在R语言中,log2()函数用于计算给定数值的以2为底的对数。你可以直接对这个函数应用数据框中的某一列,并将结果保存到新的列中。 r df$log2_value <- log2(df$value) 在上面的代码中,df$log2_value是保存转换结果的新列,df$value是原始数据框中需要进行转换的列。 将转换后的数据存储到新的列或替...
R语言 矩阵取log2 r语言矩阵函数,1.创建矩阵矩阵包含行和列,分为单位矩阵,对角矩阵和普通矩阵。通过matrix函数创建矩阵1.1matrix函数函数功能:reatesamatrixfromthegivensetofvalues.基于给定的值创建矩阵函数语法:matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=FALSE,dimnames=
首先提取自己测序数据与文献数据共同测到的所有coding gene,以这些基因为input重新算TPM进行normalize #log2(FPKM+2)→ FPKM coding_rawfpkm<-2^(coding_fpkm)-1 coding_rawfpkm[1:5,1:5] head(coding_rawfpkm) write.table(coding_rawfpkm,file= "coding_O_G_rawfpkm.txt") # merge体内和体外数据,取两...
首先,我们生成一组随机数据作为示例数据: set.seed(123)data<-rnorm(100,mean=10,sd=2) 1. 2. 3.2 取对数 接下来,我们对数据进行对数转换: log_data<-log(data) 1. 3.3 数据可视化 最后,我们使用ggplot2包对取对数后的数据进行可视化展示: library(ggplot2)df<-data.frame(original_data=data,log_data=...
R语言为数据分析提供了强大的功能,其中对数据集取对数是统计分析中常见的一项数据转换操作,用于数据的正态化处理、缩小数据范围、减少数据的偏斜程度。在R语言中,可以通过log()函数来实现对数据集的对数变换,该函数默认计算自然对数,但也可通过参数调整以计算任意底数的对数。对于数据集中有零值或负值的情况,需要先进行...
b = b[,-1] # 取第一行 b = log2(b)pheatmap::pheatmap(b[1:10,]) 建议把excel转成csv来读取 循环的思想 for(i in 1: nrow(n){ print(mean(as.numeric(b[i,]))) }) # 类似于C语言 apply(b,1,function(x){ mean(x) }) # 矩阵b, 行叫1,列叫2 ...
> log2(c) [1] 2 #以10为底的对数 > log10(b) [1] 0.69897 # 自定义底的对数 > log(c,base = 2) [1] 2 # 自然常数e的对数 > log(a,base=exp(1)) [1] 2.302585 # 指数对数操作 > log(a^b,base=a) [1] 5 > log(exp(3)) ...
如果数据未取log,应取log值后进行分析 #mydata=log2(mydata) logFoldChange=1#可以自行修改标准 adjustP=0.05#一般都是0.05 class <- c(rep("N",3),rep("T",3)) des <- model.matrix(~0+factor(class)) colnames(des) <- c("N","T") ...
boxplot(log2(cuffdiff_result.sign.real$value_1+1),log2(cuffdiff_result.sign.real$value_2+1)) 这个时候,我们就能比较直观和清楚的看到表达量的分布情况啦,横轴1和2分别是value_1和value_2;纵轴就是FPKM取过log2的,从图中我们可以看到,这些显著的基因处理之后,大部分都是下调的。
Q4: 对RNAseq_expr的每一列取log2后重新绘制boxplot图,density图和条形图 有太多0了,去掉全是0的部分,下面就广ggplot了 e=RNAseq_expr[apply(RNAseq_expr,1,function(x)sum(x>0)>1),]e=log2(e+1)boxplot(e)e_L=melt(e)colnames(e_L)=c('gene','sample','value')p=ggplot(e_L,aes(x=sa...