随笔分类 - R
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摘要：##原因 操作系统区域设置和vscode语言解码不一致 操作系统的区域设置，和 Sys.getlocale()、Sys.setlocale() 这两个函数有关 Sys.getlocale() [1] "LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936;LC_CTYP
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摘要：s() is used for univariate smooths (section 5.3, p. 201), isotropic smooths of several variables (section 5.5, 214) and random effects (section 3.5.2,
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摘要：电脑的语言设置，这个估计是要看安装R和RSTUDIO的时候的设置情况。我的电脑是英文，所以在导入之前改了一下，整个code如下 Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "Chinese") data <- read.csv ("data.csv", e
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摘要：Dear all,Below are the rules for the final report. I believe that this will be a good opportunity for you to experience R, R statistical packages (e.g
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摘要：#in > rc_24[1:5,] X24h.B3.1 X24h.B3.2 X24h.D.1 X24h.D.2 B3-1000001 1298 1176 1347 2165 B3-1000002 602 593 560 1030 B3-1000003 272 286 296 432 B3-10000
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摘要：The GOplot package concentrates on the visualization of biological data. 可视化GO富集分析的结果 R包 http://wencke.github.io/
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摘要：lapply()函数 lapply()函数可用于对列表对象执行操作，并返回与原始集合长度相同的列表对象。lappy()返回一个长度与输入列表对象相似的列表，其每个元素都是将FUN应用于列表的相应元素的结果。lapply()将列表，向量或数据框作为输入，并在列表中给出输出。 lapply(X, FUN
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摘要：恢复内容开始 I have a question about the ARCH(1) process. Let \((\Omega, \mathcal F, P)\) be a probability space, let \((Z_t)_{t \in \mathbb Z}\) be a seque
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摘要：##scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) 标准化（减去列均值、除以列标准差） 上面是scale（）函数的格式，x——就是需要标准化的数值矩阵， center——决定了怎样计算一列数据的均值。它可以是一个逻辑值或与x的列数相等的数值向量，若为数值向量，则x中的每一
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摘要：自定义的函数，如果其中的计算都是向量化的， 那么函数自动地可以接受向量作为输入，结果输出向量。 比如，将每个元素都变成原来的平方的函数: f <- function(x){ x^2 } 如果输入一个向量，结果也是向量，输出的每个元素是输入的对应元素的相应的平方值。 但是，如下的分段函数： g(x)
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摘要：经常会有几个函数嵌套或者连续赋值几个临时变量时代码的可读性会很差，而管道操作符则解决这个问题 例如嵌套函数f(g(h(x))) 管道操作符为 x %>% h() %>% g() %>% f() %>% 同时更加符合处理发生的次序 #一个稍复杂的例子 1.取10000个随机数，符合正态分布。 2.求这
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摘要：最初在导入csv文件时用read.csv（）导入文件类型为data.frame数据框形式，但当时不明白什么意思。 现在知道R中有向量组c,因子factor，矩阵matrix，列表list，数组array等存放类型。而data.frame就是最万金油的一类，可以存放以上的数据类型；数据框类似于一个矩阵
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摘要：#array（x,dim=c(i,j,k,..)） 数组可以在多个维度储存对象 x数组元素 i,j,k,..不同维度 如三维数组 矩阵X（ij） k为矩阵个数 dim（2,3,4） 4个2x3矩阵
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摘要：x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数 结果：1.4197419 -0.7460519 0.3603622 x<-rnorm(3) #再来一遍，生成的3个随机数又不一样了 结果：1.0796213 0.5598334 0.5344839 set.seed(123) x<-rnorm(3) #随
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摘要：两个函数实际上就是为对象创建属性 ##attributes() ###读取对象属性 x<- table(c(3,4,6,8,6)) attributes(x) $dim [1] 4 $dimnames $dimnames[[1]] [1] "3" "4" "6" "8" $class [1] "ta
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摘要：语句输入不完整导致的，后面直接加 ; 回车执行，会退出这种状态
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摘要：##整数型下标 price.map <- c(68, 88, 168) 设某个收银员在一天内分别售出礼品编号为3,2,1,1,2,2,3， 可以用如下的映射方式获得售出的这些礼品对应的价格： items <- c(3,2,1,1,2,2,3) y <- price.map[items]; print
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摘要：##Description grep, grepl, regexpr, gregexpr and regexec search for matches to pattern within each element of a character vector: they differ in the f
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摘要：恢复内容开始 看到sprintf函数有点不明所以，原文如下 为了用指定的格式数值型转换成字符型， 可以使用sprintf()函数， 其用法与C语言的sprintf()函数相似， 只不过是向量化的。例如 sprintf('file%03d.txt', c(1, 99, 100)) ## [1] "fi
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摘要：在学习读入数据表格时要用到txr.talbe将csv文件转化为数据框形式，特此查了一下 数据框是r中最常见的原始数据形式，类似于数据库表或Excel数据表的形式 Data Frames Description The function data.frame() creates data frames
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