帮我解释一下:data=rt[,-(ncol(rt)-1)] data=melt(data,id.vars=c("gene")) colnames(data)=c("gene", "Immune", "Expression")

时间: 2023-11-01 18:06:25 浏览: 35
这段代码的作用是将一个数据框 `rt` 中除了最后一列以外的所有数据提取出来,并将提取出来的数据进行重构,变成以 "gene" 列为标识符的三列数据,分别为 "gene"、"Immune" 和 "Expression"。具体解释如下: - `rt[,-(ncol(rt)-1)]` 表示提取数据框 `rt` 中除了最后一列以外的所有列,`-` 表示剔除,`ncol(rt)` 表示获取数据框 `rt` 中的列数,`(ncol(rt)-1)` 表示最后一列的索引,因此 `- (ncol(rt)-1)` 就是除了最后一列以外的列的索引。 - `melt(data, id.vars=c("gene"))` 表示将提取出来的数据进行重构,将除了 "gene" 列以外的所有列都转化为新的 "Immune" 和 "Expression" 列,并将 "gene" 列作为标识符。其中,`id.vars=c("gene")` 表示以 "gene" 列为标识符进行重构。 - `colnames(data)=c("gene", "Immune", "Expression")` 表示将重构后的数据框 `data` 中三列的列名分别设置为 "gene"、"Immune" 和 "Expression"。`colnames()` 函数用于获取或设置数据框中列的名称。
相关问题

Error in -ncol(data) : invalid argument to unary operator

这个错误通常是因为你尝试使用`-ncol(data)`这样的语法来删除数据框的最后一列,但R无法识别`-`操作符。要删除数据框的最后一列,你可以使用以下代码: ```R X <- data[, -ncol(data)] ``` 在这里,我们使用`-ncol(data)`来获取除最后一列之外的所有列,然后将其分配给`X`。这将删除数据框中的最后一列。

这段代码什么意思 void CsnakeDlg::DrawSnake(CDC& dc) { CBrush brushSnake(RGB(0, 162, 232)); list<SNAKE>::iterator it = m_listSnake.begin(); while (it != m_listSnake.end()) { CRect rt; rt.left = it->nCol * GAMEBLOCK; rt.top = it->nRow * GAMEBLOCK; rt.right = rt.left + 20; rt.bottom = rt.top + 20; if (it == m_listSnake.begin()) { dc.Rectangle(rt); } else { dc.FillRect(rt, &brushSnake); } it++; } }

这段代码是一个函数,用于在游戏界面上绘制蛇的身体。在函数中,首先定义一个颜色为 RGB(0, 162, 232) 的画刷 brushSnake,用于绘制蛇的身体。然后,使用迭代器遍历蛇的每一个身体块(存储在链表 m_listSnake 中),并根据身体块的行和列数(nRow、nCol)以及 GAMEBLOCK 的大小计算出身体块的矩形 rt。如果当前遍历到的身体块是蛇头,那么使用 dc.Rectangle 函数绘制一个矩形框作为蛇头;否则,使用 dc.FillRect 函数用 brushSnake 画刷填充矩形 rt,绘制蛇身。最后,迭代器 it 指向下一个身体块,继续遍历直到链表末尾。

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#------(一)方法1:基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%%wa indexb <- d1b%%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码,用不同一级指标下分别计算二级指标权重,再求一级指标权重

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导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望