一般的聚类方式，比如K-mean均值是比较常用的聚类方法（可见笔者的其他博客——R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理）。 当然聚类之前，需要进行数据标准化（scale函数）。...> km$centers R F M 1 3.4550549 -0.2956536 0.4491234 2 -0.1604506 1.1148015...0.4491234 [3,] 3.455055 -0.2956536 0.4491234 [4,] 3.455055 -0.2956536 0.4491234 欧式距离是公式=sqrt(rowSums...((Data-x1)^2)) x2=matrix(km$centers[2,], nrow = 940, ncol =3 , byrow = T) juli2=sqrt(rowSums((Data-x2...)^2)) x3=matrix(km$centers[3,], nrow = 940, ncol =3 , byrow = T) juli3=sqrt(rowSums((Data-x3)^2)) dist
首先是rowSums方法 这个是非常容易理解的，我在之前分享了：单细胞层面的表达量差异分析到底如何做，也是这样举例： 前面的 compSce是一个seurat对象 ，它里面的comp是表型是两个分组，然后...cbind,lapply(names(bs), function(x){ # x=names(bs)[[1]] kp =colnames(compSce) %in% bs[[x]] rowSums...Sys.time() ## take a look dim(mat.summary) 然后 https://github.com/neurorestore/DE-analysis/blob/master/R/...functions/run_DE.R 就是使用了另外一套语法体系： # process data into gene X replicate X cell_type matrices mm...这个代码实在是太复杂了，我仅仅是节选部分给大家看看，因为它考虑到的各种因素非常多，但是本质上还是表达量矩阵的提取和加和，是rowSums方法。。。
一次性付费，您就可以长期享受到持续更新的资源，有效地提升您的R语言应用能力。...R包 library(tidyverse) library(ggraph) library(Hmisc) library(igraph) 加载R函数 source("corrr.R") df % column_to_rownames(var="id") %>% filter(rowSums(.) >= 2) 计算相关性 df_cor <-...corrr(t(df)) df_cor_r <- df_cor$r df_cor_p <- df_cor$P df_cor_r[df_cor_p>0.05|abs(df_cor_r)<0.7] = 0...#788FCE", TRUE ~ "gray" ), width = abs(weight) * 2.5 ) 构建点数据 node_sizes % rowSums
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等....实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法. 1, 向量化 R语言允许用户进行向量化编程, 这样速度更快....}) user system elapsed 0 0 0 head(dat);head(dd2) 速度由0.3s到0.02s 2, 预分配内存 R语言是动态分布内存的...尽量转化为matrix格式 使用matrix dat = matrix(rnorm(1e4*1000),1e4,1000) dd = as.data.frame(dat) system.time( rowSums...(dd)) user system elapsed 0.05 0.00 0.05 使用data.frmae system.time( rowSums(dat)) user
今天继续学习R语言基础的R包使用，以R包：dplyr为例 数据准备 01 R包的安装 install.packages(“dplyr”) 或BiocManager::install(“dplyr”)...#务必要打引号 02 R包的调用/加载 library(dplyr) 或require(dplyr) #这里不用引号 部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com.../s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw 03 R包及数据准备 install.packages("dplyr") library(dplyr) test <- iris[c(1:2,51:52,101...经过这几期的R语言基础，你应该能够入门R了，渐渐的也要自己去学会看帮助文档，去搜报错，还记得怎么搜命令和R包的帮助文档吗？ ?...+命令 #搜命令帮助文档 help(package='R包') #搜R包帮助文档 如果你能独立处理这些问题，那么恭喜你，你的R应该没问题啦！ 应该没问题了！！！！吧？
#列出代码记录 history(25)#列出最近的25条记录 save.image()#保存 二.换电脑后，包的移动 Rpack <- installed.packages()[,1]#列出已经安装的R包...","R2","R3","R4") cnames <- c("C1","C2","C3","C4","C5") dimnames(m)=list (rnames,cnames) 4.3 矩阵索引 m <...","C1"] 4.4 矩阵的运算 m+1#矩阵m中每一个元素都加1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans(m) 4.5 矩阵中的函数 diag...2.54) transform(women, cm = height*2.54)#新增一列，列名为cm worldphones <- as.data.frame(WorldPhones) rs <- rowSums...a)#测试向量a里面含元素NA吗 sum(a,na.rm = TRUE) mean(a,na.rm = TRUE)#按49个数来计算 colSums(is.na(sleep))#计算每一列缺失值数目 rowSums
TCGA数据下载_便捷"output: html_documenteditor_options: chunk_output_type: console--- ```{r...echo = TRUE,message = F,warning = F)``` ### 1.查看TCGA的33个project ```{r}...和临床信息数据，下载下来放在工作目录下 https://share.weiyun.com/ZMQdPBLC 密码：xjlshh ```{r}...```{r}exp1 = exp[rowSums(exp)>0,]nrow(exp1)``` #### 常用过滤标准2(推荐)：...```{r}exp1 = exp[rowSums(exp)>0,]nrow(exp1)``` #### 常用过滤标准2(推荐)：
函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。 args函数可以用来查看函数包含了哪些参数，args返回一个函数类型的对象，函数体为NULL。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作，formals函数是一个很好的工具，它会返回一个配对列表对象（对应参数名和设定的默认参数值）。...注意，formals函数仅能运行在R写的函数上（类型为closure的对象），而不能在内嵌函数（bulti-in function）上运行。...例如： > f.formals$y <- 3 > formals(f) <- f.formals > args(f) function (x, y = 3, z = 2) NULL R提供了一个非常方便的函数...加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var，那么R会在全局环境中指定var的值为value。
原英文网址：http://ropenscilabs.github.io/r-docker-tutorial ❞ ? 这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。...想象一下，你正在 R 中进行分析，然后将代码发送给朋友。你的朋友在完全相同的数据集上运行此代码，但结果略有不同。这可能有多种原因，例如操作系统不同，R 软件包的版本不同等。...docker run --rm -p 8787:8787 -v /Users/tiffanytimbers/Documents/DC/r-docker-tutorial:/home/rstudio/r-docker-tutorial...第三课：安装 R 包 在 RStudio 内安装 R 包 这跟我们使用 RStudio 桌面版没什么区别，试试运行： # install package install.packages('gapminder...安装 R 系统外部依赖 许多 R 包有外部依赖，如 GSL, GDAL, JAGS，为了安装它们，你需要进行如下的操作： docker ps # find the ID of the running container
1写在前面 我们还是在正式进行代码操作前想几个小问题： 如何将单细胞数据导入R中？ 不同类型的数据/信息（如细胞信息、基因信息等）是如何存储和操作的？...row (feature) summaries rowSums(counts(tung)) # sum rowMeans(counts(tung)) # mean rowSds(counts(tung...cell_filter = 25000 # check一下 table(cell_filter) 10.2 过滤基因 gene_filter x # 对基因进行滤过，Total counts per gene greater than x....rowSums(counts(sce) > x) > y # 对基因进行过滤，Genes with at least y cells having counts greater than x. ---
https://stackoverflow.com/questions/59205776/random-forest-svm-and-multinomial-logistic-regression-with-r...Source： https://www.r-bloggers.com/2016/03/computing-classification-evaluation-metrics-in-r/ ## basic...nrow(cm) # number of classes diag = diag(cm) # number of correctly classified instances per class rowsums...) # number of instances per class colsums = apply(cm, 2, sum) # number of predictions per class p = rowsums...classes ## Accuracy accuracy = sum(diag) / n accuracy precision = diag / colsums recall = diag / rowsums
:star: what is an r project include in r studio?...with a specific R project....easier to work on and manage your R projects....:star: compare r with python :stars: r Here is a simple R demo code that creates a vector of numbers,...In R, the c function is used to create vectors.
R包 多个函数的打包存放 相应的R包可实现特定的分析功能 R包包含函数、数据、帮助文件、描述文件 安装 R包来源有CRAN、Bioconductor、GitHub install.packages(tidyr...载入包时回答提示信息尽量no* 已经安装的包，可直接调用其中的函数 pheatmap::pheatmap(volcano)#包名::函数名 library(pheatmap) pheatmap(volcano) 学习R包的使用
结果输出文件 日志说明： 本次的抽平的otu数目是50000，有四个样本的OTU数目没有50000，所以抽平之时会将这四个样本删除，有22个OTU抽平之后的总丰度为0，所以将这OTU删除 3.使用R语言检验数据是否进行抽平...# 加载R包 suppressPackageStartupMessages(library(dplyr)) suppressPackageStartupMessages(library(vegan))...show_col_types = F) %>% column_to_rownames(var = '#OTU ID') colSums(otu_dat) %>% sort() # 丰度最低的5个OTU rowSums...show_col_types = F) %>% column_to_rownames(var = '#OTU ID') colSums(rarefy_dat) %>% sort() # 丰度最低的5个OTU rowSums...rrarefy(t(otu_dat),50000) %>% t() %>% as.data.frame() colSums(vega_raryfy) %>% sort() # 丰度最低的5个OTU rowSums
： 生信技能树练习题大全：http://www.biotrainee.com/thread-1754-1-1.html by Jimmy老师 向量（vector）和数据框（data.frame）是R语言用于生信分析时最常用且最重要的两种数据类型...题目链接：https://www.r-exercises.com/2016/01/04/data-frame-exercises/ 答案链接：https://www.r-exercises.com/2016...自己答案 class(VADeaths) dfv=as.data.frame(VADeaths) dfv$Total=rowSums(dfv) #rowsums是查找后得知的 #不会排序 标准答案 class...,'Infant.Mortality']=NA dfs2['Total',]=colSums(dfs2) newvariable=dfs2$Examination[1:(nrow(dfs2)-1)]/rowSums...分析 最后一个取比例，我自己是把简单的事情复杂化，因为想避开Total/Total这一项；另外Total examination可以直接用df"Total", "Examination"选取，没有必要用rowSums
taxa.txt') inDF <- inDFmeta 对数据集进行过滤 他这里自定义了一个函数，很长很长，这里把他自定义的函数准备到一个文件里，然后加载 source("filterMetaGenomeDF.R"...dag3S.t <- t.data.frame(dag3S) dag3S.t.pa <- dag3S.t dag3S.t.pa[dag3S.t.pa > 0] <- 1 dag3S.t.pa.rs <- rowSums...(dag3S.t.pa) 使用iNEXT包进行计算 iNEXT包的帮助文档 https://cran.r-project.org/web/packages/iNEXT/vignettes/Introduction.html...dag3G.t <- t.data.frame(dag3G) dag3G.t.pa <- dag3G.t dag3G.t.pa[dag3G.t.pa > 0] <- 1 dag3G.t.pa.rs <- rowSums
t2=genes_txdb[subjectHits(o)] t1=as.data.frame(t1) t1$geneid=mcols(t2)[,1] # 如果觉得速度不够，就参考R语言实现并行计算...4,1:4] 后续也可以对这样的TPM矩阵，进行一些过滤，一些归一化，可视化比如： 代码如下所示： # Removing genes that are not expressed table(rowSums...matrix with TRUEs and FALSEs head(keep.exprs) # Summary of how many TRUEs there are in each row table(rowSums...keep.exprs)) # we would like to keep genes that have at least 2 TRUES in each row of thresh # keep = round(dim(mat_tpm)[2]*0.1) # keep = 0 keep <- rowSums(keep.exprs
参考图书：《Rcpp：R 与 C++ 的无缝整合》 Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。 我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。...if (x == 0) return(0); if (x == 1) return(1); return fibonacci(x - 1) + fibonacci(x - 2); } R...通过 .Call() 可以在 R 和 C++ 之间传递对象。...在写好上述两个函数后，后面的工作就是编译函数，生成所谓的“共享库”，这样 R 就可以加载和调用它。编译、链接和加载是一个纯粹的体力活，幸好，工具包 inline 可以帮助我们完成这 3 个步骤。...可以看到，通过 R 调用 c++ 简化到了仅仅添加一些必要的头文件和属性信息即可，不需要改动工作代码本身。当然，强大的 Rcpp 不仅仅如此，它还提供了诸多的与 R 交互的数据类型，后续再学习分享。
R语言的选项设定可以从全局范围影响当前的会话，我们调用getOption()查看选项值，使用options()修改它。...一个常用的设定选项是输出位数，在某些情况下，R默认输出的位数不满足我们的要求，需要修改，而该选项由digits选项控制。
矩阵运算常用函数表 函数 用途 colSums() 列求和 colMeans() 列求均值 rowSums() 行求和 rowMeans() 行求均值 rbind() 按行合并两个矩阵 cbind()...> r = matrix(rnorm(16),4,4) > apply(r,1,mean) [1] 1.0385814 -0.1162673 0.5067128 0.1160023
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
