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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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OpenAI 的 o3 — AGI 还是闪亮的幻影？

OpenAI 的 o3 — AGI 还是闪亮的幻影？我们见证的是真正的感知，还是仅仅反映了雄心壮志？...人工通用智能 (AGI) 指的是能够执行人类可以执行的任何智力任务的机器，例如理解语言、解决复杂问题或识别数据中的模式。这既令人兴奋又令人恐惧。...它关乎我们作为人类的意义以及我们如何理解一个不断变化的世界中的智能——创造力、直觉、适应性和自我意识。...是的，o3 可以解决研究生级别的数学问题，但它可以被要求推断家庭争吵中的动机或在危机中即兴发挥，而它却无法做到。真正的通用智能需要在模糊中航行、进行直觉的飞跃以及理解社会动态。...意识是一个棘手的话题，但怀疑论者认为，没有自我意识，o3 就不智能——它只是一个聪明的模仿者。而且，o3 不了解它自己的存在或它在世界中的位置。它计算。它不反思。

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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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“小程序“闪亮来袭，试了吗？你的App还好吗？

导语昨天一大早就被铺天盖地的“小程序”的信息给包围，为了给大数据后台的粉丝们在第一时间推送关于它的方方面面，小编鸡冻而颤抖的手输入了好几个错误。今天，小编决心改正错误，为大家诚意推荐此文。...那些积极向上的、有助于人类社会发展的、有利于为我们提供方便的项目，快点开始尝试吧，准备好了吗？什么是小程序？...Step 8：最近使用过的小程序会出现在搜索界面，方便下次使用！ ? Step 9：心情不好可以将看的不顺眼的删掉！再添加些其他的！现在，小编想问一句话：“你的App还好吗？”...看到各类新产品、新技术的产生我们不禁感慨，时代发展的速度太快，(暴露年龄的时候到了）小编小时候，用过BP机、大哥大、大块头手提电话…… ?...除了他们自身的特色和运营理念之外，不排除一个原因：那就是他们入行早。既然小程序的未来不可预测，但新事物的标签是板上钉钉，那么，为了之后的运营没有短板，小编建议应该先学习一下，切记，艺不压身！

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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」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」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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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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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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想不想和闪亮的“中国星”来一场浪漫的约会？

进行了关键技术的验证可以说，这次神舟十二号的核心任务就是围绕中国空间站说起中国空间站真的是让国人不由自主的自豪！...中国空间站轨道高度约400公里以7.8公里/秒的速度绕地球运动可能很多人都没想到的是在晴朗的夜空你甚至可以用肉眼看到它的运动轨迹就像一颗流星一样划过天际！...观察的方位和俯仰角都会有所不同所以 **找准合适的时机找到合适的角度** 才是邂逅我们闪亮“中国星”的正确姿势！...细心的小伙伴可能会注意到这款小程序在展示地图的时候用的是腾讯位置服务提供的地图组件在获取用户地理位置的时候用的是腾讯位置服务的定位和逆地址解析功能另外在选择地点的时候用的也是腾讯位置服务的地图选点功能...天文通”这样的小程序提供坚实可靠的能力支持助力各位开发者伙伴就像“中国星”一样闪耀在各行各业的星空！

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Q-learning也有不行的时候，策略梯度算法闪亮登场

这么做通常会带来一些缺点：（1）Q-learning要求从众多动作中，挑取收益最大的一个动作，但是如果动作空间太大，那么选取就显得极为困难。...这个方法的核心在于它有一个可以从连续空间抽取的动作的策略。现在主流的方法是用神经网络来表示策略。在下图中策略用字母pi表示，theta是神经网络的参数，是有待决定的量。...神经网络接收到一个s，也就是当前机器人所处的状态，经过计算后会输出一个动作u，这个动作就是机器人应对当前s所采取的动作。接着环境接收到这个动作会反馈机器人新的状态后一个奖励r。...得到了新的状态，机器人又会采取新的动作，以此反复下去，在和环境的交互过程中根据奖励不同来更新神经网络的参数，从而不断优化策略，最终让策略可以达到最大的期望收益。 ? 我们重点讨论一下什么是期望收益。...假如你学习到的策略偶尔会取得很高的分数，但是大部分时候表现却很差，这时候我们不能因为一两次表现好就认为我们已经学习到了很好的策略。所以我们的目标要设定成奖励的期望。

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基于Ambari的大数据平台解决方案：EDP，闪亮登场！

经过团队小伙伴们的不懈努力，我们迭代开发的基于 Apache Ambari 的大数据平台解决方案能满足大部分企业的要求。我们将产品命名为 EDP，译为「企业级数据平台」。...不只是Ambari的升级，也有大数据平台各服务的生产级解决方案。...EDP旨在提供一种一站式的解决方案，简化了Hadoop生态中各个组件的版本匹配、安装、集群管理以及监控等工作。对于那些需要处理大规模数据集的企业来说，EDP提供了一个可靠、高效且易于管理的平台。...JDK17 是官方发布的长期维护版本（LTS），更安全、更稳定。为什么选择 Spring6？ HDP 的 Ambari 以及社区版 Ambari 使用的是 Spring5。...4、好用的监控工具集成了国产最好用的监控告警组件 Nightingale。Nightingale 支持国内几乎所有通讯软件的告警，使用非常方便。

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「R」ggplot2在R包开发中的使用

尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...常规任务最佳实践使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！.../package=vdiffr [6]testthat: https://testthat.r-lib.org/ [7]vctrs: https://vctrs.r-lib.org/

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