问题标签 [ape]
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r - 无法加载 R 包“猿”
我最近不得不在我的笔记本电脑上安装一个新的硬盘驱动器,所以我重新安装了我所有的 R 包。我安装了 R 版本 3.5.1 并运行代码来安装我之前安装的所有软件包。但是,当我来加载它们时,特别是常用的“ape”包,我收到以下错误:
Error: package or namespace load failed for ‘ape’: object ‘warnErrList’ is not exported by 'namespace:utils'
我一直无法在网上找到解决这个特定问题的方法,有什么想法吗?
谢谢
dendrogram - 基于缠结图中类别的颜色节点
我正在尝试使用 dendextra 和 ggdendro 构建一个缠结图,但我无法根据缠结图中的类别列为节点着色。请指教。
r - PCoA 函数 pcoa 提取向量;解释的方差百分比
我有一个由 132 个观察值和 10 个变量组成的数据集。这些变量都是分类的。我试图根据方差百分比查看我的观察结果如何聚类以及它们有何不同。即我想知道a)是否有任何变量有助于将某些观察点彼此分开,b)如果是,它解释的方差百分比是多少?
有人建议我对我的数据运行 PCoA(原理坐标分析)。我使用 vegan 和 ape 包运行它。这是我将 csv 文件加载到 r 后的代码,我称之为数据
然后我被告知要从 pcoa 数据中提取向量,所以
然后它返回了 132 行但 20 列的值(例如,从轴 1 到轴 20)
当我只有 10 个变量时,我对为什么有 20 列值感到困惑。我的印象是我只会得到 10 列。如果有任何善良的灵魂可以帮助解释a)向量实际代表什么,b)我如何获得轴1和轴2解释的方差百分比?
我遇到的另一个问题是我并不真正理解从中提取特征值的目的,data.pcoa
因为我看到一些网站在他们的距离矩阵上运行 pcoa 后这样做,但没有进一步的解释。
r - Ape:: 共识树和边缘长度丢失,有解决方案吗?
我是亚伯拉罕。请!有人可以帮助我解决 ape:: 共识和分支长度丢失的问题吗?我也有这个问题。问候
r - R:根系统发育树“猿”选择外群
我已经生成了一棵树,但我很难将它植根于“猿”,而且我不确定我指定外群的方法是否正确。
以下是物种列表:
我已经安装了很多包,但不完全确定我使用的是哪些包:
读入数据:
创建物种列表:
创建分类:
下载树:
计算分支长度:
当 plot(computed_brlen_tree) 我注意到没有单个外群时,这是为什么呢?
我需要扎根树,所以我尝试了这个:
它改变了树的外观,我收到了这个确认:
然而:
树还没有生根。在这种情况下指定外群的最佳方法是什么?我只是使用了出现在无根树图底部的那个。非常感谢这里的任何帮助,我是初学者,所以我可能会遗漏明显的东西。
r - 猿阅读newick树时出错
我试图ape::read.tree
对我的 newick 文件进行处理。read.tree
除了我将其命名为 18S 的文件之一外,所有这些都运行良好。
我认为这是每个树节点名称中的额外空格/点(因为其余文件在节点名称中不包含空格/点),但是在我删除所有符号后,意外的符号错误仍然存在上文提到的。
18S文件:
其他没有产生错误的文件:
有谁知道意外符号错误的其他可能性是什么?
PS:我不是一个经常使用R的用户,只是在做keep.tip时遇到了R,其余的树一切顺利,但对18S文件真的不知道。
感谢你的帮助!
r - 通过名称匹配两个不同大小列表的元素
我有两个不同大小的列表。一个列表(命名为 * trees * )由系统发育树(类 phylo)组成,第二个列表(命名为 * data_values*)由数值组成。列表*树*的每个系统发育树的提示名称与值列表中每个元素的名称匹配。但是列表data_values由比每棵树的尖端更多的元素组成。
我想使用物种作为索引来匹配两个列表(树和数据值),以便为每棵树提供一个数据框(参见下面的示例)。我可以单独为列表树中的每棵树执行此操作,但是由于我的物种列表比此示例大得多,我想知道我是否可以为所有树列表执行此操作(如下)而不运行一棵一棵树,像这样:
r - 使用 tree$edge 行创建向量
我想使用系统发育树的 tree$edge 行创建一个名称向量。我怎样才能构建这个向量?例子:
我想创建一个向量(我称之为“vector_names”),每个元素都是tree$edge的行之一。我可以逐行执行此操作:
结果将是:
但是是一个有 161 行的长表,我想知道是否有更快的方法来生成上面的 vector_names。
r - 在 Moran.I 和 moran.test 之间获得不同的测试结果
我尝试通过使用包中的函数和 Moran.I
包中的函数运行 Moran's I 测试空间自相关测试,通过对相同数据应用这两种方法,我得到了不同的结果。那么在这一点上,为什么我们会产生如此大的差异,最有效的方法是什么?请参阅以下代码:ape
moran.test
spdep