## R语言去除表达矩阵重复行的实现
### 概述
在R语言中，去除表达矩阵中的重复行是一个常见的任务。重复行可能会导致数据分析中的问题，因此需要将其去除。本文将介绍如何使用R语言来实现去除表达矩阵重复行的功能。
### 流程图
下面是去除表达矩阵重复行的流程图：
```mermaid
graph LR
A(开始)-->B(导入数据)
B-->C(去除重复行)
C-->D(保存结果)
D
原创
2023-11-09 14:31:48
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一、矩阵所有元素的数据类型必须一致构建矩阵的两种方法：行数和列数的分配必须满足分配条件方法一 方法二 创建矩阵时，省略行或者列参数，系统会自动分配矩阵省略列参数 省略行参数 矩阵按行排列 按列排列 矩阵加法：对应数字相加、减、乘、除
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2024-03-07 21:52:09
413阅读
# 如何使用R语言矩阵去掉重复的基因行
## 1. 简介
在生物学研究中，我们经常需要处理大量的基因表达数据。在处理这些数据时，有时会遇到基因行重复的情况。为了准确分析数据，我们需要将这些重复的基因行删除。本文将教会你使用R语言来实现这个功能。
## 2. 流程概述
下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 步骤1 | 导入数据 |
| 步骤2 | 去重
原创
2023-12-15 09:17:50
1227阅读
在R中，基本的数据结构有：向量，矩阵，数组，数据框，列表，因子，函数等。 向量：一系列同类型的有序元素构成。向量是一维结构。 向量是R最简单的数据结构，在R中没有标量。标量被看成1个元素的向量。 向量元素必须是同类型的。 由于向量是最简单的数据结构，因此本章中以向量为例子来解释各个概念。矩阵：二维的同类型元素的集合。矩阵由函数matrix创建。 矩阵需要输入行数，列数。 矩阵是二维的，
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2023-08-17 16:39:31
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本文我们介绍使用R语言实现矩阵的常见运算。包括矩阵加减以及乘法运算、矩阵转置、逆矩阵、行列式、特征值和特征向量等计算。矩阵的加减加减是矩阵的最基本操作，下面定义示例矩阵，为后面所有示例使用。# 示例方阵
A <- matrix(c(10, 8,
5, 12), ncol = 2, byrow = TRUE)
A
# [,1] [,2]
# [1,]
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2023-08-17 12:21:42
1076阅读
``` mymatrix
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2017-06-26 10:09:00
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mymatrix <- matrix(vector, nrow=number_of_rows, ncol=number_of_columns,byrow=logical_value,dimnames=list(char_vector_rownames,ch...
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2017-06-26 10:09:00
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文章目录矩阵创建矩阵matrix()函数dim()函数矩阵的函数矩阵的索引矩阵的行和列的命名问题矩阵运算矩阵相乘矩阵与标量相乘矩阵与向量相加矩阵元素筛选which函数在矩阵中的应用R语言中的%in%运算符对矩阵的行和列调用函数apply()函数避免意外降维 矩阵矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型)）。矩阵（matrix）是一种特殊的向量，包含两个附加的属性：
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2023-08-31 17:22:48
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> a <- c(1:20)给a赋值 > sum(a)求和 [1] 210 > max(a)最大值 [1] 20 > min(a)最小值 [1] 1 > mean(a)平均值 [1] 10.5 > var(a)方差 [1] 35 > sd(a)标准差 [1] 5.91608 > prod(a)连乘 ...
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2021-08-11 23:17:00
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1.矩阵 矩阵是二维的，需要有行和列。向量是一维的。 在R软件中，矩阵是有维数的向量，这里的矩阵元素可以是数值型、字符型或者逻辑型，但是每个元素必须拥有相同的模式，这个和向量一致。（1）创建矩阵： m <- matrix(1:
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2023-08-17 17:34:36
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一.创建矩阵和数组首先在这一节的教程开始之前，我们需要清楚的是矩阵是特殊的数组，因为矩阵属于二维数组，而数组可以是一维，三维，甚至n维。比如说我们要创建一个元素为20个，4行5列的矩阵，则输入以下代码：> x <-matrix(1:20,4,5)
> x
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,
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2023-08-22 17:30:57
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一、多元正态的参数估计1.1 样本均值 在R语言中，均值通常用函数mean()得到，但是mean()只能计算一维变量的样本均值，在面对多元随机变量的样本时，假设我们以数据框的形式保存样本，我们有以下方法可以得到样本均值：对多元样本的每一个分量用mean()函数，可以用apply()或sapply()函数以数据框类型保存的样本，可以用summar
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2023-08-17 16:45:08
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主要包括以下内容：
创建矩阵向量；矩阵加减，乘积；矩阵的逆；行列式的值；特征值与特征向量；QR分解；奇异值分解；广义逆；backsolve与fowardsolve函数；取矩阵的上下三角元素；向量化算子等.
1
在R中可以用函数c()来创建一个向量，例如：
> x=c(1,2,3,4)
> x
[1] 1 2 3 4
2
在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵
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2024-06-17 04:24:25
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Ｒ语言广泛应用于数据分析和挖掘中，而其中广泛使用的数据结构为数据框和矩阵。而矩阵和数据框有很多相似性，矩阵又是R语言数据分析的基础，这里将对矩阵的用法做一下探讨。
每个数据结构无非包括建造、访问、显示等内容，以下从这几个方面做一下总结：1、创建矩阵使用函数matrix()创建方法 1 – matrix() matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow =
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2023-08-17 12:22:58
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矩阵的运算1. 矩阵的基本运算1.1矩阵间的四则运算1.2矩阵与向量的四则运算2. 矩阵的转置3.矩阵的内积（即矩阵A、B的乘积）4. 矩阵的行列式5. 矩阵对角元素相关操作参数为矩阵6. 矩阵的逆7. 提取矩阵的上、下三角部分8. 矩阵转化为向量9. 矩阵常用的函数 1. 矩阵的基本运算当两个矩阵的维度相同时（即两个矩阵的行数和列数相同），矩阵的四则运算，就是对应元素的加减乘除。
先生成两个
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2023-12-08 23:18:26
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tidyr
> tdata <- data.frame(names=rownames(tdata),tdata)行名作为第一列
> gather(tdata,key="Key",value="Value",cyl:disp,mpg)创key列和value列，cyl和disp放在一列中
-号减去不需要转换的列
> spread(
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2023-06-20 16:16:24
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简介根据数据结构可以将数据划分为：向量（vector） ：一维数据结构列表（list） ：一维数据结构矩阵（matrix） ：二维数据结构数据框（dataframe）：二维数据结构数组（array） ：N 维数据结构因子（factor）一维数据结构中，向量的所有元素都具有相同的数据类型（如全为数值型，或全为字符型），而想要包含不同类型的数据，应当使用列表。二维数据结构中，矩阵的所有元
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2023-09-03 09:56:40
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一、R数据结构R拥有包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表用于存储数据的对象类型（R语言中的对象是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数甚至图形）1. 向量向量是用于存储数值型、字符型或者逻辑型的一维数组，其通过c()来创建。向量的访问与其他语言访问机制类似，只是在R中，向量中第一个对象下标为一。 向量也可以通过如这种方式访问其中的元素。2. 矩阵矩阵是一个二维数组，矩阵中的每一个
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2024-02-26 07:20:20
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矩阵（matrix）是一种特殊的向量，包含两个附加的属性：行数和列数。所以矩阵也和向量一样，有模式的概念，例如数值型和字符型。（但反过来，向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵。） 矩阵可通过函数matrix创建矩阵，一般使用格式为：mymatrix = matrix( vector, nrow = row
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2024-06-07 10:11:09
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矩阵（matrix）是一种特殊的向量，包含两个附加的属性：行数和列数。所以矩阵和向量一样，有模式的概念。iru数值型和字符型。（但反过来，向量不能看作是只有一列或只有一行的矩阵）数组（array）是R里更一般的对象，矩阵是数组的一个特殊情形。数组可以是多维的。例如一个三维数组可以包含行、列和层（layer），而一个矩阵只有行和列两个维度。R的强大之处在于它丰富的矩阵运算。1.创建矩阵矩阵的行和列的
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2023-06-22 22:53:41
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