如果通过参数来控制代码块运行结果的输出情况可以在{r }中设置。一般包括代码及运行结果的输出、图片表格格式定义等。...若echo=TRUE，则表示代码块显示在markdown文档显示代码块；反之，代码块不出现在输出结果中。...hide, 运行了代码后不显示运行结果。 hold, 一个代码块所有的代码都显示完， 才显示所有的结果。...方式三 在代码块中使用knitr函数knitr::include_graphics()。图片尺寸更改与插入R代码生成的图形的情况相同。...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。
rmarkdown 中插入代码块，并将代码运行结果输出在 markdown 里。...如果通过参数来控制代码块运行结果的输出情况可以在{r }中设置。一般包括代码及运行结果的输出、图片表格格式定义等。...hide, 运行了代码后不显示运行结果。 hold, 一个代码块所有的代码都显示完， 才显示所有的结果。...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。...外部数据你可以不用markdown的形式输入，可以在R代码块使用 knitr::include_graphics() 具体可以见：和我的b站视频。 5.8.代码块的行号?
也可以在 rmarkdown 中插入代码块，并将代码运行结果输出在 markdown 里。...如果通过参数来控制代码块运行结果的输出情况可以在{r }中设置。一般包括代码及运行结果的输出、图片表格格式定义等。...hide, 运行了代码后不显示运行结果。 hold, 一个代码块所有的代码都显示完， 才显示所有的结果。...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。...外部数据你可以不用markdown的形式输入，可以在R代码块使用 knitr::include_graphics() 具体可以见：和我的b站视频。 5.8.代码块的行号?
在 R 编程语言中，使用 table() 函数可以创建列联表（contingency table），也称为频数表或交叉表。列联表用于显示两个或多个分类变量之间的关系，它显示了每个组合的计数（频数）。...在列联表中，行代表一个变量的水平（类别），列代表另一个变量的水平（类别），交叉点的值表示两个变量对应水平的组合出现的次数。...我们做单细胞转录组数据分析的时候尤其是喜欢使用这个函数，比如我们的多个样品整合后细分到亚群，然后在R的gplots包的balloonplot函数对table后的列联表的可视化效果如下所示： R的gplots...包的balloonplot函数对table后的列联表的可视化效果 从上面的列联表可以看到06的这个样品其实是有点惨淡，它整体就细胞数量偏少。...pandas as pd # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('phe.csv' ) # 打印前几行数据 print(df.head()) df = pd.DataFrame
dplyr-cli设计的初衷就是让我们能够方便快速的在不打开R的情况下，在命令行中运行 dplyr，处理csv的文件。...使用 {littler}在终端中的CSV文件上运行dplyr命令。...尽管R可以在批处理模式下使用，但r二进制文件完全支持'shebang'样式的脚本（即在脚本的第一行中使用hash-mark-exclamation-path表达式）以及在标准Unix管道。...换句话说，该工具提供了无环境的R语言。 另外一个很友善的功能是， dplyr-cli使用终端管道 |运行命令。...目前的不足： 仅在 OSX和 YMMV的bash下测试过 每个命令的实质是在单独的R中运行 安装 虽然 dply-cli是可以直接在命令行中直接使用，但是其执行时候还是会依赖到R包。
参考：李东风老师的R 语言实战 1. tidyverse 系统简介 假设数据以 tibble 格式保存。...这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。...=TRUE，默认distinct 后只会返回选定的列。...() 关于更详细用法，参见李东风的R 教程。...sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。
knitr可以把r代码嵌入到rmarkdown和latex中，然后编译成html等文档。 html和markdown html极为笨重，md相对简洁，并且可以很容易地转化为html。...r markdown 图片输出到html，使用svg比默认的png效果更好。...在matrix和df的情况下，可以使用table。...```{r kable} n <- 100 x <- rnorm(n) y <- 2*x + rnorm(n) out <- lm(y ~ x) library(knitr) kable(summary...::session_info() ``` make 创造可重复流程时，通常使用GNU-MAKE编译，联合bibtex，latex，r中的内容。
如果原始变量互相正交，即没有相关性，则主成分分析没有效果。...另外，PCA假设数据各主特征是分布在正交方向上，如果在非正交方向上存在几个方差较大的方向，PCA的效果就大打折扣了。...4 实战二 R中自带数据集data(Harman23.cor)数据集中包含305名受试者的8个身体测量指标 data(Harman23.cor) kable(Harman23.cor[1:5]) ##...另外，R中psych包中提供了一些更加丰富有用的函数，这里列出几个相关度较高的函数，以供读者了解。 ? 还有很多主成分分析结果可视化包，在直播我的基因组里面都提到过。...6 推荐一个R包factoextra factoextra是一个R包，易于提取和可视化探索性多变量数据分析的输出，包括： 主成分分析（PCA），用于通过在不丢失重要信息的情况下降低数据的维度来总结连续（
多项式 在模型中使用二阶项后，模型假设相同。...均方根分数 kable(log_rmseaban_dd_poly6 方差分析 F 检验 anova 现在在用多项式次数为 6 进行拟合后，我们看到即使 F 检验表明它很重要，但检验的 RMSE 上升了...F 检验后，我们看到该检验表明交互模型是一个显着模型，具有改进的调整 r 平方值。...RMSE 也变低了 因为它更好地解释了可变性，我们现在将选择交互模型并尝试在交互模型上运行 AIC 和 BIC。...在我们的一个候选模型中，我们使用这个新的分类而不是原始的来查看其效果。最后，这是我们选择的模型。 初始数据分析期间的下一个重要发现是预测变量之间存在非常高的多重共线性。
Typora自带的主题太难看了，不适合中文的书写，今天推荐一款主题，专门为中文书写而设计，界面非常好看，值得推荐，看一下效果： 1. 打开Typora软件 2....下载主题 默认的Download，文件比较老，可以点击Homepage，查看最新的版本： 下载zip到本地： 下载后的文件： 5....覆盖后的文件内容： 5. 选择主题 「示例markdown文件」 # 我是一级标题 哈哈，这是正文 > ok，这是引用 ## 1. 试试加粗 **加粗的字体是这样的** ## 2....试试代码 首先是文字中的代码`R`中的包`ggplot2` 然后是代码块 ```{r} print("hello world") ``` ## 3....试试表格 ```{r, echo=FALSE, results='asis'} knitr::kable(head(iris, 10)) ``` ## 6.
主成分分析的其它可视化方法 9.其它学习资料 1 背景 主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法...如果原始变量互相正交，即没有相关性，则主成分分析没有效果。...在生物信息学的实际应用情况中，通常是得到了成百上千个基因的信息，这些基因相互之间会有影响，通过主成分分析后，得到有限的几个主成分就可以代表它们的基因了。也就是所谓的降维。...R语言有非常多的途径做主成分分析，比如自带的princomp()和psych包的principal()函数，还有gmodels包的fast.prcomp函数。...library(knitr) kable(head(USJudgeRatings)) ?
R包中移植到R。...训练后，可以根据测试数据对模型进行评估，以评估其准确性。 # split into training and testing datasets....metrics = yardstick::metric_set(rmse, rsq, mae), control = tune::control_grid(verbose = TRUE) ) 在上面的代码块中...，tune_grid()对我们在xgboost_grid中定义的所有60个网格参数组合执行网格搜索，并使用5倍交叉验证以及rmse(均方根误差)、rsq (R Squared)和mae(平均绝对误差)来测量预测精度...这些是在最小化RMSE时表现最好的超参数值： xgboost_tuned %>% tune::show_best(metric = "rmse") %>% knitr::kable() min_n
我们看到t检验是显著的，它也增加了先前加法模型的调整r平方值。...多项式 在模型中使用二阶项后，模型假设相同。...F 检验后，我们看到该检验表明交互模型是一个显着模型，具有改进的调整 r 平方值。...RMSE 也变低了 因为它更好地解释了可变性，我们现在将选择交互模型并尝试在交互模型上运行 AIC 和 BIC。...在我们的一个候选模型中，我们使用这个新的分类而不是原始的来查看其效果。最后，这是我们选择的模型。 初始数据分析期间的下一个重要发现是预测变量之间存在非常高的多重共线性。
我们试验下效果怎么样。...但是定标(scale)可能会有一些负面效果，因为定标后变量之间的权重就是变得相同。如果我们的变量中有噪音的话，我们就在无形中把噪音和信息的权重变得相同，但PCA本身无法区分信号和噪音。...但是对原始数据进行标准化后更倾向于使得各个指标的作用在主成分分析构成中相等。对于数据取值范围不大或是度量单位相同的指标进行标准化处理后，其主成分分析的结果与仍由协方差矩阵出发求得的结果有较大区别。...这是因为对数据标准化的过程实际上就是抹杀原有变量离散程度差异的过程，标准化后方差均为1，而实际上方差是对数据信息的重要概括形式，也就是说，对原始数据进行标准化后抹杀了一部分重要信息，因此才使得标准化后各变量在主成分构成中的作用趋于相等...另外，PCA假设数据各主特征是分布在正交方向上，如果在非正交方向上存在几个方差较大的方向，PCA的效果就大打折扣了。
估计参数 在本节中，我将使用R软件手动（从头开始）和非手动进行统计分解。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。...估算 我将在下面演示如何使用r软件复制人工估算的结果 。...发生这种情况是因为在这种情况下，返回的是平滑概率，即在实现整个样本 T 后处于每种状态的概率，即 。另一方面，来自手动估计的推断概率 。...要查看推断概率多长时间正确一次，我们运行以下命令 mean(Filter$Regime_1 == (s==1)*1) ## \[1\] 0.96 结束语 在实际数据实现方面仍然存在许多挑战。...在应用方面，通常部署此类模型来评估经济或市场状况。从决策上来说，这也可以为策略分配提供有趣的建议。 本文摘选《R语言马尔可夫区制转移模型Markov regime switching》
为了建立这个模型，我们从以下雨天 (R) 和晴天 (S) 开始： 模拟这种天气的一种方法是只说“有一半的日子下雨。因此，在我们的模拟中，每天都有 50% 的几率下雨。”...当马尔可夫链处于“R”状态时，它有 0.9 的概率留在原地，有 0.1 的机会离开“S”状态。同样，“S”状态有 0.9 的概率保持原状，并且有 0.1 的机会转换到“R”状态。...估计参数 在本节中，我将使用R软件手动（从头开始）和非手动进行统计分解。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。...发生这种情况是因为在这种情况下，返回的是平滑概率，即在实现整个样本 T 后处于每种状态的概率，即 。...要查看推断概率多长时间正确一次，我们运行以下命令 mean(Filter$Regime_1 == (s==1)*1) ## \[1\] 0.96 结束语 在实际数据实现方面仍然存在许多挑战。
上个版本的文章： R包安利 ① easyPubMed—PubMed利器 https://mp.weixin.qq.com/s/XSjviDilYGQIMItSTWA_HA 2-更新的理由 1- pubmed...在上述推文2019年发表之后界面更新 2- 这篇推文里面的检索式更丰富 3- 小结了R包的用途，方便读者按需使用 3- easyPubMed 3.1- 函数展示,12个 大致浏览，包内函数名称大概如下...最后拿consciousness和memory作为关键词，限定2023年为条件，获取memory.ids，作为后续函数探索的起点和这次R包学习的主线。...运行结果如下： #--------------------------------------------------------------------------------------------...[seq(1, 100, by = 10), c("lastname", "keywords", "abstract")] %>% kable() %>% kable_styling(bootstrap_options
---- 2.了解数据的意义 在每一步之前，要加载所需的库。...dim(dataset) kable(head(dataset)) str(dataset) ##检查变量的摘要 summary(dataset) 2.2 数据集的单变量图 生成一个数据集的所有单变量图...(bestglm_model_cv_error , step_model_cv_error ) ) 交叉验证误分类误差 kable(data.frame...较低的年龄组在TenYearCHD==TRUE中的参与度很低，这意味着年龄与该疾病有正相关。另一方面，与男性相比，女性（男性==FALSE）在0支烟和[1,20]支烟组的贡献更大。...这些模型旨在预测十年后的冠心病（CHD）。 在对数据集进行探索后，利用逻辑回归和随机森林模型来建立模型。使用K-Fold Cross-Validation对模型进行了评估。
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