label.list2 <- do.call("rbind", rep(list(st_label[[1]]), round(N2/N1)+1))[1:N2,]

时间: 2024-06-03 09:13:20 浏览: 142
这段代码的作用是将 `st_label[[1]]` 这个向量复制多次,然后将这些向量按行拼接成一个矩阵,并截取前 `N2` 行。具体解释如下: - `rep(list(st_label[[1]]), round(N2/N1))` 将 `st_label[[1]]` 这个向量重复多次,使得重复后的向量个数为 `round(N2/N1)` 个,返回一个列表。 - `do.call("rbind", ...)` 将列表中的向量按行拼接成一个矩阵,返回一个矩阵。 - `[1:N2,]` 截取矩阵的前 `N2` 行。 因此,最终的结果是一个有 `N2` 行的矩阵,其中每一行都是 `st_label[[1]]` 这个向量的复制。
相关问题

test.spot.metadata1 <- do.call(rbind,lapply(1:nrow(metadata1),function(i){metadata1[i,]/sum(metadata1[i,])}))

这段代码是将`metadata1`中每一行的值除以该行所有值的和,然后将结果组合成一个新的矩阵`test.spot.metadata1`。这个操作可以将矩阵中的每一行的值转化为概率分布,方便进行后续的统计分析。具体来说,`lapply`函数循环遍历每一行,`sum`函数计算该行所有值的和,然后将该行的每个值除以和,最后将结果组合成一个新的矩阵。

N_allfiles <- list.files(path="/Analysis_B/20220326_JNILI/006_blastx/",pattern ="*_blastout_rename.txt") N_Total.data <- data.frame() for (i in N_allfiles){ N_path <- paste(path="/Analysis_B/20220326_JNILI/006_blastx/", i, sep="") N_A <- read.table(N_path,sep="") N_B <- strsplit(i,"_") i <- N_B[[1]][1] N_A$Sample <- i N_Total.data <- rbind(N_Total.data, N_A) } write.csv(N_Total.data, file ="/Analysis_B/20220326_JNILI/006_blastx/SampleID_blastN.csv",row.names = F)这段代码什么意思

这段代码的作用是将/Analysis_B/20220326_JNILI/006_blastx/文件夹下所有名字以"_blastout_rename.txt"结尾的文件读取并合并为一个数据框N_Total.data,并将合并后的数据框写入一个csv文件中。具体实现过程如下: 1. 使用list.files函数获取/Analysis_B/20220326_JNILI/006_blastx/文件夹下所有名字以"_blastout_rename.txt"结尾的文件名,保存到N_allfiles变量中。 2. 创建一个空数据框N_Total.data。 3. 使用for循环遍历N_allfiles列表,对于列表中的每一个文件名i,执行以下操作: a. 将文件路径拼接到N_path变量中。 b. 使用read.table函数读取文件内容到N_A数据框中。 c. 使用strsplit函数将文件名i按"_"分割,获取第一个分割出来的字符串,即样本ID,并将其保存到i变量中。 d. 将样本ID作为新列Sample添加到N_A数据框中。 e. 使用rbind函数将N_A数据框合并到N_Total.data数据框中。 4. 使用write.csv函数将合并后的数据框N_Total.data写入到/Analysis_B/20220326_JNILI/006_blastx/SampleID_blastN.csv文件中,设置row.names参数为F表示不写入行名。 综上,这段代码主要的目的是对blastn分析的结果进行处理,将所有样本的结果合并为一个csv文件,并添加样本ID作为新的一列。
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