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
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
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
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