asis, 文本型输出直接进入到HTML文件中， 这需要R代码直接生成HTML标签， knitr包的kable()函数可以把数据框转换为HTML代码的表格。...全局代码块通过knitr::opts_chunk$set函数进行设置，一般设置在YAML文件下方，具体见下图。 ?...可以用knitr包的kable函数来显示: knitr::kable(co) ? kable()函数的digits=选项可以控制小数点后数字位数， caption=选项可以指定表的标题内容。...注意：上面例子knitr:: kable制定了kable函数来自knitr包，目的是方式和其他包内同名函数冲突。 另一种写法，如果想使用管道函数，需要加载kableExtra。...5.设置表格的行与列 这里使用的函数是column_spec()，其中以下代码含义为：制定前两列数据，字体加粗、颜色为白色，表格填充为"#D7261E"。
asis, 文本型输出直接进入到HTML文件中， 这需要R代码直接生成HTML标签， knitr包的kable()函数可以把数据框转换为HTML代码的表格。...可以用knitr包的kable函数来显示: knitr::kable(co) ? kable()函数的digits=选项可以控制小数点后数字位数， caption=选项可以指定表的标题内容。...注意：上面例子knitr:: kable制定了kable函数来自knitr包，目的是方式和其他包内同名函数冲突。 另一种写法，如果想使用管道函数，需要加载kableExtra。...5.设置表格的行与列 这里使用的函数是column_spec()，其中以下代码含义为：制定前两列数据，字体加粗、颜色为白色，表格填充为"#D7261E"。...通过块选项 attr.source =“ .numberLines”将行号添加到源代码块中，或者通过attr.output =“ .numberLines”将文本输出块添加到文本中，例如， ```{r,
2.2 sample_n dplyr 包的 sample_n(tbl, size) 函数可以从数据集 tbl 中随机无放回抽取 size 行，如: > d.class %>% sample_n(size...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量，然后筛选出所有不同值，每组不同值仅保留一行。...2.5 select 对行或列筛选，比较有用的是其一些专属函数： select(test, starts_with("Petal")) #选中..开头的列 select(test, ends_with(...gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。
3.1.2 以 TXT 或 XML 格式下载并保存信息 通过 batch_pubmed_download() 将数据保存为 txt 或 xml 文件。...3.1.4 从 XML PubMed 记录中自动提取数据 函数 table_articles_byAuth() 可以迅速从多个 XML 记录获得作者信息和文章发表数据，该函数包含5个参数： pubmed_data...() %>% kable_styling(bootstrap_options = 'striped') ?...() %>% kable_styling(bootstrap_options = 'striped') ?...4.1.6 文章全长标题的精准匹配 2.11 版的新函数 get_pubmed_ids_by_fulltitle()，可以直接输入文章标题，再敲几行代码得到想要的信息。
3.3 get_pubmed_ids，在文章标题中搜索关键字 作者通过使用get_pubmed_ids函数加上自己限定作者，年份，关键词等等的信息，能够构建出一个用于后续信息提取的对象。...通过3.3的步骤，我们已经获得了一批文献信息 在3.4中，通过fetch_pubmed_data() custom_grep()函数可以筛选3.3的信息。...#4.3 batch_pubmed_download() 函数 ##搜索标题里有APE1或OGG1这两个基因——在2012-2016年间发表的文章 new_query<-"(APE1[TI] OR...要把这些文献名称整理出来 信息只能通过 articles_to_list()函数一个一个提取，所以下面写了个循环 ## 建立一个空的列表储存这些信息 ## 储存为 list all_xml % kable() %>% kable_styling(bootstrap_options
但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题，今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。...dplyr包的功能主要包括： 变量筛选函数 select 筛选函数 filter 排序函数 arrange 变形（计算）函数 mutate 汇总函数 summarize 分组函数 group_by 多步操作连接符...csv 不执行dplyr命令，仅将输入数据作为CSV输出到stdout kable不执行dplyr命令，而仅将输入数据作为 knitr::kable()格式字符串输出到stdout 其工作原理：dplyr-cli...输出mpg值为21的行： ##这里的 -c选项是用于输出格式为CSV的stdoutcat mtcars.csv | ....="dplyr kable" 下面就来体验一下起飞的感觉： cat mtcars.csv | group_by cyl | summarise "mpg = mean(mpg)" | kable ###
1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 3）求出协方差矩阵 4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量 5）将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵...PCA也存在一些限制，例如它可以很好的解除线性相关，但是对于高阶相关性就没有办法了，对于存在高阶相关性的数据，可以考虑Kernel PCA，通过Kernel函数将非线性相关转为线性相关，关于这点就不展开讨论了...10个指标之间会有这样那样的联系，相互之间会有影响，通过主成分分析后，得到三五个主成分指标。...** 获得训练数据前4个主成份的值 ** kable(predict(pca, data)[1:4,]) ? kable(data[1:4,]) ?...后来仔细看标题，终于明白了。
状态空间中的每个状态都包含一次作为行和列，并且矩阵中的每个单元格都告诉您从其行状态转换到其列状态的概率。因此，在矩阵中，单元格的作用与图中箭头的作用相同。...如果状态空间添加一个状态，我们添加一行和一列，每个现有的列和行添加一个单元格。这意味着当我们向马尔可夫链添加状态时，单元格的数量呈二次增长。...在前者中，我将演示如何构造似然函数，然后使用约束优化问题来估计参数。 似然函数-数值部分 首先，我们需要创建一个以 Theta 向量为主要输入的函数。其次，我们需要设置一个MLE的优化问题。...因此，我们需要将似然函数的输出更改为负值。...但是，与此同时，我们通过构造知道该过程表现出两个平均结果-一个正面和一个负面。波动性也是如此。
支持Rmarkdown或普通markdown通过pandoc软件转换为HTML或PDF。...另外章节的顺序也可在_bookdown.yml文件中通过rmd_files:["file1.Rmd", "file2.Rmd", ..]指定。...chentong_biology@163.com" date: "`r Sys.Date()`" documentclass: article #可以为book或article # 如果需要引用参考文献，则添加下面三行内容...图的标签为fig-name(不能有下划线)，在引用时需使用如下格式\@ref(fig:fig-name)，且fig.cap也要设置内容。...当图或表的标题太长时，也可以使用Text Reference引用一段话作为图和表的标题。 Here is normal text.
aucinf.pred=TRUE, aucinf.obs=TRUE)) 通过上面的参数...如果提供了对应的剂量数据，就可以直接进行整合： data_obj <- PKNCAdata(conc_obj, dose_obj) 以上数据的具体分布查看可以通过如下的实例： knitr::kable(...scale_x_continuous(breaks=my_conc$time) + theme(legend.position=c(0.8, 0.8)) 2. pk.nca 主要的非房室模型算法函数...) 如果利用添加intervals参数的数据进行建模。...(data_obj_manual$intervals) 最后，此包获取累积的药物浓度构建了对应的处理函数superposition。
整洁数据（tidy data）是指如下图这样的数据表： 在表中： 每个变量都拥有自己的列 每个观察/样本都拥有自己的行 数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算...在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...tidyr提供pivot_longer函数可以将宽数据变长。...country = LETTERS[1:3], `1999` = c('0.7k', '37k', '212k'), `2000` = c('2k', '80k', '213k') ) kable...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。
首先我们要通过 github 安装 tidyquant 的最新版，并加载需要的包； devtools::install_github("business-science/tidyquant") library...| -0.2214904| 0.0792602| 0.2062750| 代码啥意思呢，别急我们一层一层来看； .rows = c(symbol, ~ QUARTER(date)) # 透视表的行，...AMZN 代表的公司， VLOOKUP("AMZN", lookup_table, stock, company) [1] "Amazon" 不过我们在 Excel 中使用 VLOOKUP 是想在一个表中添加列...2013-01-15 30.6 31.7 29.9 30.1 173242600 30.1 Facebook # … with 4,022 more rows 我们给 FANG 添加了一个新列...除了上面提到的，tidyquant 还提供了许多时间处理、金融分析和统计的函数， ?
下面分2步讲述，自己如何构建一个Bookdown书籍，第一部分是通过bookdown示例了解其基本功能和使用，第二部分是个人在使用过程中碰到的问题和解决方式。...另外章节的顺序也可在_bookdown.yml文件中通过rmd_files:["file1.Rmd", "file2.Rmd", ..]指定。...chentong_biology@163.com" date: "`r Sys.Date()`" documentclass: article #可以为book或article # 如果需要引用参考文献，则添加下面三行内容...图的标签为fig-name(不能有下划线)，在引用时需使用如下格式\@ref(fig:fig-name)，且fig.cap也要设置内容。...当图或表的标题太长时，也可以使用Text Reference引用一段话作为图和表的标题。 Here is normal text.
完善统计图形 1 添加图例和标题 在绘图区域中可能会出现多个图形，而这些图形如果不加以说明，观察者则很难识别出这些图形的主要内容。因此，我们需要给这些图形添加标签说明，用以标记每个图形所代表的的内容。...就需要给绘图区域添加文本内容用以说明绘图区域的主要内容，标题就可以让观察者清楚地知道绘图区域的核心信息和图标内容。...1.1 图例和标题的设置方法 下面通过python代码来演示图例和标题的设置方法，重点讲解函数legend()和title()的使用方法。...这些图例的展示样式都是通过图例函数legend()的关键字参数实现的。...('机器功率') plt.title('机器功率随使用年限的变化') plt.grid(ls=':', lw=1, color='gray', alpha=0.5) plt.show() 3 向统计图形添加表格
例子 _目的_：通过将 BMI 建模为年龄函数，识别具有不同轨迹的参与者亚组。根据迄今为止可用的文献，我们假设初始 K=5 类 BMI 轨迹。...ID 年龄 - BMI 测量的年龄，以年为单位 bmi - 个人在 T1、T2、T3 和 T4 时间的体重指数，以 kg/m^2 为单位 true_class - 用于识别模拟个人 BMI 数据的类别的标签...hlmfixed(bmig) 然后，我们将拟合模型输入 LCTM中的 step1 函数，以检查特定类别的残差。 第2步 优化步骤 1 中的初步工作模型以确定最佳类数，测试 K=1,...7。...取决于样本量，可能使用参与者的随机样本 ggplot(bm, aes(x = age, y = bmi)) + geom_line ggplot(bmong) + geom_line ---- 点击标题查阅往期内容...使用 kappa 统计的类成员与传统 BMI 类别成员的一致性 # 定义BMI类别，这些类别的数量需要与类别的数量相等 confusionMatrix(bmi_class, bmclass kable
给简单的表格加点料 gt包可以通过添加要素来让结果的gt Table更好地表达你所要展示的信息。...要素（从上到下）包括： 表格头部 （可选，包含标题以及可能得子标题） 根和根头 （可选，包含行组标签、行标签和汇总标签） 列标签 （包含列标签和跨组列标签） 表主体 （包含单元格） 表格脚部 （可选，...添加表格头部是非常容易的，让我们看看先前的表格有了标题和子标题会怎么样。我们使用tab_header()函数。...我们可以使用Markdow来格式化标题和子标题，这可以通过md()函数实现。...接下来我们将行划分为不同的组，创建行组。这个功能通过tab_row_group()函数实现，输入包括组名和组元素。
---- 点击标题查阅往期内容 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 左右滑动查看更多 01 02 03 04 2.3 数据集的双变量图：...为了进行交叉验证和评估模型实例，我们需要一个成本函数。boot软件包推荐的一个函数，是一个简单的函数，它可以根据一个阈值返回错误分类的平均数。...但是，让我们看看我们是否可以通过删除一些变量来改进model1。 3.3 通过变量选择改进模型 我们看一下model1的总结。...现在，我们被允许通过删除不重要的变量。这里有几种方法，如前向选择和后向选择。 例如，后向选择法是基于不显著变量的P值。淘汰继续进行，直到AIC显示没有进一步改善。...值得注意的是，通过step()找到的最佳模型实例具有不显著的变量。
为了进行交叉验证和评估模型实例，我们需要一个成本函数。boot软件包推荐的一个函数，是一个简单的函数，它可以根据一个阈值返回错误分类的平均数。...但是，让我们看看我们是否可以通过删除一些变量来改进model1。3.3 通过变量选择改进模型我们看一下model1的总结。...现在，我们被允许通过删除不重要的变量。这里有几种方法，如前向选择和后向选择。例如，后向选择法是基于不显著变量的P值。淘汰继续进行，直到AIC显示没有进一步改善。...值得注意的是，通过step()找到的最佳模型实例具有不显著的变量。...点击标题查阅往期内容数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROCMATLAB随机森林优化贝叶斯预测分析汽车燃油经济性R
给简单的表格加点料 gt包可以通过添加要素来让结果的gt Table更好地表达你所要展示的信息。...要素（从上到下）包括： 表格头部 （可选，包含标题以及可能得子标题） 根和根头 （可选，包含行组标签、行标签和汇总标签） 列标签 （包含列标签和跨组列标签） 表主体 （包含单元格） 表格脚部 （可选，...添加表格头部是非常容易的，让我们看看先前的表格有了标题和子标题会怎么样。我们使用tab_header()函数。...我们可以使用Markdow来格式化标题和子标题，这可以通过md()函数实现。...这个功能通过tab_row_group()函数实现，输入包括组名和组元素。
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