【R语言入门与实战】第二节 R的安装及使用 R语言入门与实战课程旨在帮助课题组新生学习R语言，内容基于新生编程基础。课程适合编程零基础或具有入门知识的同学。本课程将介绍R的安装、Rstudio的安装与配置以及程序包的安装及导入等内容。#R语言 #在线学习 #数据分析

r语言purrr包怎么下

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发布时间：2025-10-30 09:01

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$代码太长了，只示例部分，t我有完整的首先，我们先下载R包，并生成一个示例的数据，包含四列数据，前三列是正态分布，最后一列不是，等会儿对其进行检验和可视化[吧唧R][吧唧R] # 安装并加载必要的包 library(ggplot2) library(gridExtra) # 生成示例数据 set.seed(123) df_long <- data.frame( Phenotype = rep(c("Type1", "Type2", "Type3","Type4"), each = 60), Value = c(rnorm(180),rexp(60, rate = 1)), group = rep(paste0("Group", 1:20), length.out = 240) ) > head(df_long) Phenotype       Value  group 1     Type1 -0.56047565 Group1 2     Type1 -0.23017749 Group2 3     Type1  1.55870831 Group3 4     Type1  0.07050839 Group4 5     Type1  0.12928774 Group5 6     Type1  1.71506499 Group6 第2步，编写一个简单的正态检验函数： # Shapiro-Wilk检验函数 shapiro_annotation <- function(data, phenotype) { test <- shapiro.test(data$Value[data$Phenotype == phenotype]) p_value <- test$p.value normality <- ifelse(p_value > 0.05, "Yes", "No") paste0("Normal: ", normality, "\nP-value: ", round(p_value, 4)) } #sci #R语言 #Rstudio #科研绘图 #正态性检验$
02:36
代码太长了，只示例部分，t我有完整的
首先，我们先下载R包，并生成一个示例的数据，包含四列数据，前三列是正态分布，最后一列不是，等会儿对其进行检验和可视化[吧唧R][吧唧R]
# 安装并加载必要的包
library(ggplot2)
library(gridExtra)
# 生成示例数据
set.seed(123)
df_long <- data.frame(
Phenotype = rep(c("Type1", "Type2", "Type3","Type4"), each = 60),
Value = c(rnorm(180),rexp(60, rate = 1)),
group = rep(paste0("Group", 1:20), length.out = 240)
)
> head(df_long)
Phenotype       Value  group
1     Type1 -0.56047565 Group1
2     Type1 -0.23017749 Group2
3     Type1  1.55870831 Group3
4     Type1  0.07050839 Group4
5     Type1  0.12928774 Group5
6     Type1  1.71506499 Group6
第2步，编写一个简单的正态检验函数：
# Shapiro-Wilk检验函数
shapiro_annotation <- function(data, phenotype) {
test <- shapiro.test(data$Value[data$Phenotype == phenotype])
p_value <- test$p.value
normality <- ifelse(p_value > 0.05, "Yes", "No")
paste0("Normal: ", normality, "\nP-value: ", round(p_value, 4))
}
#sci #R语言 #Rstudio #科研绘图 #正态性检验
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