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网站高并发前端怎么做网站加速工具

网站高并发前端怎么做,网站加速工具,网站开发工资高么,想做电商从哪里入手一边学习#xff0c;一边总结#xff0c;一边分享#xff01; 本期教程 写在前面 此图是一位同学看到后#xff0c;想出的一期教程。 最近#xff0c;自己的事情比较多#xff0c;会无暇顾及社群和公众号教程。 1 安装和加载相关的R包 library(ggraph) library(tidy…一边学习一边总结一边分享 本期教程 写在前面 此图是一位同学看到后想出的一期教程。 最近自己的事情比较多会无暇顾及社群和公众号教程。 1 安装和加载相关的R包 library(ggraph) library(tidygraph) # install.packages(devtools) #devtools::install_github(Hy4m/linkET, force TRUE) library(linkET) packageVersion(linkET) packageVersion(igraph) #devtools::install_github(Hy4m/netET) library(netET)设置路径 setwd(E:\\小杜的生信筆記\\2023\\20231012-mental分析网络图)2 加载数据 ##mantel test library(dplyr)data(varechem, package vegan) data(varespec, package vegan)2.1 查看数据 ## 查看数据 dim(varespec) # [1] 24 44 varespec[1:10,1:10]dim(varechem) # [1] 24 14 varechem[1:10,1:10]2.2 计算网络关系 mantel - mantel_test(varespec, ## 分类数据varechem, ## 影响因子数据## 以下代码是根据varespec分类数据进行分析计算spec_select list(Spec01 1:7,Spec02 8:18,Spec03 19:37,Spec04 38:44)) %% mutate(rd cut(r, breaks c(-Inf, 0.2, 0.4, Inf),labels c( 0.2, 0.2 - 0.4, 0.4)),pd cut(p, breaks c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf),labels c( 0.01, 0.01 - 0.05, 0.05)))查看数据 head(mantel) ###head(mantel) # A tibble: 6 × 6spec env r p rd pd chr chr dbl dbl fct fct 1 Spec01 N 0.256 0.015 0.2 - 0.4 0.01 - 0.05 2 Spec01 P 0.137 0.093 0.2 0.05 3 Spec01 K 0.400 0.004 0.4 0.01 4 Spec01 Ca 0.0113 0.427 0.2 0.05 5 Spec01 Mg 0.0263 0.366 0.2 0.05 6 Spec01 S 0.275 0.021 0.2 - 0.4 0.01 - 0.052.3 绘制基础mantel相关性网络图 ## 绘制相关性热图 D0 - qcorrplot(correlate(varechem), type lower, diag FALSE) geom_square() ## 相关性热图的形状## geom_couple(aes(colour pd, size rd), data mantel, curvature nice_curvature()) ## 颜色参数调整scale_fill_gradientn(colours RColorBrewer::brewer.pal(11, RdBu)) scale_size_manual(values c(0.5, 1, 2)) scale_colour_manual(values color_pal(3)) guides(size guide_legend(title Mantels r,override.aes list(colour grey35), order 2),colour guide_legend(title Mantels p, override.aes list(size 3), order 1),fill guide_colorbar(title Pearsons r, order 3)) D0 ggsave(Mental相关性网络图.jpg,width 6, height 6)2.4 绘制显著性网络图 我们在代码中详细标注了调整参数可以自行根据需求进行调整即可。 本教程详细教程相关性网络图 | 热图中添加显著性 小杜的生信筆記 主要发表或收录生物信息学的教程以及基于R的分析和可视化包括数据分析图形绘制等分享感兴趣的文献和学习资料!!
http://www.huolong8.cn/news/18774/

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