前言

1.1948 年，香農(nóng)提出了“信息熵”(shāng)；

2.信息量的度量就等于不確定性的多少。即：要搞懂一個非常非常不確定（gaoleng）的女孩（或是說我們一無所知的女神），就需要了解大量的信息（喜歡吃啥，衣品，喜歡的偶像）。相反，如果我們對某件事已經(jīng)有了較多的了解（女閨蜜/青梅竹馬的），我們不需要太多的信息就能把它搞清楚。（我盡力了～）

不多說了，自己查資料，直接上重點：

如何用“R”計算基因的香農(nóng)熵？

1.首先，你要有一個基因表達的表：

長這樣：第一列是基因名字，其余列名是樣本的名字，中間是數(shù)據(jù)

2.然后，“手動”把第一列刪去（方便下一步導入到R中）

刪去后的樣子

3. 打開R studio，導入數(shù)據(jù)（cd到數(shù)據(jù)所在的目錄就不說了哈～）：

forentropy=read.table("ForEntropy1.txt",header=TRUE,sep="\t",check.names=F,quote="",stringsAsFactors = FALSE)

4.調(diào)動Entropy包，具體參數(shù)請看說明。

library(entropy)

不同熵，用的參數(shù)不一樣

5.發(fā)動“寫輪眼”（for循環(huán)）：

因為我的數(shù)據(jù)集有683個基因，所以每一行計算香農(nóng)熵共683次

y=rep(0,683)

for (i in 1:683){ y[i]=entropy(forentropy[i,],method=c("CS"))}

這時候已經(jīng)變成是你想要的數(shù)據(jù)了～

6.輸出數(shù)據(jù)：

write.table(y, file ="CS_Entropy.txt", sep =",", row.names =FALSE, col.names =FALSE)

7.整理數(shù)據(jù)笨辦法

就是Excel打開這個香農(nóng)熵值的表格，復制黏貼到原來的Excel表格中（高端操作就是用cbind到原來的數(shù)據(jù)集中）

8.全部代碼：

forentropy=read.table("ForEntropy1.txt",header=TRUE,sep="\t",check.names=F,quote="",stringsAsFactors = FALSE)

library(entropy)

for (i in 1:683){ y[i]=entropy(forentropy[i,],method=c("CS"))}

write.table(y, file ="CS_Entropy.txt", sep =",", row.names =FALSE, col.names =FALSE)

后記：

能夠解決問題的方法，就是好方法～

這個操作，其實基本上可以用于對任何“感興趣”函數(shù)，對自己的數(shù)據(jù)集“操作”一下～

不打賞，不點贊，你們還想不想我寫了，嗚嗚嗚～～～

參考文獻：

1.百度百科香農(nóng)熵：https://baike.baidu.com/item/香農(nóng)熵；