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001、 利用绘制散点图进行测试 a、直接绘制散点图 x <- 1:10 y <- seq(1, 1000, 100) dat <- data.frame(x, y) ## 生成测试数据 ggplot(dat, aes(x, y)) + geom_point() ## 直接绘制散点图 绘图结果如下： 阅读全文
posted @ 2023-03-23 16:05
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001、 (base) [root@PC1 test3]# ls ## 测试数据及脚本 a.txt test.py (base) [root@PC1 test3]# cat test.py ## 复制程序 import os os.popen('cp a.txt b.txt') ## windows 阅读全文
posted @ 2023-03-22 21:27
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001、theme_classic() 主题用来去除背景 a、使用默认的背景 type <- c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G') nums <- c(10,23,8,33,12,40,60) df <- data.frame(type = type, nums 阅读全文
posted @ 2023-03-22 14:40
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001、生成测试数据以及测试 library(ggplot2) x <- paste0("s", 1:16) y <- 4:19 dat <- data.frame(x, y) ## 生成测试数据框 dim(dat) head(dat, 3) ggplot(dat,aes(x,y))+ geom_p 阅读全文
posted @ 2023-03-22 11:15
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001、 基础绘图 type <- c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G') nums <- c(10,23,8,33,12,40,60) df <- data.frame(type = type, nums = nums) ## 生成的测试数据框 df ggplot 阅读全文
posted @ 2023-03-22 10:49
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001、 (base) [b20223040323@admin1 test]$ ls a.txt b.txt (base) [b20223040323@admin1 test]$ cat a.txt ## 测试数据 GENE=3BHSD 1 1 GENE=A3GALT2 1 1 GENE=A1BG 阅读全文
posted @ 2023-03-16 16:35
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001、 factorial(2) ## 计算2的阶乘 factorial(3) ## 计算3的阶乘 factorial(4) 阅读全文
posted @ 2023-03-15 18:20
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R语言中exp函数用于返回e的x次方。 exp(2) ## 返回e的二次方 2.718281828459 * 2.718281828459 exp(3) ## 返回e的三次方 2.718281828459 * 2.718281828459 * 2.718281828459 阅读全文
posted @ 2023-03-15 18:16
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Fisher's 精确检验 用来检验一次随机实验的结果是否支持对于某个随机实验的假设。 a、随机事件发生的概率小于0.05则认定该事件为小概率事件。 b、一般原则认为在某个假设前提下，一次随机实验的结果不会出现小概率事件。 c、若一次随机实验的结果出现了小概率事件则认定该假设不被支持。 在给定假设（ 阅读全文
posted @ 2023-03-15 16:55
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001、 dat <- c("a", "k", "a", "b", "q") ## 测试字符串向量 grep("a", dat) ## grep匹配字符串，返回索引值 grepl("a", dat) ## grepl匹配字符串， 返回向量中匹配的布尔值 阅读全文
posted @ 2023-03-14 14:27
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