本文目录一览：
- 1、R语言和Jspsych编写本地和在线心理学实验和问卷教程
- 2、R语言KEGG信号通路富集分析(enrichplot、ggplot2、pathview绘图)_百度...
- 3、python和r哪个难一点
- 4、R语言学习:prcomp函数和princomp函数的区别
R语言和Jspsych编写本地和在线心理学实验和问卷教程
1、编写程序：在R Markdown文件中编写实验或问卷程序，导入所需的jspsych插件，并定义实验的结构。你可以通过拖动模块或编写代码来构建实验。结果显示：实验结果显示在浏览器中，你可以通过jsPsych.init函数设置输出数据的格式和存储位置。
R语言KEGG信号通路富集分析(enrichplot、ggplot2、pathview绘图)_百度...
富集分析与绘图首先，从DOSE包中选取100个基因的EntrezID，然后使用clusterProfiler包的enrichKEGG函数进行KEGG富集分析，输出为txt文件。其中的GeneID被转换为Symbol以便后续绘图。 enrichplot绘图enrichplot包的barplot和dotplot功能分别生成KEGG富集的柱状图和点状图。
进行功能富集分析，特别是KEGG信号通路富集分析，可以帮助我们深入了解一组基因的主要功能和涉及的信号通路。使用R语言中的clusterProfiler包进行此分析后，可以借助enrichplot、ggplotpathview等包将结果以不同形式的图表进行可视化展示，包括柱状图、点状图、热图、网络图和通路图。
R语言KEGG信号通路富集分析的答案如下： 使用enrichplot包进行绘图： 柱状图：可以直观地展示KEGG富集情况，通过调整参数可以生成pdf格式的图表，便于后续分析和报告。 点状图：提供与柱状图类似的信息，进一步辅助理解基因与信号通路的关联。
在R语言的世界里，KEGG信号通路的富集分析是一种强大的工具，帮助我们理解基因表达数据背后的生物学过程。让我们通过clusterProfiler包的enrichKEGG函数揭开这一神秘面纱，首先，从DOSE包获取一组基因的EntrezID，这是通路分析的基础。
R语言KEGG信号通路富集分析的步骤如下：获取基因EntrezID并进行富集分析：使用DOSE包获取一组基因的EntrezID，这是进行KEGG信号通路富集分析的基础。使用clusterProfiler包中的enrichKEGG函数进行富集分析，将EntrezID转化为更易解读的基因符号。
该库可以使用clusterProfiler中的enrichKEGG直接可视化功能富集分析结果。无论研究的基因是否在通路中，enrich_attribute都将具有布尔值。通过管道将enrichResult类对象和pathway_number传递给ggkegg，enrich_attribute将包含在结果图中。在结果图中突出显示丰富属性。
python和r哪个难一点
从学习曲线来看，Python以其易学性受到初学者的青睐。相比之下，R语言的学习曲线较陡峭，但一旦掌握，可以处理更复杂的统计模型。这意味着，如果你是编程新手，Python可能是一个更好的起点。社区支持也是选择编程语言时的重要因素之一。Python拥有庞大的开发者社区，遇到问题时更容易找到解决方案。
Python和r语言相对来说，r更难一些。R语言 R是由统计学家开发的，它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里，有非常多统计学的原理和知识。
Python入门简单，而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱，当然优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。
Python入门简单，而R则相对比较难一些。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能智能地帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。
R语言和Python各有千秋。R在统计分析方面有着丰富的工具和库，而Python则在跨平台应用、机器学习和人工智能领域具有强大的优势。Python的语法简洁、易读性高，且拥有庞大的开发者社区和丰富的资源，使得它成为更多领域内开发者的首选。
刚开始学习R语言的时候了解最基本知识和语言逻辑，入门不难，如果数理统计基础好的话学起来更容易，相反，如果没有数理背景，学习起来会增加难度；Python看重可读性和易用性，学习难度比较平缓，对于初级小白而言，十分友好，可就业方向也有很多。
R语言学习:prcomp函数和princomp函数的区别
1、prcomp函数与princomp函数是R语言中用于PCA分析的内置函数，它们在执行PCA时所***用的技术存在差异。1）prcomp函数***用SVD技术（奇异值分解）2）princomp函数***用谱分解技术 这两种技术在线性代数中均有详细阐述。SVD技术能够提供更精确的数值解，因此，推荐使用prcomp函数进行PCA分析。
2、在R语言中，prcomp和princomp是进行主成分分析（PCA）的两个内置函数。它们之间的主要区别在于所***用的计算方法。princomp函数利用谱分解（eigenvalue decomposition）方法进行PCA，而prcomp函数则***用奇异值分解（SVD）方法。理论上，SVD方法在数值稳定性上表现更好，因此，通常推荐使用prcomp函数。
3、在R中，PCA分析可通过多种方法执行，包括eigen（）、svd（），每种方法对主成分解释略有不同。princomp（）、principal（）、FactoMineR：PCA（）、vegan：rda（）与prcomp（）等函数，虽结果微有差异，但整体趋势一致。
