有小伙伴问：我家娃小学三年级，对python感兴趣，正在网上自学python，可我纠结是不是学R更好些？小丫答：都行，娃感兴趣就好。同时反思：我是不是也该引导我家小小丫，让她对R感兴趣？怎么才能让小小丫对R感兴趣呢？我选择从画图开始。刚好最近买了香菇菌棒，那就测测指标画画图，顺便开启香菇主题STEAM启蒙。太长不看版：本文包含2个实验和7个衍生活动，文末有“小丫画图STEAM启蒙群5-9岁”的入群
谷禾健康当谈到肠道菌群研究时，16S测序是一种常用的方法，它在了解微生物组成和多样性方面非常重要且实用。16S rRNA是细菌和古细菌中的一个高度保守的基因片段，同时具有一定的变异性。通过对16S rRNA基因进行测序，可以确定微生物群落中存在的不同菌属和菌种，并评估它们的相对丰度。针对肠道菌群16s测序概括起来可以了解以下内容：揭示微生物组成：通过16S rRNA测序，可以获得关于肠道菌群中存在
# 如何使用R语言实现门水平堆积柱状图
在数据可视化中，柱状图是一种非常常见且有效的展示方式。本文将教会你如何用R语言来实现门水平堆积柱状图的绘制。我们将依次经过数据准备、图形绘制和美化三个主要步骤。以下是整个流程的步骤表：
| 步骤 | 操作描述 | 代码示例 |
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原创
2024-10-20 07:49:24
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作者：Damian W. Rivett，英国曼彻斯特大学编译：何晴摘要细菌群落对地球生态系统的运行至关重要。通过量化细菌分类群在自然界中的功能作用来了解生态系统的特性随着时间或不同环境条件的变化，这已经成为了一个微生物生态学研究的关键挑战。而利用上述知识可以了解细菌是如何调节生物地球化学循环，同时通过设计细菌群落来优化所需的功能过程。然而，我们对天然细菌群落内错综复杂的相互作用是如何调节生态系统功
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2023-12-30 21:17:51
287阅读
# R语言中的门水平RDA分析
在生物统计学和生态学研究中，数据降维技术如“冗余分析”（Redundancy Analysis, RDA）越来越受到重视。本文将介绍如何使用R语言进行门水平的RDA分析，帮助大家深入理解生态数据的结构。
## 什么是冗余分析（RDA）？
冗余分析是一种多元统计分析方法，用于研究自变量与响应变量间的关系。与主成分分析（PCA）不同，RDA能够处理已知结构的自变量
原创
2024-10-08 05:33:28
342阅读
研究摘要高通量测序方法，结合物种分类和其相对丰度信息，对微生物生态学研究具有显著的促进作用。然而，相对丰度并不能反映微生物群落的真实数量和类群间的样本差异。在这项研究中，我们改进并应用了一种高通量绝对丰度定量方法（iHAAQ），这种方法将相对丰度（高通量测序）和细菌总数（定量PCR）结合在一起从而对土壤细菌群落进行定量分析。通过内参菌株EDL933和实验室菌株WG5验证了iHAAQ方法
本文译自：《6 Useful Programming Languages for Data Science You Should Learn (that are not R and Python)》总览您应该为数据科学选择哪种编程语言？以下列出了6种非Python或R的强大工具，这些语言的范围很广，通常在数据科学领域中使用，我们还为每种语言提供了开放源代码库，以帮助您开始进行数据科学项目的各个阶段
# R语言 聚类分析 水平图实现教程
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何使用R语言进行聚类分析，并将结果可视化为水平图。聚类分析是一种将对象分组成具有相似特征的群体的统计方法。水平图则是一种图表形式，用于可视化聚类结果。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据预处理]
B --> C[进行聚类分析]
原创
2023-09-20 11:04:27
78阅读
title: “利用NMDS对药物处理下肠道菌群微生物群落多态性分析” author: “Yang” date: “2021/5/12” output: html_document背景知识：NMDS 非度量多维尺度分析（Non-metric multidimensional scaling,NMDS）是一种将多维空间的研究对象简化到低维空间进行定位，分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方
# 多个构成比统计学检验R语言
在统计学中，构成比统计学检验是一种用于比较两个或多个组的比例的方法。它可以帮助我们判断这些组之间是否存在显著差异。在R语言中，我们可以使用一些库来进行构成比统计学检验，比如`prop.test`和`chisq.test`。本文将介绍如何在R语言中进行多个构成比统计学检验，以及如何对结果进行解读。
## 数据准备
首先，我们需要准备我们的数据。假设我们有一个数据
原创
2024-04-19 06:18:31
435阅读
来源 | R友舍Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。Data Frame每一列有列名，每一行也可以指定行名。如果不指定行名，那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行。初始化使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame。比如我们要初始化一个student
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2024-06-04 10:09:58
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这是文菌装NAS的第六篇内容了，久等了！特别提醒：如果不了解NAS是何物的朋友，可以简单理解为它是一个插着网线的硬盘盒，相当于在家里安装了服务器，我们的手机、电脑，都可以随时随地的访问里面的内容。而它又像一台电脑，可以自动备份照片文件，可以下载电影，管理文件，会非常的爽。这次，我会分享我组装一台高性能全能NAS的全流程，包含硬件购买、组装、软件安装、调试等。最终实现：虚拟机、软路由、NAS存储、电
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2023-09-09 18:40:28
2808阅读
文章目录一、因子与水平二、因子的常用函数1、tapply函数2、split()函数3、by()函数三、表的操作1、表中有关矩阵和类似数组的操作四、其他与因子和表有关的函数1、aggregate()函数2、cut()函数 一、因子与水平在R中可以简单地看作一个附加了更多信息的向量（它们内部机理不同）。额外的信息包括向量中不同值得记录，称为“水平”：> x<-c(5,12,13,12)
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2023-06-25 14:24:56
780阅读
# 使用R语言调整堆叠图的顺序
在数据可视化中，堆叠图（也称为堆叠条形图或堆叠面积图）是一种常见的图形工具，用于显示不同类别在整体中的比例。调整图中各类别的显示顺序有助于使图表更易于理解。在本文中，我将为刚入行的开发者提供一个详细的步骤指导，帮助他们实现“占比堆叠图调整顺序”，并附上相应代码示例。
## 整体流程
以下是实现占比堆叠图调整顺序的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-20 04:02:45
223阅读
百分比堆叠柱状图是属于堆叠柱状图的一种，是指将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的占比大小情况。百分比堆叠柱形图上柱子的各个层代表的是该类别数据占该分组总体数据的百分比，但不适用于对比不同分组内同个分类的数据大小或者对比各分组总数的大小。 在百分比堆叠柱状图中，X轴字段为横坐标，反映了柱子的组成部分，Y轴字段为纵坐标，反映了每一个柱形部分的长度。百分比堆叠柱状图组件的字段设置有以下
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2023-10-14 07:43:00
235阅读
设定、映射、分组、匹配图形属性和图形对象设定和映射分组多个分组与单个图形属性不同图层上的不同分组给Oxboys数据添加光滑曲线(`smooth`)修改默认分组(`group`)匹配图形属性和图形对象用线性插值法做颜色渐变线条fill构造叠加条形图 设定和映射除了可以将一个图形属性映射到一个变量，你也可以在图层的参数里将其设定为一个单一值（例如，colour="red"）。图形属性可以根据观测的不
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2023-11-27 01:43:42
460阅读
# R语言中的因子水平返回及其应用
因子（Factor）是R语言中一种重要的数据类型，主要用于分类数据建模。因子的一个关键特征是其水平（levels），它在统计分析和图形展示中起着至关重要的作用。在本篇文章中，我们将深入探讨如何在R中返回因子的水平，并附带代码示例和可视化图表。
## 什么是因子？
因子用于表示分类数据（categorical data），它们的值被称为因子水平。每个因子可以
原创
2024-10-23 04:10:00
272阅读
# R语言查看因子水平的方法
## 简介
在R语言中，因子（factor）是一种特殊的数据结构，用于表示分类变量。查看因子的水平（levels）可以帮助我们了解数据的分类情况，进而进行数据分析和可视化。本文将向您介绍如何使用R语言查看因子的水平。
## 步骤概览
下表展示了查看因子水平的步骤和相应的代码：
| 步骤 | 代码 | 描述 |
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原创
2023-11-01 10:29:42
309阅读
作者简介 作者：吴健 中国科学院大学 R语言、统计学爱好者，尤其擅长R语言和Arcgis在生态领域的应用分享条形图可以通过垂直或水平的条形展示类别型变量的分布。熟悉R语言的用户应该都可以熟练的绘制条形图，但在实际应用中，我们常常会根据数据展示的需求对条形图进行调整，这就需要我们花费大量时间了解条形图绘制函数的一些参数及高级方法。基于此，本文整理出一些常用的条形图绘制代码，希望可以为大家带来一
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2023-09-02 13:12:02
317阅读
需要安装的包：library(plyr) # Rmisc的关联包,若同时需要加载dplyr包，必须先加载plyr包
library(dplyr) # filter()
library(ggplot2) # ggplot()
library(DT) # datatable()
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2024-08-21 13:15:31
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