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RSS订阅原创 R语言数据结构8：子集操作符（subsetting）-矩阵和数组
本文介绍了R语言中矩阵和数组的三种子集操作方法：使用多个向量、单个向量或矩阵进行索引。详细说明了数值索引、逻辑索引和名称索引的用法，以及维度控制技巧，包括默认降维规则和通过drop=FALSE保持维度。示例代码展示了如何提取特定行列的子集矩阵，以及通过条件筛选行数据。这些操作在数据分析中常用于提取和操作部分数据。
2025-08-09 16:07:10
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原创 R语言数据结构8：子集操作符（subsetting）-向量
摘要：R语言中的子集操作提供灵活的数据提取方式，主要通过三种操作符实现：[用于多元素提取，[[和$用于单元素访问。文章详细介绍了向量子集操作的6种方法：正整数索引选择/修改元素；负整数排除元素；逻辑向量过滤；空索引保留结构；零索引创建空向量；字符向量通过名称访问。特别强调了[ ]在多维数据结构中的维度保持特性，以及不同索引方式的适用场景和注意事项。这些操作是R语言数据处理的核心技术之一。
2025-08-03 21:22:48
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原创 R语言数据结构7：列表list
本文介绍了R语言中的列表(list)数据结构，重点讲解了列表的创建方法、特性以及与原子向量的区别。列表作为R语言中重要的复合数据结构，可包含不同类型和结构的元素，包括向量、矩阵、数据框甚至嵌套其他列表。文章通过代码示例展示了如何创建包含命名和未命名元素的混合列表，并解释了列表的内存存储机制。此外，还比较了列表与原子向量的主要区别，包括元素类型、存储方式和使用场景。
2025-08-03 15:37:56
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原创 S3 R语言数据类型6：S3系统与原子向量
本文介绍了R语言中的S3向量及其相关数据类型。S3向量本质上是带有S3类属性的原子向量，通过面向对象编程增强其功能。文章讲解了R的三种OOP模型，其中S3模型最为简单灵活，使用泛型函数和类属性实现方法调度。随后详细介绍了四种重要的S3向量类型：因子（factor）、有序因子（ordered factor）、日期（Date）以及日期时间（POSIXct）。
2025-08-02 22:52:59
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原创 R语言数据类型4：R语言中向量、矩阵和数组的比较 Comparison of vectors, matrices, and arrays in R
本文比较了R语言中向量(Vector)、矩阵(Matrix)和数组(Array)三种核心数据结构的差异。这三者都是存储同类型数据(homogeneous)的多维结构，主要区别在于维度数量。文章详细介绍了它们各自用于名称管理(如names()、rownames()、dimnames())和维度操作(如length()、dim()、nrow())的函数，以及合并方法(cbind()、rbind()、abind())，并通过代码示例展示了如何在这些结构间转换。最后以表格形式总结了三种结构的关键函数对比。
2025-07-31 13:08:21
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原创 R语言数据类型3：Matrices and arrays如何创建并访问？
本文介绍了R语言中矩阵（matrix）和数组（array）的创建与访问方法。矩阵使用matrix()函数创建，可指定行列数及填充方式；数组使用array()函数创建，支持多维结构。元素访问方式包括：通过行列索引、逻辑索引、名称索引等。矩阵支持二维访问，数组支持多维访问，均可使用[]运算符进行子集选择和修改。文中提供了丰富的代码示例，展示了如何创建带名称的多维数组，以及如何访问和修改矩阵、数组中的元素。这些数据结构是R语言进行数据分析的基础工具。
2025-07-30 22:10:06
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原创 R语言数据类型2：Vectors向量的创建与基本规则
本文介绍了R语言中向量的基本概念和操作。主要内容包括：1）向量类型（整数型、字符型、逻辑型等）；2）使用c()函数创建向量；3）缺失值NA的概念；4）类型强制转换规则及as.系列函数；5）向量元素的访问方法，包括索引访问和条件过滤。文章通过代码示例展示了不同类型向量间的转换规则和元素访问技巧，为R语言初学者提供了向量操作的实用指南。
2025-07-29 13:43:50
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原创 R语言数据类型 1：Names and values
本文介绍了R语言中的数据类型和内存管理机制。主要内容包括：1) 使用lobstr包分析R对象内部表示；2) 非语法名称规则及make.names()函数创建有效名称；3) 修改时复制(Copy-on-modify)机制；4) 使用obj_size()查看对象内存占用；5) 两种例外情况下的原地修改；6) 解绑和垃圾回收机制(GC)，包括gc()函数的使用场景。文章还提供了相关参考资料链接，适合想深入了解R内存管理的读者。
2025-07-28 16:37:04
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原创 生信分析1：转录组测序数据分析概述
本文概述了转录组测序技术的发展历程与应用。从1970年代的第一代杂交技术到当今的单细胞和空间转录组测序，技术不断革新。文章详细介绍了普通转录组测序（Bulk RNA-seq）的数据处理流程，包括质控、比对、定量和差异表达分析等步骤，并对比了其与单细胞转录组测序的差异。单细胞测序技术（如10x Genomics平台）能揭示细胞异质性，而空间转录组技术则保留了组织空间信息。这些技术各有优势，在未来的研究中互补应用将提供更全面的生物学见解。
2025-07-27 22:07:39
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原创 使用Jupyter Notebook做笔记的方法
众所周知，Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，对于学习R语言的初学者来说，能够非常全面地记录学习过程。接下来我将演示在jupyter notebook中的一些基本操作。
2025-07-27 14:03:48
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空空如也
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