摘要: 001、矩阵乘法符号 %*%; 矩阵相乘的条件是: 左侧矩阵的列数等于右侧矩阵的行数; 相乘的结果是矩阵的行数灯油左侧矩阵的行数, 列数等于右侧矩阵的列数。 c1 = c(2,3) c2 = c(1,5) c3 = c(4,2) dat1 <- (data.frame(c1, c2, c3)) da 阅读全文
posted @ 2022-08-24 16:05 小鲨鱼2018 阅读(4751) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 001、 a <- c(2, 3, 6) a cumsum(a) ## 累积求和 cumprod(a) ## 累积求积 阅读全文
posted @ 2022-08-24 15:53 小鲨鱼2018 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 001、 a <- c(2, 3, 6) b <- c(3, 1, 4) temp = 0 ## 利用循环实现 for (i in 1:length(a)) { temp = temp + a[i] * b[i] } temp 2、内置函数实现 a <- c(2, 3, 6) b <- c(3, 1 阅读全文
posted @ 2022-08-24 15:49 小鲨鱼2018 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 001、前期处理: https://www.jianshu.com/p/4f7aeae81ef1 基本过程如上图: 001、左图数据为scale.data, pbmc[["RNA"]]@scale.data 002、中图数据为feature.loadings, pbmc[["pca"]]@featu 阅读全文
posted @ 2022-08-24 15:29 小鲨鱼2018 阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 001、 dat <- data.frame(matrix(, nrow = 5, ncol = 0)) ## 创建空数据框, 指定行数为5 dat a = 1:5 cbind(dat, a) ## 可以实现直接合并新的列 阅读全文
posted @ 2022-08-24 14:46 小鲨鱼2018 阅读(379) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 001、数据的归一化是在数据的标准化的基础上进行的,而且是按照行来进行的, 即: (每一行的观测值 - 每一行的平均值)/每一行的标准差 验证: a、前期步骤参考:https://www.jianshu.com/p/4f7aeae81ef1 b、 all.genes <- rownames(pbmc 阅读全文
posted @ 2022-08-24 12:33 小鲨鱼2018 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑