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(
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...
# 平方根 > sqrt(c) [1] 2 #以2为底的对数 > 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)) [...
rownames(O_G_TPM)<-O_G_TPM[,1] O_G_TPM<-O_G_TPM[,-1] O_G_Log2TPM <- log2((O_G_TPM)+1) head(O_G_Log2TPM) write.table(O_G_Log2TPM,file= "O_G_Log2TPM.txt") 5、将单细胞TPM换算log2(TPM/10+1) 单细胞不同组数据差异大,通过以上运算缩小细胞间差异,再做bar图 # TPM...
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。 平方根转换:将数据全部取平方根,...
是的。R语言中exp函数，用法和作用均与MATLAB中相同。MATLAB中也有exp函数。如果在命令窗口中输入：exp(0)则输出：1。其实MATLAB和C中的exp函数和数学中以e为底的指数函数都是一样的。高等数学里的以e为底的指数函数。例：EXP{F(X)}是e的F(X)次方。C语言，函数名： exp，功 能： 指数函数，...
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") ...
1、文件目录操作:getwd() setwd(“d:/data”) 2、常用的读取指令:read.table() read.csv() 3、灵活的读取指令scan() 4、读取固定宽度格式的文件:read.fwf() 5、读取Excel数据:data.excel =read.delim(“clipboard”) RODBC包 二、数据保存 1、使用函数cat() ...
这里绘制KM曲线用到了survival包与survminer包,如需单独进行logrank检验,survdiff函数直接搞定! 输出结果读取最后一行的p<2e-16,规范书写应该是p<0.001。 这里使用surtvfit函数构建模型,ggsurvplot函数负责图形的绘制与美化,其中有许多的参数可以进行调整,这里在代码旁边都进行了标注,大家可以根据需要进行调整。
这里绘制KM曲线用到了survival包与survminer包,如需单独进行logrank检验,survdiff函数直接搞定! 输出结果读取最后一行的p<2e-16,规范书写应该是p<0.001。 这里使用surtvfit函数构建模型,ggsurvplot函数负责图形的绘制与美化,其中有许多的参数可以进行调整,这里在代码旁边都进行了标注,大家可以根据需要进行调整。