本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。...构造数据 本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...公式函数用法 核心是什么 公式函数的优点在于提供了一种构造匿名函数的简洁方式。而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。
ACM常用模板合集 void sieve() { tot = 1; memset(vis, 0, sizeof(vis)); low[1] = 1; G[1] = 函数G...(n) n=1时的定义 for (int i = 2; i <= mxn; i++) { if (!...vis[i]) { pri[tot++] = i; low[i] = i; G[i] = 函数G(n) n=质数时的直接定义
R语言在作图时难免会用到公式，往途中添加标签公式的方法有很多，R基础包自带的expression函数就是一个，除此之外还有latex2exp可以在R语言中使用latex的命令来给图片添加公式。...本文基于expression函数常用的命令从常用的运算符、大型运算、集合运算、希腊字母等方面给出常用的公式命令。..."手动添加公式",las = 1) text(3,1,labels= tt, cex=1.5,col = "red") # 添加公式 data("faithful") library(ggplot2...，x对应的是系数。...[2,4], digits = 4)) eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)~","~italic(R)^2~"="~r2~","~italic
1.初级统计（R_01） x<-(1,2,3,4,5,6) max(x) #最大值 min(x) #最小值 mean(x) #均值 median(x) #中位数 range(x)#返回最小值和最大值 var...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...T)#中心化 scale(state.x77,scale = T)#标准化 x <- ,center = T) 17.分割字符串 strsplit > path strsplit(path,"/")#返回值为列表 [[1]] [1] "usr" "local" "bin" "R"
. :748.0 期望最大化（EM） 期望最大化（EM）算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数，其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验（MAP）估计的迭代方法。...期望最大化（EM）可能是无监督学习最常用的算法。 似然函数 似然函数找到给定数据的最佳模型。 ?...我们可以选择伯努利分布 或者，如果我们有以厘米为单位的人的身高（男性和女性）的数据。高度遵循正常的分布，但男性（平均）比女性高，因此这表明两个高斯分布的混合模型。 ?...log.likelihood：这是BIC值的对数似然值 n：这是X点的数量 df：这是自由度 BIC：这是贝叶斯信息标准; 低是好的 ICL：综合完整X可能性 - BIC的分类版本。...EM的绘图命令会生成以下四个绘图： BIC值用于选择簇的数量 聚类图 分类不确定性的图表 簇的轨道图 ? ? ?
我们在做数据分析的时候，经常需要产生一些重复序列。例如，做差异表达分析时需要用到的分组变量，绘制ceRNA网络的节点文件中的RNA type列等等。...今天小编就来给大家介绍一下R中生成重复序列的函数rep。你可以把它看作时repeat这个英文单词的缩写，就很容记住了。...函数形式：rep(x, time = , length = , each = ,) 参数说明： x：代表的是你要进行复制的对象，可以是一个数字，一个字符，或者是一个向量。...times：代表的是复制的次数，只能为正数。 负数以及NA值都会为错误值。复制是指的是对整个向量进行复制。 each：代表的是对向量中的每个元素进行复制的次数。...length.out：代表的是最终输出向量的长度。
：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数 二、数学 1....：行名或列名 %*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数...函数 function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用.C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。...统计分布 每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数 函数，r――随机数函数。比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。...下 面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名： norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡方（包括非中心）unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma
___________________________________________________________________________________ 二、R语言中的线性混合模型 来自博客...几个包的介绍： 包 优点 缺点 nlme 这是一个比较成熟的R包，是R语言安装时默认的包，它除了可以分析分层的线性混合模型，也可以处理非线性模型。...2、R语言案例 数据来源：一个传统的裂区数据来说明不同软件包的用法，这个数据oats是在MASS包中，是研究大麦品种和N肥处理的裂区试验，其中品种为主区，肥料为裂区。...在R语言中我们使用mgcv包中的lmer函数来完成这项工作。首先载入faraway包以便读取psid数据集，然后加载mgcv包，再将年份数据中心化以方便解释模型，最后用lmer函数进行建模。...如果认为随机效应只影响模型截距，那么固定效应回归模型可以用下面的公式 5、ASReml-R包 它的功能很强大，用在这里有些杀鸡用牛刀的感觉。
高斯分布只不过是正态分布。此方法分三步进行： 首先随机选择高斯参数并将其拟合到数据点集。 迭代地优化分布参数以适应尽可能多的点。 一旦收敛到局部最小值，您就可以将数据点分配到更接近该群集的分布。...R中的建模 mb = Mclust(iris[,-5]) #定义聚类数 mb3 = Mclust(iris[,-5], 3) # 最优模型 mb$modelName # 最优聚类数 mb$G #...让我们绘制估计的密度。 plot(mb, "density") ? 您还可以使用该summary()函数来获取最可能的模型和最可能数量的集群。...轮廓值通常为0到1; 接近1的值表明数据更好地聚类。 k-means和GMM之间的关系 K均值可以表示为高斯混合模型的特例。...通常，高斯混合更具表现力，因为数据项对群集的成员资格取决于该群集的形状，而不仅仅取决于其接近度。 与k-means一样，用EM训练高斯混合模型可能对初始启动条件非常敏感。
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系列函数的基本作用是对矩阵或者列表（list）按照元素或元素构成的子集合进行迭代，并将当前元素或子集合作为参数调用某个指定函数。...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。...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
We're telling R that # everything returned by length() should be an integer of # length 1.
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。...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。...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。
学习R语言里的排序函数 (生信技能树学员徐谦) 正在上5月生信入门课程的小伙伴们应该初步掌握了一些R语言的基本函数，其中有一类函数可以称为排序函数，例如周二细讲的sort，order函数，以及不常使用的...rank函数，这里说的只是R基础包中的排序函数，另外还有其他包中的一些更方便的函数，例如dplyr包中的arrange，这些后续我们再共同学习。...参数的更改 R语言里所有的函数都是有参数的，我们可以根据函数作者的设定，赋予不同的参数，例如查阅帮助文档，可以看到sort，order都可以设定decreasing = T或者F来控制顺序，这个大家都知道了...但是后来一想不太对，R语言中几乎所有的函数都是有严格的对象和参数要求的，如果给了它函数里没写的东西，那大部分时候就会报错，如果没报错，那就是函数接受了，当然也有其他特殊例外的情况。...以上是R语言中基础函数中几个排序函数的用法，那排序到底有什么用呢？实际上在R语言中我个人觉得order比sort用的多，原因就是他会返回坑的位置。
需要明确，在置信度（检验水准为0.05）确定的情况下置信区间的计算需要Estimate（系数样本估计值）和Std.err（标准误） 即upr=Estimate+1.96Std.err lwr=Estimate...-1.96Std.err 方法一 这个方法不能得到哑变量的系数，只能得到这个变量的系数；比如说Time这个变量是3个水平，两个哑变量，按照方法一只能得到Time这个变量的，无法得到Time2和TIme3...参照于TIme1的。...=Estimate+1.96*Std.err)) rownames(citab) <- rownames(cc) Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定 方法二 自己定义confint函数...，因为confint函数在geeglm函数中无法使用 confint.geeglm <- function(object, parm, level = 0.95, ...) { cc <- coef
本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。...本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。...我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。...前言 高斯过程（GP）是处理以下一般问题的一个工具：函数 f(x) 在 n 个点采样，并得到一组有噪声 [1] 的函数度量值 {f(xi)=y_i ± σ_i,i=1,…,n}。...在本节中，我们先将分子两项的估计公式写出来，然后考虑后验概率。 我们要做的第一个假设是，假如实际函数是 f hat，那么我们的测量值 y 关于 f hat 是独立的并且服从高斯分布。
apply函数集来转换R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...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。...到目前为止，我们只使用了一个参数的函数，并将它们应用于数据。apply家族最棒的部分是，它们也处理具有多个参数的函数！...尾注 到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。...我鼓励你在更复杂的数据集上尝试更复杂的函数，以充分了解这些函数有多有用。
R语言在使用过程中有些时候代码过长或者很多重复性的功能需要对代码的结构进行管理以及梳理。...R语言具有自定义函数的功能，如果有些代码实现的功能具有重复性，那么就可以利用R语言自带的自定义函数体进行封装功能。最后，只需要每次调用的时候保证输入输出能够结构化的输入变量和结构化的输出计算结果。...一、我们来看下R语言中自定义函数的构造： 格式：myfuntion<-function(arg1,arg2,…){ statements...二、我们定义好的函数，我们也可以通过以下函数去检查函数的结构以及参数设置（注：R语言自带函数是无法通过以下函数查看的）： 1） 函数体：body()，查看函数的内部代码， 2） 形式参数列表：formals...5) 退出时执行：on.exit()，可以在一个函数主体部分中的任何地方插入一个 on.exit 的调用。on.exit 调用的作用是保存函数主体的值使得函数跳出后它仍然可以被执行。
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。...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。...这里就需要用到自定义函数。 函数可以是匿名函数，也可以是之前定义好的函数，由于这里逻辑简单，我们可以用匿名函数解决。...，里面包含3个项，每个项是函数执行的结果。...先看看tapply函数的调用格式： tapply(向量数据,分组标识,运算函数,函数的参数,simplify = TRUE) 我们以一个学生数据的Data Frame为例来讲解tapply函数，先构建一个新的学生数据
我们知道一个漂亮而清晰的图像的形成指定缺不了图像中细节的注释。那么今天我们就来总结下在R语言中那些注释函数。 首先，我们看下文本注释函数：text()，mtext(), legend()。...这些函数都是R语言内置的基础函数，我们看下具体的实例： 1. text() 注释绘图中的任意点。 ?...其中主要的参数是labels，不仅可以支持文本的添加，还支持expression格式的公式文本化展示。x,y代表了点的位置。...3. legend() 主要是注释图形的分组信息。 ? 其中主要的参数： Legend指的标签文本 bty主要是色块的类型，圆形（o），长方形（n）对应的颜色填充为fill。...Lty主要是线类型设置，对应的颜色控制室col。 bg指的整体legend的背景颜色。 Text.col设置标签的字体颜色。
apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X， MARGIN， FUN， ...)...[，4] [1，] 1 6 11 16 [2，] 2 7 12 17 [3，] 3 8 13 18 [4，] 4 9 14 19 [5，] 5 10 15 20 lapply {base} 通过对x的每一个元素运用函数...该函数返回值为向量、矩阵，如果simplify=”array”，且合适的情况下，将会通过simplify2array()函数转换为阵列。...，但是它的返回值有预定义类型，所以它使用起来会更加安全，有的时候会更快 在vapply函数中总是会进行简化，vapply会检测FUN的所有值是否与FUN.VALUE兼容，以使他们具有相同的长度和类型。...将对...中的每个参数运行FUN函数，如有必要，参数将被循环。
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