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python与R中的命令行参数解析方法

在写pipeline的时候，经常把python和R程序都整合进bash脚本里，这样比较方便，python和R怎么解析命令行参数的呢？...python的命令行解析方法 python最常用的命令行参数主要有两个：sys.argv和argparse.ArgumentParser. 1.1....sys.argv sys模块中的argv是一种常用方法，用法如下图所示： ? image 运行 python greet.py gouzi daming 得到： ?...image 1.2 argparse argparse是现在解析命令行参数的一个模块，比原来的optparse更加方便。主要使用方法如下： ?...image.png 2.R中的命令行参数解析方法 R中的命令行参数解析主要用commandArgs()。如下图所示： ? image 运行Rscript greet.R gouzi 得到： ?

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Python中r前缀：原始字符串的魔法解析

在Python编程中，字符串前的r前缀（如r"\n"）是一个看似简单却蕴含深意的设计。这个被开发者称为"原始字符串"的特性，在处理正则表达式、文件路径、多语言文本等场景时展现出独特价值。...二、原始字符串的工作原理：解构r前缀的魔法 2.1 语法定义与底层实现在Python解释器中，r"..."或R"..."...禁用转义字符解析保留所有字符的原始字节值仅保留字符串结束符"的转义功能 2.2 与三引号字符串的协同效应原始字符串可以与三引号完美结合，处理多行文本时优势显著： multi_line = r''...： r前缀先于f前缀处理表达式中的反斜杠不会被转义 4.2 混合模式编程策略在需要部分转义的场景，可以采用拼接技巧： # 需要转义结尾的引号 safe_string = r"C:\Program Files...\" + '"' # 复杂正则表达式组合 pattern = r"^\d+" + re.escape(user_input) + r"\w*$" 4.3 性能优化考量原始字符串的解析速度比普通字符串快约

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R包的深入解析

当我们在使用很多R包的时候总会有些包里面的函数引发我们的好奇心，总想去看看他们具体怎么实现的，今天我们就来讲下如何去解析一个别人写好的R包。 1....我们先知道我们想去解析的R包的名字，比如“InformationValue”。 2. 打开R语言的官网R包的列表，然后利用浏览器的检索检索下我们找的包的位置，然后进入R包的详细介绍页面。 ? 3....在R包详细页面我们可以看到图中标出的位置，那就是R包的源代码文件，下载源代码问价，解压后文件的结构如下图： ? 4. 接下来就是激动人心的时刻了，进入R/目录，迎面而来是R语言代码文件了。 ? 5....我们首先打开主函数文件“Main.R”,然后就可以在R文件中检索我们想要的主函数名称。 ? ? 6. 当然，我们有时候并不满足于看看主函数，更想深入看其子函数程序，那也是没问题的，如图： ?...至此，我们便可以在R/目录下随心所欲查看R包的所有源程序。

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【R语言】R中的因子（factor）

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。

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R语言︱R社区的简单解析（CRAN、CRAN Task View）

笔者寄语：菜鸟笔者一直觉得r CRAN离我们大家很远，在网上也很难找到这个社区的全解析教程，菜鸟我早上看到一篇文章提到了这个，于是抱着学渣学习的心态去看看这个社团的磅礴、威武。...CRAN（The Comprehensive R Archive Network）：全面R档案网站 1、R社区——主界面：https://www.r-project.org/ 主要功能：提供下载、最新版本的信息...R镜像是为了方便世界各地的使用者下载R软件及相关软件包，在各地设置的镜像。各地的镜像都是R网站的备份文件，完全一样。所以，选择离你最近的镜像，你下载R软件或R包的速度相对较快。...、按出版名称排列、安装包的方法、手动安装包的方法、自己编包的一些规则 4、R社区——CRAN Task Views：https://cran.r-project.org/web/views/ 主要功能：...：http://www.biostatistic.net/forum-144-1.html 解读:不太起眼的包的中文解读，还是能在一定程度上帮助你理解这个包 R中的“CRAN Task Views”功能

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R语言绘制errorbar的过程解析

errorbar图在很多文章中都是可见的，其意义也就是展现两组数据的差异性，柱高代表的一组数据的均值，顶部的横线代表的该组数据的标准差。...为了方便广大学者也有很多现成的工具可以绘制errorbar图，例如ploty，origin甚至Excel都是可以的。...我们今天给大家分享下在R语言中如何实现errotbar图的绘制，同时把图的每一部分都拆开，实现在R语言中任意调整。...核心的部分来了，那就是生成标准差的的顶部横线。...总结，以上只是errorbar的绘制过程，前期的数据处理还是需要自己进行认真处理，最后才能让自己的图更有意义。

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「R」R 中的方差分析ANOVA

因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响控制A时，B对y的影响控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。有相同的字母的组说明均值差异不显著。

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「R」说说r模型中的截距项

y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean

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R tips: R中的颜色配置方案

数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有

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R中的循环绘图

❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法

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R中的sweep函数

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。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...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...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 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

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R中的小技巧

1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site 的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1

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「R」R检验中的“数据是恆量”问题

之前我学习和自己分析时就遇到过，尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题（这类数据明显不服从正态分布），可以使用正态性检验，或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的，如果一样就不要这个了。...所遇到的问题：分析两个样本之间是否存在差异，每个样本三个重复。现在用的是t.test，但有些样本三个重复的值一样（比如有0,0,0或者2,2,2之类的），想问下像这种数据应该用什么检验方法呢？...以下是我的回答：数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果一样，则输出原始的结果，再筛选其中差异大的基因。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r

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R中的替换函数gsub

R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...useBytes = FALSE) 其中pattern是要替换的字符，replacement是替换成的字符，x是对应的string或string vector。...vector举例如下： > x 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。...duplicated(clin$case_submitter_id) #提取非重复的样本的临床信息 clin=clin[index,] 可以得到如下临床信息表前面给大家讲过☞肿瘤TNM分期

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「R」获取R包中的函数和对象列表

方案在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...> #相同长度的数组的计算规则 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 11:20 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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R中的线性回归分析

回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型，来预测因变量Y...的发展趋势。...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项，是回归直线在纵轴上的截距 b——回归系数，是回归直线的斜率 e——随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响...回归分析函数 lm(formula) formula：回归表达式y~x+1 lm类型的回归结果，一般使用summary函数进行查看预测函数 predic(lmModel,predictData...,level=置信度) 参数说明： lmModel：回归分析得到的模型 predictData：需要预测的值 level：置信度返回值：预测结果 data <- read.table('data.csv

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「R」tidyverse 中的公式函数

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？...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...2.886256 -0.782301 0.476785 2.117951 0.472815 0.553460 -0.980149 #> [99] 0.150879 -2.060062 在公式中，...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。

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分析R中的Elasticsearch数据

您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...通过使用CData驱动程序，您可以利用为经过行业验证的标准编写的驱动程序来访问流行的开源数据R语言。...您可以通过运行多线程Microsoft R Open或运行与BLAS / LAPACK库链接的open R来匹配多线程和托管代码的驱动程序性能增益。...类路径：将其设置为驱动程序JAR的位置。默认情况下，这是安装文件夹的lib子文件夹。 DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。

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R语言中的遗传算法详细解析

作者：张丹(Conan) 程序员Java,R,PHP,Javascript 前言人类总是在生活中摸索规律，把规律总结为经验，再把经验传给后人，让后人发现更多的规规律，每一次知识的传递都是一次进化的过程...目录遗传算法介绍遗传算法原理遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。...遗传算法的操作使用适者生存的原则，在潜在的种群中逐次产生一个近似最优解的方案，在每一代中，根据个体在问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择，产生一个新的近似解。...遗传算法R语言实现本节的系统环境 Win7 64bit R: 3.1.1 x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 一个典型的遗传算法要求：一个基因表示的求解域, 一个适应度函数来评价解决方案...GALGO包，利用遗传算法求解多维函数的最优化解。不支持R 3.1.1的版本。本文将介绍mcga包和genalg包的遗传算法的使用。

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