Vessy

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# Plotting networks in R - an example how to plot a network and 
# customize its appearance using networkD3 library
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# Clear workspace 
# rm(list = ls())
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# Plotting networks in R - an example how to plot a network and 
# customize its appearance in Cytoscape directly from R using 
# the RCy3 package
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# Clear workspace 
# rm(list = ls())
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# Using eval to create a function that will be able to produce a data summary (using the plyr::ddply function)
# based on the user specified data frame, variables (that correspond to table column names) over which they 
# want to split and summarize the data (character vector), and a two-column table (data frame) which contains 
# the user specified name of the function used for summary (first column) and the function used for summary (second column)
#
# For more info, see http://www.vesnam.com/Rblog/one-function-to-run-them-all/
#

# Data, variable, and formulas used for data summary
ex1_df <- datasets::mtcars

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library("igraph")
rm(list = ls())
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# Read data
dataSet <- read.table("lesmis.txt", header = FALSE, sep = "\t")

# Create a graph. Use simplify to ensure that there are no duplicated edges or self loops
gD <- simplify(graph.data.frame(dataSet, directed=FALSE))

# Calculate degree for all nodes

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library("igraph")
library("plyr")
library("HiveR")
library("RColorBrewer")
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rm(list = ls())

dataSet <- read.table("lesmis.txt", header = FALSE, sep = "\t")

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mod.adj2HPD <- function (M = NULL, axis.cols = NULL, type = "2D", desc = NULL) 
{
  if (is.null(M)) 
    stop("No adjacency matrix provided")
  if (is.null(dimnames(M))) 
    stop("Adjacency matrix must have named dimensions")
  lab1 <- unlist(dimnames(M)[1])
  lab1 <- as.character(lab1)
  lab2 <- unlist(dimnames(M)[2])
  lab2 <- as.character(lab2)

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# Plotting networks in R 
# An example how to use R and rgexf package to create a .gexf file for network visualization in Gephi

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# Clear workspace 
rm(list = ls())

# Load libraries
library("igraph")
library("plyr")

Vessy

# Plotting networks in R 
# An example how to plot networks and customize their appearance in Cytoscape directly from R, using RCytoscape package

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# Clear workspace 
rm(list = ls())

# Load libraries
library("igraph")
library("plyr")

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#Read .mp3 files from a given directory, compare songs, and play them in order of similarity

library("plyr")
library("tuneR")
library("seewave")

library("compiler")

library("foreach")
library("doMC")

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library("tuneR")

transcribeMusic <- function(wavFile, widthSample = 4096, expNotes = NULL)
{
  #See details about the wavFile, plot it, and/or play it
  #summary(wavFile)
  plot(wavFile)
  #play(wavFile, "/usr/bin/mplayer")
  
  perioWav <- periodogram(wavFile, width = widthSample)