（2）k-mer的读取。利用R编程软件，给定不同的k值计算基因序列的k-mer出现的频率，将每个物种不同k-mer出现的频率写成4k维频率向量，再将多个物种向量合并成矩阵形式。（3）计算熵权。...根据收集到的数据分别计算出欧氏距离矩阵与加权欧氏距离矩阵，在利用R软件画出两种方法的ROC图，计算对应AUC值，根据AUC值的大小分析哪种方法具有更好的分类效果。...系统发育树分析在距离矩阵的基础上利用 R软件对数据进行聚类分析，画出两种方法的系统发育树，通过观察系统发育树的聚类效果，判断分类器的分类效率。...在相似性分析中，从k=1到k=5，加权欧氏距离的AUC值都大于欧氏距离的AUC值。在系统发育树分析中，欧氏距离与加权欧氏距离两种方法分类效果相当，都能准确将同类别的生物序列聚为一类。...关于分析师在此对Xiaoqi Wu对本文所作的贡献表示诚挚感谢，她获得了生物学硕士学位，专注回归分析、 时间序列分析领域。擅长R 语言、 SPSS、 E-views、 SQL 数据库。
好几位读者来信说，《R语言数据可视化之美》(增强版)的词云图的代码有问题，我今天更新了一轮，这主要原因在R语言及其包的更新，导致源代码有可能运行错误。...R语言的优势在于其开源，有世界的专家学者一起开发新的包，以及其R语言本身不断更新迭代增强；这也是它的问题，因为很多时候不同包由于版本问题，会导致老版本的程序运行有误。...这样的话，可以使文本分析过程与词云图绘制分离开来，不会因为其中一部分的程序有误而不能运行另外一部分的程序。关于词云图更加详细的讲解，请学习《R语言数据可视化之美》(增强版)。...R中的wordcloud包提供了绘制词云图的函数：wordcloud()、comparison.cloud()和commonality. cloud()。...图3-9-3 单篇文章的词云图 图3-9-4 两篇文章的词云图 【本文内容摘自《R语言数据可视化之美》】
在这篇文章中，我会向大家展示如何利用文本数据在R中建立云词。我们会使用一个包含20万个问题的数据集，而这数据集可以在这里下载（感谢reddit网站的用户trexmatt给我们提供的数据集）。...这意味着所有的词都会转化成它们的原形（如learning -> learn, walked -> walk等等）。这可以确保任何形式的单词都可以转化为相同的形式只会在云词中出现一次。...Max.words可以标出一个特定的词汇数以及丢弃最不常用的词，因此，min.freq会丢弃所有使用频率低于某一个特别的数值的词语。...如果我们不这样设定，它会以一个随即顺序方式标记所有词语，而且出现频率最高的词也不必出现在中心位置。 Rot.per：这个值可以决定多少个部分的词语会纵向出现。 色彩(colors)：默认值是黑色。...品言译，陆勤审，PPV课原创翻译文章，禁止转载，转载需获得PPV课和作者的授权 原文链接：http://datascienceplus.com/building-wordclouds-in-r/ 投稿须知
今天我们为大家介绍一个简单的词云图绘制的R包wordcloud2，这个包借助shiny框架实现了图像的可交互。废话不多说，接下来我们看下它的使用。...低于此频数的关键词将不会被显示。 (5) max.words—限制词云图上关键词的数量。最后出现在词云图上的关键词数量不超过此限制。 (6) random.order—控制关键词在图上的排列顺序。...T：关键词随机排列;F：关键词按频数从图中心位置往外降序排列，即频数大的词出现在中心位置。 (7) random.color—控制关键词的字体颜色。T：字体颜色随机分配;F：根据频数分配字体颜色。...(13)figPath—这是一个神器，可以让你的词云图按照你输入的图像的性状进行词的分布。 下面我们来看几个实例： 1. 基础的词云图绘制： wordcloud2(demoFreq) ? 2....R") ?
本篇通过爬虫和Fp-growth的简单应用，从网页上记载的985校训中发现频繁词。 ? 首先利用requests模块爬取上述指定网页的全部html内容。...接着利用BeautifulSoup提取我们感兴趣的内容，即校训部分： soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') html = soup.prettify() #...修正可能存在的Html错误 print() mottos = [] for matched in soup.find_all("span", attrs = {"class": "bjh-p"}): #...最后利用FP-growth算法 发现校训中的频繁项集： import fpGrowth_py36 as fpG def findFreq(dataset, minSup): initSet =...出现最多的词为“创新”（这略有点不够“创新”）： ? ?
Fish旨在介绍一种简便的方法（词云分析）有效的解决这一困境，不单单让玩家体验游戏，也能更好的让玩家诉求成为游戏版本策划，运营活动策划的考虑因素。...问题背景：从玩家评论中，获得玩家诉求中的关键词，进而了解玩家情感，玩家需求 数据获取：借助Python强大的爬虫模块（urllib2&Tornado），抓取9游上海岛奇兵（http://www.9game.cn...:\Users\Administrator\Desktop\fish\short.csv') 数据简单描述 利用R强大的描述统计能力，获得近期玩家评论趋势 ?...分词分析&词云分析 借助强大的数据分析语言R，及其丰富的统计分析工具包，进行文本分词及词云分析，此处会使用到Rwordseg包及wordcloud包。...从词云分析的结果中可以看出，“好玩”这一词汇在玩家评论中曝光程度最高，达到152次，在出现频数最高的词汇中，褒义词居多。
关键词提取（keywords） 词频（Term Frequency） 逆文档频率（Inverse Document Frequency） IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比。...TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency） 权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。...如何理解呢，举个例子： 有一篇文章，讲述的是马尔科夫模型在中文分词中的应用，假设“马尔科夫模型” 和“中文分词”这两个分词的词频一样，也就是说两个词的TF值一样，那么， 哪个更适合做这篇文章的关键词呢...用统计学语言表达，就是在词频的基础上，对每个词分配一个权重： 最常用的词（如“的”、“是”、“在”等）给予最小的权重； 最常见的词（如“中文分词”）给予较小的权重； 较少见的词（如“马尔科夫模型...TF计算公式 TF=该次在文档中出现的次数 IDF=log(文档总数/包含改词的文档数+1） TF-IDF=TF*IDF 关键词提取的代码实现： library(tm) library(tmcn
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。
txtChar)) colnames(data) = c("Word","freq") ordfreq <- data[order(data$freq,decreasing = T),] ordfreq 显示词云
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...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。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
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
java并发中的Synchronized关键词 如果在多线程的环境中，我们经常会遇到资源竞争的情况，比如多个线程要去同时修改同一个共享变量，这时候，就需要对资源的访问方法进行一定的处理，保证同一时间只有一个线程访问...public void calculate() { setSum(getSum() + 1); } } 如果我们在多线程的环境中调用这个calculate方法：...Synchronized关键词 java提供了多种线程安全的方法，本文主要讲解Synchronized关键词，Synchronized关键词可以有很多种形式： Instance methods Static...，多个线程中只有获得该实例对象锁的线程才能够执行。...放在static方法前面锁住的对象是这个Class本身，因为一个Class在JVM中只会存在一个，所以不管有多少该Class的实例，在同一时刻只会有一个线程可以执行该放方法。
相反的从组装角度来讲，k越大则跨过基因组中重复序列的可能性越大，则完全不同的k-mer的数目越多，组装越容易，能够组装的序列越长，越接近实际基因组大小。...） -t 运行使用的核数 -o 输出文件的前缀，默认为histograms 其中fq.list内容是reads文件的路径，如下所示： 最大、最小k-mer长度以及取值间隔根据clean data中片段长度分布而定...一定k-mer size的不同物种的基因组k-mer深度曲线具有特异性，在宏基因组分析中可以作为基因组指纹来分离不同基因组。...Jellyfish使用count的命令来执行计数功能，如下所示： jellyfish count -C -m 17 -s 100M -c 7 -t 30 -o mer_counts.jf R1.fastq...R2.fastq -m 设置k-mer长度（也即k值）。
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
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
前段时间读完大刘的流浪地球，本来想着写点东西... 结果“懒癌”了，今天就先弄个词云凑合吧( ╯□╰ )。...词云首先需要将下载好的“流浪地球”的文本文件读入R，然后使用jieba包对文本进行分词，然后绘制词云。 一 数据准备 载入所需的R包，准备好流浪地球的txt格式的文本文件。...过滤掉类似“的”，“你”，“我们”等类似的无意义的停词，并可根据自己需要设置词频的个数。...5.3 指定图形 指定的背景图需要在R包的example文件夹中，本例为微信的开机图，然而不像，，，鬼知道咋回事啊。...OK，词云绘制完毕。 你确定你不想看看你喜欢的书，杂志，都主要是说的些什么？ 你确定你不想看看唐诗三百首，都主要是用的哪些词？
万众瞩目的二十大正在如火如荼的召开，哪些方面是国家建设的重点是每个人都非常关心的话题。...本文在R语言中通过Rwordseg包将二十大报告内容进行分词，然后用wordcloud2包对关键词进行词云展示。 二十大报告全文在网上一搜就能找到，下载存为txt格式。...= "vector") #将列表转化为向量 words <- unlist(words) 分完词的结果如下，还是非常智能的： 结果中会存在一些空字符和一个字的字符，把这部分去掉： #去掉空的字符和一个字的字符...words 1] #得到出现次数最高的200个词。...，中国、人民、社会、发展、坚持、主义等等词出现频率很高。
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site 的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 语音唤醒 定义 语音唤醒在学术上被称为keyword spotting(简称KWS)，给它做了一个定义：在连续语流中实时检测出说话人特定片段。...这里要注意，检测的“实时性”是一个关键点，语音唤醒的目的就是将设备从休眠状态激活至运行状态，所以唤醒词说出之后，能立刻被检测出来，用户的体验才会更好。 那么，该怎样评价语音唤醒的效果呢？...➤误唤醒，用户未进行交互而设备被唤醒的概率，一般按天计算，如最多一天一次。 ➤响应时间，指从用户说完唤醒词后，到设备给出反馈的时间差。 ➤功耗水平，即唤醒系统的耗电情况。...➤One-shot：直接将唤醒词和工作命令一同说出，如“叮咚叮咚，我想听周杰伦的歌”，客户端会在唤醒后直接启动识别以及语义理解等服务，缩短交互时间。...➤Zero-shot：将常用用户指定设置为唤醒词，达到用户无感知唤醒，例如直接对车机说“导航到科大讯飞”，这里将一些高频前缀的说法设置成唤醒词。
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