---恢复内容开始---1.1 MATLAB概述1.1.1 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。1.1.2 MATLAB是MathWorks公司开发的一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB，可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题.1.1.3 “演算纸”式的计算
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2023-07-09 17:38:51
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R语言中包含五种数据结构：1.向量，2.矩阵，3.数组，4.数据框，5.列表，6.因子1.向量：用于存储数值型、字符型、逻辑型数据的一维数 #用c()创建一个数组，如下：
#同一个向量应只包含一种数据类型
a<-c(1,3,4,5,6)
b<-c("Hello","World","What")
c<-(TRUE,FALSE,TRUE,TRUE,FALSE)
#向量元素的获取
a[
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2023-10-23 11:59:50
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参考，文中较为详细，本文结合该文章进行实践，主要还是学习，哈哈~~1.网页基础知识 可以参考用python爬虫学习笔记中的第一节或者直接参考该网址2.rvest用法简介 下面对rvest包中的主要函数的功能做一下说明： read_html() 读取html文档的函数，其输入可以是线上的url，也可以是本地的html文件，甚至是包含html的字符串也可以。 html_nodes() 选择提取文档中制
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2023-10-20 23:04:26
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二代测序 (NGS) 的发展已经彻底改变了许多领域的研究。在很多临床研究队列研究中，微生物甚至被誉为人类的第二基因组，参与多种疾病的生理及病理生理机制。然而，海量的测序数据以及各种统计分析及模型算法的引入，显著增加微生物数据分析研究初学者的学习难度。特别是在研究初期需要频繁的进行数据及代码操作时，繁杂的数据分析代码极大的提高了各种意想不到错误的风险性。因此，需要一种高效便捷的微生物组数据分析工具能
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2024-01-26 21:50:39
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我从开始学R到现在一直都在发现“相见恨晚”的R包。分析与建模：Matrix包：先进的稀疏矩阵处理，不了解稀疏矩阵概念的时候内存占用和运行速度都不忍直视。Reshape2/ddply：数据处理不用愁。*apply系列：比for更好用的函数，其中tapply远不如lapply流行，但是实用程度不在其下。实际上lapply有没有变快得看各人的实现，因为虽然lapply调用了C实现，但是它还是要回头调用在
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2024-07-26 07:49:09
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# 科普文章：探索R语言中的vegan包
## 简介
在生态学和环境科学领域，物种多样性分析和生态学统计是非常重要的研究内容。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了许多用于生态学数据分析的包。其中，vegan包是R语言中最受欢迎的生态学分析包之一，提供了各种多样性指数的计算、物种组成分析、群落相似性分析等功能。
## 安装vegan包
要使用vegan包，首先需要安装它。在R中，可以使用
原创
2024-06-02 05:49:03
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简介批量处理函数有很重要的apply族函数：lapply sapply apply tapply mapply。这些函数底层通过C实现，效率比手工遍历高效。apply族函数是高效能计算的运算向量化(Vectorization)实现方法之一，比起传统的for,while常常能获得更好的性能。apply : 用于遍历数组中的行或列，并且使用指定函数来对其元素进行处理。lapply : 遍历列表向量内的
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2023-08-13 10:38:10
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# 了解R语言中的DMwR包
数据科学的一个重要任务是处理和清洗数据，以便进行分析和建模。R语言作为统计分析和数据可视化领域的强大工具，提供了许多包来简化数据处理流程。DMwR（Data Mining with R）包就是其中之一，它提供了一组工具帮助数据科学家在数据挖掘和机器学习中进行数据预处理和模型评估。本文将深入探讨DMwR包的功能，并通过代码示例帮助您更好地理解如何使用这一工具。
##
在数据可视化的世界里，R语言无疑是常用工具之一，而在这个工具中，`wordcloud`包为我们提供了一种直观且美观的方式来展示文本数据的频率。本文将深入探讨如何处理R语言中`wordcloud`包的问题，并且逐步为您展现必要的技术背景、理论基础及实际案例。
### 背景描述
在数据分析和可视化领域，词云图因其出色的视觉效果而广受欢迎。自2010年，`wordcloud`包便成为了R语言用户的热
# R语言中的SAM包：一种用于基因表达数据分析的工具
在生物信息学的研究中，基因表达数据的分析至关重要。随着高通量技术的发展，如何有效处理和分析这些数据成为了一个热门课题。R语言作为一种强大的统计计算工具，拥有众多生物信息学包，其中**"SAM"（Significance Analysis of Microarrays）**包就是一个非常有用的工具。
## SAM包简介
**SAM**包的
# R语言中raster包的使用指南
R语言是一种广泛用于数据分析和可视化的语言，尤其在地理信息系统（GIS）和环境科学中被广泛使用。`raster`包是R中处理栅格数据的重要工具，能够高效地加载、处理和分析栅格数据。本文将介绍如何使用`raster`包，并通过具体步骤和代码示例帮助小白开发者掌握这一工具。
## 流程概述
在开始之前，让我们先梳理一下使用`raster`包的基本流程。下面是
原创
2024-08-29 08:26:29
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最近在重温K&R的C语言圣经，第二章中的练习题2-2引起了我的注意。原题是：Write a loop equivalent to the for loop above without using && or ||.题目里说的for循环是下面这个：for (i=0; i < lim-1 && (c=getchar()) != '\
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2024-08-27 11:10:40
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广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态的因变量分析广义线性模型拟合形式：$$g(\mu_\lambda) = \beta_0 + \sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$
$g(\mu_\lambda)为连接函数$. 假设响应变量服从指数分布族中某个分布(不仅仅是正态分布)，极大扩展了标准线性模型，模型参数估计的推导依据是极大似然估计，而非最小二乘法.
可以放松Y为正态分布的假设
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2023-11-22 15:34:29
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R的数据集及相关函数 向量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个州的全称因子state.division #美国50个州的分类，9个类别st
R Markdown是R语言中的一个包，其作用是基于markdown语法生成高质量的文档，虽然其是R语言的一个包，但是R markdown支持多种编程语言，可以通过对R markdown的配置实现对不同语言的支持。 本文的介绍是基于RStudio的，读者最好在RStudio中直接安装r markdown，
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2023-11-11 22:53:28
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曹洋洋：R语言爱好者。?Grid 中文翻译为网格，属于R底层的图形系统。可将其解释为将画布分割，通过设定相应参数，从而可以任意的摆放图形。Grid包有单独的pdf帮助文档，如果你不想去认排列组合的abcd请继续往下看，本文或许对你有所启发，初学者有错误还请各位见谅~~~。先来了解相关参数： library(grid) #加载包 grid.newpage() #创建一个空白视口 vp1&l
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2023-07-24 23:05:57
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查看默认路径：
getwd()修改路径：
setwd(dir='F:/R/Rdata')查看参数：ls()
x<-1
y<-2
z<-3
ls()
"x" "y" "z" #参数 查看参数具体信息：
ls.str()
x : num 1
y : num 2
z : num 3保留数据和绘图函数
save.image()退出
q()R包的安装(R客户端
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2023-06-25 15:18:45
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1.1 R扩展包的安装与载入（1）在线安装。例如，需要安装“class”这个扩展包，则输入命令install.package(“class”)执行即可。也可以同时安装多个包。例如，需同时安装“class”和“cluster”两个包，则输入命令install.package(c(“class”,”cluster”))执行即可。（2）利用RStudio安装。在RStudio右下角
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2023-06-26 15:31:33
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lattice包是一个非常强大地高级绘图程序包，由Deepayan Sarkar编写，这个程序包使20世纪90年代初期在贝尔实验室发展起来的特雷里斯图形框架（Trellis）变成了现实。 lattice包很容易实现单变量或多变量的数据可视化，生成的图形为栅栏图。在一个或多个其它变量的条件下，栅栏图可展示某个变量的分布或与其他变量间的关系。 lattice包提供了丰富的图形函数，可生成单变量图形(点
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2024-08-20 23:05:14
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1. r语言基础1.1 数据类型R语言中有很多不同的类型。例如，我们需要区分数字与字符串，表格与简单的数字列表。functionclass可以帮助我们确定对象的类型：> a<-2
> class(2)
[1] "numeric"1.1.1 数据框(Data Frames)在R中存储数据集最常见的方式是在数据框中。我们可以将数据框视为一个表，其中的行表示样本观测值，列表上不同变量。
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2023-06-25 11:55:36
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