（2）首先用dist()函数计算变量间距离
dist.r = dist(data, method=" ")
其中method包括6种方法，表示不同的距离测度："euclidean", "maximum", "manhattan", "canberra", "binary" or "minkowski"。相应的意义自行查找。
（2）再用hclust()进行聚类
hc.r = hclust(dist.r, method = “ ”)
其中method包括7种方法，表示聚类的方法："ward", "single", "complete","average", "mcquitty", "median" or "centroid"。相应的意义自行查找。
（3）画图
plot(hc.r, hang = -1,labels=NULL) 或者plot(hc.r, hang = 0.1,labels=F)
hang 等于数值，表示标签与末端树杈之间的距离，
若是负数，则表示末端树杈长度是0，即标签对齐。
labels 表示标签，默认是NULL，表示变量原有名称。labels=F :表示不显示标签。
2、热图聚类过程：
（1）首先用dist()函数计算变量间距离
dist.r = dist(data, method=" ")
（2）用heatmap()函数进行热点图聚类
对于heatmap中具体参数，这里不做过多介绍，可在帮助文档中找说明。除此heatmap函数之外，gplots包中的heatmap.2()函数，也可以做热点图聚类。
heatmap(as.matrix(dist.r))
3、多维标度和聚类的结果:
MDS方法对距离矩阵进行降维，用不同的颜色来表示聚类的结果。
dist.r = dist(data, method=" ")
hc.r = hclust(dist.r)
#cutree函数提取每个样本所属的类别
result = cutree(hc.r,k=4)
#cmdscale数据降维
temp = cmdscale(dist.r, k=2)
x = temp[,1]
y = temp[,2]
#作图
library（ggplot2）
p = ggplot(data.frame(x,y),aes(x,y))
p+geom_point(size=3,alpha=0.8,aes(colour = factor(result)))
在R语言中找到了计算遗传距离的函数dist.dna()但是不知道在R里面如何利用循环批量处理文件计算遗传距离。想到了利用python来调用R函数的方法，查找相关教程发现需要用到rpy2模块。
easy_install rpy2 报错（看不懂报错内容）；
pip install rpy2 报错（提示需要更新pip到pip19.0.3）；
利用 python -m pip install --upgrade pip 更新pip报错（看不懂报错内容）；
利用 https://pip.pypa.io/en/stable/installing/ 教程安装pip成功更新。
使用 pip install rpy2 安装依旧报错（看不懂报错内容）；
尝试教程 https://blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/51476321 安装rpy2，提示 rpy2-2.9.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform
在rpy2主页 https://rpy2.bitbucket.io/ 发现一句话 Releasend source packages are available on PyPi. Installing should be as easy * as
(*:except on Windows)
这意思是在windows系统使用pip安装不太容易吗？
找到了教程 rpy2:在python中调用R函数的一个实例 ；发现其中rpy2的安装使用的是conda，自己也尝试在windows的DOS窗口下使用 conda install rpy2 成功。但是结尾处提示了一句 此时不应有do 不明白是什么意思
在python中加载R包查到可以使用
加载R语言自带的包时没有遇到问题；但是加载需要额外安装的包时遇到了报错
按照教程 https://blog.csdn.net/arcers/article/details/79109535 使用 conda install -c r r-ggplot2 安装需要用到的包解决问题
一个简便描述序列分歧大小的测度是两条核苷酸序列中不同核苷酸位点的比例 P = nd/n；
nd为检测两条序列间不同核苷酸数；n为配对总数；P成为核苷酸间的p距离
R语言常用函数整理本篇是基础篇，即R语言自带的函数。 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展平列表 attr，attributes：对象属性 mode，class，typeof：对象存储模式与类型 names：对象的名字属性 字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串 paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串，还可以将对象自动转换为字符串再相连，另外还能处理向量。 strsplit：连接或拆分 charmatch，pmatch：字符串匹配 grep，sub，gsub：模式匹配与替换 complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数 factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子 table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数 dev.new() 新建画板 plot()绘制点线图,条形图,散点图. barplot( ) 绘制条形图 dotchart( ) 绘制点图 pie( )绘制饼图. pair( )绘制散点图阵 boxplot( )绘制箱线图 hist( )绘制直方图 scatterplot3D( )绘制3D散点图. par()可以添加很多参数来修改图形 title( ) 添加标题 axis( ) 调整刻度 rug( ) 添加轴密度 grid( ) 添加网格线 abline( ) 添加直线 lines( ) 添加曲线 text( ) 添加标签 legend(） 添加图例 +, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif 1、round() #四舍五入 例：x <- c(3.1416, 15.377, 269.7) round(x, 0) #保留整数位 round(x, 2) #保留两位小数 round(x, -1) #保留到十位 2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思) 例：略 3、trunc() #取整 floor() #向下取整 ceiling() #向上取整 例：xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47) trunc(xx) floor(xx) ceiling(xx) max，min，pmax，pmin：最大最小值 range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数 abs，sqrt：绝对值，平方根 log, exp, log10, log2：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数 beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数 fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积 polyroot：多项式求根 poly：正交多项式 spline，splinefun：样条差值 besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数 deriv：简单表达式的符号微分或算法微分 array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 rownames，colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积 kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集 solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解 svd：矩阵的奇异值分解 backsolve：解上三角或下三角方程组 chol：Choleski分解 qr：矩阵的QR分解 chol2inv：由Choleski分解求逆 ><，>，<=，>=，==，!=：比较运算符 !，&，&&，|，||，xor()： 逻辑运算符 logical： 生成逻辑向量 all， any：逻辑向量都为真或存在真 ifelse()：二者择一 match， %in%：查找 unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合 duplicated：找到重复元素 optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根 if，else， ifelse， switch： 分支 for，while，repeat，break，next： 循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。 function：函数定义 source：调用文件 ’ call：函数调用 . C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall：递归调用 browser，debug，trace，traceback：程序调试 options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参 nargs：参数个数 stop：终止函数执行 on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算 system.time：表达式计算计时 invisible：使变量不显示 menu：选择菜单（字符列表菜单） 其它与函数有关的还有： delay， delete.response， deparse， do.call， dput， environment ， formals， format.info， interactive， is.finite， is.function， is.language， is.recursive ， match.arg， match.call， match.fun， model.extract， name， parse 函数能将字符串转换为表达式expression deparse 将表达式expression转换为字符串 eval 函数能对表达式求解 substitute， sys.parent ， warning， machine cat，print：显示对象 sink：输出转向到指定文件 dump，save，dput，write：输出对象 scan，read.table，readlines, load，dget：读入 ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象 q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。 options：系统选项 ?，help，help.start，apropos：帮助功能 data：列出数据集 head()查看数据的头几行 tail()查看数据的最后几行 每一种分布有四个函数： d―density（密度函数），p―分布函数，q―分位数函数，r―随机数函数。 比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名： norm：正态， t：t分布， f：F分布， chisq：卡方（包括非中心） unif：均匀， exp：指数， weibull：威布尔， gamma：伽玛， beta：贝塔 lnorm：对数正态， logis：逻辑分布， cauchy：柯西， binom：二项分布， geom：几何分布， hyper：超几何， nbinom：负二项， pois：泊松 signrank：符号秩， wilcox：秩和， tukey：学生化极差 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量， sort，order，rank与排序有关， 其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。 R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。 cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算 biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图 cancor：典则相关 princomp：主成分分析 hclust：谱系聚类 kmeans：k-均值聚类 cmdscale：经典多维标度 其它有dist，mahalanobis，cov.rob。 ts：时间序列对象 diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗 lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差分析 quo()等价于quote() enquo()等价于substitute(）
