函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。 args函数可以用来查看函数包含了哪些参数，args返回一个函数类型的对象，函数体为NULL。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作，formals函数是一个很好的工具，它会返回一个配对列表对象（对应参数名和设定的默认参数值）。...注意，formals函数仅能运行在R写的函数上（类型为closure的对象），而不能在内嵌函数（bulti-in function）上运行。...例如： > f.formals$y <- 3 > formals(f) <- f.formals > args(f) function (x, y = 3, z = 2) NULL R提供了一个非常方便的函数...加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var，那么R会在全局环境中指定var的值为value。
函数是一组一起执行一个任务的语句。R 语言本身提供了很多的内置函数，当然我们也可以自己创建函数。 您可以把代码划分到不同的函数中。...如何划分代码到不同的函数中是由你自己来决定的，但在逻辑上，划分通常是根据每个函数执行一个特定的任务来进行的。 函数声明告诉编译器函数的名称、返回类型和参数。函数定义提供了函数的实际主体。...R 语言中函数是一个对象，可以拥有属性。...定义函数 R 语言中的函数定义使用 function 关键字，一般形式如下： function_name<- function(arg_1, arg_2, ...) { // 函数体 } 说明：...不会再报argument is missing的错误了 gougu2() #5 gougu2(6,8) #10 其实在R内置的很多函数也是有默认参数设置的，例如我们熟悉的read.csv，你会发现默认
我们不仅要学会怎么处理单个字符串，这个就需要学习“python字符串函数”，我们还要学会怎么处理二维表格中每一列每一格的字符串，这个就需要学习“pandas的str矢量化字符串函数”。...今天我们采用对比的方式，带大家总结常用的字符串函数，希望这篇文章能够对大家起到很好的作用。...2.常用的python字符串函数 字符串中，空白符也算是真实存在的一个字符。 1）python字符串函数大全 ? 2）函数讲解 ① find()函数 功能 ：检测字符串是否包含指定字符。...3.常用的str矢量化字符串函数 str矢量化操作：指的是循环迭代数组里面的某个元素，来完成某个操作。 1）str矢量化字符串函数大全 ?...3）函数讲解 ① cat函数：用于字符串的拼接 df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3) 结果如下： ?
1.初级统计（R_01） x<-(1,2,3,4,5,6) max(x) #最大值 min(x) #最小值 mean(x) #均值 median(x) #中位数 range(x)#返回最小值和最大值 var...将这些元素筛选出来 7.隐式循环——apply(R_04) apply 处理矩阵或数据框: #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN为1表示行，...为2表示列，FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean)#求test所有列的平均值 apply(test, 1, sum)#求test所有行的和 7.2...T)#中心化 scale(state.x77,scale = T)#标准化 x <- ,center = T) 17.分割字符串 strsplit > path strsplit(path,"/")#返回值为列表 [[1]] [1] "usr" "local" "bin" "R"
函数与参数 形式参数与实际参数 形式参数99%可以删除 图片 命名新的函数 > jimmy <- function(a,b,m = 2){ + (a+b)^m + }。...> jimmy(3) > jimmy(4) 练习4-1 # 写一个函数，参数是一个数值型向量，输出结果是该向量的平均值加2倍的标准差，并写出用户使用该函数的代码 。...> m2d=function(x){+mean(x)+2*sd(x)} #sd()是标准差 不会是一个值 > m2d(rnorm(10)) [1] 1.738949 R包 介绍 R包都在哪里 ####...") #ls是展示出该包中的函数 R语言中的函数 （）前的是函数 [] 是取子集，一定是个数据 【】里有“，”->向量或矩阵 [[]] 前的通常是个列表 列表取子集 $ 数据框取子集 <-...#表格文件读到R语言中，就得到了一个数据框，对数据框进行的修改不会同步到表格文件，需重新导出 分隔符 常见的分隔符：逗号、空格、制表符（\t) 将表格文件读取到R语言中 read.table() #
1.函数与参数 （1）形式参数与实际参数 （2）写函数的函数 2.R包（R package）介绍 R包可以理解为是多个函数的打包存放，包含函数、数据、帮助文件、描述文件等。...3.R包都在哪里 （1）CRAN网站 （2）Bioconductor （3）github 4.xxR包怎么安装 从哪里来/怎么安装 不知道从哪里来的？...安装包——加载包——使用包里的函数 ## library（）没有error 是检查是否安装成功的标准 （2）已经安装的 R包，可以用：：快速调用里面的函数 7.常见疑问 （1）提示信息 检查是否有...-获取帮助 （1）快速查看函数帮助文档 ？...+函数名称 （2）找R包介绍界面（直接搜） （3）Vignettes ls("package:lima") #列出一个包里都有哪些函数数据 R语言中的符号 解决问题的思维（报错时）
vector举例如下： > x <- c("R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。
这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...np.arange(1500000))) end = time.time() print(end - start) ##1124999250000 ##0.008 Seconds 与使用范围函数的迭代相比...，矢量化的执行时间减少了约 18 倍。...在 Python 中运行循环来求解这些方程式非常慢，矢量化是最佳解决方案。 例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值： 我们可以用矢量化代替循环。
一、函数（1）形式函数和实际函数图片（2）自定义函数>自定义函数名称 hpf hpf(2,3...)[1] 25a) 自定义函数的名称是任意的，但最好不与已存在的函数重名b) x、y都是形式函数，数值可以更改c) z有默认的赋值，使用者如果如果没有重新定义会一直使用默认值‼️当一个代码需要复制黏贴三次就应该写成循环或者定义函数...() 可以查看默认值, 例如sort()函数的默认值为decreasing=F二、R包介绍1)⚠️下载原始方法：install.packages(" ") 适用于大部分的R包生信相关包：BiocManager...1：包名写错可能原因2:安装命令写错，install.packages和BioManager::install()都试一下可能原因3：本机R语言版本与R包不符可能原因4:包过时了3、更新问题图片all...5）R包安装成功的标志图片图片补充：列出一个R包内的函数和数据> ls("package:stringr") [1] "%>%" "boundary" "
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,
We're telling R that # everything returned by length() should be an integer of # length 1.
b、引入联接函数g(\cdot )。因变量和自变量通过联接函数产生影响。根据不同的数据，可以自由选择不同的模型。大家比较熟悉的Logit模型就是使用Logit联接、随机误差项服从二项分布得到模型。...R中的线性混合模型介绍（翻译博客）（来自科学网邓飞博客）原来来自：http://www.r-bloggers.com/linear-mixed-models-in-r/ 1、nlme lme4 Asreml...在优势方面，个人认为它可以处理相对复杂的线性和非线性模型，可以定义方差协方差结构，可以在广义线性模型中定义几种分布函数和连接函数。...ASReml-R ASReml-R是ASReml的R版本，它的优点：1、可以处理复杂的随机因子结构2、可以处理多元数据3、可以处理系谱数据4、可以处理大批量的数据 主要的缺点：1、它是收费的，当然它对于不发达国家的科研机构是免费的...在R语言中我们使用mgcv包中的lmer函数来完成这项工作。首先载入faraway包以便读取psid数据集，然后加载mgcv包，再将年份数据中心化以方便解释模型，最后用lmer函数进行建模。
尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言，但字符串同样极为重要。从医疗研究数据里的出生日期到文本挖掘的应用，字符串数据在R程序中使用的频率非常高。...R语言提供了很多字符串操作函数，本文仅简要以下几种常用的字符串函数。...§ 字符串分割函数：strsplit( ) § 字符串连接函数：paste( ) § 计算字符串长度：nchar( ) § 字符串截取函数：substr( )及substring( ) § 字符串替换函数...：chartr( ) § 大小写转换函数：toupper( )、tolower( )及casefold( ) 字符串分割函数：strsplit( ) strsplit( )函数用于字符串分割，其中split...字符串截取函数：substr( )；substring( ) substr( )函数和substring( )函数是截取字符串最常用的函数，两个函数功能方面是一样的，只是其中参数设置不同。
1、什么是 In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization） In-Memory 深度矢量化是一个基于 SIMD 的框架，它为查询计划中的高级查询运算符支持矢量化。...2、内存中深度矢量化如何工作 In-Memory 深度矢量化框架将高级、复杂的SQL运算符（例如，哈希联接）分解为较小的内核大小的单元。 解构的内核适用于SIMD矢量化技术。...4、深度矢量化的用户接口 当 INMEMORY_DEEP_VECTORIZATION 初始化参数为 true（默认值）时，将启用深度矢量化框架。...如果 DeepVec Hash Joins 的值为1，则查询使用深度矢量化；否则，查询使用深度矢量化。否则，查询不使用它。...5、In-Memory 矢量化连接示例 此示例说明了哈希联接如何从深度矢量化中受益。
HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了： 矢量可无级缩放，界面不失真不模糊 描述矢量的文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio...上图是HT注册图片函数，对于传统图片自然也可以通过ht.Default.setImage(‘sunrise’, ‘.....至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面
我们一般都使用FROM_UNIXTIME函数。...format为需要转换的格式 mysql官方手册的解释为：返回’YYYY-MM- DD HH:MM:SS’或YYYYMMDDHHMMSS 格式值的unix_timestamp参数表示，具体格式取决于该函数是否用在字符串中或是数字语境中...---------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) UNIX_TIMESTAMP()是与之相对的时间函数...一年中的天数(001……366) %H 小时(00……23) %k 小时(0……23) %h 小时(01……12) %I 小时(01……12) %i 分钟, 数字(00……59) %r
HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了： 矢量可无级缩放，界面不失真不模糊 描述矢量的文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio不一致的设备...上图是HT注册图片函数，对于传统图片自然也可以通过ht.Default.setImage('sunrise', '.....至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面
img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...公式生成匿名函数 利用公式这一特点，tidyverse 系列包有很多函数支持用单侧公式替换函数。如果你仔细阅读过相关文档，例如 ?...公式的左侧内容对于构造匿名函数没有用，所以这里都是用单侧公式。 这段文档不仅告诉了我们如何通过公式构造匿名函数，还提供了一些快捷方式说明。 下面我们通过一些例子来进行讲解。...公式函数用法 核心是什么 公式函数的优点在于提供了一种构造匿名函数的简洁方式。而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。
R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...这组函数提供了对数据的高效和快速操作。当我们只想处理某些列时，这特别有用。这组函数称为apply()函数。...现在，我们来看看apply()函数家族中的最后一个函数——mapply()函数。...尾注 到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。
., environment = parent.frame()) 10NULL 这样我们可以直接使用这个函数，也可以通过gp这个对象去访问可用的函数。...如果不想要在全局直接访问包内的函数，在导入时设定attach=FALSE。...那么，利用GitHub page加上这里介绍的use()函数构建一个可实时获取的代码库是可能的。对于小的脚本函数， 写一个文件总是比写一个包简单轻量。...基于上面的思想，我将去年写的R包安装以及TCGA样本名重过滤等几个函数单独通过GitHub page进行了部署。...这里一个对绝大部分读者有用的函数是install()，它之前被放在R包wfun中。我前几天把它重新进行了迁移和修改。
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