目录操作Python os 模块提供了一个统一的操作系统接口函数, 这些接口函数通常是平台指定的，os 模块能在不同操作系统平台(如 nt 或 posix)中的特定函数间自动切换,从而能实现跨平台操作。python中对文件、文件夹(文件操作函数)的操作需要涉及到os模块和shutil模块。引入该模块，import os
os.getcwd()
获取当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径
在R语言中安装limma 的描述：
R语言的limma包是进行线性模型分析的重要工具，广泛应用于基因组数据分析。由于其强大的功能与广泛的应用场景，成功安装limma包对于数据分析师和生物信息学研究者至关重要。
## 问题背景
在进行基因表达数据分析时，许多用户会选择使用R语言和limma包。然而，安装过程中的一些问题会直接影响项目的进度与分析结果，导致分析工作停滞不前。因此，了解如何正确安装
如何在R语言中绘制PR曲线
PR（Precision-Recall）曲线是一种常用的评估分类模型性能的工具。它通过绘制分类器的预测准确率和召回率之间的关系来评估分类模型的效果。在本文中，我们将介绍如何使用R语言绘制PR曲线，并解决一个实际的问题。
假设我们有一个二分类模型，用于预测某个疾病的患病风险。我们已经使用该模型对一组患者进行了预测，并得到了预测结果和真实标签。现在，我们想要评估该模型的
原创
2024-02-01 03:59:54
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此次案例我们是要比较ARID1A这个基因突变与不突变两亚类肝癌病人哪些基因的表达存在差异（寻找差异基因）。 在之前的三篇TCGA的数据采集文章中，我们已经采集到了所需要的所有数据，具体见下： 那么接下来我们就要对这些数据进行差异分析，采用的工具为R语言，所需要的包有limma、edgeR。 运用limma对基因进行差异分析第一部分：安装及加载edgeR、limma包第二部分：导入数据，设置分组，构
# 如何在R语言中进行皮尔逊分析
皮尔逊相关系数是一种用于评估两个连续变量之间线性关系的统计方法。在R语言中进行皮尔逊分析相对简单，下面我们将逐步介绍如何进行这一分析，涉及到数据准备、执行分析以及可视化的过程。
## 一、理解皮尔逊相关系数
皮尔逊相关系数的值范围在-1到1之间：
- 1 表示完全正相关
- 0 表示没有线性相关性
- -1 表示完全负相关
皮尔逊相关分析通常用于检验两个变
最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 相关视频：时间序列分析：ARIMA GARCH模型分析股票价格数据
时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析价格数据 在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。价格波动的 GARCH 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误
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2024-09-14 15:11:18
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函数是R语言中处理数据的基石，大致可以分为数值处理函数与字符处理函数两大类，数值处理函数又可以分为数学函数、统计函数、概率函数。本节归纳了R语言函数及其用法。1.数值函数1.1.数学函数 函 数 描 述 abs(x)求x的绝对值例如abs(-8)，则返回的值为8sqrt(x)求x的平方根l
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2023-05-22 13:42:45
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在实际应用中，Logistic模型主要有三大用途：1）寻找危险因素，找到某些影响因变量的"坏因素"，一般可以通过优势比发现危险因素；2）用于预测，可以预测某种情况发生的概...
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2022-08-09 16:32:00
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# 如何在R语言中使用Logistic回归模型解决二分类问题
## 问题描述
假设我们有一份汽车销售数据集，包含了多个特征，如年龄、收入、购车时间、购车品牌等，以及每个样本是否购买了汽车的标签。我们希望根据这些特征预测一个用户是否会购买汽车。
## 数据准备
首先，我们需要准备数据。假设我们已经将数据存储在一个名为"car_sales.csv"的文件中。我们可以使用以下代码加载数据集：
``
原创
2023-08-23 03:38:39
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table函数用 table() 函数统计因子各水平的出现次数（称为频数或频率）。也可以对一般的向量统计每个不同元素的出现次数。如sex = c("女","女","女","男","男")
table(sex)
sex
男 女
2 3对一个变量用 table 函数计数的结果是一个特殊的有元素名的向量，元素名是自变量的不同取值，结果的元素值是对应的频数。单个因子或单个向量的频数结果可以用向量的下标访
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2023-05-31 18:43:48
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## R语言中如何筛选数据
在数据分析过程中，筛选数据是一个非常重要的步骤。通过筛选，我们可以从一个大的数据集中提取出符合特定条件的子集，以便进行更深入的分析。在R语言中，筛选数据常常使用`dplyr`包来完成。本文将详细介绍如何在R语言中筛选数据，包括常见的筛选方法和相应的代码示例，并且将以类图和流程图的形式展示相关逻辑。
### 1. R语言环境准备
在开始之前，我们需要确保安装并加载`
4. 因子 因子提供一种简单而又紧凑的形式来处理分类数据。因子用level来表示所有可能的取值。对于数据集中取值个数固定的分类数据，因子特别有用，图形函数和汇总函数就充分利用了因子这种优点。 R软件内部以数值编码方式来存储因子值，这
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2023-06-25 15:24:18
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limma 包的normalizeBetweenArrays和其他数据矫正方法2.normalizeBetweenArrays只能是在同一个数据集里面用来去除样本的差异，不同数据集需要用limma 的 removeBatchEffect函数 去除批次效应数据矫正前.png可以看到，肿瘤样品的表达量整体就比正常对照样品的表达量高出一大截，这样的数据进行后续分析，就会出现大量的上调
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2023-09-21 10:22:37
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这里总结一下，今天老师上课的内容。我觉得跟着老师，我能学到好多东西。我要消化。我突然觉得自己很卑微，因为有那么多东西需要学习的。但是 复习的侧重点在：什么是自己知道的？什么是自己不知道的？缺什么补什么？R基础知识整理（查漏补缺）S1：identicalidentical(a,i) #既检验数值又检验数据类型
i==m== 仅仅是数值的比较；identical 则同时包括数值和属性的比较；S2: s
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2023-09-08 23:08:28
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工作空间函数名称功能getwd()/dir.create()显示/创建当前目录setwd("dir")设置当前目录savehistory("file")/loadhistory("file")保存/读取历史命令save.image("file")/load("file")保存/读取工作空间输入输出执行脚本 source("file")
文本输出 sink("file") e.g sink("out
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2023-07-21 20:28:01
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R的基本运算a = c(1,2,3,4)
b = c(3,4,5,6)
print(a + b)
print(a ^ b) # a ** b
print(a %% b) # 整除取余
print(a %/% b) # 整除
v <- a # 向左赋值
b -> w # 向右赋值
ls() # 列出所有变量
print( 1 %in% v) # 相当于 in
print
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2023-07-09 17:37:54
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聊一聊R的基本绘图参数
砍柴问樵夫 R语言除了具有优秀的数据处理能力外，对于数据的展现也具有极其灵活和强大的作用。 R语言绘图函数主要包括：低级绘图函数，高级绘图函数，扩展绘图包函数。 基本绘图参数。 我们浏览一下R语言中的基本图形参数。 pch：点的符号，指定绘制点时使用的符号。x<-rep(1:5,times=6)
y<-rep(1:6,each=5)
pl
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2023-10-25 22:02:31
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1.基础知识R主页http://www.r-project.org/获得R语言。在R 的安装程序中只包含了8 个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN 获得（http://cran.r-project.org）。8个基础模块可用search()发现。CRAN在R综合资料上获得，点击CRAN连接。可在CRAN上找到针对Windows，Linux以及Mac OS X的预编译二进制安装文件。
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2023-10-12 11:47:47
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前言R语言程序包是R语言的灵魂，是R语言的核心，每一个R语言用户都会使用到R包。2006年3月15日，第一个R包(coxrobust)加入CRAN，截止2020年5月17日，已经有超过15000个R包，这些R包涵盖了各个领域，解决了各种各样的问题。R包的易用性是R广受欢迎的重要原因，R包开发简单、易学，使得各行各业的从业者，即使是非计算机人员，都可以加入到R的编程中来，带来了R繁荣的景象。既然这么
1.回归模型评估度量回归模型的表现度量方式： RMSE：均方误差平方根 校正R^2：对 原始R^2的改进 Cp：在训练集的RSS上加上惩罚 AIC和BIC:基于最大似然值，对参数进行惩罚2.分类模型评估度量分类是指对给定观测样本预测其所属类别，而且类别空间已知，它是有监督学习。> library(dplyr)
> library(randomForest)
> libra
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2023-06-25 14:12:54
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