基本常用到的就是左下角的控制台以及右上角的environment,操作的话,感觉比Linux更简洁明了一点,难点是又要重新记命令了 笑哭
1.l[2] 返回的是列表 l 的第二个元素(注意,是一个长度为 1 的列表),而不是该元素所包含的对象。如果你想取出该元素所包含的对象,需要再加上一个 [[ ]]。
在.NET Framework时代,我们生成验证码大多都是用System.Drawing。
入门生信,第一件事情除了之前部分人可能都有所接触的R语言外,就是Linux系统了。为什么要用Linux系统呢?我们很多人都会有这个疑问,windows系统不够用么?事实是真的不太够用。
如果直接把这2条命令复制运行,放心,在mac上是百分之百安装不上的。哈哈,且听我娓娓道来这一路上遇到的各种坑。
漫画图片太好看,想要批量保存,可是没有提供批量保存的接口,这可怎么办,我要一张一张点吗?那是不可能的,教大家如何快速获取漫画图片。
Seurat 作为单细胞分析中的重量级R包,有多好用用,用过的人都知道。Seurat 分析流程基本涵盖了单细胞分析中的所有常见分析方法,包括filtering,tSNE,UMAP降维及画图等。还有一个重量级功能就是矫正不同实验之间的批次效应。然而Seurat 2和Seurat 3的矫正方法完全不一样,得到的结果也不一致。
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.03.09.483468v1
前言: redis启动的时候,可能会提示“WARNING you have Transparent Huge Pages (THP) support enabled in your kernel. This will create latency and memory usage issues with Redis. To fix this issue run the command 'echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled' as root, and add it to your /etc/rc.local in order to retain the setting after a reboot. Redis must be restarted after THP is disabled.” redis的作者antirez的解释:http://ntireza.com/news/84 在stackoverflow上也能找到类似的问题,在执行bgsave的时候,redis的latency监控能看到明显的突刺。 作者看到这个问题后,比较担心THP对虚拟化产生影响,于是做了对比实验,以及分析了这个突刺问题发生的原因。 分析: 1,THP 前文《[linux][memory]hugetlb和hugepage技术分析 》中提到了透明大页,在复现bgsave引起的latency突刺问题的时候,关闭THP的情况下,依然可以复现到突刺现象。鉴于这种情况,先来关闭THP,分析一下bgsave对redis的影响。 2,复现现象 关闭THP:echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 启动redis-server:redis-server /etc/redis.conf 启动压测:redis-benchmark -t set -n 1000000 -r 1000000 -d 1024 -l 抓取latency数据:while (true); do redis-cli --latency >> latency.log; done 抓取redis的major和minor fault数据:while (true); do ps -o majflt,minflt -p 16321 >>flt.log ; sleep 1; done 启动bgsave:redis-cli bgsave 停止抓取数据,处理 latency.log 执行:cat latency.log | awk '{print $3}' | tr "\n" "," 处理后的数据画图分析:
之前的几期推文模仿了来自于论文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain
安装R和Rstuido软件 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境;Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。
R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境;Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程,收到了一位读者的私信,内容如上。
bioconductor 的官方workshop 里面介绍了很多生信相关的R 包和实用工具,作为bioinfo-er 进修的不错内容。
R语言是比较常用的统计分析和绘图语言,拥有强大的统计库、绘图库和生信分析的Bioconductor库,是学习生物信息分析的必备语言之一。 Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一,支持纯R
有时候在服务器上绘图会受到结果不显示的困扰, 无论是R还是python都会有类似的情况, 那么有什么比较方便的应用呢?
日常中使用R语言进行数据分析,或者画图的读者,相信一定逃不过的一个操作就是安装R包,那么在R包安装过程中,可能会出现一些问题,有时候这些问题并不是R包仓库下载过程中网络和R语言本身的问题,而是系统中缺失一些配置或者编译器,本文将介绍一种常见的错误,并给以解决办法。
Rstudio我的理解更像是服务器的Xshell端 可以更方便的看懂你的代码以及输出的数据运行情况等
R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一 般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从
这篇论文数据分析和可视化的部分用到的数据和代码全部放到了github上 https://github.com/karkman/crassphage_project
在R语言中可以使用png()等函数生成图片,例如: png(“aa.png”)可以生成图片。
利用转录组数据比对到细胞器参考基因组得到vcf文件,比对工具使用GSNAP或者BWA,检测变异使用GATK或者SAMtools.
automagica 官方文档:https://automagica.readthedocs.io/get_started.html
在某些时候,需要在 R 画图中添加中文,但是默认情况下,R 对中文的支持不好。这里推荐一个showtext的 R 包。如果需要将含有中文字体的图形保存为 pdf 文件,可以使用下面讲到的方案,最新版的showtext已经支持了ggplot2,推荐使用此种方案。
本文介绍了如何使用tslib工具进行代码编译和测试。首先,介绍了tslib工具的下载和安装过程,然后描述了如何使用tslib工具进行编译和测试。最后,给出了tslib工具的常用命令和测试数据。
a = c(1,2,3) #查看帮助 help(mean) ?mean example(mean) help.start() help(package="plyr") help(baseball)
在平时做实验的时候,往往为了让数据更直接的表达一个趋势或为了描绘一种关系,经常会用到画图,再加上我们经常用的语言是pyhon居多,所以,作为python中的画图工具matplotlib备受我们青睐。
linux ubuntu 下需安装下面三个包:Numpy, Scipy,Matplotlib
我们很多时候都很好奇作者的r包是如何写出来的,手痒的时候就想学习一下源码,顺便改一改
在PCA(Principal Component Analysis)分析中,常用的工具有EIGENSOFT工具的smartpca,GCTA工具的PCA模块和R包中做PCA分析的princomp函数或glPCA功能。EIGENSOFT工具只支持linux系统,从安装到使用都很复杂。GCTA工具支持不同平台(wins/linux/mac),常用于群体遗传相关分析。在群体遗传中,R包从读取vcf文件、PCA分析到可视化,对内存要求较高。
在如何修改画图使用的字体[1]这篇文章中,我介绍了一种解决R图里字体的方案——extrafont包。今天意外看到另一个解决字体问题的包,再次推荐和介绍一番。
课程名称:R语言入门教程 第一章:认识R 1.2 R环境构建 【课程目的】 在大数据时代里,数据分析愈发重要,R语言适合做数据分析,R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器,使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务,提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习,能够掌握R的基本知识,并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课:R简介 介绍R的历史、特征,R能够做什么,R软件获取、安装和运行,R
课程名称:R语言入门教程 第一章:认识R 1.1 认识R 【课程目的】 在大数据时代里,数据分析愈发重要,R语言适合做数据分析,R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器,使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务,提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习,能够掌握R的基本知识,并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课:R简介 介绍R的历史、特征,R能够做什么,R软件获取、安装和运行,R
本来想画冰墩墩蹭热度的,结果画一半发现已经有了,给大家分享下。我加上了注释并且打了exe。
GDI+ 不求人之-自己画个验证码 😃😃😃😃😃😃🤔🤔🤔🤔🤔🤔 简单来说就是画图的 先小试牛刀画个小图形 📷 在点击事件里写下几行画正方形: Graphics g = this.CreateGraphics(); Pen pen = new Pen(Brushes.Black); Rectangle rec = new Rectangle(50,50,80,80); g.DrawRectangle(pen,rec); 在点击
我觉得故事是这样发展的.... 先是纠结语言 (lisp没听过 听说python效率不高还缩进 原来ruby是小鬼子弄的 那个什么叫lua的只能用来写游戏脚本 放眼望去java只能做民工啊 那个c语言
python与R处理数据都十分方便,不过功能侧重点不是很一样,python作为一种通用型语言用处更加广泛;而R在可视化和统计分析等方面更加方便。有时候在python的代码中插入R的code会更快捷的实现我们想要的功能,rpy2这个包则可以让我们实现这一功能。
conda: data science package & environment manager
日常工作环境的好坏直接影响我们的心情和效率,这篇文章介绍一下我这些年用得顺手的一些工具。
在 Linux 上编辑图像时,GIMP 显然是首选。但是,如果你不需要高级编辑功能,GIMP 可能会让人不知所措。这是像 Photoflare 这样的应用立足的地方。
现如今,R语言是统计领域广泛使用的工具,是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,是用于统计计算和统计绘图的优秀工具。而RStudio是R的集成开发环境,用它进行R编程的学习和实践会更加轻松和方便。下面就教大家如何下载并安装R和RStudio,比较简单。R的维护工作由一个国际化的开发者团队负责。R软件的官方下载页面叫作The Comprehensive R Archive Network,即CRAN。
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具,官网里 (( https://matplotlib.org/) 有无数好资料,但这不是重点,本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。
在CVE-2022-25099之后记这篇文章有讲到怎么还原,当时提到了两种还原思路,一种是将解码后的乱码复制到一个txt文件中,然后修改后缀名为zip,但是当时这种思路有问题。现在复盘一下。
matplotlib是python中常用的一个可视化库,大多数的操作与MATLAB非常类似,所以对于从MATLAB迁移到python的朋友是非常友好的。matplotlib使用numpy进行数组运算,也支持pandas的Series直接用于matplotlib画图。
本文以实用为第一目标,保证读者在看完此文之后可以迅速上手 p y t h o n python python画图,掌握所有画图的基本技巧。
加载我们常用的包,如ggplot2 , 在这里我只使用R的可视化功能,前期的数据清洗及处理,将数据转化为R可识别的数据格式, 我均是通过Python的pandas包来实现的,强烈推荐使用python清洗数据!!!! 自动化加星号!!!!(显著性!!!!)
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