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R语言笔记-6
arrange(Sepal.Length) %>% head(,3) 输出结果： 图片 图片 #模拟一个表达矩阵数据 set.seed(1) exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6) exp = round(exp,2) rownames(exp) = paste0("gene",1:3) colnames(exp) = paste0("test",1:6) exp[,1:3] =
79320编辑于 2023-06-26 - 来自专栏微生态与微进化
R语言入门系列之三：R脚本
写在前面： 在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中，我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。 基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。 写好的R语言程序一般保存为R脚本，这样在以后完成相似数据处理任务时可以方便地直接调用。 ，可以使用commandArgs()设置命令行参数来增强脚本的适用性，我们可以通过下面脚本来查看R语言命令行参数设置规则： Args <- commandArgs() cat("Args[1]=", Args <em>6</em>个开始，<em>R</em><em>脚本</em>中的命令行参数的使用示例如下所示： 如果想忽略<em>R</em>内置参数，则可以如下设置： Args <- commandArgs(TRUE) 这样，Args[1]即为用户输入的第一个位置参数。
4.4K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏生物信息编程笔记
R语言Rscript脚本-参数设置
直接通过Rsript xx.R arg1 arg2 arg3 arg4 arg5运行脚本。这种方法只能设置位置参数，各参数位置固定，不能写乱，所以如果参数简单且数量少，可以用此种方法。 如果不设置参数控制，直接在脚本第一行写一句Args <- commandArgs(T)即可，然后直接Rscript xx.R a1 a2运行脚本，参数a1,a2的值会存储在Args中，脚本中使用Args # 示例脚本(当阐述格式为5个或者2个时成功运行脚本，否则报错并提示错误信息)# 当想要设置五个参数时使用下列代码：Args <- commandArgs(T)# ------------------- if ( length(Args) %in% c(0,1,3,4,6:100)) {# 即：当参数为个数为0,1,3,4,6:100时报错，并提示以下帮助信息 stop({ cat \nPlease use Rscript xx.R -h to get help info\n") }) }终端运行 Rscript xx.R -n yyds -t 8 -m 1 -p 0.05
1.6K30编辑于 2023-05-17 R语言安装R包DAY6-Gaozsi
安装和加载R包1.镜像设置options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源options(BioC_mirror )函数则需要两个数据框有相同的行数test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test2 <- data.frame(x = c(5,6)
54010编辑于 2024-02-25- 来自专栏Hank’s Blog
4-6 R语言函数 排序
#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15, v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v2 v3 v4 4 4 6 14 2 2 2 7 12 1 5 5 8 15 9 13 2 1 1 10 11 1 > x[order(x$v4,x$v2,decreasing = TRUE),] v1 v2 v3 v4 3 3 9 13 2 4 4 6
36940发布于 2020-09-16 r语言学习day6
- iris[c(1:2,51:52,101:102),] #dplyr五个基础函数library(dplyr)创建一个示例数据框data <- data.frame( x = 1:5, y = 6: merge()函数是基础R中的函数，其语法为merge(x, y, by = NULL, ...)，也是用来合并两个数据框，by参数也是指定用于合并的列名。 merge()函数是基础R的一部分，无需额外加载包即可使用。默认行为：在某些情况下，inner_join()和merge()的默认行为可能略有不同。 性能差异：在大型数据集上，dplyr包的函数通常比基础R函数的执行速度更快，因此inner_join()可能在某些情况下比merge()更高效。 总体而言，inner_join()函数提供了更为简洁和易读的语法，适用于在数据处理中的大多数情况，但是如果你更熟悉基础R的函数或者需要与基础R的其他函数进行交互，那么merge()函数也是一个很好的选择
61910编辑于 2024-02-25- 来自专栏R语言技能
Windows环境下任务计划执行R语言脚本
因日常需要，需要定期关注国家局某些网站的政策动向，不想有事没事就跑网站去看，索性就用R语言脚本写了一段代码获取是否有新的政策文件。本期内容重点在与介绍如何定时执行R语言脚本，而非如何获取网站最新动态。 假若现在你已经有了一份写好的R脚本，假如：“Notification.R”是你已经写好的R语言脚本想要实现这个定时获取信息，Windows环境下可以利用系统自带的“任务计划程序（taskschd）”。 现实思路就是利用cmd执行Rscript.exe，所以我这里的设置如下：程序或脚本处设置为：cmd添加参数设置为：/c c:/PROGRA~1/R/R-42~1.1/bin/Rscript.exe " D:/Project/Notification.R" >> "D:/Project/Notification..log" 2>&1“D:/Project/Notification.R”对应脚本的存放位置 ，这里在执行“Notification.R”脚本的同时，还写入一份log日志。
1.3K10编辑于 2023-12-06 - 来自专栏生信技能树学习打卡
Day6 R语言学习代码
将每次抽样结果固定set.seed(12)#随便一个数sample(1:24,3,replace=T)3、拼图包4、代码可以运行但是不出图的原因5、找现成的代码：画图合辑（小洁老师/其他）；学习资料工作目录中6、
31310编辑于 2024-03-12 - 来自专栏生信学习笔记
R语言学习笔记-Day6
R语言的综合应用tidyverse：集成化R包转换-可视化-模型1 字符串"stringr"str_length()str_split()str_sub()1.1 检测字符串长度str.length() 管道符号快捷键“Ctrl”+“shift”+“M”3 条件和循环*3.1 if语句if(1){ }1：为一个逻辑值，不能为多个逻辑值组成的向量#若为T，则继续执行后续语句；若为T，则不继续执行长脚本管理方式 *1if(F){...} #{}内所有代码被跳过if(T){...} #{}内代码执行#针对限速步骤可以将限速步骤保存为.Rdata，之后加载该文件即可#下载数据的代码，可保留但不反复运行*2分成多个脚本 ，每个脚本最后保存.Rdata，下一个脚本开头清空再加载为什么保存为.Rdata而不是表格文件*1 变量，自带变量名称，无需赋值，没有参数*2 表格文件需要赋值，参数影响读取结果，不能在后续文件同等处理
79700编辑于 2024-07-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-6 R语言基础 缺失值
> is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
37120发布于 2020-09-16 - 来自专栏R语言
生信入门马拉松之R语言基础- R语言作图(Day 6)
Day6. R语言作图【小洁老师语录】画图的目的是展示自己的数据【小洁老师语录】ggplot2的特殊语法：列名不带引号，行末写加号1. ggplot21.1 几何对象几何对象可以叠加library(ggplot2) 1.9 拼图R包patchwork：堪比R语言领域的“美图羞羞”语法简单，兼容ggplot2拼图比例设置简单，具体见下图和下图二维码。1.10 练习? R语言的综合应用【小洁老师语录】发现问题的眼睛，面对困难的信心，解决问题的能力tidyverse，大神的包，小的生态系统，《R数据科学》2.1 玩转字符串（3）rm(list = ls())if(! test$new <- test$Sepal.Length*Sepal.Width【小洁老师语录】R语言里修改，没有赋值就没有发生过！修改赋值修改赋值修改赋值！！！
69930编辑于 2024-04-16 - 来自专栏生信开发者
R语言输出当前脚本的路径和名称
function() { cmdArgs <- commandArgs(trailingOnly = FALSE) if (length(grep("^-f$", cmdArgs)) > 0) { # R cmdArgs[grep("^-f", cmdArgs) + 1]))[1] } else if (length(grep("^--file=", cmdArgs)) > 0) { # Rscript/R getSourceEditorContext()$path) } else if (is.null(attr(stub, "srcref")) == FALSE) { # 'source'd via R getProgramName() Path <- thisPath() cat(Path,"\t",program,"\n",file=stderr()) 将以上代码保存到 getPathProgram.R， 然后运行 Rscript getPathProgram.R 显示结果如下： /bi/8.xuxiong/work getPath.R
2.2K40发布于 2021-07-20 生信技能树-R语言-day6
常用可视化R包和函数plots.R> plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) # 横坐标是iris的第一列，纵坐标是第三列，以第五列的颜色分类 > text(6.5,4 alpha = 0.5, # 透明度 50% shape = 6,
29000编辑于 2024-04-19- 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》6--高效数据木匠
R语言运行几个长列比运行一些短列快，所以一般认为宽数据（不整洁），长数据（整洁）。 使用变量名非标准化求值更高效，见R语言 dplyr传递参数_自由 平等~忠诚 奉献-CSDN博客[2]。只是函数名多了个下划线那么简单吗？ 与基本R中类似函数不同，变量无需使用 $ 操作符就可直接使用，设计与magrittr包的%>%管道操作符一起使用，以允许每个数据阶段写成新的一行。其是一个大型包，本身可以看成一门语言。 - map_data("world") names(world) # [1] "long" "lat" "group" "order" "region" [6] 参考资料 [1] bit.ly: http://bit.ly/broomvignette [2] R语言 dplyr传递参数_自由 平等~忠诚 奉献-CSDN博客: https://blog.csdn.net
2.7K20发布于 2021-07-27 - 来自专栏科研猫
R语言从入门到精通：Day6
最近经过前面几次推文的学习，我们的R语言教程已经讲解了快1/3的内容，相信大家对R语言已经有了初步的了解，特别是感受了R语言在数据处理领域的强大功能。 图4:实用函数举例 当然，这样的函数很多，不可能在这里全部列出来，大家在运用R的时候遇到了很好用的函数也可以拿出来讨论一下。 6. 值得一提的是，R提供了apply()函数，可以将任意函数“应用”到任何维度的数据上去。下面是一个示例： ? 上面的例子中先生成一个6*5的正态随机数矩阵，然后分别对行、列求均值。 2.控制流 在下一次教程中，我们就要开始讨论R中的图形绘制了，在这之前，有必要给大家多讲讲R语言的函数部分，这里主要给大家介绍一下R语言中的条件语句和循环语句。 1. 再给大家鼓鼓气，继续坚持学习，精通R语言指日可待哦！ 本期干货 · ！R语言数据操作进阶及控制结构 ！ ！示例代码 ！ 原文详情：“科研猫”公众号
1K11发布于 2019-09-24 - 来自专栏sci666
R语言系列第二期：①R变量、脚本、作图等模块介绍
在上一篇文章里，给大家介绍了R语言的下载，界面操作，6个处理对象等等。 ，在这些情况下，可以使用R脚本来处理，即R代码行的集合。 文件→新建程序脚本 ④获取帮助、包、内置数据 这三个东西都属于R软件内置的文件，而帮助和包的相关内容在引言的文章中有提到过。内置数据在上一部分我们已经提过。 包可以包含用R语言写的函数，汇编代码动态加载库以及数据集。包的功能会自动执行，所以用户不需要一直加载包。 这一部分暂时先告一段落，在这部分里，大家了解了R语言环境中的变量、脚本的使用和一些便利性简单操作，以及图形基础，下个部分我们会接触到R语言的流程控制、编码和数据读入、转换和保存等操作，敬请期待。
1.6K10发布于 2019-05-11 - 来自专栏生信菜鸟团
R语言中长脚本及实战项目管理方式
/scRNA_scripts/harmony.R') # 默认 ScaleData 没有添加"nCount_RNA", "nFeature_RNA" # 默认的 sce.all.int = 将运行步骤分成多个脚本，避免脚本过于冗长 在单细胞多样品分析实战中，我们会使用到一个scRNA_scripts文件夹，来管理用到脚本 通过不同的脚本，将分析流程中用到的代码分开进行管理： lib.R:整理汇总了需要加载的 R包 qc.R；质控用到的脚本——计算并可视化线粒体、核糖体等基因百分比，可视化之后设置合理的阈值进行过滤 harmony.R：降维聚类分群系列代码脚本，会将降维聚类结果保存为rds文件存储起来 check-all-markers.R /scRNA_scripts/qc.R')加载脚本中的函数，然后使用即可。这样可以大大缩短脚本的长度，也可有效避免运行时候由于代码太长看不仔细而出错！ 代码整理为R脚本或者Rmd格式文件 结合将长脚本分开为多个脚本的方式，可以在step1里面调用整理好的脚本进行分析 写在结尾 要养成整理代码和工作目录的好习惯，最好命名的时候按照一定的规律命名，方便后续查找使用
39310编辑于 2025-03-31 - 来自专栏生信学习之路
R语言专题6-表达矩阵画箱线图
(rnorm(18),ncol = 6) ;exp # 通过18个随机数，生成3行6列的矩阵## [,1] [,2] [,3] [,4] 1.82 -1.62## gene2 -1.74 0.37 2.08 2.11 -0.22 1.42## gene3 1.57 1.25 1.32 2.49 0.58 -0.81运行几个R包 library(tidyr)library(tibble)library(dplyr)现在开始处理数据，将其转化为一个R语言看得懂的数据框顺便复习下之前讲过的管道符号dat = t(exp) %>% # treat gene1 -1.62## 17 test6 treat gene2 1.42## 18 test6 treat gene3 -0.81处理完数据就可以开始画图了R语言作图 ggplot2的应用中详细介绍过这个R包，这边就不过多描述了library(ggplot2)p = ggplot(data = pdat,mapping = aes(x = gene,y = count
45130编辑于 2023-09-23 - 来自专栏机器学习与统计学
【R语言经典实例6】对整个向量执行计算
讨论 向量计算是R软件的一大特色。所有的基本数学运算符都能应用于向量对中。 若使一个向量与一个常数进行运算，则会将该向量的每个元素与常数进行运算： > w [1] 1 2 3 4 5 > w + 2 [1] 3 4 5 6 7 > w - 2 [1] -1 0 1 2 3 > w * 2 [1] 2 4 6 8 10 > w / 2 [1] 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 > w ^ 2 [1] 1 4 9 16 25 > 2 ^ w [1] 第一个最明显的优点是操作的简便性，其他编程软件中需要通过循环才能完成的操作，在R软件中一行命令便可以实现。第二个优点是计算速度快。 大多数向量化的运算直接由C语言代码来实现，它比你自己用R写的代码本质上快很多。
1.4K30发布于 2019-04-10 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
R语言如何最简单的写脚本并添加帮助文档
= 2){ 4 cat("运行命令方式：Rscript head.R dat.csv 5\n\thead.R 为脚本\n\tdat.csv 为数据\n\t5 为行数\n") 5 quit ("no") 6}else{ 7 dd = read.csv(args[1]) 8 n = as.numeric(args[2]) 9 head(dd,n) 10} 1.2 脚本解释 (file) 16head(dd,r) 2.2 脚本解释 首先载入optparse包 使用list编写说明文档和关键词 使用parse_args解析参数，编程类似args的格式 调用 2.3 脚本测试 5Options: 6 -d DAT, --dat=DAT 7 请输入数据文件 8 9 -r ROW, --row=ROW 10 请输入行数 11 12 -h 2Usage: head2.R [options] 3 4 5Options: 6 -d DAT, --dat=DAT 7 请输入数据文件 8 9 -r
2.4K00发布于 2019-12-05
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