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文章/答案/技术大牛

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来自专栏生信技能树
转录组数据的基因表达变化情况探索
exprSet, 1, mean)) 7# Rolling medians of log10 squared CV by mean expression levels 8roll_medians <- rollapply for mean values of exprSet 6order_gene <- order(apply(2^exprSet, 1, mean)) 7roll_medians_mean <- rollapply (log10) 24order_gene <- order( log10(length_per_gene) ) 25cv=log10cv2_adj 26roll_medians_length <- rollapply
3K60发布于 2018-03-29
来自专栏量化投资与机器学习
MLQuant：基于XGBoost的金融时序交易策略（附代码）
第一个rolling_origin()函数是用于通过获取前100天的数据并计算其上的tsfeatures函数来帮助在滚动的基础上向下折叠时间序列数据，这与使用zoo包的rollapply()函数来计算使用滚动平均值
3.7K41发布于 2020-09-14
来自专栏生信菜鸟团
连接组学 | 人脑胶质母细胞瘤的全脑神经元回路连接组
为了生成dF/F曲线，我们首先使用R中的rollapply函数，通过计算每个原始曲线的50帧移动窗口的十分位数，生成基线强度曲线。
79210编辑于 2025-06-20