# R语言makeContrasts的实现流程
## 简介
在R语言中，makeContrasts是一个用于构建比较矩阵的函数，它通常在差异表达分析（Differential Expression Analysis）中使用。本文将教会你如何实现makeContrasts函数。
## 流程概述
下面是实现makeContrasts函数的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-10-11 10:25:44
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ⅩⅢ.javaWeb应用程序架构分为两种C/S架构 C/S(Client/Server):客户端/服务器B/S架构 B/S(Browser/Server):浏览器/服务器相对于C/S应用程序而言， B/S应用程序更容易访问且部署维护时更加方便1.Tomcat①URL的组成https://localhost:8080/myProject/index.jsphttp:协议(Hypertext Tran
R编程语言有许多库来创建图表和图表。 饼图是将值表示为具有不同颜色的圆的切片。 切片被标记，并且对应于每个片的数字也在图表中表示。 在R语言中，饼图是使用pie()函数创建的，它使用正数作为向量输入。 附加参数用于控制标签，颜色，标题等。语法使用R语言创建饼图的基本语法是 -pie(x, labels, radius, main, col, clockwise)以下是所使用的参数的描述 - x是
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2023-10-25 16:15:40
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R语言使用which.max函数查看向量中最大值对应的索引位置、如果向量中存在多个相等的最大、最小值返回的是第一个最大、最小值的索引目录R语言使用which.max函数查看向量中最大值对应的索引位置、如果向量中存在多个相等的最大、最小值返回的是第一个最大、最小值的索引R 语言特点R语言使用which.max函数查看向量中最大值对应的索引位置、如果向量中存在多个相等的最大、最小值返回的是第一个最大、
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2023-09-14 10:14:52
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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本文主要介绍R语言中基本图形的绘制，包含以下几种图形：1.条形图 2.饼图 3.直方图 4.核密度图 5.箱线图 6.点图1.直方图的绘制 #直方图绘制
barplot(height)
#height是一个向量或者矩阵
a<-c(1,2,3,4,5,6)
#垂直直方图
barplot(a,main="Simple Bar Plot",xlab="
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2023-07-16 16:45:09
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1. 使函数返回值既能在Console中显示，又能被保存在变量里用括号将表达式括起来，可以同时达到这两个目的> (s <-seq(1,10,1)) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9
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2023-10-31 20:53:48
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本节我们来学习如何在各个平台上安装和配置R语言开发环境。Windows安装您可以从R-3.4.1 for Windows(32/64位)下载Windows的Windows安装程序版本，并将其保存在本地目录中。打开下载页面如下所示 -因为它是Windows安装程序(.exe)，下载的名称为“R-3.4.1-win.exe”。只需双击并运行接受默认设置的安装程序即可。 如果您的Windows是32位版
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2023-08-10 17:18:21
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openNLP是NLP中比较好的开源工具，R语言中有openNLP packages，但是呢，貌似对中文的支持并不好，笔者试了试，发现结果并不如意。但是也算认识了一番，就来介绍一下。一些内容转载于白宁超老师：OpenNLP：驾驭文本，分词那些事————————————————————————————————————————一、openNLP简介维基百科：Apache OpenNLP库是一
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2023-11-21 14:41:26
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玩转数据可视化之R语言ggplot2?个人主页：JoJo的数据分析历险记
?个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生?如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏本系列主要介绍R语言ggplot2的使用参考资料:ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis文章目录玩转数据可视化之R语言ggplot2?7.ggplot
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2023-07-04 14:12:26
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关于softmax regression的数学模型部分可以参考Stanford的中英文Wiki:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 softmaxregR包的下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/softmaxreg/index.html一
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2024-04-18 15:05:05
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SPecc函数用法 R语言 Spectral Clustering谱聚类Description A spectral clustering algorithm. Clustering is performed by embedding the data into the subspace of the eigenvectors of an affinity matrix.描述用法参数附加参数描述
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2023-09-01 23:02:55
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R语言如何计算矩阵的行均值？目录R语言如何计算矩阵的行均值？R语言是解决什么问题的？R语言如何计算矩阵的行均值？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创立的S 和Sussman 的Scheme 两种语
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2023-08-07 10:38:41
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#第11章中级绘图(与ggplot2包进行对比)
#散点图
#图1 plot()函数
attach(mtcars)
plot(wt,mpg,
main="基本散点图",
xlab="车重",
ylab="每加仑英里数",pch=15)
abline(lm(mpg~wt),col="red",lwd=2,lty=1)
lines(lowess(wt,m
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2023-08-06 09:52:31
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R语言数据分析 听课笔记第三部分搏术目录R语言数据分析 听课笔记第三部分搏术观数以形：一维数据作图茎叶图直方图小提琴图箱线图小提琴图 + 箱线图观数以形：二维数据作图观数以形：高维数据作图三维散点图脸谱图平行坐标图11章 相随相伴，谓之关联关联规则 I关联规则 II关联规则 III分类：既是世间法，自当有分别近邻法， k-最近邻分类算法R语言实现树模型（决策树） CART算法R语言实现随机森林算法
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2023-09-14 13:22:06
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说起元编程，lisp的抽象能力无疑是最强的，独特的S-expression和macro，简直是居家旅行，杀人必备之神器= =其实erlang的元编程能力也不弱。让我们一切先从smerl开始，慢慢了解erlang的meta programmingsmerl是erlyweb项目中内部使用的一个模块，它可以让我们很容易的动态创建编译模块，动态添加function等等。首先我们来热下身，先做个小
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2023-12-12 11:43:03
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安装R和Rstuido软件 R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境；Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。1、官网下载R安装包 下载地址为：https://cran.r-project.org 进入链接，如下图所示，在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接，接下来我将以windows为例给
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2023-08-10 13:02:35
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参考图书：《Rcpp：R 与 C++ 的无缝整合》Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。该问题是一个递归问题，首两项为 0 和 1，而后面每一项为前两项之和。C++ 实现，直接根据定义进行实现：int fibonacci(const int x) {
if (x == 0) return(0);
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2023-09-27 21:41:05
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R操作关系型数据库基本要求： R语言基础，懂得一定SQL语法， 懂得使用搜索引擎目标： 学会使用DBI操作SQLite数据库简介R本身不具备数据库操作能力，需要额外的扩展包--DBI(database interface)。DBI将数据库管理分为前端和后端。用户在前端使用对应的API, 经由DBI转换成相应的底层操作.DBI分为三个部分：数据库驱动， 负责与数据库进行交互，比如说与SQLite数据
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2024-04-26 09:20:49
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