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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。...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。...绘制boxplot的时候，我们也可以根据因子来将数据分成两组。

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图的着色

图着色问题，相邻的点颜色不同基础知识：http://wenku.baidu.com/view/d7242fd1c1c708a1284a444d.html 名词解析：平凡图：...只有一个点若图为平凡图，则其染色的点x（G）= 1 偶图：图上的点分属于两个集合s1，s2 若图为偶图X（G）= 2 POJ 1129 Channel...id=1129 题意：n个中继器，相邻的不能用一个通道，求最少用多少个通道。...mat[MN][MN],opt[MN]; char s[MN]; int n; //判断相邻的顶点的颜色是否相同 bool same(int cur) { for(int i=0;i<n;i++...Maxcolor) { if(cur==n) return true; for(opt[cur]=1;opt[cur]<=Maxcolor;opt[cur]++)//枚举颜色 {//若相邻的颜色没有一样的

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【R语言】因子在临床分组中的应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor）今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子方法一、使用gsub函数前面也给大家介绍过☞R替换函数...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...*","stage III/IV",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到如下因子方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的A，...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表

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撬动offer：图的着色问题

给定一个无向图 G，为图中的每一个节点着色。一个合法的图着色方案必须要满足条件：任意两相邻节点的颜色不同。问题是，希望找到使用颜色数尽可能少的着色方案。...如下图所示，一个包含 4 个节点的图，以及一种着色方案。这个着色方案使用了 3 种颜色，但不是最优的，可以找到只使用 2 种颜色的着色方案。 ?...具体方法如下：初始化未着色节点列表 U 为图的全部节点的列表把未着色的节点列表 U 按照各节点未着色的邻接点的数目从大到小排序选一个未使用的颜色 i，开始一轮着色，同时准备一个集合 Ci，后面会将所有用颜色...i 着色的节点加入到此集合对排好序的 U 进行遍历，对遍历的节点依次尝试用颜色 i 进行着色 (当被遍历节点不与 Ci 中的任何一个节点邻接则可以用 i 着色)，若可以用 i 着色则把它加入集合...Ci，若无法用 i 着色则跳过此节点把集合 C 里面的所有节点从列表 U 中移除重复进行 2–5，直到所有节点被着色 0x04：输入输出格式输入第一行有两个整数，第一个为图的节点数目，第二个为图的边的数目

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POJ 1129 | 频道分配（图的着色）

输入描述：输入文件中包含多个测试数据，每个测试数据描述了一个中继器网络。每个中继器网络的格式如下。...如果一个中继器没有相邻中继器，则其格式为： A: 注意：相邻关系是对称的，A与B相邻，则B也与A相邻；另外，中继器网络是一个平面图，即中继器网络所构成的图中不存在相交的边。...输出描述：对每个中继器网络，输出一行，为该中继器网络所需频道的最小数目。分析：很明显，本题要求的是图G的色数χ（G）。样例输入中第2个测试数据所描述的中继器网络如图20所示。...本题采用前面介绍的顺序着色算法求解，例如在图20（c）中给顶点C着色时，它的邻接顶点中，顶点D和F目前没有着色，顶点B着色为第1种颜色，所以给顶点C着色为第0种颜色。...最终的着色方案如图20（d）所示，求得的χ（G）为4。 ?

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ggplot2着色时如何保留没有用到的因子

我们有时候会遇到这样的情况，你的数据分为多个类别，画图的时候是根据这个类别来着色的。后面做了一些处理之后，可能有些类别的数据被过滤掉了，再去画图的时候，颜色就跟前面不对应了。...#创建一个数据框，x,y,z三列，x和y分别对应三个点的横纵坐标，z为三个点的level，用来着色 data=data.frame(x=c(1,2,3),y=c(1,2,3),z=factor(c("low...#如果这套数据删掉low这个点 #画出来的图颜色会跟前面一张图不对应 ggplot(subset(data,z!...，但是对应的level这里保留了，从而确保了颜色跟第一幅图是对应的。...这种方法在单细胞数据分析的时候很实用，能够保证使用不同的feature分群聚类得到的细胞亚群展示的时候，颜色是一致的，方便对比观察。

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考场安排－－－图的着色原理之运用

【问题分析】本问题可转换成是对一平面图的顶点着色问题判定，既采用回溯法求解。将所选的每门课程变成一个结点，若一个同学选了m(1≤m≤n)门课程时，则这m门课程所对应的结点互相用一条边连接起来。...则相邻边的顶点不能着同一种颜色，既不能安排在同一场次考试。但本题又不同于m-着色问题，而是要求最少场次考完，故本问题是求min-着色问题，既所有的顶点最少可用多少种颜色来着色，则本问题可解。...程序中N表示课程总数，minSum表示最少的考试场次。...【算法设计与分析】函数init（）是从testArrange.in中读取数据，并建立对应的邻接矩阵，对于本程序所给出的样例第一组数据的邻接矩阵为图1，平面图为图2。 ?...本过程在区域[1，N]中给value[k]确定一个值，如果还剩下一些颜色，它们与结点K邻接的结点分配的颜色不同，那么就将其中最高标值的颜色分配给结点K，如果没有剩下一些颜色，则置value[k]=0。

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R语言中的因子型变量

因子与因子水平 R语言的数据类型中，因子（Factor）型比较特殊，也让许多初学者感到难以理解。...因子水平（Level）表示因子的值域，因子的每个元素只能取因子水平中的值或缺失。上例中，因子水平就是（低频，中频，高频）。...R语言实现创建因子 R语言中，通过factor()函数建立因子型变量。...通过设置factor函数中的参数，可以修改因子水平。...随硬件能力的提升，人们现在不太关注用因子型来提高存储效率，但R保留了这个方式。 2、因子型变量为离散变量，可通过定义因子型变量区分离散变量。

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R中优雅的绘制物种冲积图

最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%

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R中优雅的绘制物种冲积图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...下面小编就来简单介绍一下代码 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%

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R中优雅的绘制环状sina图

❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的...month.abb[1:12]) + scale_y_continuous(breaks=c(seq(0,8,2))) + coord_polar() + # 使用极坐标系 # 使用cowplot包中的

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R中轻松绘制南丁格尔图

加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs Season 3")) 数据可视化 ggplot(df, aes(x = Episode_order)) + # 为y轴的值添加文本注释...为间隔添加水平线 geom_hline(yintercept = seq(0, 50, by = 10), colour = "grey70", linewidth = 0.3) + # 添加柱状图，...geom_col(aes(y = F_count_total, fill = as.factor(Season)), alpha = 0.8, show.legend = FALSE) + # 添加柱状图，...表示RK的计数 geom_col(aes(y = F_count_RK, fill = as.factor(Season)), show.legend = FALSE) + # 添加富文本

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R语言多个样本均数的多重比较

对于多个样本均数的多重比较，比较常用的是LSD-t，SNK，Dunnett，Tukey等，这些方法在之前的推文中介绍过。...R语言和医学统计学系列（9）：多重检验但是之前介绍的是用不同的R包完成的，整洁一致性不够，其实这些都是可以通过多重比较的全能R包：PMCMRplus完成的。...2.81,1.98,1.74,2.16,3.37,2.97,1.69,1.19,2.17,2.28,1.72,2.47,1.02, 2.52,2.10,3.71) data1<-data.frame(trt,weight) # 分类变量因子化...Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 但是这样并不能判断到底是哪两个组之间有差别，所以需要进行两两比较（事后检验，多重比较...下次继续介绍非参数检验的多重比较，主要是kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。

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R语言非参数检验后的多重比较

之前介绍了多个样本均数的多重比较，今天说说kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。也是和课本对照着来，孙振球，徐勇勇《医学统计学》第四版。...本书电子版已上传到qq群中，大家加群即可免费获取。非参数检验后的多重比较，我们也是用这个宝藏R包：PMCMRplus。 kruskal-Wallis H检验及多重比较使用课本例8-5的数据。...，课本上用的是Nemenyi检验，我们通过多重比较的全能R包PMCMRplus实现。...Friedman M检验及多重比较使用课本本例8-9的数据，这个方式适用于随机区组设计资料的多样本比较。...进行Friedman M检验需要矩阵形式的数据(这个是R语言里为数不多的不支持formula形式的统计检验函数之一)，可以自己输入，也可以直接读取spss格式数据，然后变成矩阵即可。

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Tensorflow用于黑白照片(灰度图)着色的测试

视觉效果一直是计算机视觉研究的一个重要领域，如风格迁移等已经是各大顶会的重要栏目。本篇文章主要用于探索黑白照片着色的功能。 ...可以理解为对图像中的要素进行更好地识别之后，可以采用背后训练集中上百万张的图片的颜色来进行渲染。看了下一些开放的代码，并进行测试，发现效果并没有网站上说的那么好。...不过这也是因为训练数据集相对有限的原因吧。直接上图就行： (1) 测试图片一：少林寺 ? 其对应的原始图片是： ? 而着色效果为： ?...可以看出图片上的绿色部分着色效果较好，这也与训练集中绿色植物的效果最好。 (2) 测试图片二：仍旧按照灰度图，原始图和着色图来排列。 ? ? ?...可以看到，这种原始的imagenet高度相关的图片，着色效果会更好一些，当然也不完美就是，如天空的分辨。这也不可避免，由于天空的颜色在灰度图里面是看不到任何信息的。而且也没有形状。

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【R语言】复现paper中的韦恩图

韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。...=========华丽的分割线============ 对于掌控性要求比较高的同学，可以试着自己写R代码来绘制韦恩图。...今天我们就来重现下面这篇学术论文里面的韦恩图 Fig3为韦恩图下面我们用R里面的VennDiagram包来重现这个图我们这里就不用原文作者的数据了，而是随机产生了4个gene list，这四个...fill = rainbow(setnum), #控制圆圈中的数字 cex = 0.3, #字体大小 #fontface = "bold", #粗体 #fontfamily...R的UpSetR包来画Upset plot，如下

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R语言重复测量数据的多重比较

前面介绍了多个样本均数的多重比较，多样本非参数检验后的多重比较： R语言多个样本均数的多重比较 R语言非参数检验后的多重比较今天学习下重复测量数据的多重比较，本篇内容和课本结果差异较大，如有错误欢迎指出...使用的数据来自孙振球，徐勇勇《医学统计学》第4版。课本的电子版已上传到QQ群，加群即可免费获取！...ggplot(aes(times,mm))+ geom_line(aes(group=group,color=group),size=1.2)+ theme_bw() 接下来是重复测量数据的多重比较...组间差别多重比较 LSD/SNK/Tukey/Dunnett/Bonferroni等方法都可以，和多个均数比较的多重检验一样。...在R里面进行正交多项式的探索略显复杂，首先定义要对时间变量（这里是times）进行正交多项式转变，我们这里有5个时间点，所以是1次方到4次方： contrasts(df.l$times) <- contr.poly

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R语言中多组学的因子分析

) ###查看每个factor在不同的组，数据中差异性对比。...颜色越深代表此数据对factor贡献大 plot_variance_explained(MOFAobject.trained, max_r2=15) ###对数据的解释程度 plot_variance_explained...###元数据中属性和因子之间的相关性分析，此处数据结构就是行为样本编号，列为属性值（如性别，年龄等），此处不做演示，函数如下 samples_metadata(MOFAobject.trained) <...- metadata ##绘制属性和因子分析结果图 correlate_factors_with_covariates(MOFAobject.trained, covariates = c("Gender...在推断的变异轴上，不同颜色的样本表现出相反的表型，绝对值越大，说明效应越强。注意MOFA因子的解释类似于主成分分析中的主成分解释。

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R中实现面积图 (Area plot)

面积图是一种基于折线图的图形，可以通过图中的面积来表示数据的大小情况，比如下面两种都是面积图： ? ?...wiki 下面是堆积面积图 (stacked area plot) 的在R中的简单实现，主要是用geom_area画出面积： set.seed(1492) Sector <- rep(c("S01","...gis.stackexchange.com/questions/163143/why-is-my-stacked-area-graph-in-ggplot2-returned-as-stacked-lines http://r-statistics.co.../Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html http://t-redactyl.io/blog/2015/12/creating-plots-in-r-using-ggplot2

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WebGL中着色器shader的处理方法

关于着色器 WebGL中，所谓的固定渲染管线是不存在的。估计会有人问，什么是固定渲染管线？先来简单说明一下。固定渲染管线，简单来说，就是3d渲染所进行的一连串的计算流程，就像流水线一样。...前面说了，WebGL中不存在固定渲染管线。也就是说，坐标变换必须全部由自己来做。而且，这个记述了坐标变换的机制就叫做着色器(Shader)。这样可以由程序员控制的机制叫做可编辑渲染管线。...而着色器又有处理几何图形顶点的顶点着色器和处理像素的片段着色器两种类型。由于WebGL中没有固定管线，所以必须准备好顶点着色器和片段着色器。...最简单的方法，就是把着色器记录在HTML中。使用这种方法的话，是利用HTML的script标签来做的。下面是一个简单的例子。...这样的话，着色器被定义在了javascript文件中，HTML的代码就变的简单多了，并不是说，这种做法比前一种做法好。还不懂啥意思？懵？

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