随笔分类 - R
R语言学习——数据合并及绘制密度分布曲线图
摘要：setwd("E:/08_cooperation/07_X-lab/06-Crosstalk/Aadapter_primer")# 读取lane01.txt,并对其按列进行相加处理，然后对列进行进行命名d1=read.table("lane01.txt",header = FALSE,sep = "
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R语言学习——图形初阶之折线图与图形参数控制
摘要：plot()是R中为对象作图的一个泛型函数（它的输出将根据所绘制对象类型的不同而变化）；plot(x,y,type="b")表示将x置于横轴，y置于纵轴，绘制点集（x，y），然后使用线段将其连接；type="b"表示同时绘制点和线，使用help(plot)可以查看其它选项。 实例： > dev.ne
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R语言学习——图形初阶之散点图
摘要：使用R内置的数据框mtcars，绘制车身重量与每加仑汽油行驶的英里数的散点图，要求横轴为车身重量（wt），纵轴为每加仑汽油行驶的英里数（mpg），并添加最优拟合曲线、标题，输出为pdf文件。代码实现如下： > pdf("wt_mpg.pdf") # 开启目标图形设备，并对目标图形命名> attach
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R语言学习——处理数据对象的实用函数
摘要：length(object) # 显示对象中元素/成分的数量 dim(boject) # 显示某个对象的维度 str(object) # 显示某个对象的结构 class(object) # 显示某个对象的类或类型 mode(object) # 显示某个对象的模式 names(object) # 显示
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R语言学习——因子
摘要：变量可分为名义型变量、有序型变量或者连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量，如糖尿病类型Diabetes（Type1、Type2），即使在数据中Type1编码为1而Type2编码为2，这也并不表示二者有序。有序变量表示一种顺序关系，而非数量关系，如病情S Status(poor、improv
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R语言学习——实例标识符
摘要：> patientID<-c(1,2,3,4)> age<-c(25,34,28,52)> diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")> status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")> patientda
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R语言学习——数据框
摘要：> #数据框可以包含不同模式（数值型、字符型、逻辑型等）的数据，是R中最常处理的数据结构。数据框可以通过函数data.frame()创建:mydata<-data.frame(coll,col2,col3,...)> #其中的列向量col1、col2、col3等可以为任何类型（如数值型、字符型或者逻
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R语言学习——数组
摘要：> #数组（array）与矩阵类似，但维度可大于2。可通过array函数构建，形式如下：myarray<-array(vector,dimensions,dimnames)> #其中vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值，而dimnames是
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R语言学习——矩阵
摘要：> #矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或者逻辑型）。通过matrix()创建，一般使用格式为：mymatrix<-matrix(vector,nrow=number_of_rows,ncol=number_of_columes,byrow+logical_value,di
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R语言学习——向量
摘要：以下为在RStudio中输入 #为注释符，其后内容程序不执行 > #向量是用于储存数值型、字符型或者逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数c（）可用来创建向量。示例如下： > a<-c(1,2,5,3,6,-2,4)#数值型向量 > b<-c("one","two","three")#字符型向量
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