CLin 和 IDEA创建文件时自动添加作者和时间信息 + 多个.cpp文件在CLion下运行问题...

CLion与IDEA代码模板及CMakeLists.txt配置
最新推荐文章于 2024-03-17 22:19:18 发布
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文章标签： c/c++ 开发工具
原文链接：http://www.cnblogs.com/helloHKTK/p/10969973.html
本文介绍了如何在CLion和IDEA中设置代码模板，自动添加作者和时间信息到新建文件中，以及如何通过修改CMakeLists.txt文件来指定要运行的.cpp文件，方便进行多文件的编译和运行。
  1. CLin 和 IDEA创建文件时自动添加作者和时间信息

file -> setting -> Editor -> File and Code Templates -> 点击Includes下的“C File Header”或“File Header”
修改成：

/***************************************************************************

功能:
Created by helloHKTK on ${DATE}
***************************************************************************/

  1. 多个.cpp文件在CLion下运行问题
    修改当前工程下的CMakeLists.txt 中的 add_executable(Test001 Test001.cpp)将Test001.cpp替换成想要运行的.cpp文件即可运行！

转载于:https://www.cnblogs.com/helloHKTK/p/10969973.html

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R语言matrix和"data.frame可以合并吗
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<think>我们被要求合并一个矩阵（matrix）和一个数据框（data.frame）对象。在R语言中，矩阵和数据框都是二维数据结构，但矩阵要求所有元素类型相同，而数据框允许每列有不同的类型。因此，合并它们时需要注意类型的一致性和维度匹配。 合并场景通常有两种： 1. 按行合并（rbind）：要求两个对象的列数相同，且列名和类型匹配（或可强制转换）。 2. 按列合并（cbind）：要求两个对象的行数相同，且行名匹配（或按顺序合并）。 但是，由于矩阵和数据框在结构上的差异，直接使用rbind或cbind可能会遇到问题。我们需要将矩阵转换为数据框后再合并，或者将数据框转换为矩阵（如果数据框的所有列都是相同类型）再合并。 步骤建议： 1. 检查两个对象的维度（行数和列数）是否满足合并条件（按行合并要求列数相同，按列合并要求行数相同）。 2. 检查行名或列名是否匹配（如果需要按名称合并，则可能需要调整顺序）。 3. 根据合并方向选择转换方式： - 按行合并：将矩阵转换为数据框（使用as.data.frame.matrix，因为普通as.data.frame不会正确处理矩阵的行列名[^2]），然后使用rbind合并两个数据框。 - 按列合并：将矩阵转换为数据框（同样使用as.data.frame.matrix），然后使用cbind合并两个数据框；或者如果数据框可以转换为矩阵（即所有列都是相同类型），则转换为矩阵后合并。 注意：直接使用cbind或rbind合并矩阵和数据框可能会导致整个结果被强制转换为矩阵（因为矩阵要求单一类型），这可能不是我们想要的。因此，通常建议将矩阵转换为数据框后再合并，以保持数据框的灵活性。 示例： 假设我们有一个矩阵mat和一个数据框df，我们想按列合并（即增加列）： ```r # 创建示例矩阵 mat <- matrix(1:6, nrow=3, dimnames=list(c("r1","r2","r3"), c("c1","c2"))) # 创建示例数据框 df <- data.frame(col3=c(7,8,9), row.names=c("r1","r2","r3")) # 将矩阵转换为数据框（保留行名和列名） mat_df <- as.data.frame.matrix(mat) # 注意：使用as.data.frame.matrix以保留行名[^2] # 按列合并（要求行数相同且行名匹配） combined <- cbind(mat_df, df) # 查看结果 combined ``` 按行合并的示例： ```r # 假设有两个矩阵，我们将其一个转换为数据框，然后按行合并 mat1 <- matrix(1:4, nrow=2, dimnames=list(c("r1","r2"), c("c1","c2"))) mat2 <- matrix(5:8, nrow=2, dimnames=list(c("r3","r4"), c("c1","c2"))) # 将两个矩阵都转换为数据框 df1 <- as.data.frame.matrix(mat1) df2 <- as.data.frame.matrix(mat2) # 按行合并 combined_rows <- rbind(df1, df2) # 注意：如果两个矩阵的列名顺序不同，需要先调整列顺序 ``` 如果行名顺序不一致，我们可以通过行名来对齐： ```r # 假设df2的行名顺序与df1不一致，但我们想按行名合并（按列合并时按行名对齐） # 按列合并时，如果行名不一致，cbind会按行顺序合并（不按行名），所以需要先按行名排序 # 例如，我们有两个数据框，行名顺序不同，我们想按行名合并列： df1 <- data.frame(x=1:3, row.names=c("a","b","c")) df2 <- data.frame(y=4:6, row.names=c("c","a","b")) # 按行名排序df2以匹配df1 df2_sorted <- df2[rownames(df1), , drop=FALSE] # 注意使用drop=FALSE保持数据框结构 # 然后合并 combined <- cbind(df1, df2_sorted) ``` 因此，合并矩阵和数据框的关键步骤是： 1. 将矩阵转换为数据框（使用as.data.frame.matrix）以保留行列名。 2. 根据合并方向（行或列）选择rbind或cbind。 3. 注意行名和列名的匹配，必要时进行排序。 如果合并时不需要保留行名信息（即按顺序合并），则可以直接使用cbind或rbind，但前提是行数（或列数）匹配。 另外，如果数据框和矩阵的列类型不一致，合并后数据框的列类型可能会被改变（因为数据框的列类型可以不同，但矩阵转换为数据框后，其列类型是统一的）。因此，在合并后需要检查数据类型。</think>在R语言中合并矩阵(matrix)和数据框(data.frame)时，需要特别注意两者的结构差异。以下是完整解决方案： ### 核心合并方法 1. **按列合并 (cbind)** 要求行数相同，行名匹配： ```r # 将矩阵转换为数据框（保留行名） matrix_df <- as.data.frame.matrix(my_matrix) # 关键步骤[^2] # 按列合并 combined <- cbind(matrix_df, my_dataframe) ``` 2. **按行合并 (rbind)** 要求列数相同，列名匹配： ```r # 将矩阵转换为数据框 matrix_df <- as.data.frame.matrix(my_matrix) # 确保列名一致 colnames(matrix_df) <- colnames(my_dataframe) # 按行合并 combined <- rbind(matrix_df, my_dataframe) ``` ### 关键注意事项 1. **类型转换优先** - 矩阵 → 数据框：使用`as.data.frame.matrix()`保留行名和列名[^2] ```r # 正确方式（保留行名） matrix_df <- as.data.frame.matrix(my_matrix) # 错误方式（丢失行名） matrix_df_wrong <- as.data.frame(my_matrix) ``` 2. **维度匹配检查** ```r # 检查行数是否匹配（cbind） nrow(matrix) == nrow(dataframe) # 检查列数是否匹配（rbind） ncol(matrix) == ncol(dataframe) ``` 3. **行名列名对齐** ```r # 按行名对齐合并（cbind） combined <- merge( as.data.frame.matrix(matrix), dataframe, by = "row.names" ) ``` ### 实际应用示例 假设有基因表达矩阵和样本信息数据框： ```r # 创建矩阵（行=基因，列=样本） expr_matrix <- matrix(rnorm(9), nrow=3, dimnames=list(c("TP53","BRCA1","EGFR"), c("S1","S2","S3"))) # 创建数据框（行=样本，列=临床信息） clin_df <- data.frame(Age=c(45,62,38), Stage=c("II","III","I"), row.names=c("S1","S2","S3")) # 按列合并（添加临床信息） ## 步骤1：矩阵转数据框 expr_df <- as.data.frame.matrix(expr_matrix) # 保留行名[^2] ## 步骤2：转置使行名匹配 combined <- cbind(t(expr_df), clin_df) # 结果 TP53 BRCA1 EGFR Age Stage S1 -0.56047565 -0.9957987 -0.5116037 45 II S2 -0.23017749 -1.0399590 0.2369379 62 III S3 1.55870831 -0.0179802 -0.5415892 38 I ``` ### 常见错误解决方案 1. **维度不匹配错误** ```r # 调整矩阵维度 adjusted_matrix <- my_matrix[1:nrow(my_dataframe), ] ``` 2. **行名丢失问题** ```r # 保留行名转换 matrix_df <- as.data.frame.matrix(my_matrix) %>% tibble::rownames_to_column("Gene") # [^4] ``` 3. **类型强制警告** ```r # 显式类型转换 combined <- cbind( as.data.frame.matrix(my_matrix), my_dataframe %>% mutate(across(where(is.character), as.factor)) ) ``` > **最佳实践**：在生物信息学分析中，建议始终使用`as.data.frame.matrix()`转换表达矩阵[^2][^3]，再配合`tibble::rownames_to_column()`处理行名[^4]，可避免90%的合并问题。
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