小编Gab*_*gro的帖子

我检查了不同的帖子,但仍然无法弄清楚为什么这不起作用:

c=c("HI","NO","YESS")
grep("YES",c,fixed=T)
[1] 3

如果我正在使用fixed = T,为什么当"YES"没有完全匹配时,我仍然会得到结果.我只想要grep -w在bash中使用时完全匹配.

我有一个0s 和1s 的向量，想要识别 s 字符串0被 s 包围的索引1。0如果s之间的s个数1小于或等于5，我想将这些零更改为1s。

这是一个例子：

> x <- c(0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1)

在位置7,8,9中，我只有三个零，因此需要将其更改为1。其他零都超过5个，因此不需要更改。

生成的向量应如下所示：

> x_converted <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1)

我正在使用for循环和if else语句来执行此操作，但我确信必须有一种更快的方法来执行此操作。

谢谢。

我有一个看起来像这样的矩阵:

a=c(rep(0,5),rep(1,5),rep(2,5))
b=c(rep(1,5),rep(1,5),rep(2,5))
d=rbind(a,b)

  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15]
a    0    0    0    0    0    1    1    1    1     1     2     2     2     2     2
b    1    1    1    1    1    1    1    1    1     1     2     2     2     2     2

我想要做的是计算一行中值的变化次数.例如,在第一行,第5列到第6列以及第10列到第11列有2个更改.

我使用一个if语句和一个for循环来比较每个值和一个计数器c来计算发生更改的次数:

m=matrix(NA, nrow = length(d[,1]), ncol = 1)

for (s in 1:length(d[,1])){

  c=0

  for (i in 1:length(d[1,])){

    if (i < length(d[1,])){

      if …

我有一个融化的矩阵，我想将其绘制为热图，相关系数位于下部矩阵中，P 值位于上部三角形中

> melted_corfinal
     Var1   Var2 value
1     iHS    iHS  1.00
2     nSL    iHS  0.89
3  XP-EHH    iHS  0.01
4     PBS    iHS  0.00
5     iHS    nSL  0.00
6     nSL    nSL  1.00
7  XP-EHH    nSL  0.01
8     PBS    nSL  0.00
9     iHS XP-EHH  0.00
10    nSL XP-EHH  0.00
11 XP-EHH XP-EHH  1.00
12    PBS XP-EHH  0.18
13    iHS    PBS  0.90
14    nSL    PBS  0.41
15 XP-EHH    PBS  0.00
16    PBS    PBS  1.00

但是，我找不到一种方法来仅更改上三角矩阵的颜色，同时保留值。我希望它只是白色（背景）。

这是我迄今为止提出的代码：

p <- ggplot(melted_corfinal, aes(Var2, Var1)) +
  geom_tile(aes(fill …

有没有办法在ggplot阴谋旋转x轴标签和在同一时间更换主题？

如果我这样做，我可以旋转 x 轴标签：

ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose)
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_boxplot() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

但是如果我添加一个主题，旋转将不起作用：

ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose)
ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + 
  geom_boxplot() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) +
  theme_minimal()

我尝试在theme_minimal()函数中添加旋转，但这也不起作用。

谢谢。

我有一个非常大的布尔向量（即T或F），并且我想简单地能够估计元素之间的 T向量中包含多少个连续的“块” 。F

x <- c(T,T,T,T,F,F,F,F,T,T,T,T,F,T,T)

1,1,1,1,0,0,0,0,2,2,2,2,0,3,3