小编use*_*452的帖子

我试图用相关矩阵制作一个图,并用三种颜色来表示使用库晶格的相关系数.

library(lattice)

levelplot(cor)

我得到以下情节:

该图仅适用于我拥有的数据的子集.当我使用整个数据集(400X400)时,它变得不清楚,并且颜色没有正确显示并显示为点.对于大型矩阵,是否可以以平铺形式获得相同的内容？

我尝试使用pheatmap函数,但我不希望我的值被聚集,只是想要以tile形式清楚地表示高值和低值.

我有一个数据集如下：

set.seed(123)
A = data.frame(rnorm(10),rnorm(10),rnorm(10),rnorm(10))

然后使用 igraph 包从以下内容中制作网络：

inv<-cor(t(A))
inv[inv<0.5] <- 0
inv[inv==1] <- 0
g1 <- graph.adjacency(inv, mode = "undirected", diag=FALSE, weighted=TRUE)

现在计算g1的配比系数，

assortativity (g1, types1, types2 = NULL, directed = TRUE)

我现在的问题是，我应该如何设置“类型”，它在文档中说，它是顶点值。这究竟是什么意思？我想计算网络中任何 5 个顶点的分类性。谁能告诉我这是怎么做的？

要显示的数据来自实验(T1-T8代表大脑的不同部分),如下所示:

    [[Block1]]
              sum
       [T1,]   6
       [T2,]   6
       [T3,]   4
       [T4,]   5
       [T5,]   8
       [T6,]   9
       [T7,]   8
       [T8,]   6

    [[Block2]]
              sum
       [T1,]   3
       [T2,]   3
       [T3,]   4
       [T4,]   5
       [T5,]   4
       [T6,]   2
       [T7,]   1
       [T8,]   5

    [[Block3]]
              sum
       [T1,]   3
       [T2,]   3
       [T3,]   4
       [T4,]   2
       [T5,]   4
       [T6,]   8
       [T7,]   3
       [T8,]   1   

   [[Block4]]
              sum
       [T1,]   6
       [T2,]   5
       [T3,]   4
       [T4,]   3
       [T5,]   9
       [T6,]   8
       [T7,]   2
       [T8,]   6  

   [[Block5]]
              sum
       [T1,]   8
       [T2,]   3
       [T3,] …

我想为一个条形图着色如下:

我尝试了以下方法:

 boxplot(a,col=rep(c("blue","orange","green","pink","grey"),each=5))

这里"a"代表一个affybatch对象.

当然上面的代码每五个条形颜色,我真正需要的是前六个蓝色和接下来的五个橙色等等.

或者甚至将前十个用蓝色着色,接下来三个用橙色着色,剩下的再用蓝色着色也有帮助.我没有使用ggplot,因为这是一个affybatch对象.

我有一个示例数据帧:

 data<-data.frame(a=c(1,2,3),b=c(4,5,5),c=c(6,8,7),d=c(8,9,10))

并希望计算数据框中每一行的z分数,并做了:

 scores<-apply(data,1,zscore)

我使用了zscore函数

install.packages(c("R.basic"), contriburl="http://www.braju.com/R/repos/")

并获得了这一点

 row.names     V1            V2          V3
    a      -1.2558275   -1.2649111  -1.0883839
    b      -0.2511655   -0.3162278  -0.4186092
    c       0.4186092    0.6324555   0.2511655
    d       1.0883839    0.9486833   1.2558275

但是当我尝试手动计算数据帧第一行的z得分时,我得到以下值:

      -1.45 -0.29  0.4844, 1.25

手动,对于第一行,我计算如下:

1)计算第一行的行平均值(4.75)

2)从行均值中减去每个值(例如; 4.75-1.,4.75-4.,4.75-6.,4.75-8)

3)每个方差异.

4)将它们加起来并除以第1行中的样品量

5)因此我得到方差(答案= 6.685),然后单独得到第一行的标准差(2.58)

6)然后应用z得分的公式.