1.初级统计(R_01) x<-(1,2,3,4,5,6) max(x) #最大值 min(x) #最小值 mean(x) #均值 median(x) #中位数 range(x)#返回最小值和最大值 var...将这些元素筛选出来 7.隐式循环——apply(R_04) apply 处理矩阵或数据框: #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名; #MARGIN为1表示行,...为2表示列,FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean)#求test所有列的平均值 apply(test, 1, sum)#求test所有行的和 7.2...T)#中心化 scale(state.x77,scale = T)#标准化 x <- ,center = T) 17.分割字符串 strsplit > path strsplit(path,"/")#返回值为列表 [[1]] [1] "usr" "local" "bin" "R"
R 是一种开源编程语言,被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外,R 编程语言是最新的尖端工具。...它由新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 设计,目前由 R Development Core Team 开发。R 编程语言是 S 编程语言的一种实现。...为什么选择 R 编程语言? R 编程被用作机器学习、统计和数据分析的主要工具。R 可以轻松地创建对象、函数和包。 它是一种独立于平台的语言。这意味着它可以应用于所有操作系统。...R 编程语言拥有庞大的用户社区,并且每天都在增长。 R 目前是数据科学就业市场上最受欢迎的编程语言之一,这使其成为当今最热门的趋势。...R 编程语言比 Python 和 MATLAB 等其他编程语言慢得多。 R 的应用 我们将 R 用于数据科学。它为我们提供了大量与统计相关的库。它还为统计计算和设计提供了环境。
___________________________________________________________________________________ 二、R语言中的线性混合模型 来自博客...几个包的介绍: 包 优点 缺点 nlme 这是一个比较成熟的R包,是R语言安装时默认的包,它除了可以分析分层的线性混合模型,也可以处理非线性模型。...在优势方面,个人认为它可以处理相对复杂的线性和非线性模型,可以定义方差协方差结构,可以在广义线性模型中定义几种分布函数和连接函数。...2、R语言案例 数据来源:一个传统的裂区数据来说明不同软件包的用法,这个数据oats是在MASS包中,是研究大麦品种和N肥处理的裂区试验,其中品种为主区,肥料为裂区。...在R语言中我们使用mgcv包中的lmer函数来完成这项工作。首先载入faraway包以便读取psid数据集,然后加载mgcv包,再将年份数据中心化以方便解释模型,最后用lmer函数进行建模。
(RinaNutshell) R语言数据科学(R for data science) 高级R语言编程指南( Advanced R) 这些书每看完一本,都会对R的特性有进一步的理解。...《R语言编程艺术》这本书是买的比较早的了,之前也泛泛地翻过,主要是对R的特点有个相对系统的理解。...我觉得第七章是这本书的核心,这也许和目前我的水平有关:开始关注函数的实现与组织。这一章探讨了编程中的控制结构以及函数的实现,环境作用域等,函数编程的基本概念。...在这一章中,我们可以体会到用R语言和会编程其实是两件事。 像编程这样的书籍,读一遍是远不够的,因为我们系要理解的不是人类语言的部分,而是非人的代码部分,不仅要理解更是要能运用。...另外,本书值得学习的是关于debug的部分,在做调包侠的时候很少用到这项技能,遇到问题找R包换R包安R包,但是如果是自己写函数了,或者有的R包还不太成熟的话,就需要我们来为代码debug。
1.函数与参数 (1)形式参数与实际参数 (2)写函数的函数 2.R包(R package)介绍 R包可以理解为是多个函数的打包存放,包含函数、数据、帮助文件、描述文件等。...3.R包都在哪里 (1)CRAN网站 (2)Bioconductor (3)github 4.xxR包怎么安装 从哪里来/怎么安装 不知道从哪里来的?...安装包——加载包——使用包里的函数 ## library()没有error 是检查是否安装成功的标准 (2)已经安装的 R包,可以用::快速调用里面的函数 7.常见疑问 (1)提示信息 检查是否有...-获取帮助 (1)快速查看函数帮助文档 ?...+函数名称 (2)找R包介绍界面(直接搜) (3)Vignettes ls("package:lima") #列出一个包里都有哪些函数数据 R语言中的符号 解决问题的思维(报错时)
前面宏基因组与R语言的笔记还未结束,又开始新坑啦,都是要继续的啦! 1、跑分 直接是代码了。...# Debian系 sudo apt-cache r-cran-* sudo apt install r-cran-rgdal # Windows installr::install.rtools()...# 更新R update.packages(ask=FALSE) # 可以将以下放在Rprofile文件的.Last函数,方便使用: utils::update.packages(ask=FALSE)...3、R的启动参数 这些启动参数可以添加到R启动命令中, 可以加快R的加载。...R --vanilla 扫描二维码 获取更多精彩 公众号
We're telling R that # everything returned by length() should be an integer of # length 1.
表中奇数列是字符串(表达式),偶数列(蓝色)是Tex格式化的图形。
在上一部分里,我们为大家介绍了R的会话管理和作图系统。链接:R语言系列第二期:①R变量、脚本、作图等模块介绍 在这个部分里,我们来了解一下R编程过程以及外部数据的导入。 1....R编程 我们之前接触了许多的函数,包括计算函数,作图函数,数据处理函数等等,其实有许多我们想要完成的过程,在R内置的函数里并不一定能够找到,而且从长远来看,使用R工作的主要方面和魅力所在就是创建属于自己的...R函数。...流程控制 目前,我们已经了解了简单表达式的赋值和函数的创建,但是作为一种语言软件,条件执行和循环结构才是R的灵魂。...《R语言初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著 3. Vicky的小笔记本《blooming for you》by Vicky
R主要面向统计计算,为数据科学家青睐,代码量一般不会很大,使用面向过程的编程方式就可以很好的完成编程任务。...在R语言的中文世界里,R语言面向对象编程的知识很少被提及,大部分的R语言书籍是偏应用的。有的话也散见于《R语言核心技术手册》《高级R语言编程指南》《R语言编程艺术》等,很少有专门来讲这一节的。...这与R语言的用户大多不是程序员不无关系,也与R语言的面向对象结构发展曲折有一定关系。在R中有四种面向对象结构。...但是正当我们苦于没有系统的R语言面向对象资料的时候,我们发现了这本在线书:R语言面向对象编程。里面有对这四种类型的详细介绍,而且还有可执行的实例代码,这无疑会加快一般用户对R语言面向对象的理解。...loomR是基于R6面向对象类型实现的。 另外,在读Seurat源码的时候我们发现了下面的语法,作为思考题:这两种函数定义的方式有什么不同,说说其中的缘由。
R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此,在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务,这一点也不奇怪。 今天,我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...这组函数提供了对数据的高效和快速操作。当我们只想处理某些列时,这特别有用。这组函数称为apply()函数。...现在,我们来看看apply()函数家族中的最后一个函数——mapply()函数。...尾注 到目前为止,我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识,目的是让你了解这些函数是如何工作的。
R语言在使用过程中有些时候代码过长或者很多重复性的功能需要对代码的结构进行管理以及梳理。...R语言具有自定义函数的功能,如果有些代码实现的功能具有重复性,那么就可以利用R语言自带的自定义函数体进行封装功能。最后,只需要每次调用的时候保证输入输出能够结构化的输入变量和结构化的输出计算结果。...一、我们来看下R语言中自定义函数的构造: 格式:myfuntion<-function(arg1,arg2,…){ statements...二、我们定义好的函数,我们也可以通过以下函数去检查函数的结构以及参数设置(注:R语言自带函数是无法通过以下函数查看的): 1) 函数体:body(),查看函数的内部代码, 2) 形式参数列表:formals...它允许函数改变一些系统参数和保证在函数结束时它们设有恰当的值。on.exit 保证函数在直接退出或警告退出的情况下一定运行。
❶ 用C语言编程实现pow函数的功能。...❹ c语言中的pow()函数怎么用 pow()函数用来求x的y次幂,x、y及函数值都是double型 ,其原型为:double pow(double x, double y)。...:pow10 ❻ C语言pow函数 pow()函数用来求x的y次幂,x、y及函数值都是double型 ,其原型为:double pow(double x, double y)。...❼ c语言 pow函数的算法 e^x≈1+x+x^2/2!+x^3/3!+……+x^n/n!...pow函数怎么用 需要准备的材料分别有:电脑、C语言编译器。
5的元素的位置,第3与第5是大于5的 [1] 3 5 2、subset()函数 subset()函数是返回符合条件的元素,但是会忽略NA值。...> Y [1] 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 进阶版 sample()函数在R中用于随机抽样。 c(5,6)是一个向量,包含两个元素:5和6。这是抽样的总体或池。...> a<- 3 > while(a==3) + { + print(a+1) + a<- FALSE + } [1] 4 repeat()函数 重复函数,搭配if、break使用,不用break...Python语言,接受非常快,嘻嘻 逻辑运算符 && 与 || 或 !...b2 <- b+b1 + return(b2) + } > f3(6) [1] 13 > b [1] 5 > b1 #在函数中是局部变量,函数返回结果后被删除,所以报错 错误: 找不到对象'b1'
apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X, MARGIN, FUN, ...)...,] 1 6 11 16 [2,] 2 7 12 17 [3,] 3 8 13 18 [4,] 4 9 14 19 [5,] 5 10 15 20 lapply {base} 通过对x的每一个元素运用函数...该函数返回值为向量、矩阵,如果simplify=”array”,且合适的情况下,将会通过simplify2array()函数转换为阵列。...,但是它的返回值有预定义类型,所以它使用起来会更加安全,有的时候会更快 在vapply函数中总是会进行简化,vapply会检测FUN的所有值是否与FUN.VALUE兼容,以使他们具有相同的长度和类型。...将对...中的每个参数运行FUN函数,如有必要,参数将被循环。
数学函数 abs,sqrt:绝对值,平方根log, exp, log10, log2:对数与指数函数sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数sinh,cosh,tanh...:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数 fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积polyroot:多项式求根poly:正交多项式spline,splinefun:样条差值besselI...函数 function:函数定义 source:调用文件 call:函数调用.C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。...统计分布 每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数 函数,r――随机数函数。比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。...下 面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名: norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心)unif:均匀,exp:指数,weibull:威布尔,gamma
最近在看任坤大神的新作——《R语言编程指南》,其中对于编程语言中非常流行的面向对象编程范式(OOP)在R语言中的实现进行了非常详尽的讲解,强烈推荐各位有志于进阶R语言编程的小伙伴儿进行阅读。...R语言内目前可以实现OOP范式的一共有四套标准:S3、S4、RC、R6,其中关于S3、S4两种范式在早期的各种扩展包中使用比较多,是基于泛型函数而实现的,之前在学习Python的面向对象编程系列时曾经做过粗浅的练习...: 左手用R右手Python系列——面向对象编程基础 S3与S4之间的差异: 1.在定义S3类的时候,没有显式的定义过程,而定义S4类的时候需要调用函数setClass; 2.在初始化S3对象的时候,只是建立了一个...,在封装上非常不方便,而RC以及在RC基础上进一步发展的R6标准已经逐步开始接近主流编程语言中面向对象的实现模式。...library("R6") #R6不是内置包,是一个第三方扩展包,因此在使用R6系统前需要提前加载该包 创建R6对象: 设置公有变量部分(内含可见的参数、初始化函数等) 设置私有变量(内可以包含安全级别高的一些变量
R语言系列:自定义function 在用R语言做各种事物时,用户自定义函数是不可或缺的。这期来讲讲如何自定义R的function。...首先要介绍的是function的基本框架: myfunction <- function(arg1, arg2, ... ){ statements return(object) } 函数名称为myfunction...arg1,arg2 为参数 statements 为函数语句 return(object)返回结果 两个例子 例子一:随机数产生,画图 function1 <- function(x,y){...function2(x) Median= 0.2469624 MAD= 1.161068 $center [1] 0.2469624 $spread [1] 1.161068 总结 看懂这两,基本的函数应该可以实现...,稍微复杂的,或别的更加复杂的函数,那就需要经验了。
R 语言在统计分析方面起了很大的作用,并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包,而是总结一下R语言自带的统计学函数。...一、统计学数据的生成函数: norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值...sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲函数 poly 正交多项式 polyroot...并组成新的向量 cumsum 累积求和 cumprod 连乘 cummax 最大 cummin 最小 mean 均值 weighted,mean 加权平均数 median 中位数 三、基础的统计量的计算函数...cor 相关系数 sd 标准差 四、基础统计分析函数 chisq.test 卡方检验,进行独立性检验 prop.test 对总体均值进行假设检验 shapiro.test 正态分布检验 t.test
☞使用R获取DNA的反向互补序列 ☞R如何reservse一个字符串 最近小编又get了一个新的R包Biostrings,能轻松的实现序列反转,互补,反向互补配对等操作,今天就迫不及待的来跟大家分享一下...获取反向序列 rev_seq=reverse(DNA.str) #转换成字符串 toString(rev_seq) #获取互补序列 complement(DNA.str) #获取反向互补序列,一个函数就搞定了
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云