所以我已经知道如何在我的数据中找到局部最大值，但我想通过忽略一行中的最大值来修改该脚本，如果它们不是最高最大值的15％。
这是我的数据：
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"p47120", "p47164", "p47173", "p47176", "p47771", "p48164", "p48362",
"p48363", "p48445", "p48526", "p48567", "p48589", "p49017", "p49089",
"p49090", "p49166", "p49167", "p49367", "p49435", "p49723", "p49775",
"p49954", "p49957", "p50086", "p50094", "p50095", "p50101", "p50264",
"p50861", "p50946", "p51401", "p51601", "p51996", "p52488", "p52489",
"p52910", "p52918", "p53072", "p53090", "p53095", "p53110", "p53111",
"p53128", "p53144", "p53164", "p53177", "p53183", "p53184", "p53196",
"p53221", "p53228", "p53235", "p53255", "p53256", "p53265", "p53270",
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"q04178", "q04212", "q04225", "q04336", "q04401", "q04409", "q04430",
"q04432", "q04491", "q04533", "q04636", "q04660", "q04728", "q04792",
"q04894", "q04947", "q04951", "q05016", "q05022", "q05506", "q05515",
"q05533", "q05583", "q05636", "q05778", "q05788", "q05905", "q05911",
"q05933", "q05946", "q05979", "q06053", "q06103", "q06137", "q06146",
"q06151", "q06252", "q06338", "q06385", "q06406", "q06408", "q06440",
"q06494", "q06523", "q06608", "q06624", "q06625", "q06672", "q06706",
"q07381", "q07505", "q07527", "q07532", "q07551", "q07589", "q07648",
"q07938", "q08162", "q08220", "q08245", "q08421", "q08634", "q08647",
"q08686", "q08745", "q08920", "q08924", "q08952", "q08971", "q08977",
"q08985", "q12008", "q12009", "q12040", "q12074", "q12091", "q12109",
"q12118", "q12122", "q12123", "q12159", "q12168", "q12189", "q12211",
"q12242", "q12277", "q12283", "q12306", "q12314", "q12329", "q12335",
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"q12447", "q12449", "q12455", "q12458", "q12460", "q12464", "q12496",
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"q6fr31_cangasimilartouniprot", "q6frs2_cangasimilartouniprot",
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"q6q560", "q74z16", "q74z48", "q74zf6", "q74zm9", "q750e3", "q750u5",
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"q756e2", "q756e7", "q756f7", "q756k2", "q756u4", "q756y3", "q757i1",
"q757l4", "q757n1", "q757y2", "q758l1", "q758t1", "q759a3", "q759a4",
"q759a9", "q759i7", "q759v7", "q75aa5", "q75bc3", "q75bq6", "q75bv8",
"q75c57", "q75cf8", "q75cn6", "q75df8", "q75dp6", "q75dq0", "q75ds7",
"q75du3", "q75dw1", "q75en0", "q75ew2", "q75f01", "q87026", "q8j1f8",
"q8j2m3", "q8mx29", "q96vh4", "q99210", "q99258", "q99312", "q9p4c2",
"s4vpl7", "s5s176", "t2a536", "v5rd14"), class = "factor"), `2_1` = c(0,
0, 0, 0, 0.933959669839227, 0), `2_2` = c(0, 0, 0, 0, 14.2445924025971,
0), `2_3` = c(0, 0, 0, 0, 1.84391659829476, 0), `2_4` = c(0,
0, 0, 0, 1, 0), `2_5` = c(0, 0, 0, 0, 0.850344700878792, 0),
`2_6` = c(0.0631240804031774, 0, 0, 1.11684072808048, 1,
1.29478435854497), `2_7` = c(0.135377134405041, 0, 0, 0.941579635959761,
0.389199799282971, 0.705215641455033), `2_8` = c(0.340634833543641,
0, 0, 1, 0.467857655108082, 0), `2_9` = c(1.43325438281299,
0, 0, 0, 0.157821181013907, 0), `2_10` = c(1.71425095521776,
0, 0, 0, 0.382740802185421, 0), `2_11` = c(0.715532320539672,
0, 0, 0, 0, 0), `2_12` = c(0, 0, 0, 0, 0, 0), `2_13` = c(0,
0, 0, 0, 0, 0), `2_14` = c(0, 0, 0, 0, 0, 0), `2_15` = c(1.72759758284943,
0, 0, 0, 0, 0), `2_16` = c(1.71289858010354, 0, 0, 0, 0,
0), `2_17` = c(0.747888289194788, 1, 0, 0, 0, 0), `2_18` = c(0,
0, 0, 0, 0, 0), `2_19` = c(0, 0, 0, 0, 0, 0), `2_20` = c(0,
0, 0, 0, 0, 0), `2_21` = c(0, 0, 0, 0, 0, 0), `2_22` = c(0,
0, 0, 0, 0, 0), `2_23` = c(0, 0, 1.29452015085474, 0, 0,
0), `2_24` = c(0, 0, 0.852739924572629, 0, 0, 0)), .Names = c("Gene name",
"2_1", "2_2", "2_3", "2_4", "2_5", "2_6", "2_7", "2_8", "2_9",
"2_10", "2_11", "2_12", "2_13", "2_14", "2_15", "2_16", "2_17",
"2_18", "2_19", "2_20", "2_21", "2_22", "2_23", "2_24"), row.names = c(NA,
6L), class = "data.frame")
这是我用来在我的数据中找到局部最大值的脚本：
## Preparing a function ##
example <- c(5,2,3,2,1, 1, 2, 3)
localmaxima <- function(example) {
x <- c(ifelse(diff(head(example, 2)) < 0, 1, NA), which(diff(sign(diff(example))) == -2) + 1, ifelse(diff(tail(example, 2)) > 0, length(example),
NA))
as.vector(x[!is.na(x)])
}
## Creating a list - one element for each row - containing indices
## of local maximas including edges
indices <- apply(as.matrix(tbl_all2[, -1]), 1, FUN = localmaxima)
## Converting them to coordinates of matrix
coords <- do.call(rbind, lapply(seq_along(indices), FUN = function(i) (expand.grid(i, indices[[i]]))))
## Creating an empty matrix
empty <- matrix(0, nrow = nrow(tbl_all2), ncol = ncol(tbl_all2) - 1)
## Setting the 1 at locations of local maximas
empty[as.matrix(coords)] <- 1
## Creating results by cbinding back the gene name and adding names to columns.
tbl_peak <- cbind(tbl_all2[, 1], as.data.frame(empty))
names(tbl_peak) <- names(tbl_all2)
您是否知道如何修改此脚本？
这是我想要实现的一个例子。我将使用来自其他线程的数据：
数据：
Name Mo Tue Wen Thu Fr Sat Sun
Mark 0 32 53 11 0 33 52
Ettin 22 51 31 0 0 1 0
Gerard 36 0 13 0 111 33 0
Marcus 0 44 31 10 0 2 0
使用上面的脚本后我得到了这样的结果：
Name Mo Tue Wen Thu Fr Sat Sun
Mark 0 0 1 0 0 0 1 ## Two local maximas
Ettin 0 1 0 0 0 1 0 ## Two local maximas (Should be one!)
Gerard 1 0 1 0 1 0 0 ## Three local maximas (Should be two!)
Marcus 0 1 0 0 0 1 0 ## Two local maximas (Should be one!)
这就是我想要的结果：
Name Mo Tue Wen Thu Fr Sat Sun
Mark 0 0 1 0 0 0 1
Ettin 0 1 0 0 0 0 0
Gerard 1 0 0 0 1 0 0
Marcus 0 1 0 0 0 0 0
如果我们谈论单行，这就是解决这个问题的方法：
ind <- which(diff(sign(diff(GeneName)))==-2)+1
ind[GeneName[ind] >= 0.2 * max(GeneName[ind])]
但如何编辑我的整个脚本以获得所需的结果？
答案 0 :(得分：3)
您应该拥有：
，而不是localmaxima函数体的最后一行x <- as.vector(x[!is.na(x)])
x <- x[example[x] >= 0.2 * max(example)]
x