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。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...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。
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
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...：unique，用于清洗数据中的重复值。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。...') 使用R.studio的小伙伴，在下载包很慢的的时候，可以使用R的官网站点，在中国地区会快很多，以解决此问题。
） R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改 R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R...语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化（22）绘制堆积条形图 R语言之可视化（23）高亮某一元素 R语言之可视化（24）生成带P值得箱线图 R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr...包） R语言之可视化（26）ggplot2绘制饼图 R语言之可视化（27）通过R语言制作BBC风格的精美图片 R语言之可视化（28）蜜蜂图 R语言之可视化（29）如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序...问题：如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...解决方案 堆叠在数据框的原始顺序中 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p <- ggplot(ra.melt
Go语言中延迟函数defer充当着 try...catch 的重任，使用起来也非常简便，然而在实际应用中，很多gopher并没有真正搞明白defer、return和返回值之间的执行顺序，从而掉进坑中，...RET返回指令并传入返回值，而RET则会检查defer是否存在，若存在就先逆序插播defer语句，最后RET携带返回值退出函数； 因此，defer、return、返回值三者的执行顺序应该是：...如何解释两种结果的不同： 上面两段代码的返回结果之所以不同，其实从上面的结论中已经很好理解了。...a()int 函数的返回值没有被提前声明，其值来自于其他变量的赋值，而defer中修改的也是其他变量（其实该defer根本无法直接访问到返回值），因此函数退出时返回值并没有被修改。...，但是由于 c()*int 的返回值是指针变量，那么在return将变量 i 的地址赋给返回值后，defer再次修改了 i 在内存中的实际值，因此return调用RET退出函数时返回值虽然依旧是原来的指针地址
两个接口的对象中各自insert插入方法的区别： 在jsonObject中插入键值对的顺序和文件中的键值对顺序不太一样（顺序相反），这是因为JSON中的object本身是指无序的键值对，它不能确保我们插入的顺序和实际保存的数据顺序一致...如果你的数据需要顺序一致，考虑JSON中的array，array是值的有序列表。...插入值的代码： // 构建 JSON 对象 QJsonObject json; json.insert("Name", "Qt"); json.insert("From", 1991); json.insert...而在jsonArray中插入值的顺序与文件中的顺序是一致的，本身就是数组，自带下标（索引）。...插入值的代码： // 构建 Json 数组 - Version QJsonArray versionArray; versionArray.append(4.8); versionArray.append
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...当我用以上代码运行的时候，软件报错，提示如上： 图表展示区给出了一个只有坐标系的空白图表； 相信根据英文意思也可以明白怎么回事，因为我们给折线图的X轴映射是一个离散的因子变量，而默认状态下软件会将单条记录都会视作一个分类...以上依次使用的线条粗度值为1,2,3,4,5,6，大家可以通过图表感受到ggplot图表中线条的粗度变化规律。...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。
对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...，mena平均值，sd标准差 runif(n, min=0, max=1) #产生n个均匀分布的数，min最小值，max最大值 接下来我们产生符合正态分布的随机数并作图： library(ggplot2...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)
今天这篇推文，我们就使用R语言的kknn包进行类别插值可视化绘制，主要知识点如下： R-kknn包简介及应用 kknn 模型结果可视化绘制 更加完美的sf 裁剪方法 R-kknn包简介及应用 R-kknn...R-kknn包应用散点数据可视化 在之前，我们需要提供散点数据(用于模型样本) 和地图数据(c插值的范围)，散点数据预览如下： ?...R-kknn包应用 在应用kknn进行模型构建之前，我们需要构造出测试数据，即根据地图文件的经纬度范围进行插值得到，再用基于散点数据构建好的kknn模型，预测出插值数据的类别，进行做到类别插值。...这样就可裁剪出较满意的结果,而可视化的绘制也只是的更改为以下即可： geom_raster(data = result_labela_raster_clip,aes(x =lon,y = lat,fill...到这里，关键空间插值系列的可视化教程(Python和R)也暂时结束，接下来，我会将该系列的所有推文整理汇总(数据、源码和解释文档)。接下来可能会推出几篇商业图表的绘制推文。哦！
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。...ggplot函数的图层理念中，修改局部图层的元素，需要在局部图层内进行设定，这里需要在geom_point（）函数内部进行形状设定。 R绘图系统中存储着的形状符号多达25种： ?...颜色变量是所有属性中为数不多的既可以使用离散型变量、又可以使用连续性变量进行映射的属性 二、关于制定属性映射时shape、size、colour（fill）的位置问题。...当要将属性映射指定给具体的属性类别时（比如具体的颜色名称、色值以及形状大小、代号和类别），那么要将其放在对应图层（geom_xxx()）内，美学属性【aes()】系统外。...（比如本例中同时作用于折线图和散点图的数据集、x轴y轴变量以及分组变量等） 以上是个人学习ggplot函数过程中所获得的一些体会和心得，希望能够帮助大家在学习R语言可视化过程中少走一些弯路，限于个人能力和水平
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(magrittr) library(WGCNA) library(linkET...# 转置 datExpr0 <- t(gene_exp) # 缺失数据及无波动数据过滤 gsg 的缺失数据比例阈值...Cd_CK=3,Cd_treatment=4, CK_elo=5,CK_mat=6)) %>% mutate(rd=cut(r,...2)) + scale_colour_manual(values = color_pal(3)) + guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r"...Mantel's p", override.aes = list(size = 3), order = 1), fill = guide_colorbar(title = "Pearson's r"
点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜 前言 上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化...其中，aes() 用于将数据中的变量映射为对象的视觉属性； 可选的元素，如标尺、标题、标签、图例和主题等。 我们可以使用 geom_sf() 函数和一个简单特征对象（ sf 类）来创建地图。...如果你是可视化的 R 小白，推荐你看一下庄小编的 ggplot 可视化教程，课件如下：R分享｜自制112页可视化课件。在公众号回复：可视化文稿 即可免费获得，对应的视频教程见b站。...Rmarkdown 视频新增两节视频（写轮眼幻灯片制作）需要视频内的文档，可在公众号回复【rmarkdown】 可视化推文推荐 R可视乎｜空间地理数据可视化（1） R可视乎|用R给心仪的对象表白吧...R可视乎｜棒棒糖图 R可视乎｜合并多幅图形 R可视乎|等高线图 R可视乎|气泡图
在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。...以上柱形图中，我们如果想要了解五个公司的销售额均值以及单个公司销售额与均值的对比情况，需要在图表中添加一条平均线。...以上散点图没有很明显的分散趋势，不过为了演示散点图中的辅助线，我还是将散点像素画处理，给散点图加上均值十字线。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。 辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。
虽然Arcgis基于桌面可视化操作，能够进行空间分析，但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心，就要从头再来，可重复性较低。...这篇文章主要讲述如何利用R语言中的ggplot与sf绘制带有指北针、图列与标尺的地图 屏幕快照 2020-06-28 下午9.27.59.png 数据 我们下载非洲地区54个国家的图层Afirca.json...style =north_arrow_nautical来更改指北针的类型，主要有north_arrow_orienteering；north_arrow_fancy_orienteering；north_arrow_minimal...blue色调，我们可以根据 来更改红色基准的色调。...legend 是默认的分段方式，我们可以根据需要设定成4分类，或者更改图例的距离。
本期推文我们就介绍下使用R进行核密度估计、空间插值计算以及ggplot2+sf的可视化绘制操作。...涉及的主要知识点如下： R-sm包计算核密度估计结果 R-SP包转换网格插值结果 R-ggplot2+sf包绘制网格插值结果 R-sf包实现完美“裁剪” R-sm包计算核密度估计结果 sf包散点位置可视化...sm包计算核密度估计结果 在上述可视化结果之后，我们需要根据已有的点进行核密度估计，在R中，ks、gss、KernSmooth以及sm包都可以实现核密度估计操作，在考虑定制化设置上，我们最终选择sm包进行空间核密度计算...R-ggplot2+sf包绘制网格插值结果 接下来，我们将上方的核密度估计结果进行可视化绘制，首先，我们绘制插值的网格结果： #自定义颜色 my_colormap R和Python(两个版本)， 探索空间插值应用较为广泛的方法及对应的可视化结果，感受空间可视化带给我们的视觉盛宴！希望小伙伴们能够喜欢
简介 今天给大家介绍的内容是用 R 语言绘制包含十段线[1]的地图，并且可以根据数据实现对各省份的填色。 现在很多发表的文章中的地图图形都存在问题。很多都是不规范的，并没有包含十段线。...本文将利用 R 语言对标准的中国地图进行绘制。 本文参考了两篇推文：1[2]、2[3]，并对它们进行了归总，提供了更简洁的可执行代码。...导入 R 包 加载所需 R 包： packages <- c("geojsonsf","sf","ggplot2","RColorBrewer") install.packages(packages)...(China,colour,by= "QUHUADAIMA") 在绘制全局地图的命令中添加scale_fill_manual()函数给地图填色，配色方案可以参考： fig1 的省份 colour 值都标为 0，后续将这个颜色变量转为因子型。
image.png 修改图例中的分类名字 basic+labs( colour = "name1", shape = "name2" ) ?...image.png 删除图例中的一类 basic + guides(shape=FALSE) ?...要更改其位置，但在图表外使用bottom，left，right或top。 或者使用0和1之间的相对坐标放置在图中。...#图例中的字体设置 basic + theme(legend.text = element_text(size = 8, colour = "red")) ?...# 设置图例中的标题 basic + theme(legend.title = element_text(face = "bold")) ?
森林图，主要是对研究的一致性进行评估的可视化展示形式，以竖线为界，总结结果在线左认为是研究的因素降低，或者对研究的因素不利。此处我们使用此包自带的卡介苗抵抗肺结核（TB）的研究数据进行森林他绘制。...接下来我们看下森林图的绘制函数forest： ? 其中主要的参数有at用于标记X轴的值；ilab，ilab.pos用于显示研究的相关数据及相应的位置。...Plot ofInfluence Diagnostics 主要是评估模型的中研究质量，从而发现对分析主要的影响的研究以及偏差很大的研究。...其中residuals主要越大说明研究偏差越大；diffits主要评估偏离均值的大小，越大偏离均值越大；cook.d也可以称马氏距离，其值越大则对研究影响越大；cov.r协方差比率，其绝对值越大则相互作用越强...L’Abbe图，同样是异质性可视化定性图。图中圈的大小代表了研究样本的大小。横轴是对照组效应值对数，纵轴是实验组效应值对数。分布在对角实线代表没有差异的研究，分布在线下代表风险比对照组小。
windows系统下Java中：检测\r和\n对应的ASCII值的方法：使用 \r字符和\n字符 与 0 做加法 \r 回车(回到光标所在的行的开头) \n 换行(换到光标所在的下一行...) \r\n 回车换行(回到光标所在的下一行的开头) System.out.println('\r' + 0); // 13 System.out.println('\n' + 0
题目：把字典的key和value的值取出来，按照顺序存入到list中 #-*-coding:utf-8-*- #创建字段 d={'name':'cheng','age':20,'sex':'female...'} #创建空列表 a=[] #将字典中键和值循环取出添加到列表中 for i in d.keys(): a.append(i) a.append(d[i]) print a 结果：[
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