i=1:3, j=2:4)# recycling x, |--> "lgCMatrix"## no 'x' --> patter*n* matrix:(n <-sparseMatrix(i=1:6, j=rev(2:7)))# -> ngCMatrix## an empty sparse matrix:(e <-sparseMatrix(dims = c(4,6), i={}, j={}))## a symmetric
x <- 7 * (1:7) mat1 <- sparseMatrix(i, j, x = x, repr = "T") 方法二:spMatrix() #Matrix包 mat2 <- spMatrix(10,20, i = c(1,3:8), j = c(2,9,6:10), x = 7 * (1:7)) 方法三:as(*, "dgTMatrix") #和构建dgC矩阵是一样的,不赘述 方法四:new("dgTMatrix", ...
為了方便起見,為TsparseMatrix對象定義了一些操作的方法,例如%*%和crossprod。這些方法隻是將TsparseMatrix對象強製為CsparseMatrix對象,然後執行操作。 例子 showClass("TsparseMatrix")## or just the subclasses' namesnames(getClass("TsparseMatrix")@subclasses) T3 <- spMatrix(3,4, i =c(1,3:1), j ...
sparse matrix是用来存储大型稀疏矩阵用得,单细胞表达数据基本都用这个格式来存储,因为单细胞很大部分都是0,用普通文本矩阵存储太占空间。 使用也是相当简单: 1 2 3 4 library("Matrix") readsCount <-read.csv("data/count.csv", header = T, row.names = 1) readsCountSM <- as(as.matrix(readsCount)...
> is(counts, 'sparseMatrix')#判断为非 稀疏矩阵 对象[1] FALSE 通过as( )方法转换稠密矩阵[Math Processing Error]稀疏矩阵 sparse.gbm.T <-as(counts,"dgTMatrix") ### convert to coo_matrix sparse.gbm.C <-as(counts,"dgCMatrix") ### convert to csc_matrix ...
用R的dgCMatrix包来构建稀疏矩阵sparsematrixbydgCMatrix sparse matrix是用来存储大型稀疏矩阵用得,单细胞表达数据基本都用这个格式来存储,因为单细胞很大部分都是0,用普通文本矩阵存储太占空间。 使用也是相当简单: 1 2 3 4 library("Matrix") readsCount <- read.csv("data/count.csv", header = T, row.name...
问R中的并行sparseMatrix cor(x，y)ENreduceByKey(_+_)是reduceByKey((x,y) => x+y)的一个 ...
pred<-knn(train,test,train.label,k=10)#comfusion matrixCrossTable(pred,test.label,prop.r=F,prop.t=F,prop.chisq=F) 这个结果显示kNN对测试数据全部预测正确 朴素贝叶斯分类 原理:基于朴素贝叶斯定理,根据先验概率计算预测实例的属于不同类别的总似然,再将某类别的似然除以不同类别似然的和得到预测...
write_matrix_dir: 将读取的单细胞转录组数据写入指定的目录。这一步的目的可能是将数据存储在磁盘上,以便后续的分析。 open_matrix_dir: 从指定目录中读取单细胞转录组数据。这个步骤是为了确保数据已经被写入磁盘,并且可以方便地进行后续的操作。 Azimuth:::ConvertEnsembleToSymbol: 使用 Azimuth 包中的函数,将基因...
Utility function for converting an R SparseMatrix (package Matrix) to Java (column) sparse matrix.Jaak Simm