但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...我一般最常用的函数为apply和sapply，下面将分别介绍这8个函数的定义和使用方法。 2. apply函数 apply函数是最常用的代替for循环的函数。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...3. lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’...参数列表： X:list、data.frame数据 FUN: 自定义的调用函数 …: 更多参数，可选 比如，计算list中的每个KEY对应该的数据的分位数。
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。...但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。...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。...lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’l’就可以判断返回结果集的类型...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。
在linux系统命令行，我们可以使用“Rscript”命令来调用运行写好的程序，并添加一些必须的命令行参数；在Windows系统的Rstudio中，可以使用source()函数来调用写好的R脚本。...1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...()函数 对于向量和矩阵，我们可以方便的使用循环等来进行统计计算，然而对含有因子的数据框，aggregate()函数就会大显威力，其使用语法如下： aggregate(object, by, FUN,...举例如下： 4自定义函数 用户可以根据需求自定义函数，R函数是通过使用关键字function来创建。...我们可以直接在R中运行上面程序然后使用这个函数，也可以保存为R脚本然后使用source()函数调用。
隐式循环 在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集 比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...(sceList, dim)) 正好复习R语言基础的时候，学到了apply()和lapply()两个函数，那一起来了解一下隐式循环吧！...FUN：函数,即对x的每一行/列执行FUN这个函数 simplify:表明是否应简化结果的逻辑,一般默认为 = TRUE 使用的小栗子： #循环处理数据 test<- iris[1:6,1:4] apply...lapply是apply()函数的变种，主要用于处理列表/向量（列表/向量没有行和列的概念，所以会比对矩阵/数据框的操作更简单一些），也更适用于批量读取数据或者处理统计数据 基本语法为： lapply(...写函数的函数——function() 使用apply或者lapply函数时，都有FUN参数，就是我们在执行循环时需要用的函数，这个函数可以是内置的比如mean或者sum等函数，也可以由我们自己构建 如果需要写对应需求的函数
” 写 在前面 相信在Windows中使用 Python 和 R 小伙伴为数不少，虽然 Python 和 R 并不挑平台，但是总还有一些情况 Linux 版本更有优势，这些情况包括： R 在 Linux...体现在使用过程中，我们可以在 Linux 中直接使用 mcapply 进行多线程操作，但是在 Windows 中，我们必须提前创建 worker，然后再初始化，然后才能调用多线程函数。...WSL 能够让你在 Windows 命令行中直接运行 Linux 命令，并且直接访问你在 Windows 中的资源。因此，你能同时使用 Linux 和 Windows 中的工具对同一组文件进行操作！...” Okay，那就让我们直接进入正题：和在Win10中使用Linux版本的R和Python 启用 Linux 子系统 1....你已经成功在 Linux 子系统中创建了一个 Jupyter 服务器并且在 Windows 中直接访问了！ 安装 R （Linux） 大猫强烈推荐使用微软的 Microsoft R Open。
' )) 有意思的是我仍然是选择老牌r包，parallel； 使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上...par的签字，比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。...的bed坐标文件进行注释，就自定义了函数 run_ChIPseeker，然后把全部的bed文件路径名字存储在 fs这个向量，然后就可以使用 parLapply 的模式，使用8个线程进行并行计算啦，代码如下所示...在我的Windows电脑里面，效果如下所示： Windows电脑的R并行计算 看懂这些代码，需要 有R语言基础哦： 生信基石之R语言 B站的10个小时教学视频务必看完，参考 GitHub 仓库存放的相关学习路线指导资料...，以及基于Linux的NGS数据处理： 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算
第五章 高级数据管理 本章概要 1 数学和统计函数 2 字符函数 3 循环和条件执行 4 用户所写函数 5 聚合和改造数据的方法 本章所介绍内容概括如下。...图1：学生考试数据 想一想，如何管理上述数据，又如何发现该数据的价值？ 数值和字符函数 数值函数，包括数学、统计和概率函数。 常用数学函数如图2所示。...方法一：直接使用统计函数 > rm(list=ls()) > x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8) > mean(x) [1] 4.5 > sd(x) [1] 2.44949 方法二：利用统计学对平均值和标准差的定义式...2 R的reshape包中函数数据进行改造。 总结 1 基于R中丰富的函数管理数据，比如数学函数、统计函数、字符函数。 2 R中流程控制结构，重复与循环和条件选择。...3 R中用户所写函数，为了解决某个数据分析任务自定义函数实现和完成。
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...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。...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）。...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
在我前面的文章：clusterProfiler包进行KEGG,GO,GSEA富集分析，有介绍在GSEA分析中，在MSigDB（Molecular Signatures Database）数据库中定义了很多基因集.../c5.go.cc.v7.2.symbols.gmt") class(gmt) 如何制作自定义的gmt文件？...list，可以处理成类似gcSample数据的list，用上面代码写出gmt文件。...Yes MoleculeName和 catabolism.Type这2列是我们要的。...可以自己构建类似上面gcSample的list，然后自己写一个函数输入就行。
本文中所有的计算都在配置了2.6GHz 双核CPU和8GB DDR3内存的MAC OS X中运行。...首先，我们看看最花费时间的这段函数： 第一招：用apply函数代替For循环 其实我们知道在R里面最能提升效率的一个方法就是少用For循环，多用apply，因为R是面向数组的语言，apply面向数组遍历...站长这里用的lapply函数自然是极好的，特别适合遍历list元素，因为事前把lungTMP这个表的rowname装到了list里面，用lapply（相当于list+apply）来遍历，真的值得大家都来学习...第五招：多线程并行运算 经过上面的尝试之后，我们体会到pathway.score这个函数包含数据索引，计算，递归，循环，建表等诸多操作，因此单独使用一种方法可能对总体速度提高不是很明显，因此最好是能同时计算...但比较遗憾的是调用parallel包的时候不能同时使用data.table数据结构，因为data.table也是多线程的，它其实也是通过调用parallel::mclapply和foreach包里的函数实现快速处理
值得庆幸的是，现有R中的并行计算框架，如parallel (snow,multicores)，Rmpi和foreach等采用的是映射式并行模型（Mapping），使用方法简单清晰，极大地简化了编程复杂度...lapply在使用的时候也会出现这样的问题，如果出现问题，那么就白跑了，而且也不可能给你停顿下来。那么如何让lapply运行中跳过报错的办法呢？...R语言相关的报错处理函数可见：R语言-处理异常值或报错的三个示例 用tryCatch跳过： result = tryCatch( {expr}, warning...—————————————————————————————————— 二、foreach包的使用方法 1、简单使用案例 设计foreach包的思想可能想要创建一个lapply和for循环的标准，初始化的过程有些不同...注意，在32位的R中，封顶上限为4G，无法在一个程序上使用超过4G （数位上限）。这种时候，可以考虑使用64位的版本。
包简介与主要函数解读 foreach包是revolutionanalytics公司贡献给R开源社区的一个包，它能使R中的并行计算更为方便。...，每次定义一个iterator，它都内定了“循环次数”和“每次循环返回的值”，因此非常适合结合foreach的使用。...其中，negative binomial分布：其概率积累函数(probability mass function)为掷骰子，每次骰子为3点的概率为p，在第r+k次恰好出现r次的概率。...，类似parallel中的clusterEvalQ，但是foreach在一个函数里面包含了函数、包的导入过程。...（参考：R语言︱函数使用技巧（循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）） 2、并行的时候，如何导入多个数值型变量？
问题 如何定义一个R函数。 解决方案 使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。...条件执行 R语法中包含if语句，更多详情可以使用help(Control)命令查看。 循环语句 R语法中也包括for循环、while循环以及repeat循环语句。...更多详情可以使用help(Control)命令查看。 全局变量 在函数中，你可以通过<<-操作符来改变全局变量的值，但此种方法不推荐使用。...2.12 定义函数 问题 如何定义一个R函数。 解决方案 使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。...条件执行 R语法中包含if语句，更多详情可以使用help(Control)命令查看。 循环语句 R语法中也包括for循环、while循环以及repeat循环语句。
R 内内置了许多的随机相关的函数，比如： > runif(1) [1] 0.06532152 > runif(2) [1] 0.2081815 0.8665349 > sample(10,3) [1]...当我在循环内部加了一个种子： sce = lapply(unique(batchFactor) , function(current.batch){ set.seed(32) idx = which...如果是在函数中呢？...虽然这个函数，可以显示的在函数内部调用随机数和函数，帮助我们明确随机数与随机函数的对应关系： > withr::with_seed(32, runif(1:5)) [1] 0.5058405 0.5948084...此外，我也推荐大家在写涉及到随机数的代码时，使用withr::with_seed，起码告诉并且提醒自己，哪个种子，对应哪个随机函数。防止被吞，或者吞了其他人的种子。
❝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。...例如，下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数，将其转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") #...例如，下面的代码使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和 apply(x, 2,...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...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。
[i]] <- table(gt.list[[1]])/n } 自定义计算LD的函数 library(compiler) calcLD <- cmpfun(function(x,pa,ht,p){...n<-length(x) ht_int <- lapply(ht,as.integer) R2 <- list() if(is.list(p)){ biv <- which(unlist...} } 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...python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！
(cbind,result) ## 通过先生成空的列表list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(...a,b) ##do.call() 函数是对列表 list操作的函数，批量操作 图片 图片 分批次将运行结果保存为R.data格式便于管理数据 图片 大段代码暂时不运行可以进行折叠，并加入一个if 判断或者注释掉...apply族函数，矩阵和数据框的隐式循环，只能用于数据框以及矩阵 apply优点在于可以应用自定义函数 ### 1.apply 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …)...apply(test, 1, sum) ##对test数据框的每一行求和 图片 图片 ### 2.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，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply
最直观的过程是使用Loop循环。这里使用一个例子来讲解一下如何实现化整为零策略。在plyr包中有数据ozone,它是一个三维矩阵(24X24X72)，其中最后一维72是指的6年12个月每个月的结果。...而使用for loop，只能一块接一块的处理，在速度上可能没有并行处理来得快。而在R当中，有一系列相关的函数，apply, lapply, sapply, tapply, mapply, sweep。...sapply的返回值其实就是在lapply的基础上再使用了simplify2array(x, higher=TRUE)函数，使用其结果变成一个array。...在思路上，我们的想法可能会是先从ozonedf出发生成一个类似ozone这样子的数据，然后再使用apply,lapply这样的函数来完成就可以。...，就是分三步走，使用split将数据化分成小块，使用lapply函数对小块进行计算，最后使用do.call使用函数将其整理成我们需要的形式。
单细胞专题 | 1.单细胞测序（10×genomics技术）的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题...使用Seurat提供的Read10X函数可以很方便的将10x结果读入到R矩阵中。使用CreateSeuratObject生成Seurat对象，后续分析都是在该对象上进行操作。.../',pattern='[12]$') folders # [1] "G1" "G2" "L1" "L2" "NP1" "NP2" "PI1" "PI2" # 然后使用lapply进行循环(之前出过一期...apply系列函数教程，可以查阅一下， # lapply是对列表或向量进行循环，而apply是对数据框或矩阵操作) library(Seurat) sceList <- lapply(folders,function...，包括每个细胞的barcodes，所有定量的基因和每个细胞的UMI矩阵。
".keep_all = T"为必须要写的参数 2.3 mutate，数据框新增一列 test <- mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值...管道符号传递，简洁明了--最优选择 iris %>% select(-5) %>% as.matrix() %>% head(50) %>% pheatmap::pheatmap() 3.条件和循环...apply(iris[,1:4], 2, plot) # 如果有写不下的参数，继续写在apply的括号里 apply(iris[,1:4], 2, plot,col = iris[,5]) # 或者也可以自定义函数...(list, FUN, …)函数--参数与自定义函数相似 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...的标度在每个版面都可以变化### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把
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