编写Rcpp函数来检测NumericMatrix是否有任何NA值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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《高效R语言编程》7--高效优化

需要用到的包：microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp 代码分析首先是确定哪个是瓶颈，Rprof()是可以分析的一个内置工具，但是这个结果不确定，取决于外部环境...mark >= 40) {result2 <-"pass"}else{result2 <- "fail"} } }) # 用户系统流逝 0.61 0.00 0.61 排序和排名 sort()函数有三种算法...is.na与anyNA 想了解一具向量是否包含任何缺失值，anyNA()更高效。矩阵数据框中提取行比矩阵中慢约150倍。...Rcpp C++是一个现代、快速并具有较强支持度的语言，包含各种库。Rcpp提供了一个友好的API，编写高性能代码，C++中瓶颈的典型是地址循环与递归函数。...有一点效果，不是太明显

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For循环与向量化（Vectorization）

假设我们有一列时间序列，每个都记录着时刻的值。现在我们希望针对每个计算当期的增长率，其公式如下： 大家可能首先想到的是利用For循环来做。假如一个向量长度为，那么我们就把上面的增长率公式应用遍。...这样是否真的有效率？除此之外，能否有其他的思路？ ” 解决方法 For循环首先我们用R语言最底层的For循环进行函数的编写。...向量作为最基本的数据结构，其在进行底层编写的时候，进行了很大程度的优化设计。向量有时候作为一种基本的编写思路，是具有很高效率的。有鉴于此，我们通过R语言最底层的向量思维进行函数编写。...library(microbenchmark) growthRBV <- function(x) { shift <- function(y) { c(NA, y[1:(length...（若有对Rcpp感兴趣的同学可以戳这里进行了解） library(microbenchmark) Rcpp::cppFunction('NumericVector growthRCL(NumericVector

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社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

在 R 语言中使用 matrix() 函数来创建矩阵。...为矩阵的列数，byrow 表示 data 的值是否按行填充，dimnames 给矩阵行列的名称赋值。...; } 紧接着在工作区中引入 Rcpp 包与 matrix.cpp 文件，此时就可以调用特征值计算函数 eigenValues() 和特征向量计算函数 eigenVectors()。...在 R 语言中使用 list() 函数来创建列表。...列表通过“[索引]”与“[[索引]]”有什么不同，输出看看； 4. list(c("a", "b", "c")) 该列表的长度是多少。 5.

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表达矩阵处理—表达质量的控制

由于目前没有用于执行scRNASeq的标准方法，因此本文将呈现的各种QC测量的预期值可以能在实验之间有显着变化。...<- SingleCellExperiment( assays = list(counts = as.matrix(molecules)), colData = anno ) 去除在任何细胞中都不表达的基因...默认情况下，以下度量标准用于基于PCA的离群值检测： pct_counts_top_100_features total_features pct_counts_feature_controls n_detected_feature_controls...提示：使用limma包中的函数vennCounts和vennDiagram函数来制作维恩图。...mvtnorm_1.0-7 DBI_0.7 GGally_1.3.2 ## [40] edgeR_3.20.9 Rcpp

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提升R代码运算效率的11个实用方法

有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。...逐行判断该数据框(df)的总和是否大于4，如果该条件满足，则对应的新变量数值为’greaterthan4’，否则赋值为’lesserthan4’。 ?...5.使用 which()语句利用which()语句来筛选数据集，我们可以达到Rcpp三分之一的运算速率。 ?...6.利用apply族函数来替代for循环语句本部分将利用apply()函数来计算上文所提到的案例，并将其与向量化的循环语句进行对比。...接下来我们将利用Rcpp来实现该运算过程，并将其与ifelse()进行比较。 ? 下面是利用C++语言编写的函数代码，将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。 ?

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提升R代码运算效率的11个实用方法——并行、效率

有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。...rpois (12^5, 3) col4 <- rchisq (12^5, 2) df <- data.frame (col1, col2, col3, col4) 逐行判断该数据框(df)的总和是否大于...5.使用 which()语句利用which()语句来筛选数据集，我们可以达到Rcpp三分之一的运算速率。 ?...6.利用apply族函数来替代for循环语句本部分将利用apply()函数来计算上文所提到的案例，并将其与向量化的循环语句进行对比。...接下来我们将利用Rcpp来实现该运算过程，并将其与ifelse()进行比较。 ? 下面是利用C++语言编写的函数代码，将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。 ?

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实践|随机森林中缺失值的处理方法

虽然有很多关于缺失值的好文章（例如这篇文章），但这种强大的方法似乎有些未得到充分利用。特别是，不需要以任何方式插补、删除或预测缺失值，而是可以像完全观察到的数据一样运行预测。...对于缺失值，每个候选分割值 S 有 3 个选项需要考虑：对所有观测值 i 使用通常的规则，使得 X_ij 被观测到，如果 X_ij 丢失，则将 i 发送到节点 1。...NA, X[, 1]) 这意味着每当 X_2 的值小于 -0.2 时，X_1 缺失的概率为 0.3。...这反过来意味着我们得出的 X_2 的分布是不同的，取决于 X_1 是否缺失。这尤其意味着删除具有缺失值的行可能会严重影响分析。...获得的值与上一篇文章中未使用 NA 的第一次分析得到的值非常接近！

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第10章关联分析和序列挖掘笔记

} => {other vegetables} 0.001016777 1 0.001016777 5.168156 10 > 可以通过支持度和关联度两个值来评估规则的强弱...还可以调用intersectMeasure函数来获得其他有趣的指标。...redundant na.rm=TRUE) >= 8 rules.pruned <- rules.sorted[!...') library(Rcpp) #发现要安装这个包，否则报：Error in stress_major(xinit, W, D, iter, tol) : function 'Rcpp_precious_remove...2021了，或许有了吧。

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利用ComplexHeatmap绘制热图(一)

当然最简单的还是使用高颜值可定制在线绘图工具-第三版直接在线绘制。知识学杂了也可以融会贯通，下面看看的Complexheatmap绘图逻辑，应该会对理解数据、图形、程序有些新的体会。...在他的GitHub有十分详细的说明 (https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap)。...这主要是通过circlize包中的colorRamp2()函数来实现的。...ComplexHeatmap允许数据中含有NA,只需要通过参数na_col来控制NA的颜色。...circlize_0.4.3 ComplexHeatmap_1.17.1 ## ## loaded via a namespace (and not attached): ## [1] Rcpp

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NA、Inf、NaN、NULL等值处理

一般常用在函数参数中，表示该参数没有被赋予任何值。也经常用在初始化变量，表示变量没有任何内容，因此它的长度为0。...来看个例子： x <- NULL [1] 0 length(x) [1] 0 is.null(x) ## is.null()函数判断是否为空值 [1] TRUE NA NA表示缺失值...你可能想知道向量中是否有缺失值。对于这个问题，有人说用==关系运算符就行了，是这样吗？...TRUE FALSE TRUE FALSE 显然用==不可行（为啥不行，仔细想想就明白），在R中可用is.na()函数来判断是否为缺失值有时我们想删除缺失值或想知道有多少个缺失值，可以通过下面代码来实现...此时可以通过which()函数来输出位置索引，比如： x NA, 7, NA, 8) which(is.na(x)) ## 第3和5个元素是缺失值 [1] 3 5

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R 语言实战第一，二章 R 语言版

收到注册90天内收到的短信数量与用户90天内产品是否有关联？...答案第一题加载必要的库 library(Rcpp) library(Amelia) library(dplyr) 载入csv文件，去掉列名，并不需要将字符型的列转为factor users <- read.csv...str(messages) str(purchases) 查看数据总量 summary(users) summary(messages) summary(purchases) 直观的查看一下是否有缺失值...，有208个注册日期为空的记录 missmap(users, main="user miss map") 去掉注册日期为空的用户，剩下的为已经注册的用户 users_signup na.omit(...signup.date) 载入购买数据 purchases = read.csv("~/Desktop/purchases.csv", stringsAsFactors = F, header = T) 查看是否有缺失值

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精品教学案例 | 金融贷款数据的清洗

df_na = na_ratio[na_ratio['NA_Ratio']>=90].sort_values(by = 'NA_Ratio', ascending=False) df_na 可见还是有较多的列几乎全部为空...一般来说，删除缺失值所用的函数是dropna()，其原理是删除带有任何存有缺失值的行，对于真实数据集中不同列有不同的缺失值存在的地方，甚至可能有某一列全是缺失值，简单使用dropna()函数就会直接得到如下的结果...dataset_copy['mths_since_rcnt_il'].describe() 可以发现最大值异常的大，有异常值的趋势，但是是否真的符合以及是否只有最大值是异常值还有待进一步挖掘。...一般检测重复数据使用duplicated函数。...为了演示重复值检测的方法，此处从数据中随机选取一个行并将其添加到数据中。

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去除箱线图中的outliers

我们可以通过箱线图来检测并去除outliers. 箱线图可以通过5个数来概括：最小值，最大值，下四分位（Q1，在25%位置），上四分位（Q3，在75%位置），中位值（50%位置）。...查看是否有离群值 ggplot(df, aes(x=element, y=value,color=element)) + geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape...因此，存在离群值（红色的方点），下面去除离群值。首先定义一个函数，将outliers替换成NA。...remove_outliers na.rm = TRUE, ...) { qnt na.rm = na.rm...H na.rm = na.rm) y <- x y[x NA y[x > (qnt[2] + H)] NA y

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泛函编程（16）－泛函状态－Functional State

State类型的状态变迁机制就是通过状态行为函数来确定的。...它就是一个封装元素值和状态都不转变的State实例。unit的唯一功能就是把低阶一级的封装元素类型a升格为State类型。我们来编写一个State函数，切记！切记！...，好像有了一种兴奋的感觉。...同样，在map2,map3里没有涉及到任何状态变迁的东西。我们实现了状态变迁的隐形操作。...它的状态行为函数把i压到一个现成的List[Int]上，跟值没有任何关系 8 def push(i: Int) = State[Stack, Unit]{ case xs => ((), i :: xs

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Python—关于Pandas的缺失值问题(国内唯一)

有哪些功能？预期的类型是什么（int，float，string，boolean）？是否有明显的缺失数据（熊猫可以检测到的值）？...是否还有其他类型的丢失数据不太明显（无法通过Pandas轻松检测到）？了说明我的意思，让我们开始研究示例。我们要使用的数据是非常小的房地产数据集。...这些是Pandas可以检测到的缺失值。回到我们的原始数据集，让我们看一下“ ST_NUM”列。 ? 第三列中有一个空单元格。在第七行中，有一个“ NA”值。显然，这些都是缺失值。...非标准缺失值有时可能是缺少具有不同格式的值的情况。让我们看一下“Number of Bedrooms”一栏，了解我的意思。 ? 在此列中，有四个缺失值。...Out: ST_NUM 2 ST_NAME 0 OWN_OCCUPIED 2 NUM_BEDROOMS 4 在更多的时候，我们可能需要进行快速检查，以查看是否根本缺少任何值

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R语言入门

但是与其他工具交互就能漂亮地解决问题，例如与 Spark 配合 (sparkR) 解决数据量较大的情况，与 C++(Rcpp) 配合可以解决性能不足的问题。...2017 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit) R是自由软件，不带任何担保...，我们在用这个布尔值做下标时只会选出答案为 TRUE 的值。...的前几行， tail 函数来看一看这个数据的后几行可以看到有 sepal 的长度，宽度，petal 的长度和宽度，还有一个变量 Species 来描述样本的类别。...数据科学相关书籍 R for data science : 由 Hadley Wickham 合作编写的 2017 年出版的书籍，主要介绍的 tidyverse 生态 , tidyverse 中包括了

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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

在整本书中，我们将缺失数据称为空值或NaN值。缺失数据惯例中的权衡许多方案已经开发出来，来指示表格或DataFrame中是否存在缺失数据。...我们将要看到，这种选择有一些副作用，但实际上在大多数相关情况下，最终都是很好的妥协。...空值上的操作正如我们所看到的，Pandas 将None和NaN视为基本可互换的，用于指示缺失值或空值。为了促进这个惯例，有几种有用的方法可用于检测，删除和替换 Pandas 数据结构中的空值。...检测控制 Pandas 数据结构有两种有用的方法来检测空数据：isnull()和notnull()。任何一个都返回数据上的布尔掩码。...这可以通过how或thresh参数来指定，这些参数能够精确控制允许通过的空值数量。默认值是how ='any'，这样任何包含空值的行或列（取决于axis关键字）都将被删除。

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R In Action |基本数据管理

非； | 或；& 和 isTRUE(x) 判断x是否为TRUE 完成以下重编码任务：将leadership$age == 99 为缺失值，大于75岁为Elder，小于55岁为Young，中间为Middle...4.5 缺失值 R中的字符型缺失值与数值型数据使用的缺失值符号是相同的。缺失值以符号NA（Not Available，不可用）表示。...4.5.1 函数is.na()检测缺失值是否存在（存在为TRUE）。 is.na(leadership[,8:10]) 注：缺失值是不可比较的，意味着无法使用比较运算符来检测缺失值是否存在。...4.5.3 在分析中排除缺失值针对大部分函数，可以用na.rm=TRUE参数选项，结果忽略缺失值。...sum(leadership$q5, na.rm=TRUE) 4.5.4 函数na.omit()可以移除所有含有缺失值的观测（行）。

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R中分位数

统计上，分位数亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。在统计学中，p分位数的计算使用如下公式计算： ?...p分位数 R中使用quantile()计算分位数，其形式如下： quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE, names = TRUE, type...其中，参数x为数据对象； probs给出相应的百分位数； na.rm表示是否允许包含缺失值； names为逻辑值，指示是否为结果给出命名属性； type为分为数的算法，取值1~9，默认为7。...除了该函数之外，还可以使用fivenum函数或summary函数来求分位数。...编写R程序如下： x<-c(88, 78, 67, 69, 62, 100, 73, 45, 70, 60, 93, 97, 84, 82, 81, 73, 68, 76, 77, 92)quantile

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RNA-seq 详细教程：Wald test（10）

P-valuesp 值是用于确定是否有证据拒绝原假设的概率值。较小的 p 值意味着有更强有力的证据支持备择假设。然而，因为我们正在对每个单独的基因进行测试，所以我们需要更正这些 p 值以进行多次测试。...当我们浏览它时，您会注意到对于选定的基因，pvalue和 padj 列中有 NA 值。这是什么意思？图片缺失值表示已作为 DESeq() 函数的一部分进行过滤的基因。...在进行差异表达分析之前，忽略那些很少或根本没有机会被检测为差异表达的基因是有益的。这将增加检测差异表达基因的能力。 DESeq2不会从原始计数矩阵中删除任何基因，因此所有基因都将出现在您的结果表中。...p 值都将设置为 NA。...具体来说，所有基因的 LFC 估计值的分布（作为先验）用于将信息很少或高度分散的基因的 LFC 估计值缩小到更有可能（较低）的 LFC 估计值。图片在上图中，我们有一个使用绿色基因和紫色基因的例子。

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