随笔分类 - 生物学 / R基础
cmplot
摘要:cmplot是R语言中一个常用的生物信息学工具包(Bioconductor包),用于绘制基因共表达网络(co-expression network)中的模块(module)的图形展示。cmplot提供了一种简便的方式来可视化基因模块在不同条件或组之间的表达模式,帮助研究人员理解基因调控网络中的模式和
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循环和判断
摘要:while循环 # 使用while循环计算数字的平方直到平方大于100 x <- 1 while (x^2 <= 100) { print(x^2) x <- x + 1 } for循环 # 使用for循环打印数字1到5 for (i in 1:5) { print(i) } if判断 num <-
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基本函数
摘要:数学函数 # 绝对值 abs(-5)# 结果: 5 # 向上取整 ceiling(3.2)# 结果: 4 # 向下取整 floor(3.7)# 结果: 3 # 四舍五入 round(3.7)# 结果: 4 # 平方根 sqrt(16)# 结果: 4 # 对数 log(10)# 结果: 2.30258
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基本运算
摘要:算数运算 # 加法 result1 <- 10 + 3 # 结果: 13 # 减法 result2 <- 10 - 3 # 结果: 7 # 乘法 result3 <- 10 * 3 # 结果: 30 # 除法 result4 <- 10 / 3 # 结果: 3.333333 # 取余 result5
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R数据结构-数据框
摘要:数据框(data.frame)是R语言中常用的数据结构之一,它可以存储不同类型的数据,并以表格形式展示 创建数据框 # 创建一个示例数据框 my_df <- data.frame( col1 = c(1, 2, 3), col2 = c("A", "B", "C"), col3 = c(TRUE,
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R数据结构-列表
摘要:列表(List)是一种数据结构,它可以包含不同类型的对象,包括向量、矩阵、数据框、函数等。列表允许您将多个对象组合到一个结构中,以便以统一的方式进行处理和访问 # 创建一个包含向量、矩阵和数据框的列表 vec <- c(1, 2, 3) mat <- matrix(1:9, nrow = 3) df
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R数据结构-矩阵
摘要:在R语言中,矩阵(Matrix)是一种二维的数据结构,它由相同类型的元素组成,并具有固定的行数和列数。矩阵可以用于存储和处理二维数据,例如数值数据、统计数据、图像数据等 1. 创建矩阵 单个向量创建矩阵 vec <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) mat <- matrix(vec, nr
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R数据结构-向量
摘要:在R语言中,向量(Vector)是一种基本的数据结构,用于存储一维的数据序列。它是R中最常用的数据类型之一,并且在数据分析和统计计算中起到了重要的作用。 向量可以包含相同类型的元素,例如数值型、字符型、逻辑型等。R中的向量可以使用以下方式创建: 1. 使用c()函数:通过将元素用逗号分隔并放入c()
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R数据结构
摘要:向量(Vector):向量是最基本的数据结构,用于存储一组具有相同数据类型的元素。向量可以是数值型、字符型、逻辑型等。向量的长度是固定的,每个元素在向量中占据一个位置。 列表(List):列表是一种复合数据结构,可以存储不同类型的数据对象。列表可以包含任意数量和类型的元素,每个元素可以是向量、数组、
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R数据类型
摘要:数值(Numeric):用于表示实数,包括整数和浮点数。例如,3、3.14等。 整数(Integer):用于表示整数值。在R中,整数可以通过在数字后面加上"L"或使用函数as.integer()进行显式转换。例如,3L、as.integer(5.8)等。 字符串(Character):用于表示文本数
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工作空间、工作目录
摘要:工作空间: 就是创建的project 工作目录: 就是文件读取,文件输出的那个目录 为什么要用setwd(E:/R)设置新的工作目录?? 不知道,读文件你就用全局变量
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