给定一个整数n，判断这个整数n是不是小于2，如果小于2则提示给定数值不在有效范围内，否则计算从1到n的累加和。
int sum=0
if(n<2){
printf("给定数值不在有效范围内")
}else{
for(int i=1i<=ni++){sum = sum +i}
printf("%d",sum)
}
如何在差异基因Venn图中同时标识上下调基因数量信息
韦恩（Venn）图是常见统计图之一，用于展示各样本（或分组）之间共有（或特有）元素的数量（或比例）。例如做RNA-seq的最直接目的，大多是鉴定差异表达的基因。当试验涉及到多分组情况时，常需要展示多组间共享的差异基因数量，这个时候就要使用到Venn图。例如文献 “Transcriptomic analyses of rice (Oryza sativa) genes and non-coding RNAs under nitrogen starvation using multiple omics technologies” 中，植物组织中响应7天氮缺乏（-N_7d）、7天磷酸盐缺乏（-Pi_7d）和盐胁迫（d）、冷胁迫（e）或干旱胁迫（f）的差异表达lncRNA的Venn图。
不过这种Venn图太过单调，虽然展示了差异基因的数量，却没有区分基因是上调的还是下调的。另一种思路是，分别把上调或下调的基因拿出来，然后分别作图展示上调基因间的交集或者下调基因间的交集，但缺点是如果分组较多的话会很占篇幅，并且如果一个基因在一组中上调而在另一组中下调时则无法绘制出。
为了有效解决这些问题，今天我们来看一种特殊风格的Venn图，能够同时展示基因交集以及上下调数量的二维信息。风格如下， 在Venn图中原数字位置添加了表示上下调基因数量的饼图 。外圈表示不同的分组，饼图则表示了交集/或特有区域中，所包含的上调（红色）和下调（绿色）基因数量。此外，如果交集处某基因在不同组中的上下调趋势不一致，则在灰色区域显示数量。
本节我们来学习如何在R语言中绘制这种特殊的Venn图。
示例数据“treat1_control.txt”、“treat2_control.txt”和“treat3_control.txt”分别为3种不同试验处理下的样品，与对照组相比后识别的显著差异表达基因。表中genes列为差异基因的名称，logFC列中将所有上调基因标识为1，所有下调基因标识为-1。
接下来绘制Venn图展示3组基因的交集概况，并同时将基因的上下调数量信息也表示出来。
使用R包GOplot，即可通过给定的数据绘制这种特殊的Venn图，同时展示基因交集以及上下调数量的二维信息。
这样这种Venn图组合饼图的样式就得到了。
右图Venn图的外圈表示数据中，3组处理组间相同/或特有的差异表达基因数量概况，具体的数值在饼图中展示，红色代表共有的上调基因，绿色代表共有的下调基因，灰色表示交集中在不同组中的上下调趋势不一致的基因。
对于各组交集具体涉及了哪些基因，它们的名称、上下调状态如何，将直接在面板中显示出来，如左图所示列表信息。
总之过程非常方便，很简单的一条命令，您get到了吗？
1.变量变换as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型；使用如下命令可得到全部列表，methods(as)factor()：将一个向量转化为一个因子2.变量信息is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.complex(x),is.character (x),...检验变量的类型；使用如下命令得到全部列表，methods(is)length(x):x中元素的个数dim(x):查看变量的维数；重新设置的维数，例如dim(x)=c(3,2)dimnames(x):重新设置对象的名称nrow(x):行的个数ncol(x):列的个数class(x):得到或设置x的类；class(x)<-c(3,2)unclass(x):删除x的类attr(x,which):得到或设置x的属性whichattributes(obj):得到或设置obj的属性列表fix,edit:对数据框数据进行表格形式的编辑3.数据选取和操作which.max(x):返回x中最大元素的指标which.min(x):返回x中最小元素的指标rev(x):翻转x中所有的元素sort(x):升序排列x中的元素；降序排列使用：rev(sort(x))cut(x,breaks):将x分割成为几段（或因子）；breaks为段数或分割点向量match(x,y):返回一个和x长度相同且和y中元素相等的向量不等则返回NAwhich(x==a):如果比较操作为真（TRUE）,返回向量x的指针choose(n,k):组合数的计算na.omit(x):去除缺失值(NA)（去除相关行如果x为矩阵或数据框）na.fail(x):返回错误信息，如果x包含至少一个NAunique(x):如果x为向量或数据框，返回唯一值
![[求助] python 如何爬取 网页上调用JS函数打开的视频链接](/aiimages/%5B%E6%B1%82%E5%8A%A9%5D+python+%E5%A6%82%E4%BD%95%E7%88%AC%E5%8F%96+%E7%BD%91%E9%A1%B5%E4%B8%8A%E8%B0%83%E7%94%A8JS%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%89%93%E5%BC%80%E7%9A%84%E8%A7%86%E9%A2%91%E9%93%BE%E6%8E%A5.png)
