函数添加的： $summary = '优化设置通过屏蔽和增强功能来加快 WordPress 的加载。'...; add_screen_option('page_summary', $summary); 但是 WordPress 没有提供获取函数，如果在页面上要显示页面摘要，就要首先获取 current_screen...$screen->get_option('page_summary') : ''; 如果每次获取界面选项，都要这样获取，略显啰嗦，我就写了一个 get_screen_option 函数，我觉得这个函数应该...WordPress 提供，所以为了防止以后版本的 WordPress 提供了，造成问题，我加上了函数存在的判断： if(!...$screen->get_option($option, $key) : null; } } get_screen_option 函数有两个参数，第一个 option 是选项名称，如果获取的界面选项是个关联数组
R语言基础函数很多都是超级简单的英文单词，以下是一些R语言中基础函数的简单英文单词举例： print()：打印输出结果。 sum()：计算向量或矩阵中元素的总和。...以上只是R语言中一些简单的基础函数例子，R语言提供了丰富的函数和包，涵盖了数据处理、统计分析、图形绘制等各个方面。...这些简单的函数是R语言中的基础，对于数据处理和分析非常重要，可以方便地完成许多常见的任务。...基本上来说并不需要大家太高级的英文水平，都是可以玩转R语言的，昨天旁听咱们《生信技能树》的马拉松授课的R环节，有一个知识点是函数，给大家的现场互动考核题就是针对指定的一个数值型向量排序后选取前面的比较大的...length(top_10);height DoHeatmap( subset(sce,downsample=100), top_10 , size=3) 虽然R里面没有函数
要调用的函数是glm()，其拟合过程与线性回归中使用的函数没有太大区别。在这篇文章中，我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每个步骤。 数据集 我们将在泰坦尼克号数据集上工作。...这个数据集在网上有不同的版本，但是我建议使用Kaggle提供的版本，因为它几乎已经可以使用了（为了下载它，你需要在Kaggle注册）。...加载和预处理数据 现在我们需要检查缺失值，并使用sapply()函数查看每个变量有多少个唯一值，该函数将作为参数传递的函数应用于数据框的每一列。...因子是R处理分类变量的方式。我们可以使用以下几行代码来检查编码情况。 ? 为了更好地了解R是如何处理分类变量的，我们可以使用contrasts()函数。...尽管SibSp的p值很低，但其他变量似乎对模型的改善较少。这里的大p值表明，没有变量的模型或多或少解释了相同数量的变化。最终，我们希望看到的是_残差_和AIC的明显下降。
一般使用最多的是对矩阵处理的函数 apply() 以及对向量处理的函数 sapply()。 apply() 系列函数[1] apply() apply() 函数用于多维数据的处理，比如矩阵。...对一个矩阵的行求和使用 apply() 函数更简单，但效率上不如 sapply()。...并行函数的用法基本等同于 apply() 系列函数，比如：apply() 对应的并行计算函数为 parApply()、sapply() 对应的并行计算函数为 parSapply() 等等。...： > system.time(func3(cl, m)) 用户 系统 流逝 3.43 0.47 4.86 测试的结果似乎与想象的有些不同，时间变得更慢了。...最后在并行计算完成后需要及时关闭集群： > stopCluster(cl) 由于集群是一个独立的环境，本地环境所引入的包、拥有的变量在集群内是无法访问的。
如果你回顾一下我们对Owen的调查结果，他的名字仍然被编码为一个因素。正如我们在教程系列前面提到的那样，字符串会自动导入R中的因子，即使它没有意义。所以我们需要将此列转换回文本字符串。...split='[,.]')[[1]][2]}) R的应用功能都以稍微不同的方式sapply工作，但在这里工作得很好。...我们提供sapply了我们刚刚提出的名称向量和函数。它遍历名称向量的行，并将每个名称发送到函数。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。 最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？
apply函数集来转换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。...除了sapply()、mapply()等变体之外，我们还提供了一把用于数据处理的多用途"瑞士军刀"。...lapply(data, max) sapply(data, max) 因此，我们可以看到lappy()和sapply()实际上都提供了相同的输出。...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。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...除此之外，doBy包中的summaryBy函数和psych包中的describeBy函数也提供了更为个性化的描述性统计量输出。...事实上，crosstab似乎同时也能兼容透视表的完整功能，但是奇怪的是透视表提供了数据框名称参数，指定参数时无需声明数据框名称，而且行列字段都可指定列表对象（二维以上，指定多个 字段），但是交叉表则没有给出数据框名称向量...本文小结： R语言： 描述性统计： summary sapply Hmisc::describe pastecs::stat.desc psych::describe aggregate by doBy
by = stk.id] 虽然看起来似乎有些难懂，但如果我们将他分解为三部分，理解起来就容易多了。...讲到这，大家一定会发现，上述代码的关键部分就在大括号{...}所括起来的内容。...在上一讲中，我们已经给出了函数 do_car() 用来求单个事件日的超额收益，因此很自然的，我们希望对于事件日向量 ns 中的每个元素，都应用一遍 do_car()这个函数。...在这里我们不妨先回忆一下上一讲中的do_car() 函数有哪些参数： do_car r, rm, date) { .... } 看到了没有？...do_car() 要求我们提供n, r, rm, date 四个参数，但是向量 ns 只能提供 n 这一个参数的值，因此我们需要用pryr包中的partial() 函数把剩下的几个变量补充完整（感谢pryr
数据管理的挑战 学生考试数据如图1所示。 图1：学生考试数据 想一想，如何管理上述数据，又如何发现该数据的价值？ 数值和字符函数 数值函数，包括数学、统计和概率函数。 常用数学函数如图2所示。...其中mean是每个维度的均值，sigma是由维度形成协方差矩阵（或者相关系数）。 常用字符函数如图6所示。 图6：常用字符函数 其他有用函数如图7所示。...lapply()和sapply()应用于列表类型的数据结构。 数据管理挑战的解法之道 对学生考试数据集管理的挑战解决之道。 程序清单如下。...2 R的reshape包中函数数据进行改造。 总结 1 基于R中丰富的函数管理数据，比如数学函数、统计函数、字符函数。 2 R中流程控制结构，重复与循环和条件选择。...PPV课R语言读书会提供，转载请注明来自PPV课R语言读书会。
之前学习了Base Data质控过程，下面继续，最近一直没有开启博客写作，十月将过，加紧补点。...样本量较大的研究可以应用较低的MAF阈值 --hwe 1e-6 \ #从Hardy-Weinberg平衡Fisher的精确检验或卡方检验中删除了低P值的SNP。...使用plink的–extract，–exclude，–keep，–remove，–make-just-fam和–write-snplist函数，我们可以仅处理样品和SNP列表，而无需复制基因型文件， 减少存储空间的使用...我们将删除F系数与均值相比超过3个标准差（SD）单位的个人，可以使用以下R命令执行此操作。...但是，该算法取决于所使用的随机种子，这可能会产生不同的结果。因此，要重现相同的结果，您将需要指定相同的随机种子。 PLINK的去除相关个体的算法不能解释所研究的表型。
与母亲的孕前身高和体重、产次、既往妊娠结局史或婴儿性别（这最后两个协变量不可用）相比，吸烟似乎是出生体重的一个更重要的决定因素。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...sapply(babies, mean, na.rm = TRUE) 另一方面， 默认情况下summary() 会删除 NAs，并输出找到的 NAs 数量，这使其成为汇总数据时的首选。...(model) 注意R的默认动作是删除信息缺失的行。
与母亲的孕前身高和体重、产次、既往妊娠结局史或婴儿性别（这最后两个协变量不可用）相比，吸烟似乎是出生体重的一个更重要的决定因素。...我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。 bwt == 999] <- NA # 有多少观察结果是缺失的？...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...为了验证这些假设，R有一个绘图方案。 残差中的曲率表明，需要进行一些转换。尝试取bwt的对数，以获得更好的拟合（与妊娠期相比）。
与母亲的孕前身高和体重、产次、既往妊娠结局史或婴儿性别（这最后两个协变量不可用）相比，吸烟似乎是出生体重的一个更重要的决定因素。...我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。 bwt == 999\] <- NA # 有多少观察结果是缺失的？...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm=...., data = babies) 这是总结： summary(model) 注意R的默认动作是删除信息缺失的行。不过，如何解释这些系数呢？
与母亲的孕前身高和体重、产次、既往妊娠结局史或婴儿性别（这最后两个协变量不可用）相比，吸烟似乎是出生体重的一个更重要的决定因素。...我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。 bwt == 999\] <- NA # 有多少观察结果是缺失的？...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...为了验证这些假设，R有一个绘图方案。 残差中的曲率表明，需要进行一些转换。尝试取bwt的对数，以获得更好的拟合（与妊娠期相比）。
07KT97 GJR5253000R4270 提供可配置的应用数据模型和命令映射图片尽管Neon编译由于其中的控制流而未能向量化该循环，但情况并非总是如此。在这段代码中继续语句起着转到回到循环的顶端。...然后，它使用一个掩码将计算值或零添加到循环底部的lax、lay和laz。这种重写会导致执行一些在原始代码中不会执行的浮点计算。编译器无法知道这些额外的浮点运算是否会导致在原始代码中不会发生的异常。...所以在-Ofast，gcc被允许进行这样的改写，但没有这样做，要么是因为它认为这样做无利可图，要么是因为它没有看到机会。...ABB UNITROL 1010ABB UNS0121A-ZV1ABB 3BHE035301R1002ABB UNS0121A-ZV1/3BHE035301R1002ABB CPU0002ABB 2RCA006835A0002EABB...2RAA005802A0003G/2RCA022748CABB 2RAA005802A0003GABB 2RCA022748CABB AIM0016ABB 2RCA007120DABB 2RCA007128A0001CABB R1091ABB
运行 jackknife 过程的代码相当简单，但我们不打算在这里编写它。相反，用于此目的的 R 函数在单独的脚本中提供，我们现在可以导入该脚本。...现在我们可以运行 block jackknifing 过程来计算 D 的平均值和标准误差。我们提供之前创建的 D 统计函数 (D.stat)，该函数将在每次迭代中应用。...然后我们需要识别表中代表每条染色体的行。为此，我们使用 lapply 函数，该函数多次应用一个简单函数以创建 R 列表格式的组合输出。...在这种情况下，我们将使用染色体名称来应用该函数，并且我们应用的函数将简单地询问表支架列中的哪些值对应于该染色体，利用 R which 函数。...现在我们可以使用这些索引来计算每个染色体的 D 值。我们再次使用 sapply，这次应用 D.stat 函数并仅对每种情况下来自特定染色体的表中的行进行索引。
最近重复新翻阅R语言领域唯一一本关于网络数据采集的参考书——《基于R语言的自动数据收集》，开篇就是一个数据爬取的案例。...,c(2,5,7,9))] 原始数据非常混乱，我使用stringr结合sapply函数，分别提取了遗产的所在地址、经纬度信息、类别信息等。...以下函数除了sapply之外，我都在最近几篇的推送中有所涉及，特别是正则表达式在本次数据清洗中起到了很大的作用，如果你对正则还不太熟悉，可以参考这篇文化文章。...sapply函数在这里起到批量提取列表中单个对象第n个子对象的作用，因为strsplit函数按照“;”作为分隔符分列，这里“[[”其实是一个函数，详细用法参考?sapply文档说明。...shiny动态仪表盘应用——中国世界自然文化遗产可视化案例 其他爬虫相关文章： R语言版： 用R语言抓取网页图片——从此高效存图告别手工时代 经历过绝望之后，选择去知乎爬了几张图~ 一言不合就爬虫系列之
apply()函数 apply()一般用于处理矩阵/数据框，返回通过将函数应用于数组或矩阵的边距而获得的向量或数组或值列表。...[,1:4], 2, plot) lapply()函数 lapply返回与X长度相同的列表，其中的每个元素都是将FUN应用于X的相应元素的结果。...lapply是apply()函数的变种，主要用于处理列表/向量（列表/向量没有行和列的概念，所以会比对矩阵/数据框的操作更简单一些），也更适用于批量读取数据或者处理统计数据 基本语法为： lapply(...和Vapply简介 Sapply是lapply的用户友好版本和包装器，默认情况下通过应用simplify2array()返回一个向量、矩阵，如果simplify = "array"，则在适当情况下返回一个数组...，那就需要用到function()函数——写函数的函数，因为本人的R语言基础暂时还不足以解释这个函数，所以就附上小洁老师在数据挖掘的PPT 参数 function函数
本 期目标 从本期开始我们将开始一个关于用R进行文本挖掘的系列教程，主要包括用jiebaR进行分词、建立自定义停用词库、用tm建立语料库，以及一些常见的文本挖掘算法应用。...（word segmanetation by R） 本期课堂所介绍的代码主要用于演示，对于处理小规模文本数据有效，但是如果你的文本数据“比较脏”，或者你希望写出一个R高手才能写出的代码，欢迎参考文末最后的终极版分词代码...需要用到sapply函数。...关于sapply函数的知识小伙伴们请课后学习，因为apply族函数的知识讲上一天一夜都讲不完，并且它又是R中最重要的函数系列。...text中的每个元素都应用seg_x函数进行分词，然后把结果拼成一个长字符向量，其元素个数和text一致。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
