ziixiaoshenwang的博客

在R中构建了for循环，由于循环过多，运行速度过慢，且不同循环之间是并行关系，拟通过多核运行可以解决此问题。

PCA绘图

R程序运行时间及效率函数

R及R包的安裝、更新及版本查询

多个图片组合

首先运行cmd，切换到管理员权限C:\Users\Administrator>where cmdC:\Windows\System32\cmd.exeC:\Users\Administrator>cd C:\Windows\System32C:\Windows\System32>pip install -U aradian接着安装radianpip install -U radian遇到以下错误：ERROR: Exception:Traceback (most r

1 R图书及课程1.1 基础知识1.1.1 数据科学中的R语言github网址：https://github.com/perlatex/R_for_Data_Science1.1.2 张敬信-R语言编程：基于tidyversegithub网址：(https://github.com/zhjx19/introR)知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1981858881.1.3 R语言进阶笔记——邓飞1.1.4 Computational Genomics with

將数据框一行多数据合并成一列上图合并成GO %>% mutate(ID = rownames(GO)) -> GOrownames(GO) <- NULL#宽变长GO %>% pivot_longer(-ID, names_to = " ID", values_to = "GO") -> GOGO <- GO %>% select(1,3)# 去除GO含”“的行GO <- GO %>% filter(GO!="")#

在Jupyter Notebook中将kemel为python改为R达到的效果：由python改为RR1、上传文件在Jupyter Notebook中上传.ipynb文件点击upload2、首先在Jupyter Notebook配置好RWindows下将R配置到jupyter notebook中[]: https://blog.youkuaiyun.com/qq_45154565/article/details/1101659663、由python更改为R...

GID <- data$GID[!duplicated(data$GID)]GO <- matrix(NA,nrow=length(GID),ncol=2)for (i in 1:length(GID)) { a <- data[data$GID==GID[i],] GO[i,1] <- a[1,1] GO[i,2] <- paste(a[,2],collapse = ",")}GO <- as.data.frame(GO)

retu <- read.csv("retu.csv",header = T,row.names = 1)retu <- as.matrix(retu)pheatmap(retu,color = c("#d8e3e7", "black"), show_rownames = FALSE)library(ggplot2)KEGG <- read.csv("DXKEGG.csv",header = T)colnames(KEGG)[1] <- "num"colnames

http://zhongguose.com/这里有各种各样可以应用于R语言绘图的中国传统色彩鼠标移动到右下角可以查看颜色的代码

网址：https://colorschemedesigner.com/csd-3.5/每一个颜色都有相应的编号，直接输入R语言代码中即可显现。

由data合并成GOdataGO代码如下：GID <- data$GID[!duplicated(data$GID)] #data第一列去重#GO <- matrix(NA,nrow=length(GID),ncol=2) #提前算好合并成的数据是几行几列，length(GID)行，2列#for (i in 1:length(GID)) { a <- data[data$GID==GID[i],] GO[i,1] <- a[1,1] GO[i,2] &lt

数据a数据b即提取a数据前两列中的基因都属于b的数据及其所在的行x <- matrix(NA,ncol = 5,nrow = 6793)x <- as.data.frame(x)j<- 1for (i in 1:dim(a)[1]){ if((a$gene[i]%in%b$gene_name)&&(a$gene.1[i]%in%b$gene_name)) {x[j,] <- a[i,] j <- j+1 }}最后

首先两个数据xyx <- read.csv("x.csv",header = T)y <- read.csv("y.csv",header = T)colnames(y)<- c("SYMBOL","GO_id")#所合并的列名必须一样#z <- merge(x, y, by="SYMBOL")

R语言与大数据编程实战》 学习笔记

x<-rnorm(5)rnorm()函数产生一系列的随机数，随机数个数，均值和标准差都可以设定。x[1] -1.11545895 -0.20189874 2.58867113 0.77815885 0.04164073x=5x[1] 5ls() ls()函数列出所有变量[1] “x”分析体重分布和月龄的关系。aqe<-c(1,3,5,2,11,...

R语言与大数据编程实战》 学习笔记

正态分布参数

在这里插入图片描述

R语言入门教程：链接：https://pan.baidu.com/s/1oIXPKDwTjH2evN0wyrZ0Uw提取码：3032

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