有关绘图的全局参数多数都可以使用par()函数设置，该函数有丰富的在线参考信息，可通过?par获得。这只讲些常用参数的设置。 1 R绘图参数中表示距离大小的一般都有“英寸”和“行”两种单位方式。图形边距设定参数可以用mai（英寸边距）和mar（行边距）。四个边距的顺序是下、左、上、右。设置方法： par(bg = "cyan") #把图形背景设为青色以便观察
par(mar = c(
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2023-07-07 14:36:04
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前言 最近想试一下捣腾一个 R 包出来，故参考了一些教程。现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发R程序包之忍者篇，以及 Hadley 大神（ggplot2 devtools 等一系列包的作者）的 教程。但是前者有一些过时，后者是全英文的，所以我这里记录一下比较简单的过程，给读者们一个参考思路。如果你有一些 R 程序，想塞到去一个自创的 R 包中，那么这篇文章就可能是你想要的。为了方
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2023-09-02 15:12:54
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1. vim 删除一列先使用ctrl + v，移动方向键，选择矩形区域，然后按 d 进行删除如果要在每一列前面加一个“{ ”------>修改列为特殊字符（ctrl + v选好后使用r替换成特殊字符），然后使用:%s替换命令如果要在每一列后面加一个“},” ------> 1. 修改最后一个字符为特殊；2. 使用命令“:%s /,\r/
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2024-08-20 20:02:48
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数据挖掘主要分为4类，即预测、分类、聚类和关联，根据不同的挖掘目的选择相应的算法。R语言博大精深，吸纳了来自各方的挖掘算法包，这些包都是由统计学家或是算法研究人员提供，我们可以站在这些伟人的肩膀上实现算法的应用。下面对常用的数据挖掘包做一个汇总：连续因变量的预测：stats包stats包stats包rpart包RWeka包adabag包adabag包randomForest包e1071包kernl
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2023-06-21 18:36:04
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2.3.6 导入 SPSS 数据
IBM SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中，也可以使用Hmisc
包中的spss.get()函数。函数spss.get()是对read.spss()的一个封装，它可以为你自动设
置后者的许多参数，让整个转换过程更加简单一致，最后得到数据分析人员所期望的结果。
首先，下载并安装Hmisc包（foreign包已被默认安装
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2024-02-28 10:47:41
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导读本文整理了R语言绘图中使用频率较高的程序包，每个程序包都附载相应的参考来源链接（链接里有实现绘图的脚本）和下载链接。另：茗创科技为大家提供免会员极速下载服务，需要相应程序包的小伙伴可以私信茗创科技周翊工程师，微信号MCKJ-zhouyi或17373158786。gganimate：在R中绘制动态图gganimate在CRAN上可通过install.packages('gganimate')来安
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2023-11-05 19:59:46
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R语言利用ALL数据集作柱状图和热图#下载数据包
#BiocManager::install(“ALL”)
#BiocManager::install(“Biobase”)#加载数据包
library(“ALL”)
library(“Biobase”)#载入数据集
data(“ALL”)#查看相关消息
ALL‘筛选数据子集，并且将数据存入case1内，条件一：BT列数据在前五行的集合内
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2023-08-09 20:55:45
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另外再推荐一个在线绘制venn图的网站（除了广告较多都挺好的）：https://www.meta-chart.com/venn具体包括下面三个包： limma、venneuler、VennDiagram。总的来说，三个包都有着各自的不足。下面会一一进行说明，这里先放上结论：综合方便程度以及函数的多样性而言，VennDiagram > venneuler > limma。limma首先针
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2024-01-25 16:49:11
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qgg包：一款大规模数量遗传和基因组分析的R包一、概述该包基于：假设基因组特征可能会富集影响性状的因果变体。根据以往的研究和不同的信息来源，可以分成几种基因组特征,如基因、染色体或生物途径。1、核心功能拟合线性混合模型 构建基因组关系矩阵 估计遗传参数(遗传性和相关性) 基因预测 单标记关联分析 基因集合富集分析2、qgg利用以下处理大规模数据使用openMP的多核处理 在BLAS库(如OpenB
转录组edgeR分析差异基因edgeR是一个研究重复计数数据差异表达的Bioconductor软件包。一个过度离散的泊松模型被用于说明生物学可变性和技术可变性。经验贝叶斯方法被用于减轻跨转录本的过度离散程度，改进了推断的可靠性。该方法甚至能够用最小重复水平使用，只要至少一个表型或实验条件是重复的。该软件可能具有测序数据之外的其他应用，例如蛋白质组多肽计数数据。可用性：程序包在遵循LGPL许可证下可
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2023-11-03 09:45:11
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R 2.14.0版本以后，parallel包被作为核心包引入R，这个包主要建立在 multicore 和 snow 包的工作基础之上，包含了这两个包大部分功能函数，以及集成了随机数发生器。实际上对于R来说，并行化可以在不同的层级上实现：比如，在最底层，现在的多核CPU可以实现一些基础的数值运算（比如整数和浮点算数）； 高级一点的，一些扩展BLAS包使用多线程并行处理向量和矩阵的操作，甚至有些R扩展
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2023-12-09 12:17:34
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使用readr进行数据导入导入数据的方法有很多，相信大家也已经有了自己习惯的方法，所以本节的内容只是给大家提供一个选择。所谓技多不压身！本节较多理论性的东西，大家也可以酌情跳过！7.1 简介本章将学习如何将纯文本格式的矩形文件读入 R。虽然本章内容只是数据导入的冰山一角，但其中的原则完全适用于其他类型的数据。本章末尾将提供 一些有用的 R 包，以处理其他类型的数据。7.2 入门readr 的多数函
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2024-08-16 10:06:18
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[更新~] Python网络爬虫与文本数据分析dplyr简介dplyr是R语言的数据分析包，很像python中的pandas，能对dataframe类型的数据做很方便的数据处理和分析操作。最初我也很奇怪dplyr这个奇怪的名字，我查到其中一种解释d代表dataframeplyr是英文钳子plier的谐音library(tidyverse)## ── Attaching packages ─────
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2024-08-02 22:36:37
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R包的安装R语言的特点就是有众多的第三方扩展包，扩展包涉及到各行各业的数据分析内容。包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合，包括R程序，运行该程序的其他语言(例如C语言)，解释这个程序功能、方法的帮助文档，例子、测试数据等。R自带了一系列默认包，包括base、datasets、utils、graDevices、graphics、stats以及methods。这些包提供了很多的默
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2023-06-20 14:26:00
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本文集锦了R语言学习中需要用到的知识。可以作为入门了解之用，细节部分本文不做详解R语言介绍2、Rstools及package管理目前常用安装包的方式用三种：分为CRAN中的包/生物信息学相关包/GitHub里面的包#CRAN中的包
#install.packages() 安装包
#生物信息学相关Bioconductor
#install.packages('BiocManger')
#BiocMa
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2023-08-12 15:04:31
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1. stringr介绍stringr包被定义为一致的、简单易用的字符串工具集。所有的函数和参数定义都具有一致性，比如，用相同的方法进行NA处理和0长度的向量处理。字符串处理虽然不是R语言中最主要的功能，却也是必不可少的，数据清洗、可视化等的操作都会用到。对于R语言本身的base包提供的字符串基础函数，随着时间的积累，已经变得很多地方不一致，不规范的命名，不标准的参数定义，很难看一眼就上手使用。字
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2023-10-17 08:48:18
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目录引言1、数据构造2、筛选2.1 dplyr::filter基本语法：案例2.2 sqldf:sqldf关键字select、from、where、where3、排序3.1 dplyr::arrange3.2 sqldf:sqldf关键字：order by4、选择列4.1dplyr::select4.2 sqldf::select5、创建新的变量5.1 dplyr::mutate5.2 sqld
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2023-08-18 14:48:10
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上一篇博客（R中两种常用并行方法——1. parallel）中已经介绍了R中常见的一种并行包：parallel，其有着简单便捷等优势，其实缺点也是非常明显，就是很不稳定。很多时候我们将大量的计算任务挂到服务器上进行运行时，更看重的是其稳定性。这时就要介绍R中的另一个并行利器——snowfall，这也是在平时做模拟时用的最多的一种方法。针对上篇中的简单例子首先是一个最简单的并行的例子，这个例子不需要
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2023-11-29 09:55:27
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文章目录包检查可用R语言的包1. 获取包含R包的库位置2. 获取已安装的所有软件包列表3. 获取当前在R环境中加载的所有包4. 安装一个新的软件包有两种方法安装：5. 加载包到当前R环境6. 卸载包包R语言的包是R函数，编译代码和样本数据的集合。 它们存储在R语言环境中名为“library”的目录下。默认情况下，R语言在安装期间安装一组软件包。 随后添加更多包，当它们用于某些特定目的时。 当我们启
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2023-05-18 22:26:36
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DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。这两个都属于R包，其相同点在于都是对count data数据进行处理，都是基于负二项分布模型。因此会发现，用两者处理同一组数据，最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的，但是有一部分不同应该是由于其估计离散度的不同方法所导致的。 ### DESeq2
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2023-12-11 12:46:12
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