> write.table(colnames(FoliarFertilizer)[i], "FoliarFertilizer_Result.txt", append=TRUE, row.names=FALSE, col.names=F, sep="\t") #尽管显示Warning message"给文件加列名"但输出是正确的 Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open file 'FoliarFertilizer_Result.txt': Permission denied
时间: 2023-07-19 07:07:31 浏览: 140
这个错误提示显示您无法打开 "FoliarFertilizer_Result.txt" 文件,可能是因为您没有写入该文件的权限。您可以尝试更改文件的权限,或者将输出文件保存到您有写入权限的其他目录中。您可以使用以下命令来更改文件的权限:
```
chmod +w FoliarFertilizer_Result.txt
```
这将为该文件添加写入权限。如果您仍然无法打开该文件,您可以尝试使用其他文件名和路径来保存输出文件。
相关问题
PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码,告诉我每一条代码的作用和意义
PCA_Plot_3: 这个函数用来绘制主成分分析(PCA)的散点图。它接受四个参数:data(数据矩阵),Annotation(注释信息),VAR(行名),Color(颜色)。首先,它对数据进行主成分分析(prcomp函数),然后将主成分分析的结果转换为数据帧(pca_out)。接下来,它将行名转换为指定的VAR变量名,并将注释信息与主成分分析结果进行连接(left_join函数)。最后,它使用ggplot库绘制散点图,其中x轴表示PC1,y轴表示PC2,点的颜色由Color参数指定。
Deseq2_Deseq_function_2: 这个函数用于进行差异表达分析。它接受两个参数:Countdata(基因计数数据)和Coldata(样本注释信息)。首先,它使用DESeq2包中的DESeqDataSetFromMatrix函数将Countdata和Coldata转换为差异表达分析所需的数据集对象。然后,它使用DESeq2包中的DESeq函数进行差异表达分析,并返回结果。
pheatmap_singscore: 这个函数用于绘制热图。它接受三个参数:pathways(基因通路信息),data(基因表达数据),Annotation(注释信息)。首先,它从data中选择pathways对应的基因,并根据Annotation的行名对选定的基因进行筛选。然后,它使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图,其中Gene_select_anno是待绘制的基因数据,Annotation用于注释列,cluster_rows参数表示是否对行进行聚类,clustering_distance_rows参数表示行聚类所使用的距离度量。
matrix.please: 这个函数用于将数据框转换为矩阵。它接受一个参数x(数据框),并将x的第一列作为行名,将x的其余列转换为矩阵。最后,它返回该矩阵。
frequent_itemsets = apriori(df_for_apriori, min_support=0.10, use_colnames=True) frequent_itemsets.sort_values('support', ascending=False)
这段代码使用了Apriori算法来挖掘数据集中的频繁项集,并按照支持度排序。具体解释如下:
- `df_for_apriori`是一个数据框,其中每一行代表一个交易,每一列代表一种商品或者事务属性。
- `min_support`是支持度阈值,即项集在所有交易中出现的次数占比,超过该阈值才被认为是频繁项集。
- `use_colnames`为True时,列名会被用作项集的元素而不是列索引。
- `apriori()`函数返回一个包含所有频繁项集及其支持度的数据框。
- `sort_values()`函数按照支持度从大到小排序,以便更容易找到最频繁的项集。
阅读全文
相关推荐
















