# 定义函数sum_function<-function(a,b){return(a+b)}# 保存函数到文件saveRDS(sum_function,file="sum_function.rds") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 现在,我们可以在其他R会话中读取并使用这个函数: # 读取保存的函数loaded_function<-readRDS(file="sum_function.rds")# 使用函数result<-loaded_function(...
这段代码首先创建了一个名为my_list的List对象,其中包含了向量、字符向量和矩阵。然后,使用saveRDS函数将my_list保存为名为my_list.rds的文件。接着,使用readRDS函数从文件中加载my_list,并将其保存在loaded_list中。最后,打印出loaded_list,以验证加载是否成功。 使用RData文件 除了使用saveRDS和readRDS函数外,我们...
#绘制t-SNE分群图; tsneplot<-TSNEPlot(pbmc,label = TRUE, pt.size = 1.5)+ NoLegend tsneplot #保存数据; out<- paste0(getwd,"/pbmc_cluster.rds") saveRDS(pbmc, file = out) #绘制Marker 基因的UMAP图; FeaturePlot(pbmc, features = c("MS4A1","CD14")) 07 亚群标记基因分析 #获取cluster 1...
由于 RSS 完全基于与参考数据的相似性来表示数据,如果参考数据没有变化,那么改善结果的空间就非常有限。在ref_sim_spectrum函数中,唯一可能通过改变而有益的参数是method参数,它定义了要计算的相关性类型。默认情况下,使用的是皮尔逊相关(method = "pearson"),但也可以选择使用斯皮尔曼相关(method = "spearman")。
saveRDS(seurat, file="integrated_seurat.rds") 需要提醒的是,尽管 tSNE/UMAP 的嵌入和聚类分析应当基于integrated测定来进行,但校正后的数据作为基因表达量的定量指标已不再十分可信。因此,建议在进行其他分析,例如识别聚类标记和进行可视化时,改用未经校正的表达值,方法是将DefaultAssay切换回RNA。
使用write.csv()函数将数据框导出为.csv文件。 write.csv(data, file = "data.csv", row.names = FALSE) 复制代码 使用write.xlsx()函数将数据框导出为Excel文件,需要安装openxlsx包。 library(openxlsx) write.xlsx(data, file = "data.xlsx") 复制代码 使用saveRDS()函数将数据对象保存为RDS文件。 saveRDS...
保存为.RData文件:用save()函数。 save(data,file="output.RData")# 保存多个对象到.RData文件save(data1,data2,model,file="output.RData") 保存为.rds文件:用saveRDS()函数。 saveRDS(data,"output.rds")#只能保存单个对象 Tips: RData和rds是不同的,.RData文件是R的二进制数据格式,可以保存多个R对象...
需求： 1：点击新增区域的按钮的时候，会新增一行输入框，可以选择输入数据，输入时间 2：输入完成之后，...
如果想单独保存某个对象,常见的比如保存某个数据框(dataframe),建议保存成RDS文件 ls() saveRDS(mtcars,file = 'mtcars.rds') #保存 rds mtcars<-readRDS('mtcars.rds') # 读取 rds ls() 总结 .RData可保存多个对象,save()保存,load()加载。 .rds用于保存单个对象,saveRDS()保存,readRDS()读取。
使用 predict() 函数的 type 参数获取不同类型的预测结果： 例如，对于分类问题，可以使用 type = "prob" 获取每个类别的概率，使用 type = "raw" 获取预测的类别。保存和加载模型： 使用 saveRDS() 和 readRDS() 函数可以保存和加载训练好的模型，方便后续使用。小结 今天给大家介绍了caret包。感谢大家耐心看完...