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单细胞入门之细胞类型鉴定

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新版TCGAbiolinks包学习：表达矩阵提取（mRNAlncRNAcountstpmfpkm）

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新版TCGAbiolinks包学习：差异分析

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新版TCGA数据库不同癌种的组学数据合并

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Rcpp在R语言中实现C++与R的交互

在这里需要用到的包是Rcpp。...我们首先看下包的安装： install.packages('Rcpp') install.packages("inline") 接下来我们看下C++与R进行数据交互的共有数据格式及其函数名称：向量:...在构建好C++文件后，我们可以通过Rcpp自带的sourceCpp将C++文件引入R语言之后其函数就可以像R中的函数一样直接被调用。 ?...另外需要运行Rcpp.package.skeleton()为DESCRIPTION文件添加Rcpp导入或者自己收到添加。 ?...在NAMESPACE中需要添加importFrom(Rcpp,evalCpp)引入Rcpp环境。至此，基础的Rcpp调用前期准备工作就完成了，接下来就是如何在R中进行调用。

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Seurat Weekly NO.13 || 依赖关系与维护

"jsonlite" "KernSmooth" "leiden" "lmtest" "MASS" "Matrix" "matrixStats..."patchwork" "pbapply" "plotly" "png" "RANN" "RColorBrewer" "Rcpp...stats" "tibble" [45] "tools" "utils" "uwot" $LinkingTo [1] "Rcpp

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DESeq2差异基因分析和批次效应移除

. ## Loading required package: DelayedArray ## Loading required package: matrixStats ## ## Attaching...package: 'matrixStats' ## The following objects are masked from 'package:Biobase': ## ## anyMissing...rowMedians ## ## Attaching package: 'DelayedArray' ## The following objects are masked from 'package:matrixStats...': ## ## colMaxs, colMins, colRanges, rowMaxs, rowMins, rowRanges ## The following object is masked

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表达矩阵处理—数据可视化

与PCA相比，tSNE是一种随机算法，这意味着在同一数据集上多次运行该方法将导致不同的图。由于算法的非线性和随机性，tSNE更难以直观地解释。...2.2.1 ## [3] SingleCellExperiment_1.0.0 SummarizedExperiment_1.8.1 ## [5] DelayedArray_0.4.1 matrixStats...12 bindr_0.1 ## [70] rprojroot_1.3-2 ggbeeswarm_0.6.0 stringi_1.1.6 ## [73] Rcpp...1.6.3 ## [3] SingleCellExperiment_1.0.0 SummarizedExperiment_1.8.1 ## [5] DelayedArray_0.4.1 matrixStats...12 bindr_0.1 ## [70] rprojroot_1.3-2 ggbeeswarm_0.6.0 stringi_1.1.6 ## [73] Rcpp

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表达矩阵处理—表达QC(reads)

SingleCellExperiment_1.0.0 ## [5] SummarizedExperiment_1.8.1 DelayedArray_0.4.1 ## [7] matrixStats...## [37] mvtnorm_1.0-7 DBI_0.7 GGally_1.3.2 ## [40] edgeR_3.20.9 Rcpp

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「R」从斐波那契数列生成来看算法和 Rcpp 的效率

❝学习材料：《Rcpp：R与C++的无缝整合》❞ 斐波那契数列指的是每一项都等于前两项之和的数列，定义为 F[1]=1 F[2]=1 F[n]=F[n-1]+F[n-2]（n>=3）本文主要使用它作为示例来对比算法和实现方式...（R与Rcpp）对计算效率的影响，以及在 R 中如何简单使用 C++。...运行： system.time(fibR(35)) #> user system elapsed #> 12.459 0.062 12.620 C++ 版本： library(Rcpp...> using namespace Rcpp; // 通过 3 部分定义 C++ 类 Fib： // 1....) cppFunction( "#include Rcpp.h> using namespace Rcpp; // [[Rcpp::export]] int fibonacci3(int n)

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「R」从 R 到 Rcpp

参考图书：《Rcpp：R 与 C++ 的无缝整合》 Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。...int x = Rcpp::as(xs); int fib = fibonacci(x); return (Rcpp:wrap(fib)); } as 和 wrap 是 Rcpp 很重要的两个转换函数...将输入参数 xs 由 R 输入的 SEXP 类型转换为整型，而 wrap 将 c++ 得到的整型结果封装为 SEXP 类型，从而可以使得这个创建的函数可以被 .Call() 调用，完成 c++ 的计算与输入输出的相互传递...在 fibonacci.cpp 中写入如下内容： #include Rcpp.h> using namespace Rcpp; // [[Rcpp::export]] int fibonacci(const...当然，强大的 Rcpp 不仅仅如此，它还提供了诸多的与 R 交互的数据类型，后续再学习分享。

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R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数

这篇文章就此问题进行了研究，以展示Rcpp如何帮助克服这一瓶颈。 TLDR：只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数，我们就可以大大减少运行时间。我模拟了模型的数据： ?...后者使用C ++（log\_post.cpp）中的log-posterior编码，并使用Rcpp编译成R函数。Armadillo库对C ++中的矩阵和向量类很有用。...那么Rcpp实现与R实现相比如何呢？Rcpp的运行时间明显较低。当log-posterior被编码为矢量化R函数时，采样器相对于Rcpp实现运行速度大约慢7倍（样本大小为100）。...for(i in 1:length(s){ benchmark(mh(X, Y, iter = iter) time\[i\] rcpp plot(ss, time) ?

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社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

，将第一个向量的每个元素与第二个向量的相对应元素进行与运算 | 元素逻辑或运算符，将第一个向量的每个元素与第二个向量的相对应元素进行或运算 && 逻辑与运算符，只对两个向量的第一个元素进行与运算...数学函数和统计函数在矩阵中的用法与在向量中的用法相同。...这时使用 Rcpp 包调用 C++ 的代码，采用并行计算的方式加快计算速度。对于矩阵的计算操作，安装 Rcpp 包的同时还需要安装 RcppEigen 包。...// [[Rcpp::depends(RcppEigen)]] #include // [[Rcpp::export]] SEXP eigenValues(const Eigen...; } 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()。

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提升R代码运算效率的11个实用方法

本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。...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。...8.利用Rcpp 截至目前，我们已经测试了好几种提升运算效率的方法，其中最佳的方法是利用ifelse()函数。如果我们将数据量增大十倍，运算效率将会变成啥样的呢？...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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《高效R语言编程》7--高效优化

软件配置需要使用C++编译器，安装方法取决于操作系统，Linux：一般安装了R就会安装了；Mac：Xocode；Windows：Rtools，与版本要对应。...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...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。...add_r <- function(x, y) x * y # R语言版 # C++版 library(Rcpp) cppFunction( double add_cpp(double x, double

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提升R代码运算效率的11个实用方法——并行、效率

本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。...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。...8.利用Rcpp 截至目前，我们已经测试了好几种提升运算效率的方法，其中最佳的方法是利用ifelse()函数。如果我们将数据量增大十倍，运算效率将会变成啥样的呢?...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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For循环与向量化（Vectorization）

For循环与向量化（Vectorization）写在前面感谢水友们积极的提问，大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。...由于我们需要做的是向量中某一个元素与前一个元素的处理结果，那么只需要将元素往后进行移位，与原来的向量进行一一对应的处理即可，这样便达到了以向量进行处理的模式。...R语言提供了一个很好的C++语言的接口，Rcpp包能够比较方便调用C++的语句进行操作。...（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...通过运行结果可以发现，Rcpp调用的底层循环略优于data.table的向量化，运行时间在0.03s左右。

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R语言环境搭建

背景 R 语言已经广泛的应用与生物信息分析中，包括 RNAseq，单细胞，生物统计，绘图等都要用到 R 语言。R 语言是生物信息分析平台重要的组成部分。...Development Files R-RInside-examples.x86_64 : RInside Examples R-RUnit.noarch : R Unit test framework R-Rcpp.x86..._64 : Seamless R and C++ Integration R-Rcpp-devel.x86_64 : Rcpp Development Files R-Rcpp-examples.x86..._64 : Rcpp Examples R-core.x86_64 : The minimal R components necessary for a functional runtime R-core-devel.x86

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【测评】提高R运行效率的若干方法

【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些？...具体方法是先用C语言写好函数脚本，比如保存为myfunction.cpp，然后在R里面加载Rcpp包调用即可。...比如： library(Rcpp) sourceCpp(“myfunction.cpp”) system.time(outputRcpp帮助虽然有很多同学不会C

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ggplot2实现分半小提琴图绘制基因表达谱和免疫得分

1.8.6 reshape2_1.4.4 ggplot2_3.3.2 ## ## loaded via a namespace (and not attached): ## [1] matrixStats...car_3.0-8 inline_0.3.15 ## [41] magrittr_1.5 loo_2.3.1 Rcpp

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