逻辑运算符&&和||
&&表示与，||表示或为了节省计算量，&&和||都具备短路原则，利用短路原则，可以简单实现 if else 作用expr1 && expr2: 当 expr1 为假时，expr2不被执行expr1 || expr2: 当 expr1 为真时，expr2不被执行表达式中 exit code 为0表示真，为1表示假，
R包vegan的普鲁克分析（Procrustes Analysis）示例几天前，同学咨询这篇文献中的分析方法，先来看一下（部分截图）。（Zhao et al, 2019）大体意思是，作者测量了活性污泥（AS）中的细菌群落（16S）组成和抗生素抗性基因（ARGs）丰度，然后分别执行了OTUs和ARGs 亚型的非度量多维标度（NMDS）分析，基于获得的两组NMDS坐标执行Procrustes
统计，是我们做研究不可或缺的一个工具，尽管有时候两组样本的某个指标的均值看起来相差很大，但是只有当两组样本的这个指标具有统计学差异时，我们才有信心说这两组样本确实有差异。我们在平时的研究中，用的较多的统计方法是参数检验，如t检验，方差分析等，但是这些方法都有一个前提要求，即样本都要符合正态分布。当样本不符合这一前提时，我们就要用非参数检验，而置换检验Permutation test就属于非参数检验
Manta 的使用方式简介一 Manta简介1.1 原理简介1.1.1 **Build breakend association graph**1.1.2 **Analyze graph edges to find SVs**1.2 Manta的优缺点二 Manta的使用方式2.1 Manta支持的数据类型2.2 Manta检测的变异类型2.3 Manta的使用方式2.3.1 Manta安装2.
7.1 描述性统计分析 > vars <- c("mpg", "hp", "wt")
> head(mtcars[vars])
mpg hp wt
Mazda RX4 21.0 110 2.620
Mazda RX4 Wag 21.0 110 2.875
Datsun 710 22.8 93
Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验，由Nathan Mantel在1976年提出。之所以抛开相关系数发展这样一种方法，是因为相关系数只能处理两列数据之间的相关性，而在面对两个矩阵之间的相关性时就束手无策。Mantel检验专治这种不服。这种方法多用于生态学上，不同的样本case对应不同的变量，而不同的变量可以分属不同的类别，对case有不同角度的刻画。如基于不同植物种类数量可以建立样
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2024-07-08 21:55:48
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1. 学习目标 构建质量控制指标并评估数据质量 适当的应用过滤器去除低质量的细胞 2. 过滤目标 过
1. 学习目标构建质量控制指标并评估数据质量适当的应用过滤器去除低质量的细胞2. 过滤目标过滤数据以仅包含高质量的真实细胞，以便在对细胞进行聚类时更容易识别不同的细胞类型对一些不合格样品的数据进行检查，试图查询其不合格的原因3. 挑战从少量复杂的细胞中描
作者陈威，水利部中国科学院水工程生态研究所，藻类生态学方向，R语言爱好者。关于此图的讨论已经有一段时间了。我发现一个事实，对此图教程表现出强烈渴望的小伙伴名字后面都有“生态”二字。不管是土壤生态、草地生态还是水生态。非生态的大佬及吃瓜群众也被图形的美学及提供的丰富信息量所吸引。R小白的我也尝试着去还原文中的美图，但是一直进展缓慢。这几天，擂台赛似的相继出来了几种画法：“坐标法”，“python法”
mAP 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；
通过对各样本间共有微生物组成及分类学的分析，进一步结合共有微生物在不同样本间丰度的变化研究，可以得到很多有价值的研究结果。但是Venn图只能识别共有微生物的数目，而这些共有微生物的分类学及其丰度信息就需要研究人员自行进行分析，其结果的提取和数据的处理都是相当繁琐的，今天给大家带来一个在线的核心微生物组分析工具，上传数据后就可一键得到Venn图，以及Venn图中不同部分微生物数据的详细分
针对单个函数的测试1.要测试的函数name_function.py1 def get_formatted_name(first, last):
2 """接受名和姓并返回整洁的姓名"""
3 full_name = first + ' ' + last
4 return full_name.title()
5
6 #函数 get_formatted_name() 将
利用R 来分析用户分享内容的实际观众数与个人估计值的差别 <我的>
library(ggplot2)
pf -> read.csv(pseudo_data.csv)
qplot(x= age, y=friend_count, data=pf) 1 library(ggplot2) #导入包
2
3 pf <- read.csv('pseudo_faceb
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2024-08-20 22:58:48
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1 创建一个向量
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 创建一个矩阵
在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵，应用该函数时需要输入必要的参数值。
> args(matrix)
function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow =FA
Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验，由Nathan Mantel在1976年提出。之所以抛开相关系数发展这样一种方法，是因为相关系数只能处理两列数据之间的相关性，而在面对两个矩阵之间的相关性时就束手无策。Mantel检验专治这种不服。这种方法多用于生态学上，不同的样本case对应不同的变量，而不同的变量可以分属不同的类别，对case有不同角度的刻画。如基于不同植物种类数量可以建立样
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2023-10-30 21:37:08
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1. 概述Cochran-Mantel-Haenszel, 简称CMH检验，是研究两个我们关注的分类变量之间关联性的一种检验方法。但有时数据除了我们研究的变量外，还混杂或隐含了其它的变量，如果将这些变量纳入分析中，则有可能得出完全不同的结论，著名的Simpson悖论就是这个问题的典型案例。换句话说，在2 x 2 表格数据的基础上，引入了第三个分类变量，称之为混杂变量。混杂变量的引入使得该检验可以用
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2024-05-10 12:43:06
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# R语言中的Mantel检验：无结果的分析与解决方案
## 导言
Mantel检验是一种流行的非参数统计方法，用于评估两个距离或相似性矩阵之间的相关性。这种方法在生态学、地理学和其他生物科学领域中得到了广泛的应用。然而，有时在R语言的实现过程中，用户可能会遇到“无结果”的情况。本文将介绍Mantel检验的基本原理、R语言中的实现方法，并给出可能导致无结果的情形及其解决方案。
## 理论基础
原创
2024-08-19 07:24:05
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安装和更新近期断断续续对linkET做了一些更新，主体是从方便用户使用，增强灵活性的角度出发的，至于我想在新版本中添加的功能，暂时还未完成，而且预计新功能完成可能得到端午节前后，所以这个版本（0.0.3）是未来一段时间比较稳定的版本，若是想尝新，不妨更新一下试试。## install.packages("devtools")
devtools::install_github("Hy4m/linkE
通常我们的项目包含三种类型的代码：业务代码、第三方依赖库、webpack打包构建后的manifest。官网经常会看到mainfest这个词，但是它究竟指什么，我们来做个实验找答案吧：（ps：文章把manifest打成mainfest了）1 mkdir webpack_mainfest //在当前目录下，创建项目目录 webpack_mainfest
2 npm init
3 npm inst
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2024-03-18 18:52:15
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在生物信息学和生态学领域，Mantel分析是一种用于评估两个距离矩阵之间相关性的统计方法。在Python中，处理Mantel分析非常便捷，利用现有的库和工具可以高效地完成这一任务。接下来，我们将详细探讨如何使用Python进行Mantel分析的过程。
在进行Mantel分析之前，首先，我们需要理解它的基本背景和技术原理。
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背景描述
Mantel分析用于测试两个不同数据集（例如 ge
excel 交互式图表 If you add a chart to a dashboard, it’s helpful to let people choose what they’d like to see in the chart. In this example, you’ll choose a date range, and select other criteria, and the
