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=...
df$log_transformed<-log(df$column_name) 1. 这段代码中,我们使用了log函数对df$column_name列进行log变换,并将结果保存在df$log_transformed列中。你需要将column_name替换为你实际需要进行操作的列名。 步骤四:更新原始数据框 最后,我们需要将log变换后的结果更新到原始数据框中。使用以下代码: df<-subset(df...
1、提取coding genes 2、文献中提供log2(FPKM+1) →用R 反向运算得到FPKM值 3、FPKM 转换为TPM 4、TPM换算log2(TPM+1) 5、将单细胞TPM换算log2(TPM/10+1) 6、提取不同组差异基因做heatmap 单细胞数据处理成bulk分析 1、提取coding genes #提取coding gene setwd("D:/kklab/follicle/data/seq/DEG/2re...
是8个样本的RNA-seq数据的counts矩阵,这8个样本分成2组,每组是4个样本, 分别是 trt 和 untrt 组。 通过上面的代码,我们得到了对airway数据集的RNA-seq数据的counts矩阵,命名为RNAseq_expr下面会用得到。 表达矩阵相关 Q1: 把RNAseq_expr第一列全部加1后取log2后计算平均值和标准差 tmp=log2(RNAseq_expr[...
对数转换:将数据(样本观察值)取自然对数(或者其他数为底的对数),可以使用log()函数来实现(log1p()可以将数据加1后取自然对数)。若是数据中有0或负值,可以全部数据加上一个数转换为正数。一般来说自然对数转换可以使0~1范围内的数据范围变大,可以使>1范围内数据范围变紧凑。
可以看出,logistic回归是对0-1响应变量的期望做logit变换,然后与自变量做线性回归。参数估计采用极大似然估计,显著性检验采用似然比检验。 建立模型并根据AIC准则选择模型后,可以对未知数据集进行预测,从而实现分类。模型预测的结果是得到每一个样本的响应变量取1的概率,为了得到分类结果,需要设定一个阈值p0——...
> 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") ...
75+ 1 7 3 0 0 0 0 0 0 0 11 Sum 29 16 11 9 8 6 5 1 2 1 88 n xtabs()函数:在数据集中取子集,生成表格 > hightip <- tips[,'tip'] > mean(tips[,'tip'] ) >as.data.frame(xtabs(~tips$sex + hightip,subset= tips$smoker=='No')) ...
39、rspective plot")数据变换data(Animals) #载入数据集Animalshead(Animals) #检查数据集内容par(mfrow=c(1,2) #将图分为两块plot(brainbody,data=Animals) #画原始数据的散点图plot(log(brain)log(body),data=Animals) #画变换后数据的散点图图形描述n<-10d<-data.frame(y1=abs(rnorm(n),y2=abs(...