R 常用的数字.矩阵和数列的处理函数 数值篇 mean() #均值 colMeans() #对列求均值 sum() #求和 max() #最大值 min() #最小值 prod() #连乘 var() #方差 sd() #标准差 seq() #产生序列 seq(1,100,by=2) 产生1到100,公差为2的数列:seq(1,100,length=25)产生1到100,数字个数为25的数列. letters[m:n] #依次输出第m到n个英文小写字母 LETTERS[m:n] #依次输出第m到…

先言:R语言常用界面操作 帮助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有显示内容:Ctrl+L 清除R空间中内存变量:rm(list=ls()).gc() 获取或者设置当前工作目录:getwd.setwd 保存指定文件或者从磁盘中读取出来:save.load 读入.读出文件:read.table.wirte.table.read.csv.write.csv 1.一些简单的基本统计量 #基本统计量 sum/mean/sd/min #一些基本统计量 which.min(…

之前用Matlab做图像处理工作时,用到什么函数就查什么函数,从没做过系统的总结,再做的时候又要去查,所以总结还是有必要的~ 为了方便,在此只列出函数名和基本用法,如不特别指出,不详细说明参数,辅助help和doc 争取持续更新~ ********************************正文分割线*************************************   图像读入 需求 函数 说明 从某一路径读入图片 f = imread(FILENAME) 默认为当前搜索路径包括当…

转载:http://www.bio-info-trainee.com/579.html 关于R语言包的一些操作,挺重要的!!! R的包(package)通常有两种:1 binary package:这种包属于即得即用型(ready-to-use),但是依赖与平台,即Win和Linux平台下不同.2 Source package: 此类包可以跨平台使用,但用之前需要处理或者编译(compiled). 以下一些常用的包相关的函数: .libPaths():查看包的安装目录 .packages(all…

工作笔记记录,会持续更新.... 目录: apply tapply lapply sapply merge substr.substring.strsplit.unlist.paste.paste0.nchar table apply函数: apply:apply的中文意思是应用,这个函数的意思是通过将一个函数应用到矩阵或数组中,返回一个向量或数组 语法:apply(X, MARGIN, FUN, ...)  , 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),…

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的…

数据结构 一.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量 list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集 seq,from:to,sequence:等差序列 rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性 mode,typeof:对象存储模式与类型…

转自:https://www.douban.com/note/511740050/ 1.数据管理 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 √length:求长度subset:求子集  √seq,from:to,sequence:等差序列   √rep:重复  NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序  unlist:展平列表  attr,att…

数据格式 每行分别为表型和基因表达情况对应标量,每列分别为样品名的矩阵.假定前9列为phenotype,从第10行起为gene_id,编写简单for循环如下: script require("lessR") library(lessR) data = read.table("c:/Users/****/Desktop/yourfile.txt", header = T,row.names = 1,na.strings = T,sep = "\t"…

##检查数据的维度 dim(iris) ##显示数据集的内部结构 str(iris) ##显示数据集的属性 attributes(iris) ##显示数据集中每个变量的分布情况 summary(iris) ##显示iris数据集列Species中各个值出现频次 table(iris$Species) ##根据列Species画出饼图 pie(table(iris$Species)) ##画出列iris$Sepal.Length分布柱状图 hist(iris$Petal.Length) ##画出列…