R语言有哪些常用的包???

R语言有哪些常用的包???

R语言是数据处理的神器,常用的包很多,比如ggplot2, dplyr, knitr等等,可以参考这个博客http:blog.csdn.nettanzuozhevarticledetails46536651第一步:获取要绘图的整
Python110
如何用rstudio制作r语言包

如何用rstudio制作r语言包

有点复杂啊。。。这么短讲不清楚。。。我写的仅供参考,以R官网的说法为准。一般先点右上角新建一个project(一般是new directory),类型是package,其他设置看自己喜好啦。然后要填写DESCRIPTION,比如作者、概述、
Python180
r语言如何将数据设成数据包

r语言如何将数据设成数据包

方法是:1、下载Rtools。2、打开Rstudio,打开新的工程,选好路径,开始写包。3、在Rstudio中设置工作目录到包文件夹所在的路径,检查Rtools的环境是否能开始写包。4、打开创建好的目录下的R文件夹,创建R脚本并调试。5、打
Python160
R语言分布的卡方拟合优度检验

R语言分布的卡方拟合优度检验

卡方拟合优度检验,用于衡量观测频数与期望频数之间的差异 一般地,假设总体分r类,分布假设检验问题在原假设下, 期望频数 : 假设从总体中随机抽取n个样本,并记为样本中分到类中的个数,称为 观测频数 。 K.
Python100
R语言手动计算Tajima's D 和 Fst

R语言手动计算Tajima's D 和 Fst

原理和公式参考: 暂时还没搞懂怎么计算P值...好像要序列模拟,比较麻烦,后面再思考。或者套个正态分布看离群值?但这样有点武断,而且没有假设检验。 Tajima原文中Tajimas' D和计算机序列模拟的比对结果。因此绝对
Python130
如何求矩阵的逆

如何求矩阵的逆

运用初等行变换法。将一n阶可逆矩阵A和n阶单位矩阵I写成一个nX2n的矩阵B=(A,I])对B施行初等行变换,即对A与I进行完全相同的若干初等行变换,目标是把A化为单位矩阵。当A化为单位矩阵I的同时,B的右一半矩阵同时化为了A的逆...运用
Python80
r语言ggbio包使用方法

r语言ggbio包使用方法

第一步:获取要绘图的整洁数据(涉及到数据整洁和操作的知识)第二步:整洁数据做映射操作,确定x,y,color,size,shape,alpha等第三步:选择合适的几何对象(根据画图的目的、变量的类型和个数)第四步:坐标系和刻度配置第五步:标
Python160
r语言ggbio包使用方法

r语言ggbio包使用方法

第一步:获取要绘图的整洁数据(涉及到数据整洁和操作的知识)第二步:整洁数据做映射操作,确定x,y,color,size,shape,alpha等第三步:选择合适的几何对象(根据画图的目的、变量的类型和个数)第四步:坐标系和刻度配置第五步:标
Python130
R语言相关性分析

R语言相关性分析

1.  R语言自带函数cor(data, method=" ")可以快速计算出相关系数 ,数据类型:data.frame  如data.frame为:zz, 绘图如下:a. single protein:线性
Python170
如何在R中使用科学计数法

如何在R中使用科学计数法

全局科学计数法讲解: https:blog.csdn.netdatanewlookarticledetails108947031单次使用科学计数法: 怎么在R语言中怎么切换科学计数法 - 开发技术 - 亿速云 (yisu
Python220
R语言分布的卡方拟合优度检验

R语言分布的卡方拟合优度检验

卡方拟合优度检验,用于衡量观测频数与期望频数之间的差异 一般地,假设总体分r类,分布假设检验问题在原假设下, 期望频数 : 假设从总体中随机抽取n个样本,并记为样本中分到类中的个数,称为 观测频数 。 K.
Python100
r语言ggbio包使用方法

r语言ggbio包使用方法

第一步:获取要绘图的整洁数据(涉及到数据整洁和操作的知识)第二步:整洁数据做映射操作,确定x,y,color,size,shape,alpha等第三步:选择合适的几何对象(根据画图的目的、变量的类型和个数)第四步:坐标系和刻度配置第五步:标
Python130
r语言ggbio包使用方法

r语言ggbio包使用方法

第一步:获取要绘图的整洁数据(涉及到数据整洁和操作的知识)第二步:整洁数据做映射操作,确定x,y,color,size,shape,alpha等第三步:选择合适的几何对象(根据画图的目的、变量的类型和个数)第四步:坐标系和刻度配置第五步:标
Python90
R可视化处理常用的概率函数图——离散型

R可视化处理常用的概率函数图——离散型

一般情况下,随机变量有连续型随机变量和连续型随机变量,因此对应分布的概率函数也分为两种,即分布律(离散型的随机变量分布)和密度函数(连续型的随机变量的分布)。常用的随机变量分布的概率函数有以下几种: 二项分布:binom(n,p) ,它
Python100
r语言相关性热图标题怎么居中

r语言相关性热图标题怎么居中

1、首先打开r语言文档,输入标题。2、然后选中标题。3、接着点击工具菜单栏的开始。4、之后可以在段落这边找到找到居中的选项。5、随后点击标题就会居中。第一步:获取要绘图的整洁数据(涉及到数据整洁和操作的知识)第二步:整洁数据做映射操作,确定
Python160
R统计学--超几何分布

R统计学--超几何分布

R统计学(03): 超几何分布 - 知乎 (zhihu.com)R中有四个函数可用于超几何分布,分别是:phyper函数计算的显著性到底是什么?_viancheng的博客-CSDN博客 富集基因之注释缺失 (qq.c
Python140
r语言ggbio包使用方法

r语言ggbio包使用方法

第一步:获取要绘图的整洁数据(涉及到数据整洁和操作的知识)第二步:整洁数据做映射操作,确定x,y,color,size,shape,alpha等第三步:选择合适的几何对象(根据画图的目的、变量的类型和个数)第四步:坐标系和刻度配置第五步:标
Python150