2017年开始了,新的开始新的起点,公众号也要迎来新的内容了——Linux相关项。
在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中,我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础,今天我介绍一下R语言中基础的程序结构,来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外,如果你有大批量数据处理、可视化任务,需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
需要使用C++编译器,安装方法取决于操作系统,Linux:一般安装了R就会安装了;Mac:Xocode;Windows:Rtools,与版本要对应。需要用到的包:microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
安装SparkR颇费周折,网上看到的各种安装方法,其实最终测试都很不好用。可能是国内有些网站被屏蔽的关系吧。
在这个例子中,IfElse op比起Switch花费更少的时间(大约一半),因为它只计算两个变量中的一个。
可以看到,分支条件已经到了9个,在Service层直接调用了持久层(Mybatis)提供的接口,也还算清晰。不过代码量太大,增加个状态就要修改这个类,难以维护。 那么我们该如何优化呢? 核心思想:使用多态代替判断条件
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。 ifelse(condition,TRUE,FALSE) > data <- read.table('1.csv', sep='|', header=TRUE); > > level <- ifelse( + data$cost<=20, "(0,20]", + ifelse( +
switch...case会生成一个跳转表来指示实际的case分支的地址,而这个跳转表的索引号与switch变量的值是相等的。从而,switch...case不用像if...else那样遍历条件分支直到命中条件,而只需访问对应索引号的表项从而到达定位分支的目的。
生信或者数据挖掘中经常会遇到需要把连续的表达量数据转为分类变量。比如基因表达量二分类进行后续的生存分析。
如果不想安装额外包,用ifelse;如果是单个条件,用dplyr::if_else;如果多个条件,用dplyr::case_when (更可读)
而在个人电脑,通常是Mac或者Windows,都是直接使用界面版本的rstudio更方便的交互式使用R语言。交互式的好处是所见即所得,每个代码随时响应随时看到效果,尤其适合各种各样的统计可视化需求。
大多数数据都可以用数字来衡量,如身高和体重。然而,诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反,我们使用虚拟变量来衡量它们。
对,就是瀑布图,你没看错。而且是使用ggplot现有图层叠加构造,并没有用任何ggplot的外挂插件。 作图理念是在数据源的构造上,方法与《Excel图表之道》《Excel图表拒绝平庸》中的方法一致,我只是加入了自己的技巧。 library("reshape2") library("ggplot2") library("ggmap") library("Cairo") 构造瀑布图数据源: Item<-c("Before","Factor A","Factor B","Factor C","Factor D"
我们在做一些统计学分析的时候,总是能得到一个p值。但是在画图的时候,一般会把p值转换成星号(*),显示在图上。那么今天小编就来跟大家聊一聊,怎么用R语言,将P值转换成对应的*。
所有的数据百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1isKEK1G5I6X90KYqLufmWw
subset()函数是返回符合条件的元素,但是会忽略NA值。注意:条件应该为逻辑值,否则会报错
arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小 desc()
转载于36大数据,原文作者:Selva Prabhakaran 译者:fibears
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
例如 y=c("nihaoa 11","niyehaoa 22","zhangsongwen 33")
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
情景:假如有下面这些基因 expr logFC p.value gene1 2.4667984 -2.9302068 0.07878848 gene2 1.4482891 -2.9680565 0.04675735 gene3 0.2481085 0.1787332 0.01685758 gene4 0.4244537 -1.0029163 0.02281603 gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 gene6 3.3965326
当前编译器已经能够把很多C语言的源程序编译成可以在java虚拟机上运行的字节码,但一直存在一个问题是,编译出的字节码存有冗余语句,例如赋值语句: a = 1; 它编译成java字节码后情况如下: aload 0 sipush 1 astore 0 假设变量a在虚拟机局部变量队列中的存储位置为0,那么上面代码冗余之处在于多出了一条语句aload 0, 要给变量a赋值,只需下面两条语句便足够了。之所以产生冗余语句,是因为编译器的实现有问题,在编译器解析代码时,一旦遇到变量名,它就会把该变量加载到虚拟机的执行堆
我并没夸大其词,我是真的遇到过了!嵌套6、7层,一个函数几百行,简!直!看!死!人!
正常情况下,R 语言的程序语句是从上至下顺序执行的。控制流通常在希望重复执行某些语句,仅在满足特定条件的情况下执行另外的语句的时候发挥作用。包括循环语句,条件语句。
小程序里面也是有条件判断的,我相信大家在开发java if和jstl c:if c:when。有人说在程序员眼里只有if else,可见重要性。一起了解下微信小程序额的条件判断吧。源码:https://github.com/limingios/wxProgram.git 中的No.8 小程序的条件判断 view wx:if={{condition}} block wx:if={{condition}} 官方的阐述 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/de
不知道大家有没有发现在很多网页中会有很多漂亮的表格,那么今天我们就来看下在R语言中如何实现网页交互式表格的绘制。首先,我们来看下实现这个功能的R包“formattable”。它的安装可以直接install.packages(“formattable”)即可。
众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简
但是前面我们一直在使用癌基因列表和抑癌基因列表,去跟每个癌症的统计学显著的表达量上下调基因,以及每个癌症的统计学显著的保护因子风险因子取交集,发现它们并没有特别的偏好性。我们一直没有直对比上下调基因和保护因子风险因子,而这个往往是大家初次接触肿瘤学的时候比较困惑的。
1.字符串图片1.str_length图片x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."x### 1.检测字符串长度str_length(x)length(x) #返回字符串的个数2.str_splitsplit返回列表,但是列表不能进行计算,对列表进行取子集### 2.字符串拆分str_split(x," ")x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")st
-(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型;
链接:https://pan.baidu.com/s/1niWjcaJOuimO4NQHzHmvIA 提取码:q6am
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #是list 所以用[[]]
# =============================================================== # =============================================================== setwd('C:\\Users\\czh\\Desktop') library(Matrix) rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) library(ConsensusCluste
通过if/else切换是存在的问题,如果标签一致的话,会被虚拟dom复用,用于提高展示效率,如果不想被复用,那么增加 key属性只有值一致才会被复用
行列引用、条件筛选等可以简单的数据管理,但其在无法有效处理多次、多重、有规律的循环和判断问题,而控制流却可以通过循环、判断、跳错等等操作轻松处理此类问题。
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。目前使用广泛的SVM实现工具是libsvm,其不仅集成在很多统计软件例如R,PYTHON等,还可以直接在Linux以及Windows下运行。
gbm效果和randomForest相近,但是占用内存更少,且支持多核crossValidation运算。
条形图是科研中常用的图,但是有时候可能你会觉得普通的条形图过于平平无奇。还有些时候展示的空间有限,数据却很庞大,这时再用普通的条形图可能就不利于展示信息了。那么要怎么办呢?不如考虑一下使用环状条形图。我们先来看几个关于环状条形图的例子。
⚠️注意:str_spilt的第二个参数,写你想分割的符号,上面代码“hello world”的分割是空格,因此输入“ ”,同样也可以是其他符号。
作业参考的文献:Integrated analysis reveals five potential ceRNA biomarkers in human lung adenocarcinoma
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
📷 视频地址:http://mpvideo.qpic.cn/0bc3niaasaaatialkbbtenrva2wdbfvaacia.f10002.mp4? 参考: 如何合理的展示相关性分析结果??
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