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"
___________________________________________________________________________________ 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。
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）
We're telling R that # everything returned by length() should be an integer of # length 1.
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。
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。
☞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
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
今天小编就来给大家介绍一下R中生成重复序列的函数rep。你可以把它看作时repeat这个英文单词的缩写，就很容记住了。...函数形式：rep(x, time = , length = , each = ,) 参数说明： x：代表的是你要进行复制的对象，可以是一个数字，一个字符，或者是一个向量。
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。
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
=Estimate+1.96*Std.err)) rownames(citab) <- rownames(cc) Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定 方法二 自己定义confint函数...，因为confint函数在geeglm函数中无法使用 confint.geeglm <- function(object, parm, level = 0.95, ...) { cc <- coef
写在前面 本期依旧由村长为大家供稿，主要讲述R语言在时间格式处理中的很多问题。...3 提供给你无穷可能 一旦把字符时间转换成特定的时间日期格式，那么我们就可能充分利用R中众多的时间日期函数。例如weekday(date)，可以直接返回该日期对应星期几。...“ 那么现在问题来了，R中提供了许多函数来完成字符时间的解析，我们究竟应该用哪个好呢？...具体而言，最常见的解析函数有 as.Date() (R自带)， as.IDate() (data.table包)，ymd() (lubridate包)， fast_strptime() (lubridate...大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的Finance Ph. D Candidate。 我是村长，一个玩了9年指弹吉他，却被代码深深吸引的博士候选人。
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
#mapply(函数/函数名,数据,函数相关的函数) > list(rep(1,4),rep(2,3),rep(3,2),rep(4,1)) [[1]] [1] 1 1 1 1 [[2]] [1]
mean) $`1` [1] -0.6790049 $`2` [1] 0.4547805 $`3` [1] 0.8085015 > head(airquality) Ozone Solar.R
前言 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...简介 由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...eapply函数平时很难被用到，但对于R包开发来说，环境空间的使用是必须要掌握的。特别是当R要做为工业化的工具时，对变量的精确控制和管理是非常必要的。
前面给大家介绍过 1.超详细的热图绘制教程(5000余字)，真正的保姆级教程 2.R语言绘制基因表达热图（简易版） 3.一个R函数搞定风险评估散点图，热图 4.R绘制甲基化和表达谱联合分析热图...下面我们结合一个具体的例子来讲解如何使用R的heatmap函数绘制热图 #读取所有miRNA的表达矩阵 expr=read.table("miRNA_expr.txt",header=T,row.names...cexCol = 1, #设置列标签字体大小 scale="row" #按行做归一化 ) 得到热图如下 这个热图是使用默认配色方案来绘制的，前面我给大家介绍过 R语言中的颜色...(一) 里面提到过 R自带了5个跟颜色相关的函数，即： rainbow heat.colors terrain.colors topo.colors cm.colors 接下来我们就使用其他几种配色方案来绘制热图...（简易版） 3.一个R函数搞定风险评估散点图，热图 4.R绘制甲基化和表达谱联合分析热图 5.R语言中的颜色(一)
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