随笔分类 - R语言
摘要：1、sqrt > sqrt(4) ## 4的平方根 [1] 2 > sqrt(9) ## 9的平方根 [1] 3 > sqrt(10) ## 10的平方根 [1] 3.162278 2、log > log(100) ## 以e为底， 100的对数 [1] 4.60517 > log10(100) #
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摘要：1、向下取整数floor > a <- 1.1 ## 向下取整数 > floor(a) [1] 1 > a <- 1.9 ## 向下取整数 > floor(a) [1] 1 2、向上取整数ceiling > a <- 1.9 > ceiling(a) ## 向上取整数 [1] 2 > a <- 1.
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摘要：1、 > dat1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) ## 测试数据 > dat2 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) ## 测试数据 > lm(dat2~dat1) Call: lm(formula = dat2 ~ dat1) Coefficients: (Intercep
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摘要：R语言caret包中createFolds函数实现将向量随机分组。 1、 > library(caret) > createFolds(1:10, k = 5) ## 将1-10随机分为5组，返回每组的索引 $Fold1 [1] 4 5 $Fold2 [1] 1 3 $Fold3 [1] 2 7 $
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摘要：R语言中set.seed函数的作用是保证两次随机抽样的结果一致。 1、不使用set.seed函数的情况下 > sample(1:8, 3) ## 从1~8中随机抽取3个数字 [1] 3 7 4 > sample(1:8, 3) [1] 4 8 6 > sample(1:8, 3) [1] 1 5 4
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摘要：1、全部替换 > c1 <- c("x", "z", "a", "b") > c2 <- c("a", "ab", "d", "z") > c3 <- c("d", "m", "n", "a") > c4 <- c("x", "a", "m", &qu
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摘要：1、 > dat1 <- 1:8 > dat2 <- 3:10 > setdiff(dat1, dat2) ## 取数据dat1中的唯一项 [1] 1 2 > setdiff(dat2, dat1) ## 取数据dat2中的唯一项 [1] 9 10 2、如果有重复 > dat1 <- c(2, 1,
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摘要：1、测试数值 > dat1 <- 1:8 > dat2 <- 3:10 > intersect(dat1, dat2) ## 直接取两个数值型的交集 [1] 3 4 5 6 7 8 2、数值有重复的情况 > dat1 <- c(2, 3, 2, 4, 5, 3, 6, 3, 4, 8) > dat2
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摘要：R原因中list.files()函数用于列出指定目录下的特定文件。 1、查看当前目录下的所有文件 > dir() [1] "outcome.map" "ped.r" "result.map" "test1.r" "test2.r" "testxx.abcr" > list.files() [1] "
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摘要：直方图： 直观地反映数据在不同区间的频数/频率分布。 1、 > dat <- c(rep(1,10), rep(2,5), rep(3,6)) ## 测试数据 > dat [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 > hist(dat) ## 直接绘
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摘要：1、一般绘图 > plot(0:10) 2、利用mfrow参数设置 par(mfrow = c(1,2)) ## 设置为一行两列 plot(0:10) plot(0:10) > dev.off() ## 清空设置 null device 1 > par(mfrow = c(1,4)) ## 设置为1
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摘要：1、查看默认值 > getOption("digits") [1] 7 ## 默认显示是7位 2、测试 > a = 1.12345 > a ## a为6位，正常显示 [1] 1.12345 > a = 1.123456 > a ## a为7位， 正常显示 [1] 1.123456 > a = 1.1
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摘要：1、问题 > dis <- seq(100000, 10000000, 100000) > head(dis) ## 为什么以科学计数法显示？ [1] 1e+05 2e+05 3e+05 4e+05 5e+05 6e+05 2、测试 > a = 10000 > a [1] 10000 > a = 1
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摘要：1、R实现 test <- c(20,50,40,60,80) ## 测试数据 coordinate <- vector() base <- 0 temp <- 0 for (i in 1:length(test)) { temp <- base + 0.5 * test[i] coordinate
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摘要：a <- 1:5 b <- letters[1:5] c <- LETTERS[1:5] d <- rep(1,5) dat1 <- data.frame(rbind(a,b,c)) dat2 <- data.frame(rbind(b,c,d)) dat1 dat2 dat3 <- rbind(d
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摘要：测试： test1 <- data.frame(v1 = 1:5, v2 = letters[1:5]) test1 test2 <- data.frame(v1 = 1:5, v2 = letters[1:5]) test2 test1 %in% test2 all(test1 == test2)
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摘要：1、测试数据 v1 <- c(7,1,10,9,2,8) v2 <- letters[1:6] test <- data.frame(v1,v2) test test2 <- test[order(test$v1),] test2 v3 <- as.character(c(7,1,10,9,2,8)
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摘要：1、 dat <- read.table("test.txt", header = F) dat dat$V2[dat$V2 == "<NA>"] = 100 dat dat$V2[dat$V2 == NA] = 100 dat dat$V2[is.na(dat$V2)] = 100 dat > d
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摘要：1、merge函数 dir() test1 <- read.table("test1.txt", header = F) test1 test2 <- read.table("test2.txt", header = F) test2 result <- merge(test1, test2, by
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摘要：1、 dir() dat <- read.table("test.ped") ## 读取测试数据，ped基因型数据 dat genoList =list() for ( i in 1:ncol(dat) ) { ## 将每一列数据保存为列表的一项 genoList[[i]]<- dat[,i] }
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