小编A_S*_*n73的帖子

我一直在使用R中并行技术的项目近期开工,并有我的程序使用Linux系统的工作mclapply从并行包.但是,我parLapply对Windows的理解遇到了障碍.

使用mclapply我可以设置核心数,迭代次数,并将其传递给我的工作区中的现有函数.

mclapply(1:8, function(z) adder(z, 100), mc.cores=4)

我似乎无法在Windows中实现相同的功能parLapply.据我了解,我需要通过使用传递所有变量clusterExport()并将我想要应用的实际函数传递给参数.

这是正确的还是有类似于mclapply适用于Windows 的功能？

假设我有两个向量

foo <- c('a','b','c','d')
baa <- c('a','e','f','g')

有没有人知道产生维恩图的方法,但在图中可视化的矢量项.

像这样？(用powerpoint制作)

我认为这是R的能力极端,但是这里......

我在R中做了一些繁重的处理,其中我编写了一个函数,它可以通过一次调用完成所有腿部工作.但是,我想要连接或使用多个核心.

我看过Parallel包,它已经被弃用了.我理想地喜欢将函数称为新线程.

我理解并行计算的复杂性并不是世界上最简单的东西,但如果有人知道某些有用的软件包或我忽略的任何东西,我会很感激.

干杯

我有一个下拉选择器和一个滑块刻度.我想渲染一个绘图,下拉选择器是数据源. - 我有这部分工作

我只想根据选择的数据集更改滑块的最大值.

有什么建议？

server.R

library(shiny)
shinyServer(function(input, output) {

source("profile_plot.R")
load("test.Rdata")

output$distPlot <- renderPlot({
  if(input$selection == "raw") {
    plot_data <- as.matrix(obatch[1:input$probes,1:36])
  } else if(input$selection == "normalised") {
  plot_data <- as.matrix(eset.spike[1:input$probes,1:36])
  } 

  plot_profile(plot_data, treatments = treatment, sep = TRUE)
  })
})

ui.R 库(有光泽)

shinyUI(fluidPage(
  titlePanel("Profile Plot"),

  sidebarLayout(
    sidebarPanel(width=3,
    selectInput("selection", "Choose a dataset:", 
                 choices=c('raw', 'normalised')),
    hr(),
    sliderInput("probes",
              "Number of probes:",
              min = 2,
              max = 3540,
              value = 10)
    ),
    mainPanel(
      plotOutput("distPlot")
    )
  )
))

有没有选择器的数字输入方法？每次按下滑块时,我的应用程序中的所有计算都会发生,因此可能会被用户轻松窒息.可能使用文本输入并将其转换为数字可能？

还有其他想法吗？