又是好久没有发技术上的文章了,一方面是最近工作也比较忙,同时自己也在学习python,另外一方面是因为个人不喜欢发表一些在互联网上可以直接找到的技术文章,最起码也得加上自己的一些思考和研究才算罢了吧! 虽然python或者说集合这个东西很基础甚至很简单,但我还是想在这里白话白话自己的一个过程。 集合这个东西最早我是在数学里听到的,集合之间可以做一些运算,比如求交集,并集,归属等等。而集合在数学中算是一种散列的数据结构,通俗点来说就是无序的。既然集合是无序的,并
检测基因组选择信号的方法有很多种,其中 XP-CLR 方法是常用的一种。XP-CLR 是陈华老师、Nick Patterson 和 David Reich 在 2010 年发表的方法,全称叫 the cross-population composite likelihood ratio test(跨群体复合似然比检验),是一种是基于选择扫荡(selective sweeep)的似然方法。
在1998年被广泛引用的论文中,Thomas Dietterich在训练多份分类器模型副本昂贵而且不切实际的情况下推荐了McNemar检验。
自从学了Python后就逼迫自己不用Excel,所有操作用Python实现。目的是巩固Python,与增强数据处理能力。
rMATS最近刚现在出了rMATS 4.0.1版,相比之间的rMATS 3.2.5版,其用C,Python,Cython重写了该软件,运算速度提升了100倍,并且可支持多线程执行(明显感觉到计算速度的提升),并且新版的安装也简便好多了。PS.老版的rMATS我那时都是用bioconda安装的,不然太折腾了。。
Pickle模块读入任何Python对象,将它们转换成字符串,然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程,叫做unpickling。
mats软件只要你运行成功, 结果还是喜人的, 不过目前TCGA数据库的可变剪切都是一个java软件,叫做spliceseq。我们下次再分享spliceseq咯,这次先让学徒带领大家摸索一下mats软件哈!
导读:在已经准备好工具箱的情况下,我们来学习怎样使用pandas对数据进行加载、操作、预处理与打磨。
逻辑运算在代码中基本是必不可少的,Pandas的逻辑运算与Python基础语法中的逻辑运算存在一些差异,所以本文介绍Pandas中的逻辑运算符和逻辑运算。
今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明,请注意,本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验,对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解,因此读者应该具有一定统计学基础。
在计算机编程中,pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是,它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”(panel data),这是计量经济学的数据集术语,它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
pandas是python数据分析中一个很重要的包; 在学习过程中我们需要预备的知识点有:DataFrame、Series、NumPy、NaN/None;
在之前的Python办公自动化系列文章中,我们已经相信介绍了openyxl、xlsxwriter等Python操作Excel库。
对于转录组数据而言,最基础的分析就是基因和转录本水平的定量了,定量就是确定一个基因或者转录本的表达量,其中定量的方式有很多种。
该文介绍了卡方分布分析与应用,包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质,然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用,包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后,介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发,旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具,这并不需要任何编程技能。然而,尽管这些工具可能非常有用,但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势,以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外,它还允许更大的灵活性,如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处,但许多研究人员发现这样做很有挑战性,而且不知道如何着手。
对于日常办公中需要处理数据的同学来说,有时候需要对比两个Excel表格(或者是数据库)的数据是否完全相同。
在纳米比亚的 PyCon 会议上,我发表了一篇名为 《使用 Python 解决“升级版的剪刀石头布”》(Rock, Paper, Scissors, Lizard, Spock with Python )的文章。在这篇文章中,介绍到用Nashpy 来计算两个玩家的平衡是很简单的事情,但是其中只是涉及了一点点演化稳定性的内容。 在这篇博文中,我将阐述一下如何在 Python + Numpy 环境下,使用大概 40 行代码来建立一个简单的演化过程模型。
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis ,EDA)是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
程序员在搞开发时,终端CLI工具的使用必不可少,往往都是生产力工具,所以今天在此给大家推荐一下比较好用的终端工具。先给大家列个推荐清单,如下图。
在过去的十年中,Python 已成为科学计算中最受欢迎的编程语言之一。 其成功的原因很多,随着您着手本书,这些原因将逐渐变得明显。 与许多其他数学语言(例如 MATLAB,R 和 Mathematica)不同,Python 是一种通用编程语言。 因此,它为构建科学应用并将其进一步扩展到任何商业或学术领域提供了合适的框架。 例如,考虑一个(某种)简单的应用,该应用要求您编写软件并预测博客文章的受欢迎程度。 通常,这些是您要执行此操作的步骤:
做方差分析的时候数据需要满足正态分布;方差齐性等。正常拿到数据后需要对数据是否符合正态分布和组间方差是否一致做检验。如何来做以上两个检验今天先忽略掉,在默认拿到的数据符合条件后直接在做单因素方差分析。
我们讲过,利用循环的方式将PQ中得到的table表逐行导入SQL Server中,有的朋友怀疑这种方式会不会造成数据量较大时运行慢、能耗大的问题,这种顾虑理论上是恰当的,所以今天再介绍一种能够直接一次性导入SQL的办法。
python 处理csv对比两个文件数据项的差异,输出文件 思路: 1.分别读取文件得到list,并组装出需要查询并且去重后的list 2.通过list组装成需要的dict 3.通过去重后的list进行for循环 循环的每一项进行dict.get操作 4.因为dict是用的链表,所以读取速度十分的快(描述错误请指正) 5.重点的步骤是123,去重判断根据你的需求调整即可 6.在后面会放上一份小demo供参考 首先由a.csv ,b.csv两个文件 a.csv使用csv模块读取文件 得到 alist b.cs
在实际研究中,我们经常需要获取大量数据,而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现,如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格,采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢?
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。
「可重用」是什么意思?在你的数据科学职业生涯中的某个时刻,你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道,或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码,但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次,那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠:它是对时间的有效利用,并且被认为是软件工程中的最佳实践。
Hi-C 是一种基于测序的方法,用于分析全基因组染色质互作。它已广泛应用于研究各种生物学问题,如基因调控、染色质结构、基因组组装等。Hi-C 实验涉及一系列生物化学反应,可能会在输出中引入噪声。随后的数据分析也会产生影响最终输出噪声:互作矩阵,其中矩阵中的每个元素表示基因组任意两个区域之间的互作强度。因此,Hi-C 数据分析的关键步骤是消除此类噪声,该步骤也称为 Hi-C 数据归一化。
LEfSe分析即LDA Effect Size分析,是一种用于发现和解释高维度数据 生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具,可以进行两个或多个分组的比较,它强调统计意义和生物相关性,能够在组与组之间寻找具有统计学差异的生物标识(Biomarker)。
当许多人开始踏足数据分析领域时,他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代,为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢?这个问题似乎简单,但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前,让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
在Excel中,我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易!然而,当数据集太大,或者电子表格中有公式时,这项操作有时会变得很慢。因此,我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项,它超级简单、快速、灵活。
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据。在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存,本文就将针对pandas中读写HDF5文件的方法进行介绍。
会写python不难,写好却需要下一番功夫,上篇文章写了for循环的简单优化方法,原本想一鼓作气,梳理一下for循环优化的高级方法,但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识,如果了解不透彻很难达到优化的效果,因此,笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法,方便后续优化使用。
导读:Pandas是Python数据分析的利器,也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas,将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
首先是顶流Python高举卷王之王的大旗向传统王者VBA抢班夺权,pandas, xlwings、OpenPyXL和Matplotlib等第三方包已经具备VBA和Power Query的几乎所有功能。
先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python,对应写一句R。
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候,SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱,但如果搬到Python的话,又如何实现同样或者说类似的操作呢,今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。
方差分析(Analysis of variance, ANOVA) :——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否是显著
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
导读:相关性分析是指对多个具备相关关系的变量进行分析,从而衡量变量间的相关程度或密切程度。相关性可以应用到所有数据的分析过程中,任何事物之间都是存在一定的联系。相关性用R(相关系数)表示,R的取值范围是[-1, 1]。
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Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式,既然属于Hadoop生态圈,因此也兼容大多圈内计算框架(Hadoop、Spark),另外Parquet是平台、语言无关的,这使得它的适用性很广,只要相关语言有对应支持的类库就可以用;
可变剪接(Alternative Splicing,AS)是指从一个mRNA前体中通过不同的剪接方式,对外显子和内含子进行组合,产生不同的mRNA剪接异构体的过程。高等真核生物中的可变剪接极大地拓展了基因功能的多样性,是调节基因表达和产生蛋白质组多样性的重要机制。
验证等效性需要进行比较,上一篇文章介绍了比较操作。比较操作参考:Pandas知识点-比较操作
作者:Samuele Mazzanti翻译:欧阳锦校对:赵茹萱 本文约3900字,建议阅读10分钟本文通过实验验证了一个通用模型优于多个专用模型的有效性的结论。 比较专门针对不同群体训练多个 ML 模型与为所有数据训练一个独特模型的有效性。 图源作者 我最近听到一家公司宣称:“我们在生产中有60个流失模型。”(注:流失模型是一种通过数学来建模流失对业务的影响。)我问他们为什么这么多。他们回答说,他们拥有 5 个品牌,在 12 个国家/地区运营,并且由于他们想为每个品牌和国家/地区的组合开发一种模型,因
Gene Set Enrichment Analysis是一种富集算法,由Broad Institute研究所的科学家提出,算法核心示意如下
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