不使用CluMix和distmap，使用其他R语言程序包改写下面的代码library(CluMix) distmap(flower, what="subjects") distmap(flower, what="variables")

如果不使用CluMix和distmap，可以使用R语言中的ggplot2和reshape2等程序包来进行可视化。

首先，我们需要将数据进行转换，使其适用于ggplot2绘图。可以使用reshape2程序包的melt()函数将数据转换为长格式：

library(reshape2)
library(ggplot2)

# 读取数据
data(flower)

# 将数据转换为长格式
df <- melt(flower)

# 绘制散点图
ggplot(df, aes(x = variable, y = value, color = factor(subject))) + geom_point()

这将生成一个散点图，其中每个点代表一个观测值，x轴表示变量名称，y轴表示变量值，颜色表示观测主体。

如果要绘制箱线图，可以使用ggplot2中的geom_boxplot()函数：

# 绘制箱线图
ggplot(df, aes(x = variable, y = value, fill = factor(subject))) + geom_boxplot()

这将生成一个箱线图，其中x轴表示变量名称，y轴表示变量值，填充颜色表示观测主体。

注意，这些绘图方法并不是直接替代CluMix和distmap函数的，它们只是一种可选的方法，可以用来可视化数据。

相关问题

R语言 想运行distmap(flower, what="subjects")需要安装什么程序包

如果你想在 R 语言中运行 `distmap(flower, what="subjects")`，你需要安装 `bio3d` 包。可以使用以下命令进行安装：

install.packages("bio3d")

请确保你已经安装了 `devtools` 包，因为 `bio3d` 包不在 CRAN 存储库中。如果你还没有安装 `devtools` 包，则需要先执行以下命令进行安装：

install.packages("devtools")

然后，使用以下命令安装 `bio3d` 包：

devtools::install_github("Grantlab/bio3d")

安装完成后，你可以使用以下命令加载 `bio3d` 包：

library(bio3d)

现在你应该可以成功运行 `distmap(flower, what="subjects")` 命令了。

请详细解释一下这段代码，每一句给上相应的详细注解：tasks['Duration'] = tasks['End'] - tasks['Begin'] tasks = pd.pivot_table(tasks, values=['Duration'], index=['Id'], columns=['Task'], aggfunc='sum', fill_value=0) tasks.columns = [c[-1] for c in tasks.columns] tasks = tasks.reset_index() tasks['t_kmeans'] = cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=3).fit_predict(tasks[tasks.columns[1:]]) subjects = subjects.fillna(0).groupby('Subject').median() subjects = subjects.reset_index() # subjects.rename(columns={'Subject':'Id'}, inplace=True) subjects['s_kmeans'] = cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=3).fit_predict(subjects[subjects.columns[1:]]) subjects=subjects.rename(columns={'Visit':'s_Visit','Age':'s_Age','YearsSinceDx':'s_YearsSinceDx','UPDRSIII_On':'s_UPDRSIII_On','UPDRSIII_Off':'s_UPDRSIII_Off','NFOGQ':'s_NFOGQ'})

这段代码主要是对数据进行处理和聚类操作，具体注释如下：

tasks['Duration'] = tasks['End'] - tasks['Begin']  # 计算任务的持续时间

将任务的开始时间和结束时间相减得到任务的持续时间，并将其存储在名为"Duration"的新列中。

tasks = pd.pivot_table(tasks, values=['Duration'], index=['Id'], columns=['Task'], aggfunc='sum', fill_value=0)  # 对任务数据进行透视，按照id和任务名称进行分组，并对任务的持续时间进行求和

使用pandas库中的pivot_table函数将任务数据进行透视，按照id和任务名称进行分组，并对任务的持续时间进行求和，将结果存储在tasks变量中。

tasks.columns = [c[-1] for c in tasks.columns]  # 对任务名称进行处理，只保留名称的最后一个字符

将tasks变量中的任务名称进行处理，只保留名称的最后一个字符，并将结果存储在tasks变量中。

tasks = tasks.reset_index()  # 重置索引，使id变为一列

将tasks变量中的索引重置，将id变为一列，并将结果存储在tasks变量中。

tasks['t_kmeans'] = cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=3).fit_predict(tasks[tasks.columns[1:]])  # 对任务数据进行聚类操作，并将结果存储在名为"t_kmeans"的新列中

使用scikit-learn库中的KMeans函数对任务数据进行聚类操作，将结果存储在名为"t_kmeans"的新列中，并将结果存储在tasks变量中。

subjects = subjects.fillna(0).groupby('Subject').median()  # 对受试者数据进行处理，将缺失值填充为0，并按照受试者id进行分组，并对每组中的数据进行中位数计算

将受试者数据中的缺失值填充为0，并按照受试者id进行分组，对每组中的数据进行中位数计算，并将结果存储在subjects变量中。

subjects = subjects.reset_index()  # 重置索引，使id变为一列

将subjects变量中的索引重置，将id变为一列，并将结果存储在subjects变量中。

# subjects.rename(columns={'Subject':'Id'}, inplace=True)  # 对受试者数据中的"Subject"列进行重命名为"Id"

注释掉了一行代码，原本是对受试者数据中的"Subject"列进行重命名为"Id"，但是这行代码被注释掉了，因此该操作没有执行。

subjects['s_kmeans'] = cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=3).fit_predict(subjects[subjects.columns[1:]])  # 对受试者数据进行聚类操作，并将结果存储在名为"s_kmeans"的新列中

使用scikit-learn库中的KMeans函数对受试者数据进行聚类操作，将结果存储在名为"s_kmeans"的新列中，并将结果存储在subjects变量中。

subjects=subjects.rename(columns={'Visit':'s_Visit','Age':'s_Age','YearsSinceDx':'s_YearsSinceDx','UPDRSIII_On':'s_UPDRSIII_On','UPDRSIII_Off':'s_UPDRSIII_Off','NFOGQ':'s_NFOGQ'})  # 对受试者数据中的各个列进行重命名

对受试者数据中的各个列进行重命名操作，并将结果存储在subjects变量中。重命名的列包括Visit、Age、YearsSinceDx、UPDRSIII_On、UPDRSIII_Off和NFOGQ。