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    浅谈python,c,java,优劣,语言高低与效率相反的不变规律

    [菜鸟普及]浅谈c,java,python优劣,语言高低与效率相反的不变规律 此文于2011年04月16日,在我的微博原创发布。...因为在Python中,有更方便的方法去完成同样的目标,那么这种写法,就让我们怀疑在这个case中,使用Python的必要性。 总体来看,最令人难过的,是他们的事倍功半。...在Java中,这些带点的名称是由编译器来查找的,运行的时候并不会去考虑一共有多少。而在Python中,查找的过程是在运行时进行的,所以要包括每个点。...在Java中,XML可能是你的救世主,因为它让你实现了特定领域的语言,并且不用编码,就能提高你的应用程序适应性。在Java中,避免编码是一个很大的优势,因为编码意味着重新编译。...最后,仅以这句话初学者,与初学者共勉:“What Doesn't Kill You Makes You Stronger.”

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    requests库中r.content 与 r.read() 的使用方式

    当解决问题时,我首先要明确问题的背景和目标。在这个问题中,你提到了一个关于itz文档中的Content-Encoding问题的bug,以及如何使用r.content而不是r.read()来获取响应。...让我们深入探讨这个问题,并提出一份1000字的技术文章,解决这个问题。本文将探讨itz文档中未提到的如何使用requests库中的r.content来获取响应的问题。...然而,在itz文档中,可能没有明确提到如何使用r.content来获取响应的内容,而大多数开发者更熟悉使用r.read()。...如果itz文档中没有提到如何使用r.content,那么开发者可能会默认使用r.read(),这可能会导致不必要的性能损耗和代码冗余。因此,解决这个问题对于确保代码的效率和可读性非常重要。...3、在等待文档更新的过程中,开发者可以通过查看requests库的官方文档来获取关于r.content的更多信息和示例。官方文档通常会提供详细的说明和示例,以帮助开发者更好地使用库的功能。

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    「R」R 的安装与配置

    本文介绍对 R 的安装与配置,以 Windows 系统为对象进行操作,其他操作系统过程类似。本文算是一个老司机的经验之谈,初学者按照操作配置可以减少以后不必要的麻烦,对于其他读者,希望也有所启发。...根据我这一两年多反复安装 R,遇到错误不得不重装 R 的一些经历,在安装时有以下几个重要的建议: 尽量不要安装在 Program files 相关目录下,考虑到现在大多数电脑都是一个 C 盘,可以选择在...配置 Windows R 默认使用用户文档目录作为家目录(等同于 Linux 中的 ~),使用系统指定的临时目录作为临时目录,使用安装路径下的 R版本/library 目录作为 R 包存储目录。...当你想要更新 R 版本时,你不得不面临重装所有包的举动(如果你使用几个月,装了几百个包~~),或者想其他办法解决。 下面就是教你自己创建自定义的临时目录与包目录,这样上面情况都不会发生了。...保存后重启 RStudio 或者点击菜单栏 Session 下的 Restart R 。 ? 每次都会输出你包的存储路径和 R 的临时路径,方便提醒自己。

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    【R语言】R中的因子(factor)

    R中的因子用于存储不同类别的数据,可以用来对数据进行分组,例如人的性别有男和女两个类别,根据年龄可以将人分为未成年人和成年人,考试成绩可以分为优,良,中,差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数,向量作为输入参数。...levels:指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels:水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude:排除的字符。 ordered:逻辑值,用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的,一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的,跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的,例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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    「R」R 中的方差分析ANOVA

    此时,我们无法清晰地划分它们对因变量的影响。 例如,对于双因素方差分析,若不同处理方式中的观测数不同,那么模型y ~ A*B与模型y ~ B*A的结果不同。...R默认类型I(序贯型)方法计算ANOVA效应(类型II和III分别为分层和边界型,详见R实战(第2版)202页)。...R中的ANOVA表的结果将评价: A对y的影响 控制A时,B对y的影响 控制A和B的主效应时,A与B的交互影响。 一般来说,越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中,你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...评估检验的假设条件 ANCOVA与ANOVA相同,都需要正态性和同方差假设,检验可以参考上一节。另外ANCOVA还假定回归斜率相同。

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    R tips: R中的颜色配置方案

    数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案,颜色方案除了手动设置之外,在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语,由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数,所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的,在R中也是推荐使用hcl颜色方案,不推荐使用rainbow等颜色方案了。...,常用于着色离散变量; sequential的颜色方案中色调较少,体现了颜色的连续过渡,可以用于着色连续变量; diverging和divergingx也是颜色的连续过渡,但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案,RColorBrewer中颜色方案数量是固定的,不会对颜色进行自动插值,比如Dark2配色一共只有

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    R中的sweep函数

    函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具,一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列的其他维度进行操作...,与apply的用法一样 STATS:需要对原数据集操作用到的统计量 FUN:操作需要用到的四则运算,默认为减法"-",当然也可以修改成"+","*","/",即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行的均值

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    「R」R检验中的“数据是恆量”问题

    所遇到的问题: 分析两个样本之间是否存在差异,每个样本三个重复。现在用的是t.test,但有些样本三个重复的值一样(比如有0,0,0或者2,2,2之类的),想问下像这种数据应该用什么检验方法呢?...以下是我的回答: 数据是恒量是无法做t检验的,因为计算公式分母为0(不懂的看下统计量t的计算公式,一般标准差/标准误为分母,所以恒量是不能算的)。...假设有两万个基因的表达,我手头没数据,所以写个伪代码: 下面用geneExpr1与geneExpr2表示两组数据: for循环1(geneExpr1, geneExpr2): 组合某基因表达 - c...geneExpr2) -> mergedExpr if (mergedExpr是恒量): 进行下一个循环,计算下一个基因表达差异,这个基因不算了 else: if (geneExpr1与geneExpr2...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r

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    R studioR 工具指南(十一:R 的更新与R 包的迁移)

    目录: R 包更新 R 更新 前言 虽然在09. R studio/R 工具指南(八:R 的版本控制) 我们提到过,有不同的R 的版本,并且可以通过一定的操作,在不同的系统下进行R 版本的无缝切换。...★查看了一下,发现updateR 和installr 这两个包分别对应了win os 与mac os 的两个系统。”...这里我直接是现将新版本4.0 下的library 目录中的包保存出来,接着直接将原本版本R 中的library 直接复制进去,接着再将本来的4.0 下的包(base 之类R 安装中自带的)再覆盖回去。...一切完成后,在新版本的R 中尝试调用安装的其他包: > library(maftools) 错误: package or namespace load failed for ‘maftools’: package...这时候直接对目录中的 R 包进行更新: update.packages(checkBuilt=TRUE, ask = T) 接着就在后台放一阵吧~ 但有时候基础包的更新函数却对Bioconductor

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