R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。...绘制boxplot的时候，我们也可以根据因子来将数据分成两组。
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 方法一、使用gsub函数 前面也给大家介绍过☞R替换函数...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...*","stage III/IV",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到如下因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的A，...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...将ggplot2列入Depends会让你的包在被加载/测试的同时加载ggplot2。这会让其他想要使用你包的人通过::使用你的函数而无需加载它。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(tidyverse) # devtools::install_github('erocoar/ggpol') library(ggpol) 导入数据...status == "elected" & ratio == 1 ~ "Gender balance")) %>% mutate_if(is.character, factor) # 将字符列转换为因子...构建数据用于在图形中添加空白区域 dummy_constituency = tibble(y = c(-max(results$y), 0, 0, max(results$y)), # y值为最大最小值及其负值...gender == "male" ~ "Male candidates")) 数据可视化 ggplot() + geom_point(data = results, # 添加点图层，使用处理后的选举数据...映射选区、y值和主导性别 shape = 19,size = 4) + geom_blank(data = dummy_constituency, # 添加空白图层，使用虚拟选区数据
之前写了一篇浅谈事务（一），算是对事务的一个基本认识，今天来简单总结一下事务的隔离级别，虽然是老掉牙的知识点，重温一下还是值得的。...在MySQL中基本有这两种事务隔离级别的设置，默认的RR（Repeatable-Read）和实际中常见的RC(Read-Committed)。...RR修改为RC，这也是其它很多数据库默认的事务隔离级别。...这是MySQL默认的隔离级别，会出现幻读的情况。...大概就是这样的意思，总体来说，我更倾向于RC级别。
当解决问题时，我首先要明确问题的背景和目标。在这个问题中，你提到了一个关于itz文档中的Content-Encoding问题的bug，以及如何使用r.content而不是r.read()来获取响应。...让我们深入探讨这个问题，并提出一份1000字的技术文章，解决这个问题。本文将探讨itz文档中未提到的如何使用requests库中的r.content来获取响应的问题。...然而，在itz文档中，可能没有明确提到如何使用r.content来获取响应的内容，而大多数开发者更熟悉使用r.read()。...如果itz文档中没有提到如何使用r.content，那么开发者可能会默认使用r.read()，这可能会导致不必要的性能损耗和代码冗余。因此，解决这个问题对于确保代码的效率和可读性非常重要。...官方文档通常会提供详细的说明和示例，以帮助开发者更好地使用库的功能。结论：在解决itz文档中未提到的Content-Encoding问题时，我们强调了如何正确使用r.content来获取响应的内容。
在现实生活中，R 树可以用来存储地图上的空间信息，例如餐馆地址，或者地图上用来构造街道，建筑，湖泊边缘和海岸线的多边形。...R 树还可以用来加速使用包括大圆距离在内的各种距离度量方式的最邻近搜索。...在与图形相关的应用中经常会使用到 R 树，除了上述提到的地图检索以外，图形编辑中也会使用到（检索图形是否发生了碰撞）。...其使用的算法包括： 单次插入：非递归 R 树插入，最小化 R 树的重叠分割例程（分割在 JS 中非常有效，而其他 R 树修改，如溢出时重新插入和最小化子树重叠搜索，速度太慢，不值得） 单一删除：使用深度优先树遍历和空时释放策略进行非递归...结束语 前面说过后面会详细介绍一些性能优化的具体例子，本文 R 树的使用便也是其中一个。
p=13584 ---- 今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。让 X 代表一个人的身高。...by=.2) > lines(x,f1(x),lty=2,col="red") > lines(density(X)) 如果看那条黑线，可能会想到一种混合分布，例如 当我们有一个获得混合分布不可观察的异质性因子...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别， 现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...: 0.5488, Adjusted R-squared: 0.5465 F-statistic: 240.8 on 1 and 198 DF, p-value: < 2.2e-16 我们得到的均值和方差的估计与之前获得的估计相同...因此，正如今天上午在课堂上提到的，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。
当我们有一个获得混合分布不可观察的异质性因子：概率 p1，一个随机变量 ，概率p2，一个随机变量 。...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别， 现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...因此，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。...点击标题查阅往期内容 R语言实现：混合正态分布EM最大期望估计法 在R语言和Stan中估计截断泊松分布 在R语言中使用概率分布：dnorm，pnorm，qnorm和rnorm R语言混合正态分布EM...最大期望估计 在R语言和Stan中估计截断泊松分布 更多内容，请点击左下角“阅读原文”查看报告全文 ?
例如，在上面的示例中，令人困惑的是睡眠列位于不同的单元中，您可以通过调用重命名函数来更改它： msleep %>% select(name, sleep_total:awake) %>% mutate_at...重新编码离散列 要重命名或重新组织当前的离散列，可以在mutate（）语句中使用recode（）：这使您可以更改当前命名，或将当前级别分组到更低级别。...（多个级别） ifelse（）可以嵌套，但如果你想要两个以上的级别，但是使用case_when（）可能更容易，它允许你喜欢的语句数量多，并且比许多嵌套的ifelse更容易阅读声明。...不幸的是，似乎没有简单的方法让case_when（）返回一个有序的因子，所以你需要自己做，之后使用forcats :: fct_relevel（），或者只是一个因子（）函数。...如果要添加另一个数据框的信息，可以使用dplyr中的连接函数。
对于2.0的颠覆性特性，我们将在之后一一讲解。今天我们就来看它的特性之一，默认级别。 在使用log4j 1.x当中，我们都需要自己提供它的配置文件。...如果不提供就会报错，在2.0的版本当中，配置文件已经不是必须的了。至于我们没有提供它的配置文件，它会默认的打印error级别的信息。...org.apache.logging.log4j.LogManager; import org.apache.logging.log4j.Logger; /** * @see log4j 2.0 默认级别为...error * @author Herman.Xiong * @date 2014年7月21日09:37:52 */ public class Test0 { /** * 如果我们在工程(项目)中不提供...log4j的配置文件，则log4j会使用默认的配置，级别为error * 4中获取日志记录器的方式 */ private static Logger logger = LogManager.getLogger
❝本节来复现「nature microbiology」上的一张环状热图，图表主要使用「ggplot2」,「ggtree」，「ggtreeExtra」等包来实现，此图的重点不在绘图方，而是在于如何构建绘图数据下面来进行具体介绍...Multi-modal molecular programs regulate melanoma cell state ❞ 加载R包 package.list=c("tidyverse","ggtreeExtra...character.only=T) } } 数据清洗 df % pivot_longer(-gene) %>% mutate(group=case_when...name=="methylationanywhere" | value == -1 ~ "methylation (inverse)")) 定义因子...draw(lgd,x = unit(0.55,"npc"),y = unit(0.85,"npc"),just = c("right","top")) ❝好了本节介绍到此结束，整个代码还是非常简洁的主要还是在于数据的构建
2 条件函数 这里介绍3个条件函数，if_else()、case_when()、between()函数，Python包dfply和R包dplyr中都是这3个函数，在用法上有点细微差别，日常中使用最多...而且if_else()函数可以嵌套使用，不过当条件判断超过2个的时候，建议使用case_when()函数。...注意：python在jupyter中使用管道函数换行书写代码的时候需要用()把代码括起来。 2.2 case_when函数 用于多条件赋值，评分卡Woe赋值的时候使用起来很方便。...注意：case_when函数在Python和R语言中使用的时候有点区别，请留意。...注意：R语言中可以使用XXX_join(a，b，by)，Python中不可以使用。
欢迎关注R语言数据分析指南 原图 仿图 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的读者们一个特别待遇：购买小编VIP会员文档的读者，「将自动获得2024年及以后更新的绘图文档代码，无需额外付费」。...目前会员文档(2023+2024)「已经更新上传了150+案例文档」，每个案例都附有相应的数据和代码，并配有对应的注释文档，方便大家学习和参考。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(magrittr) library(ggtext) library(grid) library(cowplot) 定义颜色 col...set_colnames(c("pathway","group","Species(contribution percentage>10%)","value")) %>% mutate(value=case_when...(group =="Enriched in stable low DDS" ~ -value, TRUE ~ value)) 定义因子 df$pathway
❝本节来介绍如何灵活使用「rstatix」来进行数据统计分析，以前都是使用R内置数据来进行展示这次使用论文中的原始数据来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix...name) %>% summarise(value_mean=mean(value),sd=sd(value),se=sd(value)/sqrt(n())) %>% mutate(group=case_when...35.1 11.0 5.49 green 9 VAL 31.1 5.60 2.80 green 10 w/o 45.1 3.29 1.65 black 定义因子...[%]`) %>% select(name) %>% distinct() %>% pull()) 统计分析 ❝此处还是通过整合数据得到最高点位置信息，如果使用代码生成则会存在问题...= element_text(size = 10, color = "#22292F"), axis.text.y = element_text(margin = margin(r
MySQL中的事务隔离级别是指在并发访问数据库时，事务之间相互隔离的程度。...读已提交（Read Committed）： 在这个隔离级别下，事务只能读取已经提交的数据，避免了脏读的问题。但是在同一个事务中，多次读取同一数据可能会得到不同的结果，因为其他事务可能会修改该数据。...系统要求实现一个转账功能，即从一个账户向另一个账户转移一定金额的资金。 在这个案例中，使用事务可以确保转账操作的原子性和一致性。...使用事务可以确保在转账过程中，不会出现账户余额错误、重复扣款或多次转账等问题。如果在转账过程中发生错误，事务会回滚，确保数据的一致性。 MySQL中的事务隔离级别决定了事务之间相互隔离的程度。...根据应用需求和对并发性、一致性的要求，选择适当的隔离级别。使用事务可以确保数据库操作的原子性和一致性，在需要保证数据完整性的应用场景中非常重要。
res里的每一个资源都会在R.java里生成一个对应的Integer类型的id，APP启动时会先把R.java注册到当前的上下文环境，我们在代码里以R文件的方式使用资源时正是通过使用这些id访问res资源...，然而插件的R.java并没有注册到当前的上下文环境，所以插件的res资源也就无法通过id使用了。...如何使用插件中的R资源 一种解决方式是插件里需要用到的新资源都通过纯Java代码的方式创建（包括XML布局、动画、点九图等），蛋疼但有效。...; } public final native String[] getLocales(); } 加载插件中的layout资源 我们使用LayoutInflate对象，一般使用方法如下...方法中，对Context的mResources进行替换，这样，我们就可以加载离线apk中的布局了。
022-29144-4#code-availability 对应代码链接 https://github.com/ucassee/Challenger-Deep-Microbes 论文里提供了大部分图的数据和代码...，很好的学习材料，感兴趣的同学可以找来参考，今天的推文重复一下论文中的Figure1b 论文中提供的代码是用ggpubr这个R包实现的，如果比较着急要结果可以使用这个R包来作图，如果是学习为目的，还是推荐...ggplot2的基础 部分数据集截图 image.png 读取数据集 dat% mutate(group=case_when( Group == "Bottom-axis" ~ "Bottom", Group == "Slope" ~..."Slope", Group == "Mariana Water" ~ "Mariana Water", TRUE ~ "Deep sea" )) -> dat02 赋予因子水平
引言 每种编程语言里都有条件语句和循环语句，今天把R和python的放到一起打打架！没办法现在就是这么卷，学不了两个也得学一个吧~ R语言篇 1....ifelse y = c(3,5,-1,0) ifelse(y>0,"pos","neg") ## [1] "pos" "pos" "neg" "neg" case_when 如果有多个条件，可以使用...dplyr包中的case_when。...Use a.any() or a.all() np.where Python中的`numpy`库提供了一个类似于R语言`ifelse`的函数`np.where`,支持数组运算，比在if语句外面套for...方法 如果是多个条件，那就使用pandas里的case_when方法 import pandas as pd y = pd.Series([3,5,-1,0]) y.case_when([ (y
❝本节来介绍如何给图形添加渐变色背景，通过两个案例来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) library(grid) library(RColorBrewer) library(...as.factor(mean_exp_diff% arrange(less,mean_exp_diff) %>% rownames_to_column(var="group") 定义因子...-2 p2 % select(1,2) %>% mutate(type="A",group=as.numeric(group)) %>% mutate(type2=case_when...+ theme_void() 拼图 p1 %>% insert_left(p2,width = .4) 数据可视化-3 ❝上面是按分组分别进行了渐变色设置，下面介绍一种直接简单粗暴添加背景色的方法...) p2 % select(1,2) %>% mutate(type="A",group=as.numeric(group)) %>% mutate(type2=case_when
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