前言(个人学习笔记,供学习参考,如有不足之处,还请大佬们批评指正!!)theme() 的语法有自己的一套风格,我感觉和ggplot2总体的风格类似,个人理解:它是针对图像的不同层次命名函数,并进行修改,并且后边的设置可以覆盖前面的设置,例子应该更能形象生动的展现。 在上一篇ggplot2-概述学习的结尾,也有讲到一部分theme的理解~:【R语言-ggplot2学习-概览】接下来跟着官方帮助文档学            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录综括==apply函数==利用apply函数实现利用循环实现定义一个结果的数据框定义for循环利用R的特性三种方法消耗时间比较==lapply函数====sapply函数==vapply函数==mapply函数====tapply函数==rapply函数eapply函数 综括apply函数
apply函数是最常用的代替for循环的函数。apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            apply() 函数算是R语言中很基础的一个函数,同时还有 sapply()  lapply()  tapply() 函数精简了 apply() 函数的用法。apply() 函数是一个很R语言的函数,可以起到很好的替代冗余的for循环的作用,R语言中的循环操作for和while都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,所以使用apply()函数家族进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            3.1 使用图形使用代码保存图形:保存为PDF—pdf(filename),其它格式:win.metafile( ), png( ),jpeg( ),bmp( ),tiff( ),xfig( ),postcript( )打开新的图形窗口的方法:第一种方法:dev.new( )
statements to create graph 1
dev.new( )
statements to create            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言数据集一、向量向量介绍:向量可以保存六种数据类型:逻辑,整数,双精度,复杂,字符和原始向量的创建data_1 <- c(1,3,4,6)
data_2 <- c("aa", "dd")
data_3 <- c(1,4,3,"cc") # 数据类型将会转化成字符串类型,数值类型将转化为字符串向量的访问data <- c(1,3,4,6)
data[1] # 输出1
da            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            #初步使用R语言进行作图
#绑定数据框mtcars这样之后作图就可以直接使用mtcars中的数据了
attach(mtcars)
#打开一个图形窗口并生成一副散点图,横轴表示车身重量,纵轴表示每加仑行驶的英里数
plot(wt,mpg)
#向图形中添加一条最优拟合曲线
abline(lm(mpg~wt))
#添加标题
title("Regression of MPG on Weight")
#解除            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前面我们看到的代码都是顺序执行的,也就是先执行第一条语句,然后是第二条、第三条……一直到最后一条语句,这称为顺序结构。但是对于很多情况,顺序结构的代码是远远不够的,比如一个程序限制了只能成年人使用,儿童因为年龄不够,没有权限使用。这时候程序就需要做出判断,看用户是否是成年人,并给出提示。在C语言中,使用if和else关键字对条件进行判断。请先看下面的代码:#include 
int main()            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            mega 2560板子在3d打印机中相当于大脑,控制这所有的3d打印配件来完成复杂的打印工作,但mega2560不能直接使用,需要上传(upload)固件(firmware)才可以使用。 1、下载固件——Marlin由于Marlin固件的强大功能和简单易用,所以这里暂时只介绍Marlin固件。Marlin原版下载地址(很多参数都需要自己配置):我自己配置的Marlin固件大部分参数已经改好:htt            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            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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            我们在建立数据模型后通常希望在外部数据验证模型的检验能力。然而当没有外部数据可以验证的时候,交叉验证也不失为一种方法。交叉验验证(交叉验证,CV)则是一种评估模型泛化能力的方法,广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域,在交叉验证通常将数据集分为两部分,一部分为训练集,用于建立预测模型;另一部分为测试集,用于测试该模型的泛化能力。在如何划分2个集合的问题上,统计学界提出了多种方法:简单交叉验证、留一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            创建数据集基本概念数据结构向量(vector)矩阵(matrix)基本用法矩阵下标的用法数组(array)数据框(dataframe)创建数据框提取数据框中的元素detach()函数和attach()函数cbind()函数和rbind()函数列表综合实例实例1:数据框实例2:图形处理 基本概念数据集通常是由数据构成的一个矩形数组,行表示观测,列表示向量。(不同行业对于数据集的行和列叫法不同)数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            euro    #欧元汇率,长度为11,每个元素都有命名
landmasses    #48个陆地的面积,每个都有命名
precip    #长度为70的命名向量
rivers    #北美141条河流长度
state.abb    #美国50个州的双字母缩写
state.area    #美国50个州的面积
state.name    #美国50个州的全称
state.divisi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            创建数据集什么叫数据集? 数据集通常是由数据构成的矩形数组,行表示观测,列表示变量 如下面的病例数据集patientID age diabetes    status
1         1  25    Type1      Poor
2         2  34    Type2  Improved
3         3  28    Type1 Excellent
4         4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-19 12:25:33
                            
                                88阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
                  R语言具有较强的数据分析能力,但是对于数据处理,尤其是面对较大数据量时,就有很多的不足之处,为了解决处理较大数据集的问题,R中涌现了一系列数据处理的包,data.table包就是其中之一。data.table是对data.frame的扩展类型,因此适用于data.frame的函数也同样适用于data.table,不同的是data.table增加了索引设置,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-24 10:17:43
                            
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            1. ggplot中的scale_*_*()函数借助代码:help(package = "ggplot2")获取ggolot2中的所有函数名称,检索到scale_*_*,可以看到有近百个函数,总结下来,可以分为几个大类,分别是:scale_alpha_*() 【设置透明度】scale_color_*() 或 scale_colour_*() 【设置边框/散点颜色】scale_fill_*() 【设            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-10 08:59:32
                            
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