前期分析参考：https://www.jianshu.com/p/4f7aeae81ef1 001、 library(dplyr) library(Seurat) library(patchwork) pbmc.data <- Read10X(data.dir = "C:/Users/75377/Desktop/r_test2/hg19") pbmc <- CreateSeuratObject(counts = pbmc.data, project = "p
5. 差异分析 - 作图 - 火山图、热图 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata") #1.火山图---- library(dplyr) library(ggplot2) dat = deg p <- ggplot(data = dat, aes(x = logFC, y
R语言中diag函数用于获取矩阵的对角线元素 001、 dat <- matrix(1:9, nrow = 3) ## 生成矩阵（方阵，行列相等） dat diag(dat) ## 取对角线元素 002、非方阵情况 dat <- matrix(1:15, nrow = 3) ## 生成3行5列矩阵 dat diag(dat)
https://www.luogu.com.cn/problem/P1198 线段树的应用，其中需要一个cnt记录当前已经存放了的个数 last记录上次查询的值 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define INF -2e9 #define MAX 1000005 int dat[MAX], m, D, nums, cnt, last; char q; void add(int l,
001、 dat <- data.frame(a = 4:1, b = 1:4, c = 11:14) ## 测试数据框 dat <- as.matrix(dat) ## 将数据框转换为矩阵 dat c(dat) ## 按列将矩阵转换为一行数据 c(t(dat))
上游分析：https://www.jianshu.com/p/4f7aeae81ef1 001、 cell <- pbmc[["pca"]]@cell.embeddings cell <- cell[order(cell[,1], decreasing = T),] cell <- rownames(cell)[c(1:10, (length(rownames(cell)) - 9):length(rownames(cell)))] cell
相对于apply， lapply主要应用于list ？？ 返回list？？ 001、应用于数据框 dat <- data.frame(a = c(6, 3, 5), b = c(2, 6, 8), c = c(5, 2, 1)) ## 测试数据框 dat lapply(dat, min) ## 返回最小值 lapply(dat, max)
前期处理参考：https://www.jianshu.com/p/fef17a1babc2 001、 dat <- pbmc[["pca"]]@cell.embeddings ## 绘图数据 dat[1:3, 1:3] plot(dat[,1], dat[,2]) ## 绘图 标准结果：
001、 dat <- data.frame(a = c(3, 8, 2, 1), b = c(8, 4, 2, 6), c = c(2, 7, 6, 9)) ## 测试数据狂 dat apply(dat, 2, function(x) sum(x > 2)) ## 统计每一列中大于2的总个数 002、 dat <
001、 library(tidyverse) ## 加载包 dat <- data.frame(a = c(400, 100, 300, 500), ## 测试数据框 b = c("xxx", "mmm", "nnn", "yyy"),
回顾一下我们现在先后都做了几种LED的点亮试验： 裸机点亮LED 使用汇编语言读写寄存器点亮LED 使用C语言读写寄存器点亮LED 在系统下直接操作寄存器映射点亮LED 在设备树下完成LED相关设备信息后在系统中调用设备树信息点亮LED 使用gpio和pinctrl子系统点亮LED 使用platform驱动架
001、读取测试数据 dir() dat <- read.table("test.txt") dat 002、按照第一列进行升序排列 dat dat[order(dat[,1]),] 03、第一例按照降序进行排序 dat[order(-dat[,1]),] 004、第一列升序、第二列降序 dat[order(dat[,1], -dat[,2]),] 0
在底部任务栏的弹出菜单中，可以看到有jpegview: 点击jpegview,显示如下： 这个窗口中显示的是背景图片。 同样是调用jpegview,一个是桌面背景，一个是展示图片的窗口。这个是如何做到的？ 在rdboot.dat中，有一个Boot参数。翻看jpegview.asm的源代码，首先检查的也是BOOT这个参数，估计这就是
显然的树上差分问题，最后要我们求每个点数量最多的物品，考虑对每个点建议线段树，查询子树时将线段树合并可以得到答案。 用动态开点的方式建立线段树，注意离散化。 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int N = 1e5 + 10; 4 struct node { 5 int
题解 洛谷P3620 数据备份 题目传送门 转化题意： 不难想到，选的电缆连接的肯定是相邻的两个点。 这样的话，我们直接把点去掉，取而代之的是 \(n-1\) 条边，在其中选 \(k\) 个互不相邻的边使总长度最小。 那么不妨试试，先把所有边放进小根堆里，每次取出堆顶，只要堆顶相邻的边没被选过，就加进答
导入case文件： Setup鼠标右键->Import Fluent Case->Browse...找到存储case的路径和文件 导入dat文件： Solution鼠标右键->Import Final Data...->Browse...找到存储dat的路径和文件
1.数据存储 In [ ]: import requests from bs4 import BeautifulSoup rqq = requests.get('http://www.tipdm.com/tipdm/index.html') soup = BeautifulSoup(rqq.content, 'lxml') dat = soup.select('.menu > li > a') In [ ]: names = [i
puzzle 拼图题，之前做过但是重装了kail就得重新安装一次了 安装 montage sudo apt-get install graphicsmagick-imagemagick-compat 安装 gaps git clone https://gitclone.com/github.com/nemanja-m/gaps.git 手动安装numpy 、opencv-python 、matplotlib 、pytest 、 pillow，并将
SQL命令 SQL进行数据展示的时候，常常会用到行转列，思路很重要 使用union all ，没有的字段用0表示，然后max select t1.id, max(data)as data,max(test_dat ) as test_dat from( select id, 0 as data，test_dat from a union all select id, data，0 as test_dat from b)t1 group by t1.i
人狠话不多，直接上教程！找到软件安装目录下的EntBase.dat文件，比如我的位置是 D:\QAX\360Safe\EntClient\conf\EntBase.dat。打开如下： 把以上两个值uienable和qtenable 都设置为0，这的意思是关闭密码保护，保存后关闭文件。之后无论是退出还是卸载都无需密码！
方法一： // 对Date的扩展，将 Date 转化为指定格式的String// 月(M)、日(d)、小时(h)、分(m)、秒(s)、季度(q) 可以用 1-2 个占位符， // 年(y)可以用 1-4 个占位符，毫秒(S)只能用 1 个占位符(是 1-3 位的数字) // 例子： // (new Date()).Format("yyyy-MM-dd hh:mm:ss.S") ==> 2006-07-02
版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。 目录 1.概述 2.详细操作步骤 2.1设置忽略值 2.2添加/修改定标参数 2.3修改分类图像类别 2.4指定坐标系 1. 概述 ENVI栅格文件格式包含一个二进制文件（binary file）和一个相同文件名的ASCII（文本）的头文件。 ENVI的
1、c函数实现 dat <- matrix(sample(1:9, 15, replace = T), nrow = 3) dat c(dat) ## 逐列转换为向量 c(t(dat)) ## 逐行转换为向量 2、for循环实现 dat <- matrix(sample(1:9, 15, replace = T), nrow = 3) dat res
01、测试数据 a-1 a-2 a-3 a-4 ex ue 88 33 a-s d-2 4-4 k-k xd ff eg 3d 02、 dir() dat <- read.table("a.txt", header = T, check.names = T) dat dat1 <- read.table("a.txt", header = T, check.names = F) ## check.names = F参数可以保持原始
001、管道符的应用需要加载dplyr包 dat <- read.table("a.txt") dat ## 测试数据 library(dplyr) ## 加载dplyr包 apply(dat[,1:2], 1, mean) %>% cbind(dat[,3:5])
