R- colMeans(wind.speed，na.rm = T)中出错：'x‘必须是数字 - 腾讯云开发者社区

-c(1,2,3,4,5) y<-c("one","two","three","four")#字符型向量加引号 zT,T,F,F) mode(x)#查看向量x的类型 3.1.向量索引...#>1,3,5 循环补充 x[x>3]#从向量x中取出大于3的数 x[x>2&x3 同时 3.1.2 字符型向量 y<-c("one","two","three","four") “one”...<- c (1,2,2,5,7,9,6) which.max (t) #向量t中的最大值所在位置 >6 which.min(t) which(t==7)# 元素7所在位置 which(t>5) t[which...#在位置4后面插入数值5 xx[-c(1,2)]#删除向量x中的1和2 x[1]x中的第1个数改为3 四.矩阵（矩阵的四则运算需要行列一致） 4.1创建矩阵 m <- matrix(1...1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans(m) 4.5 矩阵中的函数 diag(m)#取对角线上的数字（该函数要求矩阵行和列相同） t(m)

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R语言包_plyr

基础 R函数和plyr plyr包中一些有用的函数 R程序参考资料 plyr: The split-apply-combine strategy for R 不再是循环，而是向量操作，这个包的目的是简化...(year), catcolwise(nmissing)) numcolwise(mean)(baseball, na.rm = TRUE) numcolwise(mean, na.rm = TRUE)...(count(baseball, "id"), freq > 25) bb_longterm <- match_df(baseball, longterm, on="id") # join 类似sql中的...else 1 safe.f = failwith(NA,f,quiet = T) llply(1:2,f) llply(1:2,safe.f) # parallel processing x = c(...("doMC") library(doMC) registerDoMC(2) system.time(llply(x,wait,.parallel=T)) # plyr flaws: low speed

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26. R 数据整理（一：base R 的数据处理函数）

概括函数连续性变量：对连续取值的变量 x，可以用 mean, std, var, sum, prod, min, max 等函数获取基本统计量。加 na.rm=TRUE 选项可以仅对非缺失值计算。...字符串处理函数常用的函数如下： length(x) # 计算对象x 中的长度 nchar(x) # 计算x 中的字符数量（区别于length()，它返回的是向量中的元素数量） seq(from,...，罗马数字，以及部分符号。...\d 数字，等价于[0-9] \D 非数字。 \w 单词字符，等价于[A-Z], [a-z], [0-9] 及 -。 \W 非单词字符。 \t 制表符。 \n 空行。...新字符在 new 中，x 是一个要进行替换的字符型向量。

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ONCOCNV软件思路分析之control处理

，这些独立成分(或者主成分)认为是主要的实验偏差。...0.0013 -1.1455 并且可以看出logNRC方差随着PC1（logNRC）增大而减少方差校正不同样本总的方差可以看出不同，有的样本更加离散认为最后的logNRC服从正态分布，均值是0...，而方差可以由（PC1解释）取logNRC > -2的amplicon,求出所有logNRC的绝对中位差（MAD）,sd.all，再求出每个sample绝对中位差sd.sample，最后每个sample...} } if (cor(rowMeans(X),a$X %*% a$K[,mainComp])<0) {a$K=-a$K;} shiftscolMeans(X) controlFilePDF...1:ncol(X[indexNoNul,]),y=1:nrow(X[indexNoNul,]),z=t(X[indexNoNul,]),xlab="control",ylab="amplicon",col

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流程更新----空间细胞聚类及配受体共现分析（针对visium、bin模式的Stereo-seq、以及HD）

今年的空间课程给了大家一个方法，当然了，都可以用，也都有高分文章引用，我们今天更新一个方法，结果如下：老粉应该有印象分享的是哪篇文章。...num_clusters colMeans...num_clusters, function(i) { cluster_points colMeans...neoadjuvant_chemo, CompositionCluster_CC, cell_type) %>% summarize(median_ct_prop = median(ct_prop, na.rm...group_by(CompositionCluster_CC, cell_type) %>% summarize(patient_median_ct_prop = median(median_ct_prop, na.rm

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小数据| 描述性统计（PythonR 实现）

总体标准差是方差的正值平方根，其计算公式为： ? 2）样本的方差和标准差从数据总体中随机抽取一定数量的样本数值，然后用样本数值的方差和标准差来估计总体的方差和标准差。...{ options(digits = 3) N = length(x); Min = min(x, na.rm = TRUE); Q1 = quantile(x, probs = 0.25..., na.rm = TRUE); Median = median(x, na.rm = TRUE); Q3 = quantile(x, probs = 0.75, na.rm = TRUE);...Max = max(x, na.rm = TRUE); Mean = mean(x, na.rm = TRUE); Var = var(x, na.rm = TRUE); Sd = sd...Var = Var, Sd = Sd, Range = Range)) } #可对data数据集批量使用 sapply(data, my_describe) 参考资料：人人都会数据分析数据分析|R-

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R语言︱缺失值处理

is.na按照数据框格式形成一个（FALSE,FALSE,TURE）列，而complete.cases形成是一个数列向量，不再是按照数据框格式； 2、输出数据内容不同。...= T) #多维数列，按列，na.rm为是否需要忽略缺失值，na.rm=T表示忽略，删除 rowSums(is.na(an),na.rm = T) #多维数列，按行，na.rm为是否需要忽略缺失值...，na.rm=T表示忽略，删除 #数据框中的缺失值操作 #数据框中的缺失值操作 y <- an[is.na(an)] #选中缺失值 y<- an[is.na(an)=="TRUE..."] #上同，选中缺失值 an[is.na(an)] x中所以NA元素用0来代替 an[(!...complete.cases(saledata)) #1/201数字，缺失值比例 saledata[!complete.cases(saledata),] #筛选出缺失值的数值

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02-线性结构2 一元多项式的乘法与加法运算

数字间以空格分隔。输出格式: 输出分2行，分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。零多项式应输出0 0。...r->link=NULL; //如果必须要头节点，那最后我们可以给头节点删除了 sqlist*t; t=l; l=l->link; free(t); } //---------------...>y; // l->coefficient=x; // l->exponent=y; // r->link=l; // r=l; // } // r->link=NULL; // l=r->link...link; } r->link=NULL; //如果必须要头节点，那最后我们可以给头节点删除了 sqlist*t; t=s; s=s->link; free(t); return s;...} //这里我的想法是，每乘一个数，放入一个新的链表中，然后要做的事情是排序，合并同类项 //我又想了想，发现排序根本不可能，于是我想到在插入的时候就应该排序好，并且遍历一遍寻找同类项 //sqlist

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R语言判别分析

-0.7, -1.4, -0.8, -1.6, -1.5, -1.0, -1.2, -1.3), ncol=2) #2、载入两总体的贝叶斯判别函数注把贝叶斯判别函数存在了计算机的E盘R文件夹中...类 X2类训练样本样本输入格式为数据框 #rate=p2/p1缺省时为1 #Tst为待测样本其输入格式是数据框为两个训练样本之和 #var.equal是逻辑变量当其值为TRUE是表示认为两个总体的协方差相同...nrow(TstX) blong <- matrix(rep(0, nx), nrow=1, byrow=TRUE, dimnames=list("blong", 1:nx)) mu1 colMeans...(TrnX1); mu2 colMeans(TrnX2) if (var.equal == TRUE || var.equal == T){ S <- var(rbind(TrnX1,TrnX2...1 #Tst为待测样本其输入格式是数据框 #var.equal是逻辑变量当其值为TRUE是表示认为两个总体的协方差相同否则不同 #输出函数的输出是数字构成的一维矩阵 1表示待测样本属于X1类 distinguish.bayes

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如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化

让我向您展示如何在R中创建六边形热图！ ? 您必须根据自组织神经网络（SOM）的结果来创建自己的变量。输入变量 Heatmap_Matrix 变量是一个矩阵，可以作为热图的数字表示。...library(RColorBrewer) #使用brewer.pallibrary(fields) #使用designer.colors #为每个六角形创建多边形的功能 #从一个矩阵开始，该矩阵将作为您的热图的数字表示形式...#接下来，将x中的每个点与ColorRamp中的一种颜色进行匹配 ColorCode x)) #默认为全白 for (i in 1:length(x)...na.rm=T), max(x, na.rm=T))) ?...希望我的解释和代码能帮助您在R中创建自己漂亮的热图。

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R语言进阶笔记4 | dplyr 汇总统计

，介绍R中编写一个函数，进行汇总统计。效果很不错。今天用tidyverse包实现一下，多角度尝试，然后尝试中学习。 1. 想要达到的效果最近，一个朋友让我帮忙做一个图标，是这个样子的： ?...Min = min(x, na.rm = T), Range = max(x,na.rm = T) - min(x,na.rm = T), Mean = mean(x, na.rm...= T), SD = sd(x, na.rm = T), CV = sd(x, na.rm = T)/mean(x, na.rm = T) * 100) } sm...= T), Range = max(x,na.rm = T) - min(x,na.rm = T), Mean = mean(x, na.rm = T), SD = sd(x...CV = sd(values,na.rm = T)/mean(values,na.rm=T)) 「代码解释：」使用group_by函数进行分组使用summarise进行汇总统计，里面是不同的汇总统计参数

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R语言判别分析

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汇总统计？一个函数全部搞定！

(x, na.rm = T), Range = max(x,na.rm = T) - min(x,na.rm = T), Mean = mean(x, na.rm = T),...SD = sd(x, na.rm = T), CV = sd(x, na.rm = T)/mean(x, na.rm = T) * 100) } sm x[is.na(x)]), Max = max(x, na.rm = T), Min = min(x, na.rm = T), Range =...max(x,na.rm = T) - min(x,na.rm = T), Mean = mean(x, na.rm = T), SD = sd(x, na.rm = T),...CV = sd(x, na.rm = T)/mean(x, na.rm = T) * 100) } sm t(apply(dd, 2, func))

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ngin0.1.0之range_filter模块源码解析

abs(-a)字节开始，不写结尾则说明是到最后一个字节，内容可能是多个以上的组合 */ // 第一个有效字符不是-，则说明是属于a-[b...; break; } // 整数化a，直到遇到第一个非数字 while (*p >= '0' &&...'0'; } // 容错，过滤空格 while (*p == ' ') { p++; } // 第一个数字后面不是...rc = NGX_HTTP_RANGE_NOT_SATISFIABLE; break; } // 记录到一个range结构体中...= ',') { break; } } // 解析出错 if (rc) { /* rc == NGX_HTTP_RANGE_NOT_SATISFIABLE

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如何在ggplot2图形上添加显著性差异注释？

ggplot2包是一个很好的可视化包，ggsignif包是ggplot2包的一个扩展包。今天来学习怎么在ggplot2包绘制的图形上添加显著性差异注释。 1....如上图所示，可以看到两组是有统计学差异的，但是图中的P值使用的是科学计数法，其实还可以使用*或注释来表示。通过添加参数map_signif_level=TRUE，可以将统计学差异表示为*符号。...y_position中的数字与comparisons中的组别一一对应。如果我们要调整横线两端的小竖线长度怎么调整？我想要使每根小竖线的长度各不相同。...如果没有绘图映射，则必须提供映射。...xmin # 括号线左侧位置的数字向量 xmax # 括号线右侧位置的数字向量 step_increase # 数字向量，减少括号线的重叠 tip_length # 数字向量，显示括号线两端的下降的小竖线

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R|ML_code-入门（1）

Age和Salary是独立变量，通过这两个独立变量预测是否会Purchase（非独立变量）。...mean(x, na.rm = TRUE)), datasetSalary) Country Age Salary Purchased 1...训练集与测试集的比例一般是用4:1。...1 35 58000 1 9 3 50 83000 0 6 特征量化 (feature scaling) 数据处理的重要步骤，在机器学习中，...mean(x, na.rm = TRUE)), datasetSalary) # Encoding categorical datadatasetCountry

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37. R 茶话会（七：高效的处理数据框的列）

前言这个笔记的起因是在学习DataExplorer 包的时候，发现：这我乍一看，牛批啊。这语法还挺长见识的。转念思考了一下，其实目的也就是将数据框中的指定列转换为因子。...（这里更多强调的是对原始数据框的直接操作，如果是统计计算直接找summarise 和它的小伙伴们，其他的玩意儿也各有不同，掉头左转： 34....across test2 %>% summarise(across(-any_of("id"), mean)) across 必须要在mutate 或summarise 这类函数内部，对数据框的列进行类似...id : 参数种类不对自定义统计函数 > rescale01 x) { + rng x, na.rm = TRUE) + (x - rng[1])...也很简单，无非是summarise 换成了mutate。

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R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归

p=6851 教育或医学的标准情况是我们有一个持续的衡量标准。一个例子是BMI。您可以通过70分作为标准进行成绩测试。当这种情况发生时，研究人员有时可能会对BMI模型超过30或通过/失败感兴趣。...trans <- function (fit, scale = pi / sqrt(3)) { x 1.157362 所有这些数字彼此并没有太大的不同。...现在我们可以多次重复此过程来比较结果中的模式。...我重复2500次： colMeans(res t(replicate(2500, { # v代表非常；l/m/h代表低/中/高；以及t代表阈值；ls代表常规回归。...1.0101613 1.0267511 0.9983772 这些数字是不同方法的平均回归系数。

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「R」如何汇总数据

==T, don't count them length2 x, na.rm=FALSE) { if (na.rm) sum(!...- 这意思是，因子组合可能存在，但原始数据框里又没有实际出现。...处理缺失值如果数据中存在NA值，你需要添加na.rm=TRUE选项。通常你可以在summaryBy()函数中设置，但length()函数识别不了这个选项。...# 新版的length函数可以处理NA值，如果na.rm=T,则不对NA计数 length2 x, na.rm=FALSE) { if (na.rm) sum(!...==T, don't count them length2 x, na.rm=FALSE) { if (na.rm) sum(!

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评估任意基因集在癌症的表现

cid=53 上一篇是探索两个细胞亚群（vCAF、mCAF）特有的基因在TCGA中的表现，发现两个亚群的基因都是和TCGA 相关的基因在内部相关，说明了分群的效果不错目的就是做下面这个图的相关性分析：...# Endothelial基因集 endothelial=c('CDH5', 'DIPK2B','TIE1') 还是使用上一篇的GDC乳腺癌TCGA的表达矩阵（60,489 identifiers X...1217 samples）需要注意的是：上一篇我们单纯比较多个基因相关性，所以得到多个基因的表达量然后做个热图就好；但是这次要比较的是两个基因集（每一组内都有不同数量的基因）。...,simplify = T)[,1] # ID转换 e2s=select(org.Hs.eg.db,keys = esid,columns = c( "ENSEMBL" , "SYMBOL" ),keytype...ECM_value=colMeans(a[ng,]) ng=e2s[match(endothelial,e2s$SYMBOL),1] endothelial_value=colMeans(a[ng,]

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

R语言包_plyr

26. R 数据整理（一：base R 的数据处理函数）

ONCOCNV软件思路分析之control处理

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小数据| 描述性统计（PythonR 实现）

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02-线性结构2 一元多项式的乘法与加法运算

R语言判别分析

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