R笔记——基础主要把学习工作中遇到的一些基础知识记下来，方便查看。tryCatch()result <- tryCatch({
}, warning = function(w){
}, error = function(e){
paste0('错误: ', e) #这里的e就是字符串
}, finnally = {
}
)tryCatch()本身是一个函数，不报错时返回第一个表
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2023-07-12 10:46:29
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1.利用GCV（广义交叉验证）实现最优岭回归参数选择#根据GCV方法，获取最佳岭参数k
#x:自变量的数据矩阵
#y：响应变量向量或矩阵
#kmax:岭参数的最大值
#qnum：根据0~kmax分成qnum等分
#intT:是否计算矩阵
getBestK <-function(X,Y,kMax=1,qnum=10,intT=TRUE){
if(intT)
X <-cbind(t0=1,
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2023-06-16 19:37:16
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作者：黄天元本章会讲解如何对数据进行分组。首先我们要明确一点，就是为什么要分组，实际应用的场景是什么？如果我们现在有一个学校，我们想要分别得到男生和女生的平均身高，就需要分组，也就是根据性别对学生的身高分组，然后分别求平均值。这个例子我们只是分了两组，可能大家还看不到分组的力量。那么，如果我们现在要知道每一个班级数学成绩的平均分，那么我们就要对数据成绩根据班级分组，比如我们一个年级有12个班级，那
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2023-09-21 11:23:53
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R语言中的aggregate函数是用于按照指定的分组变量对数据进行聚合操作的功能。在这篇文章中，我将向你展示如何使用aggregate函数来实现R语言的分组聚合操作。
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。我将使用表格来展示每个步骤以及需要做的事情。
| 步骤 | 事项 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 确定分组变量 |
| 3 | 使用agg
原创
2024-01-22 11:03:08
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# 使用R语言中的Plot按组上色
在数据可视化中，对比不同组的数据是非常重要的一步。R语言以其强大的统计分析能力和丰富的绘图功能而广受欢迎，尤其是在按组上色的情境下，能够帮助我们直观地观察数据之间的差异与关系。本文将介绍如何在R语言中按照组别上色，并使用基本的绘图函数和ggplot2包进行展示。
## 基本概念
在R中，数据通常以数据框（data.frame）的形式存在。它可以包含多种类型
原创
2024-10-06 06:16:15
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# R语言group_by连用：实现数据分组汇总
在数据分析中，通常需要对数据进行分组，并对每个组进行汇总统计。在R语言中，可以使用`dplyr`包中的`group_by`函数来实现数据分组操作。同时，`group_by`函数还能与其他函数连用，例如`summarize`、`mutate`等，实现更加灵活的数据处理。
## 什么是group_by函数？
`group_by`函数是`dplyr
原创
2024-04-04 05:49:07
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3. [二维]：矩阵（Matrix）3.1 创建一个矩阵m <- c(45,23,66,77,33,44,56,12,78,23)
dim(m) <- c(2,5) #创建一个2行5列的矩阵，按照从上至下，从左往右的顺序排列
#输出： [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 45 66 33 56 78
[2,] 23 77 4
作为基础实验的老客户，小王子不得不说一句公道话：qRT-PCR的结果处理起来真是头大！！！那么，有没有其他比较简便的方法可以供我们使用呢？这里，小王子给大家推荐两种比较常用的计算方法。
一、导出结果里的CT值是什么意思？
欲理解qRT-PCR中的CT值，我们先回顾一下其扩增原理，PCR的扩增，简单来说就是指数增长，也就是1变2，2变4，4变8...与此同时反应管内的荧光信号也逐
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2023-08-23 12:53:55
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最近整理一批数据，要求是统计所有变量的非缺失值数，再按照地区分组总计非缺失值数。数据长这样(信息敏感，就涂掉了部分)，包括一万多个对象以及726个变量。可以看到第三列County是一个地区分组变量(包含南宁和玉林两个选项)。等会儿就用到dplyr包中的group来进行分组。一、设置环境、导入数据设置环境使用setwd，你可以将你的数据放在这里，输出的数据也会默认放在这里。setwd('C:\\Us
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2023-09-04 11:25:05
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内置函数 1, lambda 匿名函数 lambda 参数: 返回值 函数名统一都叫lambd# print("你好. 我\\叫周润发") # 对用户是友好的. 非正式的字符串
#
# # 正式(官方)的字符串, 面向对象的时候
# print(repr("你好, 我\'叫周润发")) # 程序中内部存储的内容, 这个是给程序员看的
#
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2024-06-29 07:40:05
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接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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python 和 R 语言 中的 range() 函数
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2023-05-30 09:37:51
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plot() 函数(1) plot(x, y) 其中x和y是向量，生成y关于x的散点图。 (2) plot(x) 其中x是一时间序列，生成时间序列图形。如果x是向量，则产生x关于下标的散点图。如果x是复向量，则绘出复数的实部与虚部的散点图。 (3) plot(f) plot(f, y) 其中f是因子，y是数值向量。第一种格式生成f的直方图；第二种格式生成y关于f水平的箱线图。 (4) plot(d
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2023-08-31 09:16:19
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6月份一直在忙期末考试，今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数，例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包，用这个包的函数画出的图比较漂亮，而且使用灵活。在ggplot的官方手册中提及到， 一张统计图形是由从数据到几何对象（geometric object，记为geom，如点，线，条形等），图形属性（ae
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2023-08-12 13:49:41
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上一次给大家简单展示了plot函数的用法，以及par函数的使用。今天我们继续应用这两个函数，看看它的其他功能。下面这个图是数据的一部分[1]。我一直认为，作图简单，但关键是要知道数据在数据库中的格式，才能更好的应用到作图函数(以及其它函数)当中： 对该数据做一个x1对应y的散点图：> setwd("E:/Rstore/duoyuan/")
> A1=read.csv("da
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2023-08-21 15:29:47
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java 函数式编程 示例(R language functions)As in the other programming languages like C, C++, Java, Python, etc., we find the usage of the Functions in the R language too. But what exactly do these functions
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2024-06-30 22:18:19
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1、merge函数对数据框的操作，从两个数据框中选择出条件相等的行组合成一个新的数据框 1. df1=data.frame(name=c("aa","bb","cc"),age=c(20,29,30),sex=c("f","m","f"))
2. df2=data.frame(name=c("dd","bb","cc"),age=c(40,35,36),sex=c("f","m","f
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2023-06-14 20:19:26
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我想研究不同草原类型下草原蝗虫beta多样性的相关研究，我手头上目前有与蝗虫相关的一些环境数据和蝗虫物种数量数据，不知道怎么能很好的利用环境数据和草原蝗虫beta多样性发生关系
要研究草原类型下草原蝗虫beta多样性与环境因素的关系，您可以采用以下步骤：
确定草原类型：首先，您需要确定您研究的草原类型。不同的草原类型具有不同的环境特征，这些特征可能对草原蝗虫beta多样性产生影响。
分析环境数
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2023-09-25 12:11:28
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R一些非常用函数1. identical2.surv_cutpoint3.多个数据的交集4.首字母大写5.WGCNA6.创建统计表7.下载kegg所有通路的所有基因8.批量替换9.箱10.添加线以及查看默认ggplot画图的颜色11.导出图为pptx12.jimmy老师的GEO包的快捷查找探针基因方法13.ggplot 我的常用修饰14. 箱线图加蜂巢图15. R查找是否正态变量函数17.批量l
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2023-08-30 09:26:34
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一个很大的矩阵， 320127 行, 8189列，假如用一个全为0的普通矩阵来存储，需要用到9.8Gbcols 8189
rows 320127
mat matrix(data = 0, nrow=320127, ncol = 8189)
print(object.size(mat), unit="GB")
# 19.5 Gb
mat matrix(data = 0L, nrow=320127,
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2024-01-26 20:38:49
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