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【R语言经典实例1】 删除变量

问题 你希望删除工作空间中不需要的变量和函数,或者完全删除它们的取值内容。 解决方案 使用rm函数。 讨论 在R软件的使用过程中,工作空间容易很快变得杂乱。...rm函数能永久地从工作空间中删除一个或多个对象: > x <- 2*pi > x [1] 6.283185 > rm(x) > x Error: object "x" not found 该命令无法“撤销...”,即删除的变量无法找回。...你可以通过如下命令同时删除多个变量: > rm(x,y,z) 你甚至可以同时删除工作空间中所有的内容。rm函数中有一个list参数,它包含所有需要删除的变量名称。...前面章节介绍过ls函数能返回所有变量名称,因此你可以通过结合rm函数与ls函数,删除工作空间中的所有变量: > ls() [1] "f" "x" "y" "z" > rm(list=ls()) > ls

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    R语言:用R语言填补缺失的数据

    尽管某些快速修正如均值替代在某些情况下可能很好,但这种简单的方法通常会向数据中引入偏差。 在这篇文章中,我们将使用airquality数据集(在R中提供)来推测缺失值。...为了本文的目的,我将从数据集中删除一些数据点。 快速分类缺失数据 有两种类型的缺失数据: MCAR:随意丢失。 MNAR:不是随意丢失的。...pMiss < - function(x){sum(is.na(x))/ length(x)* 100} 我们发现臭氧几乎失去了25%的数据点,因此我们可能会考虑将其从分析中删除或收集更多的测量数据...查看缺失的数据模式 该mice软件包提供了一个很好的功能md.pattern(),可以更好地理解丢失数据的模式 输出结果告诉我们,104个样本是完整的,34个样本只错过臭氧测量,4个样本只错过了Solar.R...左边的红色方块图显示Solar.R的分布与臭氧缺失,而蓝色方块图显示剩余数据点的分布。 如果我们假设MCAR数据是正确的,那么我们预计红色和蓝色方块图非常相似。

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    【R语言入门】R语言环境搭建

    如果想要开始学习数据分析,或者仅仅是想做出狂拽炫酷屌的数据分析图,那么 R 语言会是个不错的选择。...R 语言简单实例 主要工作已经完成,让我们动动小手,优雅的单击(或双击)R Studio 图标,来感受一下R 语言的魅力。...打开 RStudio,会在 Consule 面板看到 R 语言的版本、版权信息和一些有用的提示。...小结 到此为止,R 语言就已经顺利的收入囊中了,恭喜你,又掌握了一门语言(的 Hello world)了。...【此处应有掌声】 接下来,会继续介绍 R 语言的基本用法和其中比较重要的函数使用方法,目标是能使用 R 语言对数据进行初步分析,以便能在生活和工作之中有所应用。

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    「R」R 语言中的功效分析

    功效分析可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值所需的样本量。反过来,它也可以帮助你在给定置信度水平情况下,计算在某个样本量内能检测到给定效应值的概率。...显著性水平(也称为alpha)由I型错误的概率来定义。也可以把它看作发现效应不发生的概率。 功效通过1减去II型错误的概率来定义。可以把它看作真实效应发生的概率。...效应值指的是在备择或研究假设下效应的值。效应值的表达值依赖于假设检验中使用的统计方法。 四个量紧密相关,给定其中任意三个量,便可以推算第四个量。...() 卡方检验 pwr.f2.test() 广义线性模型 pwr.p.test() 比例(单样本) pwr.r.test() 相关系数 pwr.t.test() t检验(单样本、两样本、配对) pwr.t2n.test...流行病研究的生存分析中功效和样本量的计算 powerMediation 线性、Logistic、泊松和Cox回归的中介效应中功效和样本量的计算 powerpkg 患病同胞配对法和TDT(传送不均衡检验

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    【R语言】R中的因子(factor)

    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。

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    r语言绘图参数(R语言plot画图)

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 过去一个月实验比较忙,很久没有写点东西了,今天要给amina画图,因此学习了一下R语言的基础画图。...轴内容和y轴内容spa xlim,ylim: x轴和y轴的范围orm type: 表示图的形状,是点、线、点线、阶梯线等等。...htm lwd: 线的宽度blog col: 颜色get pch: 点的形状it cex: 点的大小 yaxs,xaxa: plot默认画图时会在预留一部分坐标空间,设置为“i”后,就能够去掉预留空间...pch=5) 3.grid 对图添加栅格 grid(nx=NA,ny=6,lwd=2) nx,ny:分别表示x和y方向的虚线,当值为NA时,不对相应的方向分割,ny=6 表示将y轴等距分割为6段 4.abline...添加一条直线 abline(h=0.85,col=”black”,lty=1,lwd=2) h: y轴方向的高度 v: x轴的位置 5.legend 添加图例 legend(“bottomright”

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    R07-R语言的综合应用

    ,"e") # 4.字符检测,字符串是否以e结尾str_replace(x2,"o","A") # 5.字符串替换,x2中的o替换为A(有重复的只替换了第一个)str_replace_all...(x2,"o","A") # 5.字符串替换,x2中的o全部替换为Astr_remove(x," ") # 6.字符删除(只删除了第一个空格)str_remove_all(x," ")...# 6.字符删除(删除全部空格)2.玩转数据框(dplyr)#arrange,数据框按照某一列排序arrange(test, Sepal.Length) #从小到大(按照Sepal.Length列)arrange..., 2, mean)apply(test, 1, sum)向量/列表的隐式循环---lapplylapply(list, FUN, …) #对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm...,左边表中的name为连接标准right_join(test1,test2,by="name") #右连接,右边表中的name为连接标准

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    R语言入门之R包的安装

    R语言是一个强大的数据分析工具,其强大之处在于有各种各样的R包帮助其实现各种各样的功能。...通常来说,R包的安装主要有四种方法,包括:1)从R语言官网上直接下载相关R包并安装;2)从Bioconductor上下载R包并安装;3)从Github上下载R包并安装;4)手动安装R包。...接下来我将和大家分享R包的具体安装: 1)首先获取下载的R包的名字,比如下载metafor这个R包,可以先在官网(https://www.r-project.org/)上找到这个包,了解一下这个包的详细内容和使用说明...2)如果所要下载的R包不在R语言官网上,那它极有可能在Bioconductor或者Github上,可以先登录Bioconductor官网(http://www.bioconductor.org/)搜索相关...,github中的R包需要在其前面加上该包所在的库名,否则无法进行下载安装。

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    R||R语言基础(三)_R包

    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...写在结尾 很高兴你能看到这里,现在(写这篇推文的时间)是晚上十二点左右,刚刚离开实验室的师姐对我说要对自己好一点,要珍惜自己的头发,我摸了摸自己的头发,看着隔壁漆黑一片的自习室,我还能肝!...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?

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    R||R语言基础(一)

    学习生信时,最常用的可视化软件就是R,可大家在使用的时候又好像用的是Rstudio,究竟什么是R和Rstudio? R是一种编程语言,也是统计计算和绘图的环境,它汇集了许多函数,能够提供强大的功能。...第四步 第五步 R语言软件界面简陋,通常不直接使用,而是用图形界面的Rstudio。...() #查看工作路径下文件,类似于Linux系统下的ls list.files() #同上 示例 2.加减乘除 和其他编程语言相同,直接输入即可 示例 3.赋值 赋值符号 <- 或 ALT - x...的结果赋值给x y 的结果赋值给y 赋值结束后即可在右上角environment栏中看到现在赋值过的变量 4.删除变量 x 的结果赋值给x y 的结果赋值给y rm(x,y) #删除x和y变量 rm(list = ls()) #清空所有变量 5.列出历史命令 history() #列出所有使用过的命令

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    R语言内存的管理

    R语言中内存是我们平时不怎么注意的一个方面,但是R语言的内存占有率还是很高的。尤其是在对大型数据的处理过程中,每当你复制你的变量或者创建新的变量都会占用新的内存空间。...当然Windows系统中R语言会自动去调节自身的内存占用与释放。然而,当大量数据在调用批处理函数的时候内存的自动管理显得很是无力。...下面我们介绍R语言中内存管理的函数以及相对应的包: 函数: 1. memory.size() 当前工作空间内存的占有情况。...2. rm( object ) 删除占内存的变量 3. gc() 清空缓存空间,防止在rm() 后未释放的空间。 4. ls() 列出当前工作空间的所有变量。...如果你认为现在的内存上限不够用,可以通过memory.limit(newLimit)更改到一个新的上限。 R包: 1. R包pryr。主要对内存管理,更加方便监控内存。

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    R语言中的keras

    此API支持相同的代码无缝跑在CPU或GPU上;对用户友好,易于快速prototype深度学习模型;支持计算机视觉中的卷积网络、序列处理中的循环网络,也支持两种网络的任意组合;支持任意网络架构:多段输入或多段输出模型...为了准备训练数据,通过将宽度和高度转换为一维(28x28的矩阵被简化成长为784的向量),从而把三维数组转换为矩阵。然后,我们将值为0到255的整数之间的灰度值转换成0到1之间的浮点值。...如784个元素的向量就是784。 input_dim是指的张量的维度。此处维度指的就是普通的矩阵就是二维张量,数组就是一维张量,空间矩阵就是三维张量,类似的,还有四维、五维、六维张量。...,可以看到每次迭代的训练集和验证集的准确率,或者可以通过plot(history)直接看最终的结果: Epochs 迭代的次数。...和默认的模型的区别就是可以进行更多层的引入,并且可以进行多种情况的判断。

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