Információ

3: Programozás az R-ben - Biológia

3: Programozás az R-ben - Biológia


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Az R nyelv a statisztikai adatelemzésre specializálódott, és nagy adathalmazok megjelenítésére is nagyon hasznos. Ez a harmadik rész az R mint programozási nyelv alapjait (adattípusok, if-utasítások, függvények, ciklusok és használatuk idejét), valamint a nagy léptékű, többtesztes elemzések technikáit tárgyalja. Egyéb témák közé tartoznak az S3 osztályok és az adatok megjelenítése a ggplot2-vel.

Miniatűr: R. logója (CC BY-SA 4.0; Hadley Wickham és mások az RStudio-nál a https://www.r-project.org/logo/RStudio oldalon)


Tíz egyszerű szabály a programozni tanuló biológusoknak

Szerzői jog: © 2018 Carey, Papin. Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, amelyet a Creative Commons Attribution License feltételei szerint terjesztenek, és amely lehetővé teszi a korlátlan felhasználást, terjesztést és reprodukálást bármilyen médiában, feltéve, hogy az eredeti szerzőt és forrást feltüntetik.

Finanszírozás: A szerzők nem kaptak külön támogatást ehhez a munkához.

Versengő érdekek: A szerzők kijelentették, hogy nem léteznek egymással versengő érdekek.

Jason A. Papin társ-főszerkesztője PLOS számítási biológia.


Szorzás operátorok

A mátrixok szorzása R-ben egy szorzási operátorral az egyike az R-ben végrehajtható mátrixműveletek és mátrixalgebra hatalmas tömbjének. Az R-nek két szorzóoperátora van a mátrixokhoz. Az elsőt * jelöli, ami megegyezik egy egyszerű szorzójellel. Ez a művelet egyszerű elemenkénti szorzást végez mátrixokig.

A második operátort %*%-kal jelöljük, és mátrixszorzást hajt végre a két mátrix között.

Vegye figyelembe, hogy a mátrixok sorrendje befolyásolja a mátrixszorzás eredményét. Az eredeti mátrixot és a második mátrixot egy-egy mátrixszorzó operátor azonosítja, és a szorzatmátrix eredményeként kombinálják. Ha megfordítja az eredeti mátrix és a második mátrix sorrendjét, az eredménymátrix kissé eltér az első művelet mátrixszorzatától.


Data Science interjú kódolási kérdések + megoldás kódja

24) Mik a faktorváltozók az R nyelvben?

A faktorváltozók olyan kategorikus változók, amelyek karakterlánc- vagy numerikus értékeket tartalmaznak. A faktorváltozókat különféle típusú grafikákban használják, különösen a statisztikai modellezésben, ahol a megfelelő számú szabadsági fokot rendelik hozzájuk.

25) Mi a memóriakorlát R-ben?

8 TB a 64 bites rendszermemória, 3 GB pedig a 32 bites rendszermemória korlátja.

26) Melyek azok az adattípusok az R-ben, amelyekre bináris operátorok alkalmazhatók?

Skalárok, mátrixok hirdetési vektorok.

27) Hogyan hozzunk létre log lineáris modelleket R nyelven? (kattintson ide az interjúfeladatok és a megoldás kódjának megtekintéséhez)

A loglm () függvény használata

28) Mi lesz a kapott vektor osztálya, ha egy számot és NA-t összefűzünk?

29) Mit jelent a K-legközelebbi szomszéd?

A K-Nearest Neighbor az egyik legegyszerűbb gépi tanulási osztályozási algoritmus, amely a lusta tanuláson alapuló felügyelt tanulás egy részhalmaza. Ebben az algoritmusban a függvényt lokálisan közelítjük, és minden számítást elhalasztunk az osztályozásig.

INGYENES hozzáférést kaphat a Machine Learning példakódokhoz az adattisztításhoz, az adatkezeléshez és az adatvizualizációhoz

30) Mi lesz a kapott vektor osztálya, ha összefűzünk egy számot és egy karaktert?

31) Írjon kódot egy C által hajtott R függvény felépítéséhez?

32) Ha meg akarja tudni a c (1, 3, 5, 7, 10) összes olyan értékét, amely nem szerepel a c-ben (1, 5, 10, 12, 14). Az R-ben melyik beépített funkció használható erre? Azt is, hogyan érhető el ez a beépített funkció használata nélkül.

A beépített függvény használata - setdiff(c (1, 3, 5, 7, 10), c (1, 5, 10, 11, 13))

A beépített függvény használata nélkül - c (1, 3, 5, 7, 10) [! c (1, 3, 5, 7, 10) %%-ban c (1, 5, 10, 11, 13).

33) Hogyan lehet hibakeresni és tesztelni az R programozási kódot?

Az R kód a Hadley&rsquos testthat csomag segítségével tesztelhető.

34) Mi lesz a kapott vektor osztálya, ha egy számot és egy logikait összefűzünk? (interjúproblémák + megoldási kód beszerzése)

35) Írjon egy függvényt R nyelven, hogy a hiányzó értéket a vektor átlagával helyettesítse.

36) Mi történik, ha az alkalmazásobjektum nem képes kezelni egy eseményt?

Az eseményt feldolgozásra elküldik a küldöttnek.

37) Tegyen különbséget lapply és sapply között.

Ha a programozók azt akarják, hogy a kimenet adatkeret vagy vektor legyen, akkor a sapply függvényt használják, míg ha a programozó azt akarja, hogy a kimenet lista legyen, akkor a lapply-t használják. Van még egy vapply néven ismert függvény, amely előnyben részesítendő a sapply helyett, mivel a vapply lehetővé teszi a programozó számára a kimenet típusának meghatározását. A vapply használatának hátránya, hogy nehezen kivitelezhető és bőbeszédűbb.

38) Tegyen különbséget a (6) és a seq_along (6) között

A Seq_along(6) 6 hosszúságú vektort hoz létre, míg a seq(6) egy 1-6 c((1,2,3,4,5,6)) szekvenciális vektort.

39) Hogyan fog olvasni egy .csv fájlt R nyelven?

read.csv () függvény egy .csv fájl R nyelvű olvasására szolgál. Az alábbiakban egy egyszerű példa látható &ndash

filcontent <-read.csv (minta.csv)

40) Hogyan írunk R parancsokat?

Az R nyelvű kódsornak egy hash szimbólummal (#) kell kezdődnie.

41) Hogyan ellenőrizhető, hogy egy adott &ldquoX&rdquo objektum mátrix adatobjektum-e?

Ha az is.matrix(X ) függvényhívás IGAZ értéket ad vissza, akkor X mátrix adatobjektumnak nevezhető.

42) Mit értesz R-ben az elem-újrahasznosítás alatt?

Ha két különböző hosszúságú vektor hajt végre műveletet &ndash, a rövidebb vektor elemei újra felhasználásra kerülnek a művelet befejezéséhez. Ezt elem-újrahasznosításnak nevezik.

Példa &ndash A vektor <-c(1,2,0,4) és B<-(3,6) vektor, akkor az A*B eredménye ( 3,12,0,24). Itt a B vektor 3-a és 6-a megismétlődik az eredmény kiszámításakor.

43) Hogyan ellenőrizhető, hogy egy adott &ldquoX&rdquo objektum mátrix adatobjektum-e?

Ha az is.matrix(X) függvényhívás true értéket ad vissza, akkor X mátrix adatobjektumnak tekinthető, különben nem.

44) Hogyan fogja megmérni egy bináris válaszváltozó valószínűségét R nyelvben?

Logisztikus regresszió használható erre, és a glm () függvény R nyelvben biztosítja ezt a funkciót.

45) Mire használhatók a minta- és részhalmazfüggvények az R programozási nyelvben?

A Minta () függvény segítségével véletlenszerű, &lsquon&rsquo méretű mintát lehet kiválasztani egy hatalmas adatkészletből.

A részhalmaz () függvény változók és megfigyelések kiválasztására szolgál egy adott adatkészletből.

46) Van egy fn(a, b, c, d, e) a + b * c - d / e függvény. Írja be az fn meghívásához szükséges kódot a c(1,2,3,4,5) vektorba úgy, hogy a kimenet ugyanaz legyen, mint az fn(1,2,3,4,5).

do.call (fn, as.list(c (1, 2, 3, 4, 5)))

47) Hogyan lehet újramintavételezni a statisztikai teszteket R nyelven?

Az R-ben található érmecsomag különféle lehetőségeket kínál az újrarandomizálásra és a statisztikai teszteken alapuló permutációkra. Ha a teszt feltevései nem teljesíthetők, akkor ez a csomag a klasszikus módszerek legjobb alternatívájaként szolgál, mivel nem feltételez véletlenszerű mintavételt jól meghatározott populációkból.

48) Mi a célja a Next utasítás használatának R nyelvben?

Ha egy fejlesztő ki akarja hagyni egy ciklus aktuális iterációját a kódban anélkül, hogy megszakítaná azt, akkor használhatja a következő utasítást. Amikor az R elemző találkozik a kód következő utasításával, tovább ugorja a ciklus kiértékelését, és a ciklus következő iterációjára ugrik.

49) Hogyan fogsz szórási mátrixokat létrehozni R nyelven?

Párok segítségével szórásdiagramok mátrixa állítható elő. A Pairs funkció különféle paramétereket vesz fel, például képletet, adatot, részhalmazt, címkéket stb.

A szórási mátrix felépítéséhez szükséges két kulcsparaméter az &ndash

    képlet- Egy képlet alapvetően olyan

50) Hogyan fogja ellenőrizni, hogy a 25-ös elem jelen van-e egy vektorban?

Ennek többféle módja van -

  1. Megtehető a match () függvény használatával – a match () függvény egy adott elem első megjelenését adja vissza.
  2. A másik a %in% használata, amely igaz vagy hamis logikai értéket ad vissza.
  3. Az Is.element () függvény szintén igaz vagy hamis logikai értéket ad vissza attól függően, hogy jelen van-e egy vektorban vagy sem.

51) Mi a különbség a library() és a request() függvények között R nyelvben?

Nincs igazi különbség a kettő között, ha a csomagok nem a függvényen belül töltődnek be. A request () függvényt általában a függvényen belül használják, és figyelmeztetést ad, ha egy adott csomag nem található. A másik oldalon a könyvtár () függvény hibaüzenetet ad, ha a kívánt csomag nem tölthető be.

52) Milyen szabályok vonatkoznak a változónév meghatározására R programozási nyelvben?

Az R programozási nyelv változó neve tartalmazhat számokat és ábécét, valamint speciális karaktereket, például pontot (.) és aláhúzást (-). A változónevek R nyelvben kezdődhetnek ábécével vagy pont szimbólummal. Ha azonban a változó neve pont szimbólummal kezdődik, akkor nem lehet egy, amelyet egy számjegy követhet.

53) Mit értesz munkaterületen R programozási nyelvben?

A felhasználó által definiált objektumokkal, például listákkal, vektorokkal stb. rendelkező felhasználók jelenlegi R munkakörnyezete az R nyelven Workspace néven szerepel.

54) Melyik funkció segíti a rendezést R nyelven?

55) Hogyan fogja felsorolni az összes R csomagban elérhető összes adatkészletet?
Az alábbi kódsor használatával-
adatok (csomag = .csomagok (minden.elérhető = IGAZ))
56) Melyik függvényt használjuk hisztogram vizualizáció létrehozására R programozási nyelven?
Előzmények ()
57) Írja be a szintaxist az aktuális munkakönyvtár elérési útjának beállításához R környezetben.
Setwd(&ldquodir_path&rdquo)

58) Hogyan dobja el a változókat indexek használatával egy adatkeretben? (interjúproblémák + megoldási kód beszerzése)

Vegyünk egy adatkeretet df<-data.frame(v1=c(1:5),v2=c(2:6),v3=c(3:7),v4=c(4:8))

Tegyük fel, hogy el akarjuk vetni a v2 és a v3 változókat, a v2 és v3 változókat negatív indexekkel eldobhatjuk a következőképpen:

59) Mi lesz a runif (7) kimenete?

7 véletlenszerű számot generál 0 és 1 között.

60) Mi a különbség az rnorm és a runif függvények között?

Az rnorm függvény "n" normál véletlenszámot generál a függvénynek átadott átlag és szórás argumentumok alapján.

Az rnorm függvény szintaxisa -

runif függvény "n" unform véletlen számokat generál a függvénynek átadott minimális és maximális értékek intervallumában.

Runif függvény szintaxisa -

Szerezzen több gyakorlatot, több adattudományi és gépi tanulási projektet , valamint több útmutatást. Kövesse fel karrierjének gyors átmenetét a ProjectPro segítségével

61) Mi lesz a kimenete a következő R programozási kód végrehajtásának &ndash?

62) Hogyan kombinálhat több különböző karakterláncot, mint például az &ldquoData&rdquo, &ldquoScience&rdquo, &ldquoin&rdquo,&ldquoR&rdquo, &ldquoProgramming&rdquo egyetlen karakterláncként &ldquoData_Science_in_R_QProgramm?

63) Írjon egy függvényt a keresztnév kinyeréséhez az &ldquoMr karakterláncból. Tom White&rdquo.

substr (&ldquoMr. Tom White&rdquo,start=5, stop=7)

64) Meg tudja mondani, hogy az alábbi egyenlet lineáris-e vagy sem? (interjúproblémák + megoldási kód beszerzése)

Emp_sal= 2000+2,5(emp_age) 2

Igen, ez egy lineáris egyenlet, mivel az együtthatók lineárisak.

65) Mi lesz a következő R programozási kód kimenete?

var2<- c("Én","Szerelem,"ProjectPro")

66) Mi lesz a következő R programozási kód kimenete?

print("X egy páros szám")

print("X egy páratlan szám")

A fenti kód végrehajtása az alábbiakban látható hibát eredményez -

## 3: print("X egy páros szám")

Az R programozási nyelv nem tudja, hogy az else kapcsolódik-e az első &lsquoif&rsquo-hoz, vagy nem, mint az első if() egy teljes parancs önmagában.

67) Van egy "[email protected]" karakterláncom. Melyik karakterláncfüggvénnyel osztható fel a karakterlánc két különböző karakterláncra: [email protected]&rdquo és &ldquocom&rdquo? (interjúproblémák + megoldási kód beszerzése)

Ez az strsplit függvénnyel valósítható meg, amely a függvényhívásban megadott azonosító alapján feloszt egy karakterláncot. Az strsplit() függvény kimenete egy lista.

Az strsplit függvény kimenete:

68) Mi az az R Base csomag?

Az R alapcsomag az a csomag, amely alapértelmezés szerint betöltődik az R programozási környezet betöltésekor. Az R alapcsomag olyan alapvető funkciókat biztosít R környezetben, mint az aritmetikai számítások, bemenet/kimenet.

69) Hogyan fog összevonni két adatkeretet R programozási nyelven? (interjúproblémák + megoldási kód beszerzése)

A Merge () függvény két adatkeret kombinálására szolgál, és azonosítja a közös sorokat vagy oszlopokat a 2 adatkeret között. A Merge () függvény alapvetően két különböző adathalmaz metszéspontját találja meg.

A Merge () függvény az R nyelvben az argumentumok hosszú listáját tartalmazza, az alábbiak szerint &ndash

Szintaxis a Merge funkció használatához R nyelvben -

összevonás (x, y, by.x, by.y, all.x vagy all.y vagy all )

  • X az első adatkeretet jelöli.
  • Y a második adatkeretet jelenti.
  • by.X- Változónév az X adatkeretben, amely gyakori Y-ban.
  • by.Y – Változónév az Y adatkeretben, amely gyakori az X-ben.
  • all.x – Ez egy logikai érték, amely az egyesítés típusát határozza meg. Az all.X-et igazra kell állítani, ha az összes megfigyelést az X adatkeretből akarjuk. Ez bal oldali csatlakozást eredményez.
  • all.y – Ez egy logikai érték, amely az egyesítés típusát határozza meg. Az all.y-t igazra kell állítani, ha az Y adatkeret összes megfigyelését szeretnénk. Ez jobb csatlakozást eredményez.
  • mind &ndash Ennek alapértelmezett értéke FALSE, ami azt jelenti, hogy csak az egyező sorok kerülnek visszaadásra, ami belső összekapcsolást eredményez. Ezt igazra kell állítani, ha azt szeretné, hogy az X és Y adatkeret összes megfigyelése külső összekapcsolást eredményezzen.

70) Írja be az R programozási kódot egy szótömbhöz úgy, hogy a kimenet csökkenő gyakorisági sorrendben jelenjen meg.

R Programozási kód a kimenet csökkenő frekvencia sorrendben történő megjelenítéséhez -

Kimenet -

71) Hogyan ellenőrizhető egy kategorikus változó gyakorisági eloszlása?

Egy kategorikus változó gyakorisági eloszlása ​​az R nyelvű táblázatfüggvénnyel ellenőrizhető. A () táblázat függvény kiszámítja egy kategorikus változó egyes kategóriáinak számát.

A fenti R kód kimenete &ndash

A programozók úgy is kiszámíthatják az egyes kategóriacsoportok értékeinek százalékát, hogy a kimenetet egy adatkeretben tárolják, és az oszlop százalékos függvényét alkalmazzák az alábbiak szerint.

t = adat.keret(tábla(nem))
t$százalék = kerek(t$Freq / összeg(t$Freq)*100,2)

72) Mi az eljárás bármely kategorikus változó kumulatív gyakorisági eloszlásának ellenőrzésére? (interjúproblémák + megoldási kód beszerzése)

Egy kategorikus változó kumulatív gyakorisági eloszlása ​​a cumsum () függvény segítségével ellenőrizhető R nyelvben.

nem = tényező(c("f","m","m","f","m","f"))
y = táblázat (nem)
cumsum(y)

A fenti R kód kimenete-

73) Mi lesz az eredménye, ha R-ben két különböző hosszúságú vektort megszorozunk?

Megtörténik a két vektor szorzása, és a kimenet egy figyelmeztető üzenettel jelenik meg, például &ndash &ldquoA hosszabb objektumhossz nem a rövidebb objektumhossz többszöröse.&rdquo Tegyük fel, hogy van egy a<-c (1, 2, 3) vektor és vektor b <- (2, 3), akkor az a*b vektorok szorzata 2 6 6-ként adja az eredményt a figyelmeztető üzenettel. A szorzás szekvenciálisan történik, de mivel a hosszúság nem azonos, a kisebb b vektor első eleme megszorozódik a nagyobb a vektor utolsó elemével.

74) Az R programozási nyelvnek több adattudományi csomagja van, amelyek egy adott probléma megoldására szolgálnak, hogyan dönti el, melyiket használja?

Az R-ben található CRAN csomagtároló több mint 6000 csomagot tartalmaz, ezért az adattudósnak jól meghatározott folyamatot és kritériumokat kell követnie, hogy kiválassza a megfelelőt egy adott feladathoz. Amikor csomagot keres a CRAN tárolóban, az adattudósnak fel kell sorolnia az összes követelményt és problémát, hogy egy ideális R-csomag kezelni tudja ezeket az igényeket és problémákat.

A kérdés megválaszolásának legjobb módja, ha olyan R-csomagot keresünk, amely követi a jó szoftverfejlesztési elveket és gyakorlatokat. Például érdemes lehet megnézni a minőségi dokumentációt és az egységteszteket. A következő lépés annak ellenőrzése, hogy egy adott R-csomagot hogyan használnak, és olvassa el az R-csomag többi felhasználója által közzétett véleményeket. Fontos tudni, hogy más adattudósoknak vagy adatelemzőknek sikerült-e megoldani az Önéhez hasonló problémát. Ha kétségei vannak egy adott R csomag kiválasztásával kapcsolatban, mindig visszajelzést kérek az R közösség tagjaitól vagy más kollégáktól, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy jól választok.

75) Hogyan lehet két adatkeretet egyesíteni R nyelven?

Az R nyelvű adatkeretek manuálisan egyesíthetők a cbind () függvényekkel, vagy az egyesítési () függvény használatával közös sorokon vagy oszlopokon.

76) Magyarázza el a melyik() függvény használatát R nyelvben!

amely() függvény határozza meg az IGAZ elemek helyzetét egy logikai vektorban. Az alábbi példában azt a sorszámot találjuk, amelyben a v1 változó maximális értéke van rögzítve.

mydata=data.frame(v1 = c(2,4,12,3,6))
amely(sajatadatok$v1==max(sajatadatok$v1))
3-at ad vissza, mivel a 12 a maximális érték, és az x=v1 változó 3. sorában található.

77) Hogyan konvertál egy tényezőváltozót numerikussá R nyelven? (interjúproblémák + megoldási kód beszerzése)

Egy tényezőváltozó numerikussá alakítható az as.numeric() függvény segítségével R nyelvben. A változót azonban először karakterré kell konvertálni, mielőtt számszerűvé alakítaná, mivel az R-ben szereplő as.numeric() függvény nem eredeti értékeket ad vissza, hanem a faktorváltozó szintjeinek vektorát.

X <- tényező(c(4, 5, 6, 6, 4))
X1 = as.numeric(as.character(X))

78) Magyarázza el az R programozási nyelv jelentőségét az adattudomány számára?

i) A legtöbb számítás elvégezhető vektor segítségével, így az adatkutatók könnyen hozzáadhatnak függvényeket egyetlen vektorhoz anélkül, hogy hurokba kellene helyezniük őket.

ii) Fordulatos, teljes nyelv, amely bármilyen adattudományi feladathoz használható, legyen szó genetikai, statisztikai vagy biológia területről.

iii) Tolmácsolt nyelv lévén, nem igényel fordítóprogramot megkönnyítő kódfejlesztést.

79) Mi az a teljesítményelemzés?

A teljesítményelemzés az a folyamat, amelyet egy adott mintaméret hatásának meghatározására használnak, és általában kísérleti tervezéshez használják. Az R-ben lévő Pwr csomagot teljesítményelemzéshez használják.

80) Magyarázza el az abline() függvény használatát!

Az R abline függvénye referenciavonal hozzáadására szolgál egy gráfhoz. Az alábbiakban az abline függvény használatának szintaxisa látható -

81) Mi a rácsos csomag használata R-ben?

A rácscsomag javítja az alap R grafikát azáltal, hogy jobb alapértelmezett értékeket biztosít, és megkönnyíti a többváltozós kapcsolatok megjelenítését.

R Interjúkérdések az adattudományhoz

1) Mire van szükség a változók faktorizálására R-ben?

2) Soroljon fel néhány kedvenc funkcióját R programozási nyelven a használatukkal együtt.

3) Magyarázza el a Python és az R közötti különbségeket.

4) Mi az a többszálú és hogyan valósítható meg R programozási nyelven?

5) Végezzen karakterlánc-műveleteket R nyelven.

6) dplyr <- "ggplot2" könyvtár(dplyr). Melyik csomag töltődik be a parancs végrehajtásakor és miért?

7) Miért érdemes R nyelvet használni statisztikai munkához?

8) Ön szerint mik a hátrányai az R programozásnak a Pythonhoz képest?

9) Mely R objektumokkal dolgozott leggyakrabban?

10) Készítsen bináris keresőfát R nyelven.

11) Hogyan állíthatunk elő összefüggéseket és kovarianciákat az R nyelvben?

12) Hogyan fejleszthetsz csomagot R nyelven és hogyan végezhetsz verzióvezérlést?

Ez a 100 adattudományi interjúkérdésből álló lista nem kimerítő, és tudjuk, hogy itt nem kaptuk meg az összes választ. Arra kérjük az adattudományi közösséget, hogy segítsenek azokban a kérdésekben, amelyekre nem kaptunk választ. Kérjük, jelentkezzen az R programozással kapcsolatos adattudományi interjúk kérdéseivel, amelyeknek Ön szerint itt kellene lenniük. Hozzáadjuk.

82) Hogyan fogja elmenteni az R diagram kimenetét?

Válasz: PDF készítéséhez használhatja a pdf() függvényt, és ha valaki jpeg formátumban akarja menteni a diagramot, használhatja a jpeg() függvényt.

Q2. Tegyük fel, hogy van egy &lsquoCallRecords.csv&rsquo adatkészlete, amely a két oszlopot tartalmazza: &lsquodur_min&rsquo és &lsquobalance&rsquo. Hogyan ábrázolja a két változó grafikonját?

Fontos megjegyezni, hogy az R-beli változóra való hivatkozáshoz meg kell írnunk az adatkészletet és a változó nevét egy $ szimbólummal összekapcsolva, mivel R nem tudja, hogy automatikusan megkeresse a változókat az adatkészletben.

84) Írja meg a kódot, amely lineáris regressziót valósít meg az &lsquod&rsquo adatkészlet összes változójára, kivéve az egyik változót, az &lsquoage&rsquo változót, hogy megjósolja az &lsquoy&rsquo változó értékét.

Az R-ben létezik egy speciális azonosító, amelyet egy képletben az összes változó jelentésére használhatunk, ez az &lsquo.&rsquo azonosító.

85) Mit jelentenek az R-ben a table() függvénnyel nyomtatott összekeverési mátrix (fő) átlós és nem átlós elemei?

Válasz: A zavaros mátrix átlós elemei egy adott célváltozóra vonatkozó helyes előrejelzéseket, míg a nem átlós elemek helytelen előrejelzéseket jelentenek.

86) Hány bemenetet igényel az R osztálykönyvtár knn() függvénye? Magyarázza el mindegyiket röviden.

Válasz: A knn() függvénynek a következő négy bemenetre van szüksége:

Egy mátrix, amely a betanítási adatok jellemzőértékeiből áll.

Tesztadatokból származó jellemzőértékekből álló mátrix, amelyre előrejelzéseket szeretnénk készíteni.

A képzési adatok célértékeit vagy osztálycímkéit tartalmazó vektor.

K értéke, amely megadja az algoritmus által használandó legközelebbi szomszédok számát.


3: Programozás az R-ben - Biológia

Nem mindig könnyen olvasható, de praktikus másolás és beillesztés formátumot választottunk ebben a kézikönyvben. Ebben a formátumban minden parancs kóddobozban jelenik meg, ahol a megjegyzések kék színnel jelennek meg. A helytakarékosság érdekében gyakran több parancsot összefűznek egy sorban, és pontosvesszővel választják el. '. Minden megjegyzés/magyarázat a szabványos „#” megjegyzésjellel kezdődik, nehogy R parancsként értelmezze azokat. Így több parancs is beilleszthető a megjegyzés szövegével az R konzolba a különböző funkciók és elemzési lépések bemutatásához. A ' $ ' jellel kezdődő parancsokat Unix vagy Linux rendszerhéjból kell végrehajtani. A Windows-felhasználók egyszerűen figyelmen kívül hagyhatják őket. A piros színnel kiemelt parancsok alapvető tudásnak minősülnek. Fontosak azok számára, akiket érdekel az R és a Bioconductor gyors kezdése. Ahol releváns, az R által generált kimenet zöld színnel van megadva.

  • A telepítési utasítások a kézikönyv Adminisztráció című részében találhatók.
  • R munkakörnyezetek szintaxiskiemelő támogatással és segédprogramokkal, amelyek kódot küldhetnek az R konzolra:
        : kezdőknek kiváló választás (Csalólap)
      • Az Rguis, Rgedit, RKWard, Eclipse, Tinn-R, Notepad++ (NppToR) által biztosított alapvető R kódszerkesztők: Vim és tmux alapú R munkakörnyezet (ESS kiegészítő csomag)

      Az R környezetet az indítási könyvtárban található rejtett fájlok vezérlik: .RData, .Rhistory és .Rprofile (opcionális)

      Segítség keresése

        Írta: Rafael Irizarry és Michael Love

      • Kelly Black R oktatóanyaga
      • Kim Seefeld R-bevezetése a biostatisztikához
      • Peter Dalgaard könyve Introductory Statistics with R
        írta: Wim Krijnen.
        .

      • Az R programozásra vonatkozó hivatkozások a kézikönyv „Programozás R-ben” fejezetében találhatók.

      A funkciók és a csomagok alapjai

      Az R tartalmazza a legtöbb aritmetikai függvényt, mint az átlag, medián, összeg, prod, sqrt, hossz, log stb. Az R függvények kiterjedt listája a függvény és változó index oldalán található. Számos R függvény és adatkészlet külön csomagokban van tárolva, amelyek csak az R munkamenetbe való betöltése után érhetők el. Az új csomagok telepítésével kapcsolatos információk a kézikönyv adminisztratív részében találhatók.

      Könyvtárak/csomagok betöltése


      Információ és objektumok kezelése

      Rendszerparancsok Linux alatt

      Adatok olvasása és írása fájlokból/fájlokba

      Interfész a Google Dokumentumokkal

      R objektumok

      Adat- és objektumtípusok

      • vektorok: numerikus, karakteres, összetett és logikai értékek rendezett gyűjteménye.
      • tényezők: speciális típusú vektorok komponenseinek csoportosítási információival
      • adatkeretek: kétdimenziós struktúrák különböző adattípusokkal
      • mátrixok: kétdimenziós struktúrák azonos típusú adatokkal
      • tömbök: vektorok többdimenziós tömbjei
      • listák: különböző típusú elemeket tartalmazó vektorok általános formája
      • funkciók: kódrészlet
      • Az objektumok, sorok és oszlopok nevei nem kezdődhetnek számmal.
      • Kerülje a szóközöket az objektumok, sorok és oszlopok nevében.
      • Kerülje az olyan speciális karaktereket, mint a „#”.

      Általános részhalmaz szabályok

      (1) Pozitív vagy negatív index-/pozíciószám szerinti részhalmaz

      (2) Részhalmaz azonos hosszúságú logikai vektorokkal

      Alapvető operátorok és számítások

          Összehasonlító operátorok
          • egyenlő: ==
          • nem egyenlő: !=
          • nagyobb/kisebb, mint: > <
          • nagyobb/kisebb, mint vagy egyenlő: >= <= Példa:
            Számítások [ Függvényindex ]
            • Négy alapvető számtani függvény: összeadás, kivonás, szorzás és osztás

          Reguláris kifejezések

          Az R reguláris kifejezési segédprogramjai hasonlóan működnek, mint más nyelvekben. Ha meg szeretné tudni, hogyan kell használni őket az R-ben, tekintse meg a témával kapcsolatos fő súgóoldalt: ?regexp .

          Vektorok

          Tényezők

          A tapply függvény egy szint minden tagjára alkalmazza a számítást

          Mátrixok és tömbök

          Tömbök összevonása: példa mikrotiterlemezek helytáblázatainak építésére


          Szkript a 24/48/96 384 lyukú lemezek leképezéséhez

          Adatkeretek

          Feltételes kiválasztások

          Adatkeretek újraformázása átformálással.2 és rutinok felosztása/alkalmazása plyr segítségével

          ##############
          ## átformál2 ##
          ##############
          ## Ezen műveletek némelyike ​​fontos a rutinok ggplot2 könyvtárral történő nyomtatásához.
          ## olvad: sok oszlopot köt össze

          könyvtár(átalakítás2)
          (írisz_átlag <- aggregate(írisz[,1:4], by=list(fajok=írisz$fajok), FUN=átlag))
          Faj Csészelevél.Hosszú Csészelevél.Szélesség Szirom.Hosszú szirom.Szélesség
          1 setosa 5,006 3,428 1,462 0,246
          2 versicolor 5,936 2,770 4,260 1,326
          3 virginica 6,588 2,974 5,552 2,026

          (df_mean <- melt(iris_mean, id.vars=c("Faj"), variable.name = "Samples")) # A részletekért lásd a ?melt.data.frame fájlt.
          Faj Mintaérték
          1 setosa Sepal.Hossz 5.006
          2 versicolor Sepal.Hossz 5.936
          3 virginica csészelevél.Hossz 6.588
          4 setosa Sepal.Szélesség 3,428
          5 versicolor Sepal.Szélesség 2.770
          6 virginica csészelevél.Szélesség 2,974
          .

          ## dcast: cbinds soraggregátumokat (megfordítja az olvadás eredményét)

          dcast(df_átlag, formula = Faj

          . )
          Faj Csészelevél.Hosszú Csészelevél.Szélesség Szirom.Hosszú szirom.Szélesség
          1 setosa 5,006 3,428 1,462 0,246
          2 versicolor 5,936 2,770 4,260 1,326
          3 virginica 6,588 2,974 5,552 2,026


          ## colsplit: a karakterláncokat oszlopokra bontja

          x <- c("a_1_4", "a_2_3", "b_2_5", "c_3_9")
          colsplit(x, "_", c("trt", "time1", "time2"))
          trt time1 time2
          1 és 1 4
          2 és 2 3
          3 b 2 5
          4 c 3 9

          ##########
          ## réteg ##
          ##########
          könyvtár (plyr)
          ddply(.data=írisz, .variables=c("fajok"), mean=mean(Sepal.Length), összegzés)
          A fajok azt jelentik
          1 setosa 5.006
          2 versicolor 5.936
          3 virginica 6.588

          ddply(.data=írisz, .variables=c("fajok"), mean=mean(Sepal.Length), transzformáció)
          Csészelevél.Hosszú Csészelevél.Szélesség Szirom.Hosszú szirom.Szélesség A fajok jelentése
          1 5,1 3,5 1,4 0,2 setosa 5,006
          2 4,9 3,0 1,4 0,2 setosa 5,006
          3 4,7 3,2 1,3 0,2 setosa 5,006
          4 4,6 3,1 1,5 0,2 setosa 5,006
          .

          ## Használat párhuzamos csomaggal
          library(parallel) library(doMC) registerDoMC(2) # 2 mag
          teszt <- ddply(.data=iris, .variables=c("Faj"), mean=mean(Sepal.Length), összegzés, parallel=TRUE)

          Listák

          A listák olyan objektumok rendezett gyűjteményei, amelyek különböző módúak lehetnek (pl. numerikus vektor, tömb stb.). Minden listaelemhez név rendelhető.

          Hiányzó értékek

          Néhány nagyszerű R funkció

          Az asztal() függvény számolja a bejegyzések előfordulását egy vektorban. Ez a legalapvetőbb "klaszterezési funkció":

          Az combn() függvény létrehozza az elemek összes kombinációját:

          Az aggregate() A függvény bármilyen típusú összefoglaló statisztikát kiszámít az adatrészhalmazokról, amelyek csoportosítva vannak:

          Az alkalmaz() függvény leegyszerűsíti az iteratív feladatok (hurkok) kódolását. A következő példában az apply() először egy mátrixon történő soronkénti számítás kiszámítására szolgál. Egy második példában az apply() függvényt a colAg() egyéni függvény hívja meg hasonló számítások elvégzésére, de lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy az oszlopösszesítések tetszőleges kombinációját kiválassza egy könnyen kezelhető csoportosítási vektorral.

          tgirke/Documents/R_BioCond/My_R_Scripts/colAg.R") # Importálja a colAg() függvényt.
          colAg(myMA=myMA, group=c(1,1,1,2,2,2,3,3,4,4), myfct=átlag)[1:4,]
          # A myfct argumentum (itt: átlag) alatt megadott számítást alkalmazza a csoport argumentumban megadott oszlopösszesítésekre
          # (itt: c(1,1,1,2,2,2,3,3,4,4)). Az eredményül kapott objektum oszlopait a kiválasztott aggregátumokról nevezik el. Megjegyzés: a funkció lehet
          # csak azokat a számításokat végezze el, amelyek két vagy több értékből álló halmazokra alkalmazhatók, például átlag, összeg, sd, min és max. Sokkal gyorsabb
          # számítási, de kevésbé rugalmas alternatívák az adatkeret részben találhatók.

          Az %ban ben% függvény két vektor metszetét adja vissza. Egy részhalmaz kontextusában a " [ ] ', mátrixok, adatkeretek és listák metszésére használható:

          Az összeolvad() függvény egy közös kulcsoszlop alapján egyesíti az adatkereteket:

          Grafikus eljárások

          Az R Graphics bemutatása

              • cselekmény: általános x-y ábrázolás
              • barplot: bár telkek
              • boxplot: doboz-bajusz telek
              • hiszt: hisztogramok
              • pite: kördiagramok
              • pontdiagram: clevelandi pontok
              • kép, hőtérkép, kontúr, persp: funkciók képszerű grafikonok létrehozására
              • qqnorm, qqline, qqplot: eloszlás összehasonlító ábrák
              • párok, coplot: többváltozós adatok megjelenítése

            Scatter Plots

            y[,1], data=y[,1:2]) abline(myline, lwd=2) # Regressziós egyenest ad a diagramhoz.
            summary(myline) # Összefoglalót nyomtat a regressziós egyenesről.
            plot(y[,1], y[,2], log="xy") # Ugyanazt a diagramot generálja, mint fent, de log léptékben.
            plot(y[,1], y[,2]) text(y[1,1], y[1,2], kifejezés(összeg(frac(1,sqrt(x^2*pi)))), cex=1.3) # Matematikai képletet ad a diagramhoz.
            plot(y) # Minden lehetséges szóródásdiagramot létrehoz egy mátrixban vagy adatkeretben lévő minden minden ellen oszlophoz. A következő oszlopfejlécei
            # a mátrixot vagy az adatkeretet tengelycímként használják.
            pairs(y) # Alternatív módszer az összes lehetséges szórásdiagram létrehozására egy mátrixban vagy egy adatkeretben minden minden ellen oszlophoz.
            library(scatterplot3d) scatterplot3d(y[,1:3], pch=20, color="red") # 3D szóródiagramot ábrázol y első három oszlopához.
            könyvtár(génplotter) smoothScatter(y[,1], y[,2]) # Ugyanaz, mint fent, de egy sima szórási diagramot generál, amely megmutatja a sűrűséget
            az adatpontok száma.


            1:10) # Egyszerű szórásdiagram.
            xyplot(1:10

            1:10 | rep(LETTERS[1:5], every=2), as.table=TRUE) # A csoportosító vektorral meghatározott részösszetevőket ábrázolja a '|' után külön panelekben. Az as.table argumentum szabályozza a panelek sorrendjét.
            myplot <- xyplot(Petal.Width

            Sepal.Szélesség | Species , data = írisz) print(myplot) # Nyomtatási függvényt rendel egy objektumhoz, és végrehajtja azt.
            xyplot(Petal.Width

            Sepal.Szélesség | Species , data = írisz, elrendezés = c(3, 1, 1)) # Megváltoztatja az egyes parcellák elrendezését.

            ## Nyomtatási paraméterek módosítása
            show.settings() # Megmutatja a globális ábrázolási paramétereket egy mintadiagram halmazában.
            alapértelmezett <- trellis.par.get() mytheme <- default names(mytheme) # Tárolja a globális nyomtatási paramétereket a list mytheme-ben, és kiírja az összetevők címeit.
            mytheme["háttér"][[1]][[2]] <- "grey" # A hátteret szürkére állítja
            mytheme["csík.háttér"][[1]][[2]] <- "átlátszó" # Átlátszóra állítja a címsorok hátterét.
            trellis.par.set(mytheme) # A globális paramétereket 'mytheme'-re állítja.
            show.settings() # Egyéni beállításokat jelenít meg.
            xyplot(1:10

            1:10 | rep(LETTERS[1:5], every=2), as.table=TRUE, layout=c(1,5,1), col=c("piros", "kék"))
            rács.par.set (alapértelmezett)

            Vonalrajzok

            Sepal.Szélesség | Faj, adat=írisz, type="a", elrendezés=c(1,3,1))
            párhuzamos(

            írisz[1:4] | Faj, írisz) # Az egyes fajok adatait az írisz adatkészletben ábrázolja külön vonaldiagramon.
            párhuzamos(

            írisz[1:4] | Faj, írisz, horizontal.axis = FALSE, layout = c(1, 3, 1)) # Megváltoztatja a telek elrendezését.

            Species, ncol=1) # Három vonaldiagramot ábrázol, egyet minden mintához a Species oszlopban.

            Bár telkek

            tgirke/Documents/R_BioCond/My_R_Scripts/mortgage.R")
            # Imports a function that plots a loan amortization table as bar plot.

            ## (A) Sample Set: the following transforms the iris data set into a ggplot2-friendly format
            iris_mean <- aggregate(iris[,1:4], by=list(Species=iris$Species), FUN=mean) # Calculates the mean values for the aggregates given by the Species column in the iris data set.
            iris_sd <- aggregate(iris[,1:4], by=list(Species=iris$Species), FUN=sd) # Calculates the standard deviations for the aggregates given by the Species column in the iris data set.
            convertDF <- function(df=df, mycolnames=c("Species", "Values", "Samples")) < myfactor <- rep(colnames(df)[-1], each=length(df[,1])) mydata <- as.vector(as.matrix(df[,-1])) df <- data.frame(df[,1], mydata, myfactor) colnames(df) <- mycolnames return(df) ># Defines function to convert data frames into ggplot2-friendly format.
            df_mean <- convertDF(iris_mean, mycolnames=c("Species", "Values", "Samples")) # Converts iris_mean.
            df_sd <- convertDF(iris_sd, mycolnames=c("Species", "Values", "Samples")) # Converts iris_sd.
            limits <- aes(ymax = df_mean[,2] + df_sd[,2], ymin=df_mean[,2] - df_sd[,2]) # Define standard deviation limits.

            ## (B) Bar plots of data stored in df_mean
            ggplot(df_mean, aes(Samples, Values, fill = Species)) + geom_bar(position="dodge") # Plots bar sets defined by 'Species' column next to each other.
            ggplot(df_mean, aes(Samples, Values, fill = Species)) + geom_bar(position="dodge") + coord_flip() + opts(axis.text.y=theme_text(angle=0, hjust=1)) # Plots bars and labels sideways.
            ggplot(df_mean, aes(Samples, Values, fill = Species)) + geom_bar(position="stack") # Plots same data set as stacked bars.
            ggplot(df_mean, aes(Samples, Values)) + geom_bar(aes(fill = Species)) + facet_wrap(

            Species, ncol=1) # Plots data sets below each other.
            ggplot(df_mean, aes(Samples, Values, fill = Species)) + geom_bar(position="dodge") + geom_errorbar(limits, position="dodge") # Generates the same plot as before, but with error bars.

            # (C) Customizing colors
            library(RColorBrewer) display.brewer.all() # Select a color scheme and pass it on to 'scale_*' arguments.
            ggplot(df_mean, aes(Samples, Values, fill=Species, color=Species)) + geom_bar(position="dodge") + geom_errorbar(limits, position="dodge") + scale_fill_brewer(pal="Greys") + scale_color_brewer(pal = "Greys") # Generates the same plot as before, but with grey color scheme.
            ggplot(df_mean, aes(Samples, Values, fill=Species, color=Species)) + geom_bar(position="dodge") + geom_errorbar(limits, position="dodge") + scale_fill_manual(values=c("red", "green3", "blue")) + scale_color_manual(values=c("red", "green3", "blue")) # Uses custom colors passed on as vectors.

            Kördiagramok

            Heatmaps

            ## Sample data
            library(lattice) library(gplots)
            y <- lapply(1:4, function(x) matrix(rnorm(50), 10, 5, dimnames=list(paste("g", 1:10, sep=""), paste("t", 1:5, sep=""))))

            ## Plot single heatmap:
            levelplot(y[[1]])

            ## Arrange several heatmaps in one plot
            x1 <- levelplot(y[[1]], col.regions=colorpanel(40, "darkblue", "yellow", "white"), main="colorpanel")
            x2 <- levelplot(y[[2]], col.regions=heat.colors(75), main="heat.colors")
            x3 <- levelplot(y[[3]], col.regions=rainbow(75), main="rainbow")
            x4 <- levelplot(y[[4]], col.regions=redgreen(75), main="redgreen")
            print(x1, split=c(1,1,2,2))
            print(x2, split=c(2,1,2,2), newpage=FALSE)
            print(x3, split=c(1,2,2,2), newpage=FALSE)
            print(x4, split=c(2,2,2,2), newpage=FALSE)

            Arrange several heatmaps in one plot with 'nearly' fixed row height

            ## Sample matrix with rows sorted by clustering dendrogram
            y <- matrix(rnorm(100), 20, 5, dimnames=list(paste("g", 1:20, sep=""), paste("t", 1:5, sep="")))
            hr <- hclust(as.dist(1-cor(t(y), method="pearson")), method="complete") # Hierarchical clustering of rows
            y <- y[hr$order,] # Orders rows in matrix by clustering dendrogram
            y <- t(scale(t(y))) # Scaling is necessary since levelplot() does not scale the data

            ## Plot matrix as heatmap with levelplot
            library(lattice) library(gplots) library(grid)
            x1 <- levelplot(t(y), col.regions=colorpanel(40, "darkblue", "yellow", "white"), colorkey=list(TRUE, space="bottom"), scales=list(x=list(cex=1.3), y=list(cex=1.3)), xlab="", ylab="", main="20 genes", aspect="fill")
            x2 <- levelplot(t(y[11:20,]), col.regions=colorpanel(40, "darkblue", "yellow", "white"), colorkey=FALSE, scales=list(x=list(cex=1.3), y=list(cex=1.3)), xlab="", ylab="", main="10 genes", aspect="fill")
            x3 <- levelplot(t(y[1:5,]), col.regions=colorpanel(40, "darkblue", "yellow", "white"), colorkey=FALSE, scales=list(x=list(cex=1.3), y=list(cex=1.3)), xlab="", ylab="", main="5 genes", aspect="fill")

            ## Arrange plots in single view
            png("heatmap_many.png")
            grid.newpage() # Open a new page on grid device
            pushViewport(viewport(layout = grid.layout(4, 2, heights=unit(c(0.55, 0.01, 0.37, 0.07), "npc")))) # Define plotting grid and height of each plotting panel. The latter defines the height of each heatmap.
            vp <- pushViewport(viewport(layout.pos.row=1:4, layout.pos.col=1))
            print(x1, vp = vp, newpage=FALSE)
            popViewport()
            vp <- pushViewport(viewport(layout.pos.row=1, layout.pos.col=2))
            print(x2, vp = vp, newpage=FALSE)
            popViewport()
            vp <- pushViewport(viewport(layout.pos.row=3, layout.pos.col=2))
            print(x3, vp = vp, newpage=FALSE)
            dev.off()

            Venn Diagrams

            Computation of Venn intersects
            The following imports several functions from the overLapper.R script for computing Venn intersects and plotting Venn diagrams (old version: vennDia.R). These functions are relatively generic and scalable by supporting the computation of Venn intersects of 2-20 or more samples. The upper limit around 20 samples is unavoidable because the complexity of Venn intersects increases exponentially with the sample number n according to this relationship: (2^n) - 1. A useful feature of the actual plotting step is the possiblity to combine the counts from several Venn comparisons with the same number of test sets in a single Venn diagram. The overall workflow of the method is to first compute for a list of samples sets their Venn intersects using the overLapper function, which organizes the result sets in a list object. Subsequently, the Venn counts are computed and plotted as bar or Venn diagrams. The current implementation of the plotting function, vennPlot , supports Venn diagrams for 2-5 sample sets. To analyze larger numbers of sample sets, the Intersect Plot methods often provide reasonable alternatives. These methods are much more scalable than Venn diagrams, but lack their restrictive intersect logic. Additional Venn diagram resources are provided by limma, gplots, vennerable, eVenn, VennDiagram, shapes, C Seidel (online) and Venny (online).

            tgirke/Documents/R_BioCond/My_R_Scripts/overLapper.R") # Imports required functions.
            setlist <- list(A=sample(letters, 18), B=sample(letters, 16), C=sample(letters, 20), D=sample(letters, 22), E=sample(letters, 18), F=sample(letters, 22, replace=T))
            # To work with the overLapper function, the sample sets (here six) need to be stored in a list object where the different
            # compontents are named by unique identifiers, here 'A to F'. These names are used as sample labels in all subsequent data
            # sets and plots.
            sets <- read.delim("http://faculty.ucr.edu/

            tgirke/Documents/R_BioCond/Samples/sets.txt")
            setlistImp <- lapply(colnames(sets), function(x) as.character(sets[sets[,x]!="", x]))
            names(setlistImp) <- colnames(sets)
            # Example how a list of test sets can be imported from an external table file stored in tab delimited format. Ilyen
            # a file can be easily created from a spreadsheet program, such as Excel. As a reminder, copy & paste from external
            # programs into R is also possible (see read.delim function).
            OLlist <- overLapper(setlist=setlist, sep="_", type="vennsets") OLlist names(OLlist)
            # With the setting type="vennsets", the overLapper function computes all Venn Intersects for the six test samples in
            # setlist and stores the results in the Venn_List component of the returned OLlist object. By default, duplicates are
            # removed from the test sets. The setting keepdups=TRUE will retain duplicates by appending a counter to each entry. Amikor
            # assigning the value "intersects" to the type argument then the function will compute Regular
            # Intersects instead of Venn Intersects. The Regular Intersect approach (not compatible with Venn diagrams!) is described
            # in the next section. Both analyses return a present-absent matrix in the Intersect_Matrix component of OLlist. Each overlap
            # set in the Venn_List data set is labeled according to the sample names provided in setlist. For instance, the composite
            # name 'ABC' indicates that the entries are restricted to A, B and C. The seperator used for naming the intersect samples
            # can be specified under the sep argument. By adding the argument cleanup=TRUE, one can minimize formatting issues in the
            # sample sets. This setting will convert all characters in the sample sets to upper case and remove leading/trailing spaces.

            #############################
            ## Bar plot of Venn counts ##
            #############################
            olBarplot(OLlist=OLlist, horiz=T, las=1, cex.names=0.6, main="Venn Bar Plot")
            # Generates a bar plot for the Venn counts of the six test sample sets. In contrast to Venn diagrams, bar plots scale
            # to larger numbers of sample sets. The layout of the plot can be adjusted by changing the default values of the argument:
            # margins=c(4,10,3,1). The minimum number of counts to consider in the plot can be set with the mincount argument
            # (default is 0). The bars themselves are colored by complexity levels using the default setting: mycol=OLlist$Complexity_Levels.

            #########################
            ## 2-way Venn diagrams ##
            #########################
            setlist2 <- setlist[1:2] OLlist2 <- overLapper(setlist=setlist2, sep="_", type="vennsets")
            OLlist2$Venn_List counts <- sapply(OLlist2$Venn_List, length) vennPlot(counts=counts)
            # Plots a non-proportional 2-way Venn diagram. The main graphics features of the vennPlot function can be controlled by
            # the following arguments (here with 2-way defaults): mymain="Venn Diagram": main title mysub="default": subtitle
            # ccol=c("black","black","red"): color of counts lcol=c("red","green"): label color lines=c("red","green"):
            # line color mylwd=3: line width ccex=1.0: font size of counts lcex=1.0: font size of labels. Note: the vector
            # lengths provided for the arguments ccol, lcol and lines should match the number of their corresponding features
            # in the plot, e.g. 3 ccol values for a 2-way Venn diagram and 7 for a 3-way Venn diagram. The argument setlabels
            # allows to provide a vector of custom sample labels. However, assigning the proper names in the original test set list
            # is much more effective for tracking purposes.

            #########################
            ## 3-way Venn diagrams ##
            #########################
            setlist3 <- setlist[1:3] OLlist3 <- overLapper(setlist=setlist3, sep="_", type="vennsets")
            counts <- list(sapply(OLlist3$Venn_List, length), sapply(OLlist3$Venn_List, length))
            vennPlot(counts=counts, mysub="Top: var1 Bottom: var2", yoffset=c(0.3, -0.2))
            # Plots a non-proportional 3-way Venn diagram. The results from several Venn comparisons can be combined in a
            # single Venn diagram by assigning to the count argument a list with several count vectors. The positonal offset
            # of the count sets in the plot can be controlled with the yoffset argument. The argument setting colmode=2 allows
            # to assign different colors to each count set. For instance, with colmode=2 one can assign to ccol a color vector
            # or a list, such as ccol=c("blue", "red") or ccol=list(1:8, 8:1).

            #########################
            ## 4-way Venn diagrams ##
            #########################
            setlist4 <- setlist[1:4]
            OLlist4 <- overLapper(setlist=setlist4, sep="_", type="vennsets")
            counts <- list(sapply(OLlist4$Venn_List, length), sapply(OLlist4$Venn_List, length))
            vennPlot(counts=counts, mysub="Top: var1 Bottom: var2", yoffset=c(0.3, -0.2))
            # Plots a non-proportional 4-way Venn diagram. The setting type="circle" returns an incomplete 4-way Venn diagram as
            # circles. This representation misses two overlap sectors, but is sometimes easier to navigate than the default
            # ellipse version.

            #########################
            ## 5-way Venn diagrams ##
            #########################
            setlist5 <- setlist[1:5] OLlist5 <- overLapper(setlist=setlist5, sep="_", type="vennsets")
            counts <- sapply(OLlist5$Venn_List, length)
            vennPlot(counts=counts, ccol=c(rep(1,30),2), lcex=1.5, ccex=c(rep(1.5,5), rep(0.6,25),1.5)) # Plots a non-proportional 5-way Venn diagram.


            Nézd meg a videót: Emelt biológia érettségi: Vércsoport és öröklődés - Lehet-e tőle a gyerek? (Június 2022).


Hozzászólások:

  1. Remo

    I can find my way around this question. Is ready to help.

  2. Thorne

    Úgy gondolom, hogy nem igazad van. Megbeszéljük. Írj PM -be, beszélünk.



Írj egy üzenetet