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线图是反映趋势变化的一种方式,其输入数据一般也是一个矩阵。 单线图 假设有这么一个矩阵,第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域,第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度,想绘制一张线图展示。 profile="Pos;H3K27ac
实际应用中,异常值的出现会毁掉一张热图。这通常不是我们想要的。为了更好的可视化效果,需要对数据做些预处理,主要有对数转换,Z-score转换,抹去异常值,非线性颜色等方式。 对数转换 为了方便描述,假设下面的数据是基因表达数据,4个基因 (a, b, c, d)和5个样品 (Gr
绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap.2等。   相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的
# 数据产生 # rnorm(n, mean = 0, sd = 1) 正态分布的随机数(r 代表随机,可以替换成dnorm, pnorm, qnorm 作不同计算。r= random = 随机, d= density = 密度, p= probability =
生成测试数据 绘图首先需要数据。通过生成一堆的向量,转换为矩阵,得到想要的数据。 data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, (1:6)/10, (1:6)/10, (6:1)/10, 1:6, 6:1, 6:1,
字符串连接函数paste 1、字符串连接:paste(..., sep = " ", collapse = NULL)sep表示分隔符,默认为空格。collapse表示如果不指定值,那么函数paste的返回值是自变量之间通过sep指定的分隔符连接后得到的一个字符型向量;如果为其指定了特定的
绘制Alpha多样性线箱图 绘图和统计全部为R语言,建议复制代码,在Rstuido中运行,并设置工作目录为存储之前分析结果文件的result目录 # 运行前,请在Rstudio中菜单栏选择“Session - Set work directory -- C
强化学习(Reinforcement Learing),机器学习重要分支,解决连续决策问题。强化学习问题三概念,环境状态(Environment State)、行动(Action)、奖励(Reward),目标获得最多累计奖励。强化学习模型根据环境状态、行动和奖励,学习出最佳策略,以最终结果为目标,不
---恢复内容开始--- 题目要求: 数据处理第二阶段任务(必须全部用R代码实现)1.数据清洗2.获取每天的血糖日均值3.根据数据文件,选择其中的任意三天,获取在哪些时段三天都会出现高血糖的状况(按照血糖值超出9来算) R代码: 1 getwd(); 2 setwd("F:/R/myfile"
使用cbind()函数连接多个向量来创建数据帧。此外,使用rbind()函数合并两个数据帧   使用merge()函数合并两个数据帧。数据帧必须具有相同的列名称,在其上进行合并   melt()拆分数据和cast()数据重构   连接字符串
查看默认安装包的位置 .libPaths() 移除包 remove.packages("package_name") 查看所有安装的包 library() 按 q 退出
一套完整的数据分析流程 , 如下图所示 从图中可以看到,整个流程包括读取数据,整洁数据,数据探索和交流部分。经过前两部分, 我们可以得到一个整理好的数据,它的每一行都是一个样本 , 每一列是一个变量。   然后我们就可以进入最核心的数据探索部分。
获取帮助文档,查看命令或函数的使用方法、事例或适用范围 > ?command > ??command #深度搜索或模糊搜索用此命令 > example(command) #得到命令的例子 
条形图 在R语言中创建条形图的基本语法是 barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col) H是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵 xlab是x轴的标签 ylab是y轴的标签 main是
<13: Simulation> > sample(1:6,4,replace=TRUE) [1] 4 5 2 6 在1-6的整数中随机生成4个整数,且数字可以重复,即每个数字均可重复选择; >sample(LETTERS) 随机生成26个英文字母 >sample(c(
swirl安装课程命令:install_from_swirl("Data_Analysis") <2:workspace and files>1.getwd():显示当前工作空间路径;例子:old.dir <- getwd()将当前工作路径赋给old.dir变量;2.ls():列出
数据输入与输出 数据输入 数据编辑R语言中编辑本地数据,使用edit()或者fix()函数 本地导入 导入文本stringsAsFactors:在导入时默认是将文本转化成因子,在输入文本时注意设置stringsAsFactors=F。​ 导入txt:read.table(...) 导入csv:rea
主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(hea
zoo是时间序列的基础库,是面向通用的设计。 xts 是对时间序列库(zoo) 的一种扩展实现。xts 类型继承了zoo 类型,丰富了时间序列数据处理的函数。 一、xts对象的结构和定义 1、xts对象是一个具有时间索引的观测值矩阵,结构如下:   xts = matrix + times 2、创建