 聚类算法 -> 数据分组...分组与分类 : 分别是聚类和分类的结果 ; ① 相同点 : 都是将一个数据集分成若干数据子集 ; ② 分类 : 数据子集有明确的类别标签 , 这个子集是属于哪一类的 ; ③ 聚类 : 这些数据类似...聚类 ( Cluster ) 数据矩阵 ---- 1 . 聚类要求 : 聚类是将相似的数据样本放在一组 , 给定两个数据样本 , 如何判断这两个样本的相似性呢 ; 2 ....的相似度值 ; ③ 存储形式 : 假设有 n 个样本 , 使用 n \times n 维矩阵表示样本间的相似性 ; 行和列表示的都是所有的样本 , 如 i 行 j 列表示第...二模矩阵 : 数据矩阵称为二模矩阵 , 行和列分别代表不同的意义 , 数据矩阵中行代表了样本的个数 , 列代表了样本的属性个数 ; ① 行的意义 : 样本的个数 , 第 i 行表示第 i

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《机器学习》-- 第十一章特征选择与稀疏学习

在机器学习中特征选择是一个重要的“数据预处理”（data preprocessing）过程，即试图从数据集的所有特征中挑选出与当前学习任务相关的特征子集，再利用数据子集来训练学习器；稀疏学习则是围绕着稀疏矩阵的优良性质...最佳特征子集的选择涉及到两个关键环节：1.如何生成候选子集（子集搜索，subset search）；2.如何评价候选子集的好坏。...稀疏矩阵即矩阵的每一行/列中都包含了大量的零元素，且这些零元素没有出现在同一行/列（特征选择则考虑的是去除全为零的特征列），对于一个给定的稠密矩阵，若我们能通过某种方法找到其合适的稀疏表示(sparse...那么,这个矩阵有多少列呢?以汉语为例,《康熙字典》中有47035个汉字,这意味着该矩阵可有4万多列, 即便仅考虑《现代汉语常用字表》中的汉字,该矩阵也有3500列。...11.6 压缩感知压缩感知(compressed sensing)与特征选择、稀疏表达不同的是：它关注的是通过欠采样信息来恢复全部信息，即根据部分信息（利用其稀疏性）来恢复全部信息。

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R语言函数

(x) #方差 sd(x) #标准差 sum(x) #总和 abs(x)#绝对值 sqrt(x)#平方根 log(16,base=2)# >4 计算16的log值，底数为2 exp(x)#计算向量x中每一个元素的指数...#根据逻辑值取子集 x[x==10]#[]即将TRUE的值挑选出来，FALSE丢弃（x[FALSE,FALSE,TRUE,FALSE,FALSE]） x[x<12] x[x %in% c(9,13)]...#根据位置取子集 x[4] x[2:4]#取第2-4个元素 x[c(1,5)]#取第1和第5个元素 x[-4]#去掉第4个元素 x[-(2:4)]#去掉第2到第4个元素 x[x<10]#取x<10的数...将这些元素筛选出来 7.隐式循环——apply(R_04) apply 处理矩阵或数据框: #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN为1表示行，...为2表示列，FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean)#求test所有列的平均值 apply(test, 1, sum)#求test所有行的和 7.2

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生信技能树数据挖掘笔记

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Jelys Note之生信入门class3

取出来的是符合条件的子集】筛选score > 0的基因 > df1[df1$score > 0,]内容写在逗号前取子集是按行来取子集取df1数据框中score那一列大于0的df1值如第一行、第二行...8）如何取数据框的最后一列？变量[,ncol(变量)]这个函数：与最后一列绑定！！当用于批量处理的时候！...as（）——转变【可自行搜索-左连接、右连接、取合集】【如何按照数据框的某一列给整个数据框排序/去重复】【内置数据有数据框，但不是所有都是数据框】 -------------------------...【R语言里的修改，都要赋值！！！，没有赋值就没有发生过】 >class(m) "data.frame" （8）矩阵画热图！！！热图必须用矩阵！！---热图是矩阵的可视化！应该有对应关系！...【当默认的设置不符合你的预期，可以在作者允许的范围内自定义】（9）列表新建和取子集 #list生成列表、矩阵的函数【包容性很强！】

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R语言学习-3

矩阵二维，只允许一种数据类型 data.frame数据框二维，每列只允许一种数据类型 list列表可装万物数据结构的判断：a....数据框的属性4. 数据框取子集 a. ＂$＂取列b. 坐标取法 Tips：中括号里的逗号，表示维度的分割c....按逻辑值取子集5. 数据框修改新增一列修改行名与列名6. 两个数据框的连接 a....共同列的列名不一样的两个表记忆卡片矩阵新建和取子集不支持$，只能按坐标取矩阵的转置和转换矩阵画热图列表新建和取子集补充元素的名字变量的删除...R包如何使用获取帮助

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手把手教你将矩阵&概率画成图

将两个矩阵做直和运算得到更大的数组（与向量直和运算类似），即一个带有全零块的大型分块矩阵。分块矩阵的图通过将原矩阵的图叠加得到。 ? 关于矩阵和图我们能展开更多的讨论，但我想通过一个不同的角度来探讨。...事实证明，概率非常适合我们矩阵-图的讨论。这是通过另一个有趣的小事实来实现的： ‍ ? 例如： ? 这样的概率分布图可以让我们更好地分析。...例如，x_1 的概率 p(x_1)=p(x_1,y_1)+p(x_1,y_2)=1/8+0，这是第一行的总和。...因为一个矩阵 M:X×Y→Z_2 相当于一个「关系」。「关系」是笛卡尔积 X×Y 的子集 R 的名称。...换句话说，每个 Z_2-valued 矩阵定义了一个「关系」，每个关系又定义了一个 Z_2-valued 矩阵：当且仅当 (x_i,y_j) 是 R 子集的元素时，M_ij=1，否则 M_ij=0。

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R语言-基础

R的使用在Rstudioy中新建项目（R project） File-New Project-New Directory-New Project-Directory name-Creat...数据结构（向量、数据框、矩阵、列表）字符型向量必须加引号（单双皆可）不能为中文值逻辑型（logical）包括TRUE(T)、FALSE(F)、 NA(缺失值）判断数据类型的函数class（）数据框单独拿出来一列是向量...按条件 df$scoredf$score > 0, 数据框按照逻辑取子集，TURE对应的行/列留下，FALSE对应的行/列丢掉。...=5]#取gene的方式，类似于向量取子集 df1[,length(df1)] #获取最后一列数据 df1[,-length(df1)] #删除最后一列数据数据框修改 df1[3,3] <- 5 #改一个格...矩阵的新建和取子集矩阵不支持$ matrix(1:9,nrow = 3) t(matrix(1:9,nrow = 3))#转置 as.data.frame(matrix(1:9,nrow = 3))

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使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择

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3.9生信

matrix ：矩阵，整个表只允许一种数据类型 data.frame：数据框，每一列只允许一种数据类型可以根据生成的函数或者用class或者is族函数判断。...按名字 df1【,"gene"】 df1【,c('gene','change')】 d.按条件（逻辑值） df1【df1$score>0,】图片图片如何取数据框的最后一列？...ncol(df1) 知道了行数就方便取最后一列：df1【,ncol(df1)】这样子方便代码复用。如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...","r2","r3","r4") 修改行名 d.只修改某一行/列的名 colnames(df1)【2】 = "CHANGE" 将第二列的名字改为CHANGE e.两个数据框的连接merge merge...all.x = all, all.y = all，“不放弃每一个人”，不舍弃无法合并的内容图片矩阵取子集：不支持$ 图片新建矩阵： m = matrix(1:9, nrow = 3) colnames

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R3数据结构和文件读取

"r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames(df1)[2] <- "CHANGE"#4.数据框取子集1$一次只能取1列，2按坐标，名字（一次可以取多列），逻辑df1$gene #删掉score...左连接可以使用merge(x, y, by="common_column", all.x = TRUE)实现，其中x和y是要连接的两个数据集，by指定用于连接的列名，all.x设置为TRUE表示保留左侧数据集的所有行...右连接可以使用merge(x, y, by = "common_column",all.y=TRUE)实现，其中all.y设置为TRUE表示保留右侧数据集的所有行。...#注释3如何按照数据框的某一列，给整个数据框排序order，使用order()函数按照数据框的某一列对整个数据框进行排序。...#注释4如何按照数据框的某一列，给整个数据框去重复，可以使用unique()函数按照数据框的某一列对整个数据框进行去重操作。

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R语言入门系列之二

如果仅仅是合并数据（不关心行、列的对应情况或者确定行、列正好对应），可以使用函数cbind()和函数rbind()来横向、纵向合并数据框或者矩阵、向量。...：缺失值是无法进行比较运算的，很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值，如下所示：可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值的行，如下所示： ②日期值在R中，...③method="total"，总和标准化，将数据除以该行或者列的总和，也即求相对丰度(defaultMARGIN=1)，总和标准化后数据全部位于0到1之间。...layout()函数是一个很好用的图形安排函数，不仅可以通过矩阵来设置作图顺序，还可以设置每幅图宽与高的比例，例如layout(matrix(c(1,2),1, 2), widths=c(2,1), heights...ggplot2不能识别矩阵，所有分组信息也必须转换为因子变量组成数据框。由于数据框存储的数据量要远大于矩阵，因此ggplot2可以做出信息含量更加丰富的图形。

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R语言笔记-1

数值型数据转换为逻辑型，数值非0即为TRUE，0则为FALSE 数值型数据转换为字符型"123" 逻辑型数据转换为数值型，TRUE为1，FALSE为0 逻辑型数据转换为字符型"TRUE"or"FALSE" R语言在不同数据转换时...，尽可能保留更多的数据信息数据结构向量(vector) 数据框(data.frame) 矩阵(matrix) 列表(list) 向量向量和矩阵的所有元素只能有一种数据类型数据框的一列就是一个向量...(x) #中位数 var(x) #方差 sd(x) #标准差 sum(x) #总和 #向量可根据判断，生成逻辑型向量 x >= 2 x == 3 输出结果：图片 x = c(2,1,1,3,4,4)...class(table(x)) #table()函数输出的并非数据框或矩阵，是该函数特殊的数据类型 sort(x) #按元素数值大小依次排序，默认从小到大 sort(x,decreasing = F)...#从大到小排序输出结果：图片 #向量取子集 x <- 8:12 #根据逻辑值取子集 x[x==10] x[x<12] x[x %in% c(9,13)] #根据位置取子集 x[4] x[2:4]

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R基础-3

只看外观的话没法判断是个什么数据结构，要判断的话有两种方式：（1）根据生成它的函数；（2）用 class 或 is 族函数判断。那么为什么非要区分数据结构类型呢？...> df1[df1$score>0,1] #这是数据框取子集或者 >df1$gene[df1$score>0] #这是向量取子集，相当于y[x>0] 代码思维 #如何取数据框的最后一列...>df1[,ncol(df1)] #如何取数据框除了最后一列以外的的其他列？...(df1)<- c("r1","r2","r3","r4") #修改全部行名 > colnames(df1)[2] <-"CHANGE" #改一个列名，比如修改第二列的列名，...$取列 / [行，列] 行列名/行列号、逻辑值修改/新增取子集+赋值两表相连 merge 矩阵新建和取子集

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