精华内容
下载资源
问答
  • 因此,您需要为自己所做的事情感到自豪,并且必须更加负责任地行动,因为全世界都在期待您创造更多的魔法并实现更多的创新。 随着时间的流逝和日子的流逝,我们所有人都将迎来又个充满希望和挑战的新的一年。 ...

    2019年最流行的编程语言

    我觉得:

    我们软件开发人员编写/编写的每段代码都主要负责我们目前正在经历的不断进步和相互联系的世界。 它极大地改变了人类的命运。 因此,您需要为自己所做的事情感到自豪,并且必须更加负责任地行动,因为全世界都在期待您创造更多的魔法并实现更多的创新。

    随着时间的流逝和日子的流逝,我们所有人都将迎来又一个充满希望和挑战的新的一年。 我们已经看到AI和ML如何为所有有远见的人带来很多希望,无论比特币混乱如何,区块链如何成为本世纪最有前途的技术创新。

    整个自动化浪潮席卷整个行业。 尽管所有这些有前途的技术趋势都引起了人们的关注,但我们一定不要忘记编程语言和算法,而编程语言和算法是造成这种现象的主要动力。

    因此,本文将探讨编程语言的当前和未来世界,这些语言使新一代软件开发人员能够成为使此数字世界变得更加健壮,更紧密和有意义的关键角色。

    前三名必须为软件开发人员学习编程语言-

    1. Python:

    嗯,在这个编程语言世界中,python并不是什么新鲜事物。 它由Guido van Rossum创建,并于1991年首次发布,尽管它是一个古老的竞争者,但是它一直存在很长时间,但是目前使用AI,ML,Data analytics ,基于算法的开发突然引起了人们的关注。举世瞩目,它已成为当今大多数程序员和季节性程序员的宠儿。

    资源

    随着Industry 4.0的兴起,并考虑到自动化已成为寻求扩展和成长的企业主的当务之急,python已成为所有开发人员学习和成长的极为相关的工具。

    对于初学者和经验丰富的开发人员而言,它是真正的最爱,这不仅是因为其简单易学,而且还因为其需求不断增长。

    Python一直以其简单的语法和易用性而受到青睐,这也难怪它为什么如此受欢迎

    Python应用程序:

    1.数据分析:

    是的,在数据​​科学,统计,分析,ML方面, Pyhton是您的小猫中最合法的语言之一。 是的,它确实有与R. 为r的激烈竞争是统计编程语言。 如果您喜欢这种东西,可以考虑学习R。

    但是python是通用编程语言,不仅用于统计编程,而且还非常适合构建游戏,网站,商业应用程序等等。

    以程序员的身份加入是很容易的理想编程语言,您不仅可以赚很多,而且在快速的周转时间内学到很多东西。 它物有所值,并完美考虑了科技界的未来。

    2.网站开发:

    Python非常适合开发Web应用程序而没有太多复杂性。 它带有丰富的库和互联网协议,例如

    • 请求-HTTP客户端库
    • BeautifulSoup — HTML解析器
    • Feedparser —用于解析RSS / Atom feed
    • Paramiko —用于实现SSH2协议
    • Twisted Python —用于异步网络编程

    它还具有非常强大的框架,如Django,Pyramid和诸如flask和bottle的微框架,可帮助您快速有效地进行Web开发。
    您可以编写CGI脚本,然后我们将在Python中获得高级内容管理系统,例如Plone和Django CMS。

    希望切换语言的任何新手和专业人员都可以轻松地使用Python进行Web开发。

    3.科学和数字应用:

    Python之所以成为许多数据科学家的宠儿,仅仅是因为其为统计和数值分析而设计的库集合:

    • SciPy —数学,科学和工程学软件包的集合。
    • 熊猫-数据分析和建模库
    • IPython —一个强大的shell,可轻松编辑和记录工作会话。 它还支持可视化和并行计算。
    • 同样,NumPy让我们处理复杂的数值计算。

    4.在教育领域:

    考虑到Python给所有新学习者带来的便利,大多数学校都在教授Python。

    5. ERP开发:

    Python被用于开发企业级解决方案的软件。 已经有许多流行的ERP(如OdooTryton )为小型企业和大型企业提供动力,以管理他们的整个业务和库存。

    Odoo建立在python之上,是一整套有效的企业管理应用程序。

    5.游戏开发:

    是的,即使最喜欢的游戏开发框架是Unity,您也可以使用python开发游戏,而 python确实有PyGame和PyKyra框架,可以使用Python进行游戏开发。 您还将获得各种3D渲染库来开发3D游戏。

    和更多的应用程序,例如连接数据库,网络,编程,机器人技术,Web抓取,人工智能,机器学习,是使Python成为2019年将要学习的最强大的语言的原因。

    2. Javascript:

    这是另一个强大的竞争者,它正在Swift追赶挑战Python的霸主地位,而它逐渐成为开发人员社区中最受欢迎的选择的主要原因是因为它的易用性和支持全栈Web和移动应用程序开发的能力

    这一切都归功于NodeJs和MEAN技术堆栈的普及,这些堆栈已被正在使用javascript构建产品的大型技术公司Swift采用。

    使用JavaScript,您可以制作Web应用程序,服务器后端,桌面应用程序和移动应用程序。 几乎没有任何一种语言可以赋予您使用一种语言执行多项操作的能力。

    让我们看看javascript如何帮助您构建世界一流的可扩展产品:

    服务器端开发:

    NodeJS已成为许多后端开发人员的福音。 它为所有JS程序员提供了非常强大的基础,可以帮助他们使用JavaScript构建桌面和服务器应用程序,而无需浏览器。 是的,浏览器之外JavaScript。

    移动开发:

    随着移动应用需求的快速增长,企业和中小型企业采用Go-Mobile作为增加其增长的战略面临着很大的压力。 为了满足这一不断增长的需求,许多跨平台框架正变得越来越流行,以节省时间和成本。 使用javascript的AngularJsReact Native正在推动这种开发策略来构建出色的移动解决方案。

    实际上,React Native在希望采用跨平台移动开发的移动应用程序开发人员中变得非常流行,除了使用Android和iOS学习Native开发之外。

    3.快速JavaScript引擎:

    所有流行的浏览器巨头Mozilla,Google和Apple都在争相在您的浏览器中构建最快JavaScript解释器,以确保浏览器能够模仿类似于本机应用程序的环境。 他们正在争相为Web应用程序提供功能,速度和性能,而这些功能,速度和性能自然随本地移动应用程序一起提供。

    Javascript赋予了在浏览器上体验本机应用程序并使Web开发人员的生活更轻松的愿景。

    JS FrameWorks:您必须学习

    有许多流行JavaScript框架,它们在最近的首次亮相就一直出于各种原因而吸引开发人员。 其中之一是大力采用这些技术堆栈,以及围绕JS建立的强大社区。 因此,让我们探索一些流行的JS框架

    AngularJS:

    这个由Google驱动的JS框架是技术娴熟的开发人员社区中领先且广受欢迎的框架之一。 该开源框架于2010年发布,以一种精巧的方法接管了工作,该方法在最少的周转时间内即可构建Web应用程序。 它可以帮助您设计精美,稳定,安全和创新的移动和Web应用程序。

    当HTML属性与Angular指令混合时,它将为HTML代码赋予全新的活力。 另外,它易于理解且易于部署。

    ReactJS

    Facebook和Instagaram应用程序均由React.js提供支持。 它可以帮助您开发可扩展的应用程序,以适应当今编程世界的所有动态需求。

    ReactJS非常可靠且稳定。 流畅的前端开发和虚拟DOM实现是当今它受到开发人员青睐的主要原因。

    Vue.js

    这是编程领域初学者应该考虑的最简单的框架之一。 它受到ReactJS,AngularJS和Knockout.js等框架的启发,以创建一个在各个方面都富有成效的生态系统。

    流星.js

    Meteor.js由Meteor开发组在MIT许可下于2012年发布,它是一个开源JavaScript框架,使开发人员可以轻松使用。

    它是一个完全加载的框架,非常稳定,并使用纯JavaScript来构建端到端的可伸缩网络以及移动应用程序。 它涵盖了完整的堆栈开发资源,并提供了无数资源,教程和软件包,可以彻底改变您的Web或移动应用程序开发过程。

    Backbone.js

    它是由Jeremy Ashkenas在MIT许可下于2010年发布的。 这个开源框架非常强大,具有许多内置功能。 它可以通过编写代码或使用第三方框架在其之上构建功能完整的框架。 Pinterest,Delicious,Disqus,Walmart和Foursquare等大型巨头都采用了它。

    Polymer.js

    Google于2013年发布了此JS框架,旨在通过Web组件扩展HTML功能。 它使开发人员可以基于浏览器技术构造自定义HTML元素。 其增长的主要原因在于它能够采用现代和创新的方法来进行强大的Web开发

    因此,如果您希望在2019年拥有巨大的职业机会,请添加此全栈开发语言,您将永远不会后悔。 您将看到的大多数JD都需要JS知识。 因此,通过学习JavaScript,您将为软件工程师的未来发展打下坚实的基础。

    3. GO:使用GO语言

    Go是一种开源编程语言,可轻松构建简单,可靠和高效的软件。

    它是此编程世界中的新成员之一。

    Go于2007年构思,2012年正式发布,在多核处理器,计算机网络和大型代码库时代,谷歌采用Go来提高编程效率。 设计师希望解决其他语言的常见批评,同时保留其许多有用的特征。 喜欢

    • 静态类型和效率(例如C ++或Java)
    • 生产力和易用性(如Python或JavaScript)[19]
    • 高性能网络和多处理

    因此,它涵盖了Python的所有易用性以及传统C ++和Java的性能,可帮助您构建可扩展的应用程序。

    这是一种新的编码极客,它为人们带来了很多希望。 我对GO也很着迷,最近一直在学习这种有趣的语言。 不,我仍然是新手,但喜欢它并期待完全采用它。

    它是一个相当新的东西,尚未赶上Python,JS,Java之类的东西。 但是,它正逐渐成为在不久的将来学习和采用的最有前途的语言之一。

    为什么去?

    Go的使用日益增加,部分原因在于它是一种适用于当今微服务体系结构的轻量级开源语言。 容器宠儿Docker和Google的容器编排产品Kubernetes是使用Go构建的。 Go还在数据科学领域不断发展,其优势在于数据科学家正在寻求整体性能以及从“分析师的笔记本电脑到全面生产”的能力。

    《 2017年堆栈溢出调查》显示了Go越来越受欢迎的迹象。 Stack Overflow对64,000名开发人员的综合调查试图通过询问“最喜欢,最讨厌和想要的语言”来满足开发人员的喜好。 该列表由诸如Mozilla的Rust,Smalltalk,Typescript,Apple的Swift和Google的Go等更新的语言所控制。 但是Rust,Swift和Go连续第三年成为“最受喜爱的”五种编程语言之一。

    编程语言如何在当前的2018年动态中排名:

    让我们看看2018年十大语言,它们是典型的IEEE成员和Spectrum阅读器的排名吗?

    尽管python与传统的C ++和Java保持了很长一段时间的流行,但更有趣的是JS和GO Lang的增长表明它们正在以惊人的速度追赶,而看到他们成为顶级的我不会感到惊讶。未来的阶梯图。

    资源

    摘要:

    编程语言的选择完全取决于所用语言的目的,并且在很大程度上还取决于其易于学习和采用的能力。 因此,请继续根据您的个性和市场需求做出选择。 进行深入的分析是一件好事,但总而言之,您应该感到自信和自在。 您的选择将决定您的当前和未来,因此要根据您的需求,研究和所寻找的增长方式明智地做出选择。 它应该完全定制以适合您的个人需求。

    我认为javascript和Go lang的发展前景广阔。 如果您需要进行数据挖掘,情报和分析,请采用python,R;如果您希望采用移动应用程序开发,则可以将javascript与Android和Swift等本机平台一起使用。 实际上,没有一个明确的选择可以混合您的技能以适应当前发展趋势的前端和后端需求,这将帮助您在其他方面脱颖而出。

    留下非常有用的信息图给大家:

    祝您编程愉快,并在2019年事业蒸蒸日上。

    如果您是我的贡献,请点击这里,并订阅以寻求更多帮助,我很高兴听到您的回音。

    要了解更多信息,请访问: www.techprenuer.com ,我经常在这里与所有可爱的读者分享我的经验。

    非常感谢……

    翻译自: https://hackernoon.com/top-3-programming-language-to-watch-out-in-2019-95995e81ad2b

    2019年最流行的编程语言

    展开全文
  • 在Jupyter项目创立之初,创始人Fernando Pérez希望能够在同个计算工具平台上融合Ju(Julia)、Py(Python)和R这三科学运算语言的,并且向伽利略发现木星(Jupiter)卫星时所用的笔记本致敬,因此创造了Ju-Py-te-R这...

    这个像笔记本一样又能写文档又能运行代码的工具是怎么来的呢?在Jupyter项目创立之初,创始人Fernando Pérez希望能够在同一个计算工具平台上融合Ju(Julia)、Py(Python)和R这三种科学运算语言的,并且向伽利略发现木星(Jupiter)卫星时所用的笔记本致敬,因此创造了Ju-Py-te-R这个名字。不过经过了五年的发展,现在Jupyter能够支持的语言已经多达四十种,成为一个能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。

    看过了吴恩达在Jupyter Notebook上的演示后,你会发现它最大的特点便是可以直接在Web浏览器上编辑和运行,并且允许用户把代码写入独立的单元格中单独执行。这意味着每个格子里都可以编写完马上执行,验证我们的思路是否有问题,并且查看变量的输出情况是否符合预期判断。

    如果单元格里的代码有语法错误,运行后在格子下方会直接显示错误提示信息,就像下面这样。由于每个代码块都是单独运行测试的,所以如果查找错误我们也无需从头开始执行代码或者手动增加断点进行调试。这个写代码——运行——确认结果/修改代码——在下一个格子里写代码的过程便称为交互式编程。

    Jupyter Notebook提供的交互环境是它的重要功能,也是它在数据分析任务中格外受到欢迎的原因之一。在Notebook中可以方便地调用Python的第三方库,如pandas、Bokeh等,对数据进行清理、统计和可视化的操作,并且在单元格中可以分步输出变量或者绘制图表等等。

    对于数据分析工程师自身来说,这样既可以验证该步骤中的思路是否有问题,又可以通过输出的直观结果(变量值、图形等)构思后面的步骤怎样执行,极大地提高了任务的整体工作效率。

    除了代码之外,你应该也很好奇为什么吴恩达老师的Notebook看起来像一份包含了标题和章节完整讲义吧?这需要归功于Jupyter Notebook对Markdown语言的支持。Markdown是一种轻量级标记语言,非常简洁易学,常用于技术文档的写作。基于Markdown语法也衍生出了许多对其功能进行扩展的语法,其中Jupyter Notebook使用的是以GitHub为主要风格的GFM语法。

    只需要在工具栏中将单元格的格式指定为Markdown,就可以在格子中输入注释、笔记等一切你想要添加的文本,简洁的Markdown语法能帮助你更专注于文本内容。在内容输入完成后运行该单元格,具有格式的文本则会以html的形式显示。另外如果想要上传图片,直接将图片拖拽到Markdown格式的单元格内即可。

    掌握了这些功能,你就有机会高效地进行数据分析。同时,在团队沟通和教学展示等环境下,你可以在Jupyter Notebook的界面上快速地复现全部分析过程,并且通过文字叙述、可视化内容、数学公式与代码的整合来降低理解门槛、提高沟通效率。

    Jupyter Notebook在数据分析场景下的卓越优势是Pycharm、Vim等其他编辑器所无法匹敌的。这种设计思想也来自于文式编程的范式,即在代码中穿插着对代码逻辑的自然语言解释和宏片段,从而使编码者能够以更贴近人类思维习惯的方式进行工作。这种方式特别适用于科学计算和开发开源软件等场景。

    Python新手想动手拥有和吴恩达同款的生产工具,可以从这本书开始。《Jupyter Notebook数据分析入门与实战》重点介绍了如何使用Jupyter Notebook 进行数据可视化分析,以及自定义Jupyter Notebook、使用云端Jupyter Notebook等一系列实用操作。

    《Jupyter Notebook数据分析入门与实战》

    这本书对新手的友善度非常高,作者先从Jupyter Notebook的安装和基础操作讲起。读者对照本书一边阅读一边动手实践即可快速入门,Jupyter Notebook中特有的快捷操作和魔术命令也可以一网打尽。

    掌握了基本的Notebook操作后我们就可以让代码跑起来了。之后作者依次介绍了使用pandas、Matplotlib和Bokeh三个Python库进行数据分析和可视化的方法,并且根据自己丰富的经验归纳了许多常见问题,比如在绘图时中文出现乱码、输出结果中子图边缘重叠等等。作者针对这些新手上路时常令人苦恼的“坑”给出了详细的解决方法,使刚上手的读者顺利“出坑”从而信心大增。

    pandas、Matplotlib和Bokeh都是在数据分析中通用程度高、广受欢迎的Python库,其中许多进阶功能即使是Python和Jupyter Notebook的老用户也不一定掌握,比如绘制特殊图形、合并不同类型图形、设定颜色和颜色映射等等。跟随本书熟练使用这些技巧,就可以在数据分析报告中展示“如何优雅地使用Jupyter Notebook”了。

    对于有志于从事科学计算或是数据分析的人员来说,Jupyter Notebook是业界公认的不二之选。这本《Jupyter Notebook数据分析入门与实战》可以成为新手入门之路上的一趟直通车,使你在生产工具上与吴恩达等领军人物并肩。

    声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。

    展开全文
  • 因为它教你如何思考”编程切切实实带来了很多方便(eg有人为了方便学习几何和图论知识,搞出了类似“几何画板”的东西)“在自然科学中,是大自然给出一个世界而我们去探索,编程确实我们自己来构建法则,来创造一个...

    03854a452b83dbd9949fd13e5bac19af.png

    一、点燃兴趣部分

    【1】为什么学编程?

    如果想理解这个时代,就必须理解计算机编程编程会让我们以一种全新的方式来看世界。

    乔布斯:”这个国家的每个人都应该会编程,因为它教你如何思考”

    编程切切实实带来了很多方便(eg有人为了方便学习几何和图论知识,搞出了类似“几何画板”的东西)

    “在自然科学中,是大自然给出一个世界而我们去探索,编程确实我们自己来构建法则,来创造一个世界。”

    编程就非常忌讳一上来就狂写代码,应该先思考清楚,再动手,思考的过程其实就很像解数学题的过程。

    我为什么学编程?

    因为编程里有数学……(计算机可以验证很多数学的问题)

    【2】编程需要的能力

    逻辑思维,编程思维;兴趣和超强的记忆力。

    *附 编程思维是什么

    编程思维是需要训练的,没人天生就会。

    编程本质上是一种抽象思维,把实际问题映射到算法逻辑(重复的东西-循环语句)

    是一种懒人思维,重复的东西自己不必去搞了。

    【3】兴趣来源

    如果你有一个想法,马上就可以通过编程来实现。

    二、梦想启航

    其实我感觉计算机很像数学,在学数学时我会非常注重记忆每一个基本公式,都想混成亲人。

    但是感觉在计算机上就没有那么用心,其实对于计算机的主干语言就是应该着重记住,记到极度疯狂,记到无法想象,务必留心整理好作者写到的那些!

    作者每一章末尾都写一个“你学到了什么”,真的是一个很好的引导思考的提问。

    【1】常识

    1.所有的符号都是英文的,一般也是小写。

    2.必须有的框架:#include <stdio.h>

    int main();

    {

    return 0;}

    3. 关于16进制 要记住A是10,F是15

    4.代码的美观也很重要,可以用tab代替四个空格

    【2】着重介绍的一些函数

    1.printf

    “让计算机开口说话”

    “相当于say”

    printf(“I love you”);//看那括号~多像嘴巴,然后“”就好像计算机真开口说话似的

    “%d”就是一个讨债的!

    注:讨债者和债务人一一对应,%d与后面的变量个数相等!

    472f833beeb14e82b0e37f7912b07ab0.png

    整型 %d

    实型 %f(一定要输小数)

    字符型 字符两边必须加 单引号 ,绝非双引号!

    /除号 整数相除取商,实数相除输出双精度。

    0afb88f568328c151226ad532d16843f.png

    double比float 更加精确

    5600a2ca758fbfd98dd27553ff3eb029.png

    2.scanf

    “让计算机听我的话”

    “送信-地址&a,跟房子似乎还挺对应的”(跟printf就差一个地址)

    6942f347764bc65e2c6eb8fd24402481.png

    17cd2a953f5a8f79fdaf3e3c8c6e802d.png

    80404d369f3b6a65f26b2426b7f6c696.png

    3.让计算机记住一个东西(也叫存储)

    *小房子(也叫变量)

    申请小房子 int,float,double(也叫声明变量)

    再用一只手把数字放在小房子中 a=10(尤注:C语言里等号不是等号,是赋值号,相等关系用==,这才真等号)

    所以我们看的时候不要还像数学一样xx等于xxx

    而是要看成,把右边的xxx赋值给变量xx

    4.覆盖的利用与规避

    1f8eee54a97be8c19a9c0a738c88752a.png

    d8585adf42daf455319899f5451bed59.png

    用语言描述就是把a的值赋给t

    再把b的值赋给a,(a的值被覆盖了)

    再把t的值(也就是最初a的值)赋给b

    最后达到换位效果

    实例:

    7af348a143dd4814621f343575c52920.png

    5.注释的本质:(临时性删除)

    // 不可跨行

    /* */可以跨行

    【3】不考的常识

    变颜色 system(“color f5”)前面是背景色后面是文字色 他们都是十六进制的

    三、欣赏:为什么这本科普书优秀

    【1】一个很好的学习引导词(也鼓励我自发地做完了书上所有习题)

    我在书中也为你设置了绊脚石,希望你能顺利把他找出来。尽信书不如无书。学习不但要细致,还要有思辨的能力,这样才会有创新,才能终结并创造出自己的东西。

    【2】由简入繁一步步引入

    然而学校的老师就一揽子全部灌过来,懵逼……

    展开全文
  • 时间过了这么久,该交一份答案了。ggplot2包 是一个图形可视化包,并不带统计分析功能,所以统计学分析...这里我用一种geek一点的方法,类似后期在AI中添加的笨办法开始画图首先我们创造一个看起来有差异的数据,为...

    时间过了这么久,该交一份答案了。ggplot2包 是一个图形可视化包,并不带统计分析功能,所以统计学分析需要另外去做。

    这里加bar和显著性标识,如果了解ggplot2绘图原理中的图层概念的话,就能明白,无非就是在画完分组柱状图后,根据需要自己用ggplot2在图片上画几条折线,加几个星号而已。

    这里我用一种geek一点的方法,类似后期在AI中添加的笨办法

    开始画图

    首先我们创造一个看起来有差异的数据,为了简化统计过程我用rnorm这个函数生成了一堆正太分布的数据。为了让他们有差异,我也特意调整了不同组的mean值。此外为了方便我先生成了4x21的df,然后用reshap2的melt函数将数据转化成ggplot2需要的格式。

    ## 加载包

    library(reshape2)

    library(ggplot2)

    library(ggpubr)

    library(dplyr)

    options(stringsAsFactors = F)

    ## 制造一个有差异的数据为了演示

    x

    root = c(rnorm(7,10),rnorm(7,5),rnorm(7,21)),

    leaf = c(rnorm(7,9),rnorm(7,4),rnorm(7,32)),

    stem = rnorm(21,8))

    y = melt(x,id.vars = "Type")

    head(y)

    统计学分析

    半路出家,统计学的很烂,没有系统的学过,只是follow网上的流程需要的时候拿来用下,应该有错误,希望大佬指出。 最简单的例子,用t测验检测同组织内(root,leaf,stem)不同样品(A,B,C)的差异:先看数据分布是否为正太分布,方法参考:【R】正态检验与R语言 - REAY - 博客园​www.cnblogs.comt测验,方法参考:R语言-t检验_weixin_38322363的博客-CSDN博客_r t检验​blog.csdn.net2f1667ed0fc3ad3dd409fb6c52ba14cc.png

    variable = as.character(unique(y$variable))

    Type = as.character(unique(y$Type))

    for (i in 1:length(variable)) {

    for (j in 1:length(Type)) {

    l = variable[i]

    z = Type[j]

    b = filter(.data = y, variable == l & Type == z)[,3]

    a = shapiro.test(b)

    qqnorm(b)

    print(c("Test Group:",variable[i],Type[j]))

    print(a)

    }

    }

    ## t检验

    y$num = rep(1:7,times = 9)

    yy = acast(y,num~variable+Type)

    tissue = colnames(yy)

    for (i in c(1,4,7)) {

    t1vs2 = t.test(yy[,i],yy[,i+1])

    print(paste(tissue[i],"vs",tissue[i+1]),sep = "")

    print(t1vs2)

    t1vs3 = t.test(yy[,i],yy[,i+2])

    print(paste(tissue[i],"vs",tissue[i+2]),sep = "")

    print(t1vs3)

    t2vs3 = t.test(yy[,i+1],yy[,i+2])

    print(paste(tissue[i+1],"vs",tissue[i+2]),sep = "")

    print(t2vs3)

    }

    ##########= 夏皮罗检验结果 =#######################

    [1] "Test Group:" "root" "A"

    Shapiro-Wilk normality test

    data: b

    W = 0.96668, p-value = 0.8736

    [1] "Test Group:" "root" "B"

    Shapiro-Wilk normality test

    data: b

    W = 0.93642, p-value = 0.6067

    [1] "Test Group:" "root" "C"

    Shapiro-Wilk normality test

    data: b

    W = 0.90796, p-value = 0.3819

    [1] "Test Group:" "leaf" "A"

    Shapiro-Wilk normality test

    data: b

    W = 0.92647, p-value = 0.5213

    [1] "Test Group:" "leaf" "B"

    Shapiro-Wilk normality test

    data: b

    W = 0.83389, p-value = 0.08709

    [1] "Test Group:" "leaf" "C"

    Shapiro-Wilk normality test

    data: b

    W = 0.91637, p-value = 0.4417

    [1] "Test Group:" "stem" "A"

    Shapiro-Wilk normality test

    data: b

    W = 0.74738, p-value = 0.01191

    [1] "Test Group:" "stem" "B"

    Shapiro-Wilk normality test

    data: b

    W = 0.97004, p-value = 0.8987

    [1] "Test Group:" "stem" "C"

    Shapiro-Wilk normality test

    data: b

    W = 0.95486, p-value = 0.7736

    #################== t检验结果 ==###########################

    [1] "root_A vs root_B"

    Welch Two Sample t-test

    data: yy[, i] and yy[, i + 1]

    t = 9.4901, df = 11.016, p-value = 1.231e-06

    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

    95 percent confidence interval:

    3.72869 5.97999

    sample estimates:

    mean of x mean of y

    10.304207 5.449867

    [1] "root_A vs root_C"

    Welch Two Sample t-test

    data: yy[, i] and yy[, i + 2]

    t = -30.73, df = 9.8463, p-value = 4.14e-11

    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

    95 percent confidence interval:

    -11.65330 -10.07455

    sample estimates:

    mean of x mean of y

    10.30421 21.16813

    [1] "root_B vs root_C"

    Welch Two Sample t-test

    data: yy[, i + 1] and yy[, i + 2]

    t = -34.869, df = 8.2623, p-value = 2.91e-10

    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

    95 percent confidence interval:

    -16.75204 -14.68449

    sample estimates:

    mean of x mean of y

    5.449867 21.168129

    [1] "leaf_A vs leaf_B"

    Welch Two Sample t-test

    data: yy[, i] and yy[, i + 1]

    t = 8.6339, df = 10.48, p-value = 4.377e-06

    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

    95 percent confidence interval:

    4.055983 6.854194

    sample estimates:

    mean of x mean of y

    9.580255 4.125167

    [1] "leaf_A vs leaf_C"

    Welch Two Sample t-test

    data: yy[, i] and yy[, i + 2]

    t = -53.64, df = 9.654, p-value = 2.81e-13

    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

    95 percent confidence interval:

    -22.73581 -20.91380

    sample estimates:

    mean of x mean of y

    9.580255 31.405058

    [1] "leaf_B vs leaf_C"

    Welch Two Sample t-test

    data: yy[, i + 1] and yy[, i + 2]

    t = -48.407, df = 7.7859, p-value = 6.147e-11

    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

    95 percent confidence interval:

    -28.58570 -25.97409

    sample estimates:

    mean of x mean of y

    4.125167 31.405058

    [1] "stem_A vs stem_B"

    Welch Two Sample t-test

    data: yy[, i] and yy[, i + 1]

    t = -0.60654, df = 10.336, p-value = 0.5572

    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

    95 percent confidence interval:

    -1.6806534 0.9589377

    sample estimates:

    mean of x mean of y

    7.891292 8.252150

    [1] "stem_A vs stem_C"

    Welch Two Sample t-test

    data: yy[, i] and yy[, i + 2]

    t = -0.66898, df = 10.349, p-value = 0.5182

    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

    95 percent confidence interval:

    -1.1235095 0.6028203

    sample estimates:

    mean of x mean of y

    7.891292 8.151637

    [1] "stem_B vs stem_C"

    Welch Two Sample t-test

    data: yy[, i + 1] and yy[, i + 2]

    t = 0.18554, df = 8.1292, p-value = 0.8573

    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

    95 percent confidence interval:

    -1.145265 1.346291

    sample estimates:

    mean of x mean of y

    8.252150 8.151637

    下面来画图转化成画图数据

    先画分组柱状图的主体

    再添加图层,把标线和点给加上

    ## 为了方便添加标准差所以计算下均值和标准差

    plotdata = data.frame(tissue = rep(c("root","leaf","stem"),each = 3),

    sample = rep(c("A","B","C"),times = 3),

    mean = apply(yy, 2, mean),

    se = apply(yy,2,sd))

    ggplot(data = plotdata,aes(x = tissue, y = mean, fill = sample))+

    geom_bar(stat = "identity",position = "dodge",)+

    geom_errorbar(aes(ymax = mean+se,, ymin = mean-se),

    position = position_dodge(0.9), width = 0.15)+##不要下标的话把ymin=mean-se去掉

    ylim(0,40)+

    geom_segment(x = 0.7, y = 8.817302 +3, xend =0.7 , yend = 32.302470+3 )+

    geom_segment(x = 0.7, y = 32.302470+3 ,xend = 1.3, yend = 32.302470+3) +

    geom_segment(x = 1.3, y = 32.302470+3 ,xend = 1.3, yend = 32.302470+2) +

    annotate("text", x = 1, y= 32.302470+4, label = "***")

    时间关系,只画了一个,当然你看代码应该可以理解,就是用geom_segment画线,用annotate画星号,当然不仅可以画星号,多关注y叔的博客,你也可以画表情包

    当然 你也可以尝试大佬的一步到位的方法:R语言学习笔记--ggplot2一步到位绘制误差线及p-value(或显著性标记)​www.jianshu.com39a90602456c15233880b5412fb81264.png

    展开全文
  • 与下属沟通的语言艺术 6、与下属沟通的语言艺术 实际工作场景中,个成功的领导者在与下属的沟通过程中,大多懂得春风化雨,用温暖得体的语言去感召自己的下属,在“润物细无声”的感情里达到管理的目的。...
  • 这项学术著作分析了我称为文学语言的术语,这是一种基于文学术语的语言,受文学和修辞策略的启发。 学生在积极参与学习过程中进行学习。 如果他们不懂话语,他们就不能完全从事这种学习。 为了使学生成为更好的作文...
  • 如何才能有效沟通.doc

    2021-01-19 11:09:45
    如何才能有效沟通 一个优秀的餐厅管理人员应该深深懂得与顾客沟通的重要性,明白与客人沟通好坏对酒店的影响,懂得沟通带来的实际价值。... 3、要注意沟通时的手势 手势也是一种十分重要的身体语言,手势的?..
  • javascript如何创建对象

    2020-11-25 17:04:06
    JS是基于对象的语言,可以使用面向对象...自定义对象必须自己创造,无法利用系统函数来创造。 javascript创建对象  、直接创建 //直接创建 //JS创建对象 //1:创建空对象 var person1 = new Object(); //2
  • 如何训练好口才.doc

    2021-01-15 11:19:54
    或许您并不习惯接受或付出真诚的恭维和赞美,但是应该也不会反对和周遭的朋友,至少维持一种像是目前最热门的中美外交经贸议题的模式──pntr(永久正常贸易伙伴关系)吧!人际相处问题虽不似国际外交关系那么复杂,...
  • 简介: 无论是Go语言小白,还是有经验的开发者...学习工具和组件,然后创造自己的!码代码和学代码一样对成功必不可少。 学而不思则罔,思而不学则殆。《论语》 引入package的多种方式 有几非常规方式来引入包(pac
  • 因此,您需要为自己所做的事情感到自豪,并且必须更加负责任地行动,因为全世界都在期待您创造更多的魔法并实现更多的创新。 随着时间的流逝和日子的流逝,我们所有人都将迎来又个充满希望和挑战的新的一年。 ...
  • 输出结果应该以一种能够启发决策者制定可行的决策的方式来展示。R提供了许多灵活的方式来生成和嵌入输出,这一章都有介绍。, 第11章:优化R代码。现在,你已经学会了如何在商务分析中使用R的功能,下一步是要了解...
  • 简单来说,平面设计就是一种用美术的方法描述一个企业或产品的过程,极具创意的设计可以为品牌的个性创造出更加丰富的层面。 作为一个新手从零开始学平面设计,首先要弄明白的是平面设计是什么,要能够用自己的...
  • “不要空想不可能的事情”“增加自己的幸福感”“我们最终将创造地面,并呵护它”“保持希望并学会放弃奇迹”上面所有引号内的句子都是由一段代码生成的,使用...马尔科夫链马尔可夫链是一种仅基于前一事件来预测下...
  • 现在的年轻人每天扎进智能手机里,从唱吧到虾米...正是基于这样一种理念,诞生了应用之星app开发平台。当然,开发一款自己的APP需要会编程,会java、eclipse、object-c、c++等等一大堆令人头疼的语言,对于普通人来说,
  • 日本人如何称呼中国的网络流行语

    千次阅读 2009-06-07 22:00:00
    个网络流行语都体现了国内网民的幽默和智慧,他们用最精辟的词语、最幽默的语言创造个又个令人心领神会、会心笑的新名词,并令这些新名词在互联网流行,用网络流行语表达网民自己对某些事件、现象的看法...
  • 我至今仍记得当我开始编写自己的操作系统时所遭受的挫败感,那是一种不知道如何着手的无助的感觉。还好我坚持了下来,克服了各种困难,并完成了自己的操作系统雏形。 进而我想到,一定不只是我一个人对编写自己的...
  • 我至今仍记得当我开始编写自己的操作系统时所遭受的挫败感,那是一种不知道如何着手的无助的感觉。还好我坚持了下来,克服了各种困难,并完成了自己的操作系统雏形。 进而我想到,一定不只是我一个人对编写自己的...
  • 万年前,人类学会了如何种植农作物,从而将自己从终日为食物奔波的痛苦中解救出来,而农业的产生,也促成了食物生产的“自动化”。三千年前,在人类语言和农业生产的大发展中,人类得以有充足的时间思考和创造,这...
  • XML–可扩展标记语言–是一种简单的数据存储语言–没有固定的标记元素,在使用的时候可以根据自己的需要创造一个。 比较一下html与xml XML的文件规则: 1.可以在可扩展标记语言文件的内容包括几乎所有的万国码...
  • 17生成和解析XML

    2020-07-28 17:14:56
    XML–可扩展标记语言–是一种简单的数据存储语言–没有固定的标记元素,在使用的时候可以根据自己的需要创造一个。 比较一下html与xml XML的文件规则: 1.可以在可扩展标记语言文件的内容包括几乎所有的万国码...
  • XML–可扩展标记语言–是一种简单的数据存储语言–没有固定的标记元素,在使用的时候可以根据自己的需要创造一个。 比较一下html与xml XML—数据存储----标记 XML的文件规则: 1.可以在可扩展标记语言文件的内容...
  • java基础

    2020-07-28 17:36:06
    作用:XML--可扩展标记语言--是一种简单的数据存储语言--没有固定的标记元素,在使用的时候可以根据自己的需要创造一个。 名称 作用 特征 HTML 制作网页 ...
  • Erlang(['ə:læŋ])是一种通用的面向并发的编程语言,它由瑞典电信设备制造商爱立信所辖的CS-Lab 开发,目的是创造一种可以应对大规模并发活动的编程语言和运行环境(3) 如何在Linux环境中安装RabbitMQ?1、首先自己...
  • 答:XML是可扩展标记语言一种简单的数据存储语言、没有固定的标记元素、在使用的时候可以根据自己的需要创造一个。 xml可以简化Internet的文档信息传输。用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记...
  • Charles Oliver Nutter因其在JRuby方面的工作而闻名,但他自己创造了两种语言:Duby和Surinx。InfoQ采访了Charles,来了解为什么他要创造Duby和Surinx,以及两种语言的未来。\Charles,你刚发布了Duby 0.0.1。为...
  • 我认为,基本运算符是一种语言能否长期存在的最重要因素、其他因素都不是决定性的。这有点像买房子时候你应该先考虑地理位置。编程语言进货缓慢的原因 语言只是一种书写法,而程序则是一种严格符合规则的描述,以...
  • XML-----可扩展标记语言,是一种简单的数据存储语言,没有固定的标记元素,在使用的时候可以根据自己的需要创造一个。作用就是用来保存数据的。 XML文件规则: 1.可以在可扩展标记语言文件的内容包括几乎所有的...
  • 在真正写了段时间的基础组件和基础工具后,才发现自动化测试有很多好处。测试最重要的自然是提升代码质量。代码有测试用例,虽不能说百分百无bug,但至少说明测试用例覆盖到的场景是没有问题的...
  • 由Ganon11发布 因此,您想学习如何编程! 对你有益! 编程是一项非常有趣且有趣的活动,如果您愿意的话,它也... 但是,我要编写的内容完全可以称为另一种语言。 这就是我(而不是创造性地)所说的计算机对话。 您会...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 6
收藏数 108
精华内容 43
关键字:

如何自己创造一种语言