学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...我们将filter()在后面的课程中更详细地探讨该功能。 2.列表 从列表中选择组件需要略有不同的表示法，即使理论上列表是向量（包含多个数据结构）。...从metadata列表的组件中提取celltype列。从celltype值中仅选择最后5个值。 ---- 为列表中的组件命名有助于识别每个列表组件包含的内容，也更容易从列表组件中提取值。...从random列表中提取向量 age的第三个元素。 从random列表中的数据框 metadata中提取基因型信息。 ---- 3.导出文件 到目前为止只修改了R中的数据; 文件保持不变。
[,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > x[1,2] [1] 3 > x[2,3] [1] 6 > x[1,] #第一行的内容...[1] 1 3 5 > x[,1] #第一列的内容 [1] 1 2 > x[2,c(2,3)] #第二行的第2和第3个元素 [1] 4 6 > class(x[1,2]) [1] "integer
#列表的子集 Subsetting List #[[]] / $ / [[]][] / [[]][[]] #嵌套列表 /不完全匹配(partial matching) > x <- list(id...=1:4,height=170,gender="male") > x[1] #找第1列的元素 $`id` [1] 1 2 3 4 > x["id"] #两个函数作用相同 $`id` [1] 1 2 3...4 > x[[1]] [1] 1 2 3 4 > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x$id [1] 1 2 3 4 > x[c(1,3)] #找出第1列和第3列的元素 $`id...- "id" > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x[[y]] [1] 1 2 3 4 > x$id [1] 1 2 3 4 > x$y #$只能用于引号名字而不能用于名字里包含的变量
生信技能树学习之数据结构--矩阵、列表 矩阵matrix 二维，只允许一种数据类型 列表。...可装万物，没有列与列的区别， 矩阵和列表 矩阵的来源 # 1.由数值型数据框转换 m1 = as.matrix(iris[,1:4]) # 2.由向量改变维度而来 m2 = matrix(rnorm...、新建列表和取子集 l <- list(m1=matrix(1:9, nrow = 3), m2=matrix(2:9, nrow = 2)) l ##列表里的下一级也叫元素...，m1,m2只是列表l中的元素名字，m1和m2都是矩阵。...l[[2]] ###取出第二个矩阵， l$m1 ###取出m1子集 列表的下一级也是元素，列表的元素可以包罗万象，什么数据结构都可以 ### 补充：元素的名字 scores = c(100,59,73,95,45
一、向量、矩阵、数据框和列表的区别 1）向量：一维 2）矩阵：二维，只允许一种数据类型 3）数据框：二维，每列只允许一种数据类型 4）列表：容纳各种数据类型 ps：数据类型的判断：clss（）...iris，mtcars （2)新建数据框： 1、data.frame() 2、read.csv(" ") ⚠️文件在当前的工作路径中可以直接使用文件名，否则需要使用绝对路径，否则就会报错。...～2列） ‼️使用取子集的方法筛选 eg：筛选score大于0的行 > df1[df1$score>0,] gene change score 1 gene1 up...as.data.frame() as.matrix() 最后用class() 明确一下数据类型 （4）矩阵画热图 图片 四、列表 （1）列表的新建 > l<-list(m1=matrix(1...[,4] [1,] 2 4 6 8 [2,] 3 5 7 9 ❓当把"m1="换成"m1<-" ，$m1 会变成 [[1]] ⚠️(2)列表的取子集
之前刷 LeetCode 题目的时候，偶尔会需要反转二维列表，这里总结了几种 Python 实现。 循环 简单的二维循环，将原始二维列表的每一行的第 N 个元素，放到新的二维列表的第 N 行中。...本质上和循环算法是相同的，使用列表推导式语法来实现。...return [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] 使用zip函数 Python 内置函数zip，可以不断迭代多个列表相同索引的元素组成的元组...函数的用法是将两个列表组合为一个字典。...如果要进行专业的数值分析和计算的话，可以使用numpy库的matrix.transpose方法来翻转矩阵。
1、点击[File] 2、点击[Import] 3、点击[Import from file] 4、点击[数据] 5、点击[打开] 6、点击[完成] ...
题目描述 请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串”bcced”的路径，但是矩阵中不包含”abcb”路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵（index = i * cols + j） 2....遍历matrix的每个坐标，与str的首个字符对比，如果相同，用flag做标记，matrix的坐标分别上、下、左、右、移动（判断是否出界或者之前已经走过[flag的坐标为1]），再和str的下一个坐标相比
题目描述 请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后，路径不能再次进入该格子...思路 回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过的标志数组,长度和矩阵大小相等 我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里的一些返回false...的判断: 如果要判断的(i,j)不在矩阵里 如果当前位置的字符和字符串中对应位置字符不同 如果当前(i,j)位置已经走过了 否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走的时候有没有满足要求的.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列).这个过程完成后就实现了转置....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为...list, 所以我们可以我们可以使用itertools.izip来稍微的提高效率(因为izip并没有将数据在内存中组织为列表). import itertools print map(list, itertools.izip
在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。...矩阵对矩阵求导的定义 假设我们有一个$p \times q$的矩阵$F$要对$m \times n$的矩阵$X$求导，那么根据我们第一篇求导的定义，矩阵$F$中的$pq$个值要对矩阵$X$中的$...这两种定义虽然没有什么问题，但是很难用于实际的求导，比如类似我们在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中很方便使用的微分法求导。 ...矩阵对矩阵求导小结 由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。
"$"取子集df1$gene为对数据框df1列名的向量取子集*输入df1$后按tab键可以输出待选的列名mean(df1$score) #对取出的向量可以进行运算坐标取子集df1[2,2] #取出(行数...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中的向量出现在环境内，本身有名称，无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l 的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。...rownames(a)的重要性#再次说明1：5可以换为1:nrow(a)# 4.探索列表取子集l[2]
rows * columns 矩阵 mat ，请你返回有多少个 子矩形 的元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍 利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍 判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵 代码实现: int numSubmat...= 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了 再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...== 0) continue; int thisMaxColSize = *matColSize; // 当前向右最大值 // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是一个更简单(原生)的解决方案,包含 perms和 meshgrid： N = size(A, 1); X = perms(1:N); % # Permuations of column indices...indices idx = (X – 1) * N + Y; % # Convert to linear indexing C = A(idx) % # Extract combinations 结果是一个矩阵...,每行包含不同的元素组合： C = 321 180 310 319 320 310 321 130 100 319 130 299 322 320 100 322 180 299 此解决方案还可以缩短为
# 列表 列表 是一种用于保存一系列有序项目的集合，也就是说，你可以利用列表保存一串项目的序 列。...想象起来也不难，你可以想象你有一张购物清单，上面列出了需要购买的商品，除开在 购物清单上你可能为每件物品都单独列一行，在 Python 中你需要在它们之间多加上一个逗 号。...# 代码 # 列表 # This is my shopping list ''' 在这里要注意在调用 print 函数时我们使用 end 参数，这样就能通过一个空格来结束输出 工作，而不是通常的换行
3.使用列表中的各个值可像使用其他变量一样使用列表中的各个值。例如，你可以使用拼接根据列表中的值来创建消息。...例如，你创建一个游戏，要求玩家射杀从天而降的外星人；为此，可在开始时将一些外星人存储在列表中，然后每当有外星人被射杀时，都将其从列表中删除，而每次有新的外星人出现在屏幕上时，都将其添加到列表中。...2.在列表中添加元素 你可能出于众多原因要在列表中添加新元素，例如，你可能希望游戏中出现新的外星人、添加可视化数据或给王振添加新注册的用户。python提供了多种在既有列表中添加新数据的方式。...例如，玩家将空中的一个外星人射杀后，你很可能要将其从存货的外星人列表中杉树；当用户在你创建的WEb应用中注销其账户时，你需要将该用户从活跃用户列表中删除。你可以根据位置或值来删除列表洪的元素。...例如，你可能需要获取刚被射杀的外星人的x和y坐标，以以便在相应的位置显示爆炸效果；在Web应用程序中，你可能要将用户从活跃成员列表中删除，并将其加入到非活跃成员列表中。
“向量”——一维 “表格”——二维 matrix 矩阵-二维，只允许一种数据类型 data.frame 数据框-二维，每列只允许一种数据类型 list列表：可装万物 1.数据框来源 （1）用代码新建 （...#读取"gene.csv"文件，赋值df2 3.数据框属性 4.数据框取子集 df1$gene #"$"前是数据框名称 后是列名；提取该列的向量 #按名字取子集 df1 行，列 图片 5.数据框修改..." #修改一个列名 6.两个数据框的连接 按照共同的列名取交集，后连接 两个数据框列中有交集时既可以使用，自动连接 矩阵新建和取子集 矩阵画热图 pheatmap::pheatmap(m) #热图结果默认聚类...pheatmap::pheatmap(m,cluster_cols = F,cluster_rows = F) #修改默认聚类 列表新建和取子集（列表可装万物） x[1] x$m1 #列表取子集 元素的...“名字”-names（） 后置的难点 数据框按照逻辑值取子集 #将逻辑值赋值给k，按逻辑值在df1中取子集**实战中会经常遇到 删除变量 数据结构总结 以上来源，生信技能树
安装与使用 大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...[[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个两行三列矩阵 np.mat(list) # 列表或者数组转 matrix(矩阵) np.tolist(matrix) # 与上面相反 np.shape(...12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1] list1_to_mat = np.mat(list1) # 列表先转成矩阵 mat1 = list1...) print(mat2*mat1) # 或者你可以用 np.dot()以及 np.multiply() 要注意：numpy 的数组和 python 的列表是有区别的，比如：列表 list 只有一维。...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END
PWM矩阵是表示motif的一种方式，全称是position-specific weight matrix (PSWM) 或者是position-specific scoring matrix (PSSM...比如CTCF的motif序列为（来自于JASPAR数据库）： ? 要构建出PWM矩阵，首先要得到position frequency matrix (PFM)，即在每个位置的四种核苷酸出现的次数。...比如说CTCF的PFM序列为 (图中为JASPAR中的.jaspar文件): ? 也就是在第一个位置A出现了87次，C出现了291次，G出现了76次，T出现了459次。...将每个位置的频数转换为频率 (某核苷酸的出现数量/这个位置四种核苷酸的总数量)，可以得到position probability matrix (PPM) (图中行列互换 用的是JASPAR中的.meme...得到motif PWM后，可以用Fimo或其他软件在基因组中扫描得到序列，其基本用法为： fimo [options] 提供motif的PWM
矩阵的乘法 比如有矩阵A和矩阵B，他们分别为： 可以看到A为2行3列的矩阵，B为3行2列的矩阵，矩阵乘法符合下面的规则： 只有A的列数和B的行数相等，A和B才可以做乘法 A*B的结果C是2行2列的矩阵...，行数等于A的行数，列数等于B的列数 结果矩阵C的第一行第一列数值为A的第一行和B的第一列中的数字分别相乘后再相加。...= B*A 矩阵的乘法满足结合律M‘ = T*(M*R) = T*M*R = (T*M)*R 详细信息可以看这里：如何计算矩阵乘法 Android中常用的四种矩阵变换 Android中使用3×3的矩阵进行图形的变换...，它看起来大概是下面这样: 在Android中，使用一个3×1的矩阵来表示一个点： x，y分别代表x，y轴上的坐标，而1代表屏幕在z轴上的坐标为默认的。...Matrix的左乘和右乘 在Android中，有关矩阵的操作都是成对的，比如preTranslate(float dx, float dy)和postTranslate(float dx, float
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
