问题 在这个 问题 里，有人在 评论 里建议不要对malloc返回的值进行转换。...举个例子， 应该这样， int *sieve = malloc(sizeof(int) * length); 而不是， int *sieve = (int *) malloc(sizeof(int) *...那么，如果碰巧代码里忘记包含头文件 ，那么编译器看到 malloc 调用时，会认为它返回一个 int。 在实际运行时，malloc 的返回值（一个 void* 指针），会被直接解释成一个 int。...如果这时没有强转 malloc 的返回值，编译器看到要把 int 转换为 int* ，就会发出一条警告。而如果强转了 malloc 的返回值，编译器就不会做警告了，在运行时就可能出问题。...强制转换 malloc 的返回值并没有错，但画蛇添足！
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
它使你能够使用熟悉的 ggplot2 语法创建复杂热图。...value: 实际的矩阵值。 我们可以像处理普通的 ggplot2 对象一样处理 ggheatmap() 对象，例如添加 ggplot2 geoms, stats, scales以及theme。...align_order：根据统计权重重新排序布局观察值，或允许根据用户定义的标准手动重新排序。 align_kmeans：根据 k-means 聚类结果排列图表。...align_dendro：根据层次聚类或树状图对图表进行对齐。 align_group align_group() 函数将行/列进行分组。它不会添加任何绘图区域。...像 align_group() 一样，它不会增加绘图区域。 在这里，我们根据均值重新排序行。
这两个人是统计学教授出身，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！如果你平时的工作和统计相关，你好意思不会点R语言么？...但作为自己的基因组，我的探索肯定不能像以往做科研项目那样浅尝辄止，马马虎虎的交差（希望老板不要看到）。我开始一步步地探索以前未接触的，懒得接触的，错过的细节知识点。...大家由最近的直播我的基因组45—55讲应该可以看得出来，可视化方面我的确很弱，但我还是想分享一下自己是如何通过google来使用ggplot做可视化的！...比如画多个分组变量(SNV和INDEL的het,hom)的条形图，并且标记每个变量的数值，还有修改图例，重新排序！...，它开创性的在R语言绘图中增加了图层的概念（如果你熟悉PS应该对图层不陌生）。
按键排序字典对字典进行排序并不像对列表进行排序那样简单——我们不能像使用列表那样使用 sort() 或 sorted() 对字典进行排序。...但是我们可以将字典推导与 sorted() 函数结合起来，通过键对字典进行排序。在下面的示例中，我们将按产品名称对字典进行排序。...按值排序字典类似于按键对字典进行排序，我们需要使用 sorted() 函数和列表推导来按值对字典进行排序，但是我们还需要添加一个 lambda 函数。...首先让我们看看 sorted() 函数的所有参数sorted(iterable, key=None, reverse=False)要按值对字典进行排序，我们需要使用 key 参数。...假设我们有一个包含人口值的字典，我们想按值对其进行排序population = {'USA':329.5, 'Brazil': 212.6, 'UK': 67.2}>>> sorted(population.items
按键排序字典 对字典进行排序并不像对列表进行排序那样简单——我们不能像使用列表那样使用 sort() 或 sorted() 对字典进行排序。...但是我们可以将字典推导与 sorted() 函数结合起来，通过键对字典进行排序。 在下面的示例中，我们将按产品名称对字典进行排序。...按值排序字典 类似于按键对字典进行排序，我们需要使用 sorted() 函数和列表推导来按值对字典进行排序，但是我们还需要添加一个 lambda 函数。...首先让我们看看 sorted() 函数的所有参数 sorted(iterable, key=None, reverse=False) 要按值对字典进行排序，我们需要使用 key 参数。...假设我们有一个包含人口值的字典，我们想按值对其进行排序 population = {'USA':329.5, 'Brazil': 212.6, 'UK': 67.2} >>> sorted(population.items
既然是神器，那肯定功能超级强大喽，下面就讲讲它强大在哪儿~ 这个包里面提供了将近20宽完善的配色和主题风格模板。每一个模板都拥有完善的标度和主题设定（包括离散标度和连续标度、填充颜色和线条颜色）。...而且这个插件使用非常简单，它不是像ggthemes的ggthemes::scale_XXX_fill/colour()函数或者RColorBrewer::scale_fill/colour_brewer...()那样需要自己指定配色方案。...使用swatch() 函数查看当前注入的主题配色模板中包含的颜色色值信息 [1] "#555555" "#db735c" "#EFA86E" "#9A8A76" "#F3C57B" "#7A6752".../cttobin/ggthemr 如果你对ggplot的主题系统足够了解的话，完全可以照葫芦画瓢跟着案例订制自己的自定义主题和配色模板。
一、字典声明和初始化 有过 Redis 使用经验的同学应该很熟悉，所谓字典，其实就是存储键值对映射关系的集合，只不过对于强类型的 Go 语言来说，需要在声明时指定键和值的类型，此外，和 Redis...： map[one:1 three:3 two:2] 此外，还可以像切片那样，通过 Go 语言内置的函数 make() 来初始化一个新字典： var testMap = make(map[string...遍历字典 我们可以像遍历数组那样对字典类型数据进行遍历： testMap := map[string]int{ "one": 1, "two": 2, "three": 3, }...1 one 2 two 三、字典排序 我们已经知道 Go 语言的字典是一个无序集合，如果你想要对字典进行排序，可以通过分别为字典的键和值创建切片，然后通过对切片进行排序来实现。...另外，你可能已经注意到我们在对切片进行排序时，使用了 Go 语言内置的 sort 包，这个包提供了一系列对切片和用户自定义集合进行排序的函数。 （本文完）
数了一下刚好有一周多没有写新文章了，主要是临近毕业琐事比较多，再也没有像之前那样，拥有大把时间可以用来挥霍和消遣，静下心来写代码了。...说的不那么专业一点儿，就是如果遇到有连续型变量要使用颜色来表达，那么通常我们需要自己指定低值、中间值或者高值所代表的颜色，但是以下我介绍的函数则可以直接将RcolorBrewer的标准离散颜色色板通过均匀差值的方式实现连续化...但是当你使用以上所提到的函数进行标度的设置之后，你无须进行颜色的制定了，可以直接通过封装的RcolorBrewer标度函数，设置色盘即可完成离散色盘色连续化。...当然双向渐变的离散颜色组合或者多分类色组也是支持这种方式进行连续化的。当然如果是带有负值的变量，使用这种双向渐变进行连续化映射绝对是恰到好处。...以下是RcolorBrewer官方网站的地址，网站上 提供整个配色库中所有颜色组合的Excel宏文件下载渠道，可以作为日常报表配色、图形配色甚至PPT配色的很好参考依据，每一个职场人都应该了解一下~ http
那rank呢，rank是挨个比萝卜，返回值是它应该种的坑，默认还是从小到大，比如x里面第一个萝卜是3，它在x所有萝卜中排老2，所以先返回2，第二个萝卜6排老4，所以返回4。...总结：order对萝卜进行排序，但返回的是坑的位置；sort是将萝卜拔出来重新排，直接了当；rank是按现有顺序挨个比萝卜大小，返回它该种的坑的位置。 这里说的都是数字，那么其他类型的向量呢？ 2....，只不过字符串会按照字母或者汉字拼音首字母进行排序，三个函数返回的值就不需要再赘述了。...我们用坑的位置可以做很多事情，因为我们经常操作的数据框中，每一列都是一个向量，每一列都有一样顺序的坑，有了坑的位置我们就可以按行来提取数据框了，就可以按照某一列萝卜的顺序对行进行排序，类似于Excel中按列排序或者筛选扩展到其他列...tidyverse那些包，apply函数家族的运用，正则表达式这些，都很考验R基础。有了一个好的想法，数据整理好了，出图就是像上面那样分分钟的事儿。
5.5.2 两个分类变量 要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示，需要计算出每个变量组合中的观测数量。...常用的两种方法有： 使用内置的geom_count() 函数： ggplot(data = diamonds) + geom_count(mapping = aes(x = cut, y = color...= aes(fill = n)) 【注】如果分类变量是无序的，那么可以使用seriation包对行和列同时进行重新排序，以便更清楚地表示出有趣的模式。...从上图可以发现存在缺失值，因此可以通过删除缺失值来改进： flights %>% group_by(month, dest) %>%...解答 更好的做法是使用带有更多类别的分类变量，或者在y轴上较长的标签。如果可能的话，标签应该是水平的，因为这样更容易阅读。并且，切换顺序不会导致标签重叠。
极坐标系 极坐标应该是高中数学的知识，对我而言，基本都已经忘光了，结合网上的一些资料重温一下。...对于堆叠柱状图 g，把 y 值按照比例划分弧度，因此它们的弧度比等于各自的 y 值比例。...，不会出现对应错乱问题。...，它的功能是计算向量的累积和并返回。..."阅读原文" 进行阅读。
高效编程的5个技巧 1、小心，尽量不要增大向量的大小 2、尽可能向量化代码 3、适当时机下使用因子 4、通过缓存变量避免不必要的计算 5、字节编译包可使性能轻而易举大幅提升 一般性建议 底层语言如C，需要你自己进行内存管理...##2）固定类别 比如月份排序，因子可以实现，这指的英语的Dec这种。因子还比字符串稍微节约点空间。 Apply函数家族 可以看作是循环的替代，第一次听说eapply()独立环境，这个我们应该用不到。...sapply()和vapply()与lapply()类似，返回值不一定是列表。 类型一致 函数的返回值以同样的形式是个好习惯，但是不是所有函数都这样，比如：sapply() ，这会导致意想不到的问题。...应该数嵌套函数直接调用？...对不同包的效果不一样，特别是某包已经有大量邓编译代码时。
简介 Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包，是可视化工具的必备包。但是，需要知道ggplot2一定的理论与原理，对新手来说，入门门槛还是比较高的。..."))的箱型图，并加入各组比较的p值。...有序的条形图 条形图(ggbarplot)中可以利用sort.val = "desc"把数据从大到小排序并且不在组内进行排序(sort.by.groups = FALSE)，而是所有数据排序；旋转x轴标签...根据上面的数据，创建一个有序的箱型图，按升序对值排序（sort.val = "asc"）。...散点图 棒糖图 棒糖图是条形图的另一种选择，最终图像像棒棒糖一样。
导语 GUIDE ╲ 热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法，它具有丰富的色彩变化，并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。...R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包，今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法，一起来学习一下吧 静态热图 01 ggplot2包的ggplot函数 library...annotation_col) = paste("Test", 1:10, sep = "") head(annotation_col) pheatmap(test, scale = "row",#对行进行归一化..., #子标题 colorkey = FALSE, #是否在绘图旁边绘制颜色键 region = TRUE #等高线之间的区域是否应像等值线图那样填充...，有些小编只是针对热图方面进行简单介绍，大家可以去安装学习，借鉴到符合自己数据可视化的方法~
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法，它具有丰富的色彩变化，并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。...静态热图 01 ggplot2包的ggplot函数 library(ggplot2) ####建立模拟数据集 set.seed(123) Year <- rep(2006:2015, each = 4)...pheatmap(test, scale = "row",#对行进行归一化 clustering_method = "average",#选择聚类方法..., #子标题 colorkey = FALSE, #是否在绘图旁边绘制颜色键 region = TRUE #等高线之间的区域是否应像等值线图那样填充...小编总结 其实上述工具包的功能都很强大，有些小编只是针对热图方面进行简单介绍，大家可以去安装学习，借鉴到符合自己数据可视化的方法~ 科研菌学术讨论群，在群内可以用自己的昵称，广告一律踢；其他公众号的宣传也不发
最明显的两类因素应该是： 债务人类型：个人、家庭、公司和主权实体的行为会不同。 财务状态：盈利能力、收入支出、国家或地区税收。...要计算 VaR 和 ES，我们首先需要对 L(1), L(2), …, L(M) 按升序排序，即排序后 L(1)最小而 L(M) 最大。...要计算 VaRq，当 q = 1%，我们计算索引 Mq，在返回对应该索引的损失值 L(Mq)。...计算 ES 不需要像计算 VaR 那样分情况，因为不管什么情况，L[Mq] 总是第一个大于 VaR 的损失值。那么总共大于 VaR 的损失有 M – [Mq] 个，将它们求个平均就可以了。...二项模型在现实中的组合表现通常不会太好，但是，只要组合里人数够多，模型完全由单参数来描述。
富集分析得到的结果是一个对象，关于这个对象包括那些东西，如何对它进行各种操作，我们在之前的推文都介绍过了，这里就不多说了~ 如何查看某个条目下的所有基因名字，很简单，也是不断的取子集操作： # 第一个条目的所有基因...= gsea_res$Description[1]) p plot of chunk unnamed-chunk-14 单独画的时候这两个图都是ggplot2对象，可以使用所有ggplot2语法修改图形...因为它本质上还是ggplot对象，只不过是拼图而已。...) p plot of chunk unnamed-chunk-31 你会发现通路名字很长，表格有时会显示不出来，但是此时通路名字变成了annotate而不是图例，所以就不能像上面修改图例那样修改这里的通路名字了...<- hue_pal()(3) hex ## [1] "#F8766D" "#00BA38" "#619CFF" 这个annotate其实是一个gtable对象，我们可以通过gridExtra包实现对它的精细化控制
新课发布在B站了，马上有热心的粉丝看完后写了配套笔记： 下面是粉丝linbo的笔记投稿 多个亚群各自merker基因联合进行GO以及KEGG分析 在前面几节我们已经知道各个细胞亚群的maerker基因，...接下来我们对这些marker基因进行功能注释和富集分析。...## 它的返回值是一个列表，代表分组变量每个水平的观测。...image-20210609134637277 火山图 参考https://www.jianshu.com/p/ba05e790d8c3 单细胞的logFC不像普通测序那样大于1很多，但是p值小于0.05...geneList=gene$logFC names(geneList)=gene$ENTREZID geneList=sort(geneList,decreasing = T) # 降序，按照logFC的值来排序
由于Seaborn是在matplotlib之上构建的，因此还需要了解matplotlib以便调整Seaborn的默认值。...ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...创建绘图后，你可以在它上面添加字段，以便用户可以对数据进行筛选和排序。 9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。...missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....它适用于所有数据类型并生成图表作为SVG，可以缩放它们而不会丢失图像质量。由于这个库相对较新，一些文档仍在进行中。你可以制作非常基本的图表 - 但这是就是您想要的。 11.
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