小鲨鱼2018 - 博客园

2022年9月9日

R语言中sprintf函数（输出字符串 + 变量的组合）

摘要：该函数类似c语言中的printf函数。 001、 result = 100 print(result) ## print函数可以直接输出变量的结果 print("result is :%d", result) ## print不能输出字符串 + 变量的组合 sprintf("result is :% 阅读全文

posted @ 2022-09-09 17:33 小鲨鱼2018 阅读(2645) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R语言中的melt函数

摘要： melt函数将“长数据”转换为“短数据”。 001、指定单个ID library(reshape2) ID <- c(1,1,2,2) Time <- c(1,2,1,2) X1 <- c(5,3,6,2) X2 <- c(6,5,1,4) mydata <- data.frame(ID,Time 阅读全文

posted @ 2022-09-09 17:18 小鲨鱼2018 阅读(5711) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R语言中使用prcomp函数对单细胞数据进行PCA分析

摘要：前期参考：https://www.jianshu.com/p/4f7aeae81ef1 001、 library(dplyr) library(Seurat) library(patchwork) pbmc.data <- Read10X(data.dir = "C:/Users/75377/Des 阅读全文

posted @ 2022-09-09 16:31 小鲨鱼2018 阅读(488) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年9月8日

摘要： 001、协方差（Covariance）：可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？计算公式：公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“Y值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值。 a <- 阅读全文

posted @ 2022-09-08 21:50 小鲨鱼2018 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要： 001、相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。研究变量之间线性相关程度的量。 a 阅读全文

posted @ 2022-09-08 21:13 小鲨鱼2018 阅读(279) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R语言中 .Internal函数

摘要： 001、 .Primitive 与.Internal的函数通常都是 C语言写成的，所以在R的开发环境中中是无法显示的。到网上下载R的源代码，然后在 src/main/*.c (通常位于这个位置)下查找。参考：https://blog.csdn.net/weixin_36054993/article 阅读全文

posted @ 2022-09-08 17:52 小鲨鱼2018 阅读(69) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R语言中利用prcomp函数对基因型数据进行PCA分析

摘要： 001、plink软件生成raw文件 root@PC1:/home/test# ls outcome.map outcome.ped ## maf过滤，并将基因型数据转换为0、1、2的形式 root@PC1:/home/test# plink --file outcome --sheep --maf 阅读全文

posted @ 2022-09-08 17:07 小鲨鱼2018 阅读(565) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R语言中 dimnames 函数

摘要： 001、 a <- 1:5 b <- 11:15 dat <- rbind(a, b) colnames(dat) <- paste0("c", 1:5) dat ## 测试数据框 dimnames(dat) ## 同时获取行名和列名，并生成列表 002、可以利用该函数给数据框或者矩阵命令行名和列名阅读全文

posted @ 2022-09-08 16:25 小鲨鱼2018 阅读(699) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R语言中missing函数及其用法举例

摘要： missing函数作用就是如果y没有具体的值，那么输出为真，如果y有具体的值，那么输出为假，这么说可能有点抽象，举个例子： 001、 myplot <- function(x,y) { if(missing(y)) { y <- x x <- 1:length(y) } plot(x,y) } my 阅读全文

posted @ 2022-09-08 14:44 小鲨鱼2018 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑

R中奇异值分解svd函数

摘要：概述：公式：公式里的U就是下面运行结果的a$u,Σ就是下面的a$d变换成的对角矩阵(diag(a$d)),V就是下面运行结果的a$v 001、 > x <- matrix(1:20,nrow = 4,ncol = 5) ## 生成测试矩阵 > x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 阅读全文

posted @ 2022-09-08 12:08 小鲨鱼2018 阅读(388) 评论(0) 推荐(0) 编辑