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r语言选取部分数据
R语言
之创建
数据
集
答:
1 0 被用来
选取
一个给定
数据
框中的某个特定变量,上面table(patientdata$diabetes,patientdata$status)生成了 diabetes和status的列联表。函数attach()可将数据框添加到
R
的搜索路径中。函数detach()将数据框从搜素路径中移除。相对于attach。多数的R书籍更推荐使用函数with()。
R语言
KEGG信号通路富集分析(enrichplot、ggplot2、pathview绘图)_百度...
答:
在R语言
的世界里,KEGG信号通路的富集分析是一种强大的工具,帮助我们理解基因表达
数据
背后的生物学过程。让我们通过clusterProfiler包的enrichKEGG函数揭开这一神秘面纱,首先,从DOSE包获取一组基因的EntrezID,这是通路分析的基础。使用enrichKEGG函数,我们可以进行深度的统计分析,将这些EntrezID转化为更易...
R语言
数组和矩阵
答:
R语言
数组和矩阵 1 数组 数组可以看成一个由递增下标表示的
数据
项的集合,例如
数值
。数组的生成 如果一个向量需要在R中以数组的方式被处理,则必须含有一个维数向量作为它的dim属性。维度向量由dim()指定,例如,z是一个由1500个元素组成的向量。下面的赋值语句 > dim(z) <- c(3,5,100) 使...
R语言
绘图——
数据
可视化ggplot2 介绍和主要的参数
答:
以下为
R语言中
各shape形状编号 scale控制如何将
数据
值转换为视觉属性的细节。 labs()和lims() 是对标签和限制进行最常见调整。labs() ,主要对图形进行调整,注释等 labs()括号内参数:title主标题,subtitle副标题,caption右下角描述,tag左上角 xlab() ,x轴命名 ylab() ,y轴...
R语言
之决策树和随机森林
答:
R语言
之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和
选择
,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集
数据
之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征由收集的数据决定(其实也就是在产品定型时设定的需要收集的数据...
R语言
相关性分析图。想知道怎么分析这些
数据
?
答:
框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数
R
,相关系数R绝对值越大,颜色越深(红正,蓝负)。统计学中,P值越小相关性越显著,一般来说 一个*代表显著相关(P值为0.01,
选取
不同参数可能不一样)、两个**代表极显著相关(P值为0.001)、三个***代表极极显著相关(P值为0.0001). 图...
森林图制作-手机修图,使用Snapseed如何将物体抠到自己喜欢的背景上...
答:
RevMan这里有一个好处,有时候你会发现新检索出来了文献,这时无需重做,可以把新研究
选中
直接添加进来即可。 第五步,对森林图的修饰
用R语言
的forestplot包画亚组分析森林图 关于绘制临床研究报告中亚组分析的森林图,我过去几乎试过了所有可能的工具,最早用绘制meta分析森林图的方法绘制临床研究亚组分析森林图,使用过...
r语言
ggbio包使用方法
答:
r语言
ggbio包使用方法:第一步:获取要绘图的整洁
数据
(涉及到数据整洁和操作的知识)第二步:整洁数据做映射操作,确定x,y,color,size,shape,alpha等第三步:
选择
合适的几何对象(根据画图的目的、变量的类型和个数)第四步:坐标系和刻度配置第五步:标签信息和图例信息第六步:选择合适的主题 已赞过 已踩过< 你对...
R
入门Day2:
数据
类型1---向量
答:
而match(C,B)的结果就很不一样了,它的返回结果同样与前面的向量等长,但是它并非返回逻辑向量,而是遍历了C里面的一个个元素,判断它们是否在B中出现过,如果出现就返回在B中的索引号,如果没有出现,就返回NA。笔记参考:
R语言
基础--
数据
类型之向量 https://www.jianshu.com/p/7b47a6bbb7a9 ...
R语言
可视化及作图8--坐标轴自定义和坐标系转换
答:
R语言
绘图系列:在ggplot2中,坐标轴不是一个几何对象,而必须要由标度函数scale来进行调节。例1:使用scale_x_continous和scale_y_continous定义x轴和y轴标签 去掉x轴标签和y轴标签 限制x轴和y轴取值范围 定义x轴刻度并命名 例2:把y轴刻度变成百
分数
形式 例3: 针对离散型变量的操作用scale_x...
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