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[经验分享] python查找指定数据，用R绘图

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zzl001

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发表于 2018-8-15 12:38:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
> mean　　
function (x, ...)
　　
UseMethod("mean")
　　
<bytecode: 0x00000000111edea8>
　　
<environment: namespace:base>
　　

　　

　　
> mean.default
　　
function (x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
　　
{
　　
    if (!is.numeric(x) && !is.complex(x) && !is.logical(x)) {
　　
        warning("argument is not numeric or logical: returning NA")
　　
        return(NA_real_)
　　
    }
　　
    if (na.rm)
　　
        x <- x[!is.na(x)]
　　
    if (!is.numeric(trim) || length(trim) != 1L)
　　
        stop("'trim' must be numeric of length one")
　　
    n <- length(x)
　　
    if (trim > 0 && n) {
　　
        if (is.complex(x))
　　
            stop("trimmed means are not defined for complex data")
　　
        if (anyNA(x))
　　
            return(NA_real_)
　　
        if (trim >= 0.5)
　　
            return(stats::median(x, na.rm = FALSE))
　　
        lo <- floor(n * trim) + 1
　　
        hi <- n + 1 - lo
　　
        x <- sort.int(x, partial = unique(c(lo, hi)))[lo:hi]
　　
    }
　　
    .Internal(mean(x))
　　
}
　　
<bytecode: 0x00000000111ee3c0>
　　
<environment: namespace:base>
　　

　　
/////////////////////////////////////////////////////////////////////
　　

　　

　　
> mt <- function(v){
　　
+     n <- length(v)
　　
+     t1 <- v[1:5]
　　
+     tp <- sum(v[6:n])
　　
+     t2 <- v[6:n]
　　
+     if (tp > 35){
　　
+         max_index = which(t2==max(t2))[1]
　　
+         t2[max_index] = max(t2)- tp + 35
　　
+     }
　　
+     return(c(t1,t2))
　　
+ }
　　

　　
> mt(1:10)
　　
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 5
　　

　　
> a <- 1:10
　　
> b <- c(2,5,6,7, 466, 466,466, 34,5,2)
　　
> c <- c(2,5,6,7, 466, 89,14, 56,7,2)
　　
> data1 <- data.frame(a,b,c)
　　
> data1
　　
    a   b   c
　　
1   1   2   2
　　
2   2   5   5
　　
3   3   6   6
　　
4   4   7   7
　　
5   5 466 466
　　
6   6 466  89
　　
7   7 466  14
　　
8   8  34  56
　　
9   9   5   7
　　
10 10   2   2
　　

　　
> apply(data1, 2, mt)
　　
      a    b   c
　　
[1,] 1    2   2
　　
[2,] 2    5   5
　　
[3,] 3    6   6
　　
[4,] 4    7   7
　　
[5,] 5  466 466
　　
[6,] 6 -472 -44
　　
[7,] 7  466  14
　　
[8,] 8   34  56
　　
[9,] 9    5   7
　　
[10,] 5    2   2
　　

　　
> data1 <- data.frame(rbind(a,b,c) )
　　
> data1
　　
  X1 X2 X3 X4  X5  X6  X7 X8 X9 X10
　　
a  1  2  3  4   5   6   7  8  9  10
　　
b  2  5  6  7 466 466 466 34  5   2
　　
c  2  5  6  7 466  89  14 56  7   2
　　

　　
> apply(data1, 1, mt)
　　
    a    b   c
　　
X1  1    2   2
　　
X2  2    5   5
　　
X3  3    6   6
　　
X4  4    7   7
　　
X5  5  466 466
　　
X6  6 -472 -44
　　
X7  7  466  14
　　
X8  8   34  56
　　
X9  9    5   7
　　
X10 5    2   2
　　

　　
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
　　

　　
> data <- read.table("test_plot.txt", skip=1, stringsAsFactors =F)
　　

　　
> c("A","B",3)
　　
[1] "A" "B" "3"
　　

　　
> mt <- function(v){
　　
       n <- length(v)
　　
       t1 <- v[1:5]
　　
       t2 <- as.numeric(v[6:n])
　　
       tp <- sum(t2)
　　

　　
        if (tp > 1){
　　
             max_index = which(t2==max(t2))[1]
　　
           t2[max_index] = max(t2)- tp + 1
　　
         } else if (tp < 1){
　　
             min_index = which(t2==min(t2))[1]
　　
             t2[min_index] = min(t2) + 1 - tp
　　
         }
　　
         return(c(t1,t2))
　　
   }
　　

　　
>
　　
> apply(data[1:3,], 1, mt)
　　
   1       2       3
　　
V1 "1"     "2"     "3"
　　
V2 "100"   "101"   "102"
　　
V3 "(0)"   "(0)"   "(0)"
　　
V4 "1"     "1"     "1"
　　
V5 ":"     ":"     ":"
　　
   "0.663" "0.767" "0.651"
　　
   "0.185" "0.042" "0.083"
　　
   "0.039" "0.033" "0.062"
　　
   "0.113" "0.158" "0.204"
　　

　　

　　
> t(apply(data, 1, mt))
　　
       V1    V2    V3    V4  V5
　　
  [1,] "  1" "100" "(0)" "1" ":" "0.663"              "0.185"
　　
  [2,] "  2" "101" "(0)" "1" ":" "0.767"              "0.042"
　　
  [3,] "  3" "102" "(0)" "1" ":" "0.651"              "0.083"
　　
  [4,] "  4" "103" "(0)" "1" ":" "0.358"              "0.078"
　　
  [5,] "  5" "104" "(0)" "1" ":" "0.062"              "0.096"
　　
  [6,] "  6" "105" "(0)" "1" ":" "0.058"              "0.098"
　　

　　

　　

　　
> t <- sprintf( "%.7f", 1.44*1.21)
　　
> t
　　
[1] "1.7424000"
　　
> t <- sprintf( "%.3f", 1.44*1.21)
　　
> t
　　
[1] "1.742"
　　

　　
> mt <- function(v){
　　
+        n <- length(v)
　　
+        t1 <- v[1:5]
　　
+        t2 <- as.numeric(v[6:n])
　　
+        tp <- sum(t2)
　　
+
　　
+         if (tp > 1){
　　
+              max_index <- which(t2==max(t2))[1]
　　
+              t2[max_index] <- sprintf("%.3f", max(t2)-tp+1)
　　
+         } else if (tp < 1){
　　
+              min_index <- which(t2==min(t2))[1]
　　
+              t2[min_index] <- sprintf("%.3f", min(t2) + 1 - tp)
　　
+         }
　　
+         return(c(t1,t2))
　　
+ }
　　

　　

　　
> head(data)
　　
  V1  V2  V3 V4 V5    V6    V7    V8    V9
　　
1  1 100 (0)  1  : 0.663 0.185 0.038 0.113
　　
2  2 101 (0)  1  : 0.767 0.042 0.033 0.158
　　
3  3 102 (0)  1  : 0.651 0.083 0.062 0.204
　　
4  4 103 (0)  1  : 0.358 0.078 0.185 0.379
　　
5  5 104 (0)  1  : 0.062 0.096 0.487 0.355
　　
6  6 105 (0)  1  : 0.058 0.098 0.516 0.329
　　

　　
> head(data[,6:9])
　　
     V6    V7    V8    V9
　　
1 0.663 0.185 0.038 0.113
　　
2 0.767 0.042 0.033 0.158
　　
3 0.651 0.083 0.062 0.204
　　
4 0.358 0.078 0.185 0.379
　　
5 0.062 0.096 0.487 0.355
　　
6 0.058 0.098 0.516 0.329
　　

　　

　　
> head(t(apply(data, 1, mt)))
　　
     V1    V2    V3    V4  V5
　　
[1,] "  1" "100" "(0)" "1" ":" "0.663" "0.185" "0.039" "0.113"
　　
[2,] "  2" "101" "(0)" "1" ":" "0.767" "0.042" "0.033" "0.158"
　　
[3,] "  3" "102" "(0)" "1" ":" "0.651" "0.083" "0.062" "0.204"
　　
[4,] "  4" "103" "(0)" "1" ":" "0.358" "0.078" "0.185" "0.379"
　　
[5,] "  5" "104" "(0)" "1" ":" "0.062" "0.096" "0.487" "0.355"
　　
[6,] "  6" "105" "(0)" "1" ":" "0.058" "0.098" "0.515" "0.329"
　　

　　
> apply(data[,6:9], 1 , sum)
　　
  [1] 0.999 1.000 1.000 1.000 1.000 1.001 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
　　
[13] 1.001 1.000 1.000 1.001 0.999 0.999 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
　　
[25] 1.001 1.000 1.001 1.000 0.999 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.001 1.000
　　
[37] 1.000 1.000 0.999 1.000 0.999 1.001 1.000 0.999 1.000 1.000 1.000 1.000
　　
[49] 1.000 0.999 1.000 1.000 1.001 1.000 1.001 1.000 1.000 1.001 1.000 1.000
　　
[61] 1.000 1.000 1.000 1.001 0.999 1.000 0.999 1.001 0.999 0.999 1.000 1.000
　　
[73] 0.999 1.000 1.000 1.000 0.999 1.000 1.000 1.001 1.000 1.000 1.000 1.001
　　
[85] 1.000 1.001 1.000 1.000 1.000 1.001 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.001
　　
[97] 1.001 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.001 1.001 1.000 1.001 1.000 1.000
　　
[109] 1.000 1.000 0.999 0.999 1.001 1.000 1.000 1.000 0.999 1.001 1.000 1.000
　　
[121] 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.999 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
　　
[133] 1.000 1.001 1.001 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
　　
[145] 1.001 0.999 1.000 0.999 1.000 1.000 0.999 1.000 0.999 1.000 0.999 1.000
　　
[157] 0.999 0.999 1.000 1.001 1.000 1.001 1.000 1.000 1.000 0.999 1.000 1.001
　　
[169] 1.000 1.000 0.999 1.000 1.000 1.000 0.999
　　

　　
> x <- t(apply(data, 1, mt))
　　

　　
> head(x)
　　
     V1    V2    V3    V4  V5
　　
[1,] "  1" "100" "(0)" "1" ":" "0.663" "0.185" "0.039" "0.113"
　　
[2,] "  2" "101" "(0)" "1" ":" "0.767" "0.042" "0.033" "0.158"
　　
[3,] "  3" "102" "(0)" "1" ":" "0.651" "0.083" "0.062" "0.204"
　　
[4,] "  4" "103" "(0)" "1" ":" "0.358" "0.078" "0.185" "0.379"
　　
[5,] "  5" "104" "(0)" "1" ":" "0.062" "0.096" "0.487" "0.355"
　　
[6,] "  6" "105" "(0)" "1" ":" "0.058" "0.098" "0.515" "0.329"
　　

　　

　　
> head(x[,6:9])
　　

　　
[1,] "0.663" "0.185" "0.039" "0.113"
　　
[2,] "0.767" "0.042" "0.033" "0.158"
　　
[3,] "0.651" "0.083" "0.062" "0.204"
　　
[4,] "0.358" "0.078" "0.185" "0.379"
　　
[5,] "0.062" "0.096" "0.487" "0.355"
　　
[6,] "0.058" "0.098" "0.515" "0.329"
　　

　　

　　
> m  <- apply(data.frame(x[,6:9]), 1, as.numeric)
　　

　　
> apply(m,2,sum)
　　

　　
  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　
[37] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　
[73] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　
[109] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　
[145] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　

　　
> n  <- apply(data.frame(x[,6:9]), 2, as.numeric)
　　

　　
> apply(n,1,sum)
　　
  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　
[37] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　
[73] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　
[109] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　
[145] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　
>
　　

　　
/////////////////////////////////////////////////////////////////////
　　

　　
> x <- t(apply(data, 1, mt))
　　
> head(x)
　　
     V1    V2    V3    V4  V5
　　
[1,] "  1" "100" "(0)" "1" ":" "0.663" "0.185" "0.039" "0.113"
　　
[2,] "  2" "101" "(0)" "1" ":" "0.767" "0.042" "0.033" "0.158"
　　
[3,] "  3" "102" "(0)" "1" ":" "0.651" "0.083" "0.062" "0.204"
　　
[4,] "  4" "103" "(0)" "1" ":" "0.358" "0.078" "0.185" "0.379"
　　
[5,] "  5" "104" "(0)" "1" ":" "0.062" "0.096" "0.487" "0.355"
　　
[6,] "  6" "105" "(0)" "1" ":" "0.058" "0.098" "0.515" "0.329"
　　

　　
> x1 <- as.data.frame(x)
　　
> head(x1)
　　
   V1  V2  V3 V4 V5    V6    V7    V8    V9
　　
1   1 100 (0)  1  : 0.663 0.185 0.039 0.113
　　
2   2 101 (0)  1  : 0.767 0.042 0.033 0.158
　　
3   3 102 (0)  1  : 0.651 0.083 0.062 0.204
　　
4   4 103 (0)  1  : 0.358 0.078 0.185 0.379
　　
5   5 104 (0)  1  : 0.062 0.096 0.487 0.355
　　
6   6 105 (0)  1  : 0.058 0.098 0.515 0.329
　　

　　
> data_p <- x1[order(x1[,6], decreasing=T),]
　　

　　
> pdf("graph.pdf", height=5, width=15)
　　
> barplot(as.matrix(t(data_p[,6:9])), names.arg=data_p$V2, col=rainbow(4), border= rainbow(4), las=2, cex.names=0.35, cex.axis =0.65)
　　

　　
> dev.off()
　　
null device
　　
          1
　　
>

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