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Python-对比

d = difflib.Differ()l = list(d.compare(text1_lines, text2_lines)) 3.print list(diff)print n.join(l)对比 - 包含在第一个,但不包含在第二个+ 包含在第二个,但不包含在第一个 两者相同? 两个存在增量^ 标志出两者行存在的字符对比? 2.打开python xx.py > diff.html执行后的diff.html件,有上角有一个对号,选择浏览器打开?3.打开后浏览器显示对比结果 ? 三.思考:有两个配置件,通过html页面显示两个配置件之间的。思路:先读取两个件的内容;比较件内容的不同,和前面操作没区别。1.shell执行python脚本 ?2.打开网页 ?

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实验4 可视

了解可视知识,了解和学习可视热点图、星图、平行坐标图等常见图表类型;2. 学习并掌握R可视绘制相关函数。二. 实验内容1. 根据《鲜活的数据》第7章7.2.4介绍的方法与提供的数据,在R绘制基本平行坐标图,并存为PDF件;2. 将上一步所得的PDF件,导入Illustrator,以教材图7-26为模板,完成图7-26,并添上自己的署名。图7-26英版如下图所示:?

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    分析及可视

    前言这次的任务是模仿原的:第五张:比较两种CD8+细胞在分群结果可以看到,CD8+主要分成了两群,一个是红色的(170个CD8+ cytotoxic T cells,即细胞毒性T细胞),一个是浅蓝色的 activated cluster (n = 170) to those in the blue effectorEM cluster (n = 429) at response (day + 376) 】首先进行分析准备数据 SubsetData(PBMC_RespD376, PBMC_RespD376@ident %in% c(4,10)) 利用monocle V2构建对象=> newCellDataSet()我们需要三样东西: 表达矩阵、细胞信息、基因信息首先来看表达矩阵:上面取到的PBMC_RespD376_for_DEG包含了多个数据接口,单是表达矩阵相关就有三个? (来自:https:github.comsatijalabseuratissues351)也就是说,raw.data是最原始的矩阵,data是归一之后的,scale.data是标准后的(一般是z-score

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    119-比较件的

    比较两个件的,可以直接使用vim。# vim -d etcpasswd etcpasswd-python标准库提供了一个difflib,可以进行件的比较,并且可以生成网页的形式。 默认生成8个随机字符 all_chs = string.ascii_letters + string.digits result = return .join(result) # 函数接收两个相似的件名 ,返回HTML形式的字符串def make_diff(lfile, rfile): d = difflib.HtmlDiff() # 将两个件分别读到列表 with open(lfile) as fobj os.path.isfile(rfile): print(No such file:, rfile) sys.exit(3) data =make_diff(lfile, rfile) # 以下只是为说明内容增加显示 open(html_file, w) as fobj: fobj.write(data) webbrowser.open_new_tab(file:%s % html_file) # 使用浏览器打开

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    笔记︱虚拟变量回归=显著(方分析)+(系数值)

    虚拟变量作为自变量,放在回归方程在教科书里面讲的都很多,笔者以前在学习的时候觉得虚拟变量较之方分析,还有更多惊喜。谢宇老师的《回归分析》书对虚拟变量做了高度的总结与归纳。 之后在章末提到一个应用: 应用一:使用dummy包设置哑变量 虚拟变量回归只能做其他类和参照类的比较。 如何把虚拟变量放入方程,可是一门大学问。如果是名义变量转过来的要注意截距项的有无、共线性问题:名义变量转的一个例子就是大学四年级。 —————————————————————————————————————————— 2、虚拟变量回归的参照组的选择与截距项的含义——Y~b0+b1D1+b2D2+b3D3 这个D4就作为参照组 b1将两个年级的进行量。同时b1的T检验,代表着,D1-D4,一年级与四年级平均值的显著性。跟方分析不多。

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    json_encode对和引号的处理研究

    json_encode()1.默认就是把所有 ASCII 可显示字符以外的统统转义为 Unicode如果把那些字符转义为 Unicode 之后,无论件编码是否一致,都不会出现乱码,因此转成Unicode 编码是有好处的2.对单引号和双引号的处理是有的,并且受数组键值包裹字符串的引号影响3.json_encode(array(),JSON_FORCE_OBJECT));输出空的对象json_encode

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    Silverlight与WPFBeginInvoke的

    SilverlightWPF,如果要在多线程对界面控件值做修改,用Dispatcher对象的BeginInvoke方法无疑是最方便的办法 ,见:温故而知新:WinFormSilverlight多线程编程如何更新 UI控件的值但今天发现WPF的BeginInvoke却无法自动将匿名方法Lambda表达式转变成Delegate类型(注:对委托,匿名方法,Lambda感到陌生的朋友先阅读温故而知新:Delegate ,Action,Func,匿名方法,匿名委托,事件)silverlight的代码片段:private void button1_Click(object sender, RoutedEventArgs TestMethod2(object s){ this.Dispatcher.BeginInvoke(() => { this.textBlock1.Text =s.ToString() ; });}WPF如果这样用 this.Dispatcher.BeginInvoke(d, Hello World); }但是这种写法太繁琐了,还得单独把方法的定义提取出来,同时还要定义相应的委托类型,难道不能象Silverlght那样清爽一点么

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    Python | 对比件内容

    一 前言因为项目测试需要对比多个MySQL 实例的my.cnf参数的。每次肉眼查找项比较麻烦。本总结两种方式。二 实践2.1 vimdiffvimdiff 工具比较直接非常简单。 open(result.html, w) as result_file: result_file.write(result) except IOError as error: print(写入html件错误 or not args.dest_file: print(源件或者目标件为空) parser.usage() source_file = args.source_file dest_file = args.dest_file compare_file(source_file, dest_file) 在浏览器打开 result.html 件的结果如下图展示。 三 小结 目前只能做到两个件直接对比,如果需要对比多个件的还得再想想如何对比或者展示的值。祝大家 国庆节 假期愉快 ^_^

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    Vmdiff比较入门

    跳转到下一个点:]c #下一个c”,将越过下一个点,跳转到第三个点。 Ctrl - w - L(把当前窗口移到最右边)件合并件比较的最终目的之一就是合并,以消除。 #如果希望把一个当前件的内容复制到另一个件里,可以使用命令模式dp | (diff put)#如果希望把另一个件的内容复制到当前行,可以使用命令do | (diff get,之所以不用dg 之所以用z这个字母,是因为它看上去比较像折叠着的纸:) zo (folding open)#重新折叠起来zc (folding close)基础示例描述:两个都存在但是包含的行显示为粉色背景, 引起字用红色背景加以突出。

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    python对比配置

    try: tx1 = sys.argv[1] tx2 = sys.argv[2] except Exception as e: print "error" + ...

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    『工作自动件内容对比辅助工具difflib

    最近在工作遇到一个问题,比对两份件内容的。然后发现咱们python标准库difflib可以比较不错的实现这一需求,那么今天我们就简单介绍一下这个计算的辅助工具。可以先简单看下效果:? True) 注:keepends=True表示含换行符我们先实例一个differ对象,任何调用compare方法即可获取。 # 实例一个differ对象d = difflib.Differ()# 调用compare方法获取result = list(d.compare(text1, text2)) 输出如下: 为了更方便看到 大家可能会发现,目前这三个标识符和实际变的位置对不上。是的,因为目前案例字符。。。一个字符占位相当于2个英字符占位,所以...有偏。 我们先实例一个difflib.HtmlDiff对象,任何调用make_file方法获取结果写入xx.html件即可获取

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    管理方式之管理

    前言相信大家都了解过一点管理方式的常识,本将总结在研究生课程的一些课堂笔记进行分析和记录。希望能给一些初级管理和一些对管理有兴趣的同学一些有益的启示。 规范管理 规范管理是最常见最普通的一种管理方式,基于经验性管理,建立一些基本的制度,制度面前人人平等。 管理 针对不同的事情,不同类型的人,分门别类,需要规范时规范管理,需要时用某一分类的管理。管理特点 :灵活多变。 管理详解?人口 && 人才人口,换一个名词也许大家更熟悉,混日子的。 他们明显的价值高于其对公司的消耗,而且称为公司的流砥柱。人员分类法按照大部分成熟公司的人员分类法,把人员按照2:7:1的比例进行分类。A类:优秀人才,生产价值远大于消耗。

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    谷歌开源隐私库

    隐私算法隐私限制了用于发布统计数据库聚合信息的算法,无论您是城市规划师、小型企业所有者还是软件开发人员,您大概都会希望从您的公民、客户或用户的数据获得信息。 “隐私是一种高保证、分析性的方法,可以确保以保护隐私的方式处理类似的案例。” ? 隐私库功能谷歌承诺,它的库对于开发人员而言很简单。 主要特点包括:统计功能:支持最常见的数据科学操作(计数、总和、平均值、间值和百分位数)。严格的测试:除了一个扩展的测试套件,还有一个可扩展的“随机隐私模型检查器库”有助于防止错误。 模块:库可以扩展到包括其他功能,如附加机制、聚合功能或隐私预算管理。这并不是谷歌的第一次隐私竞技。 本月,又来了个隐私库,今年的谷歌似乎特别忙碌。

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    bsseq 进行甲基分析

    共6列数据,制表符分隔,每一行代表一个甲基位点,前5列很好理解,描述甲基位点的染色体位置和类别,默认情况下bbseq用于分析CpG类型的甲基位点。 Cov代表覆盖到这个位点的reads数,M代表其发生了甲基的reads数目。 每个样本一个这样的原始数据,用来表示该样本methylation calling的结果,这样的数据我们从bismark的结果也可以得到。 当原始数据准备好之后,首选需要读取所有样本的原始数据,然后导入到R,生成一个bbseq定义的对象。 在实际分析,由于甲基位点很多,所以这一步时间特别久,为了提高速度,可以添加mc.cores参数,这个参数指定了CPU个数,用于并行执行。BS.chr22.1

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    methylKit 进行甲基分析

    其核心功能是甲基分析和甲基位点和区域的注释。 利用methylKit 做分析包括3步1. 读取原始数据每个样本一个原始数据,methylKit支持两种格式的methylation calling件纯本格式 内容如下 ? 执行分析通过calculateDiffMeth函数来执行甲基分析,用法如下myDiff=calculateDiffMeth(meth)根据甲基C是变多了还是变少了,可以将甲基的结果分为两大类 在methylKit,它的分析总是针对合并后的甲基表达谱,如果你的甲基表达谱每一行是一个甲基位点,那么分析的结果就是甲基位点;如果你的表达谱每一行是一个甲基区域,那么分析的结果就是甲基区域 上面的例子都是针对甲基位点的,下面看下甲基区域的分析。

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    python2和3zip的(坑)

    最近用python写个东西,里面用到了一个zip,内存飙升,甚是费解,查阅资料后发现zip在python2和3的机制不同 class Foo(object): def __init__(self): getitem__, 1)(__getitem__, 1)(__getitem__, 2)(__getitem__, 2)(__getitem__, 3)python3# 输出: 可以看到python2是先把

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    python比较两个件的

    使用python脚本比较两个件的内容并输出到html,可以通过浏览器打开查看。 一、脚本使用对比nginx配置件的 python python_diff_file.py -f1 web26.conf -f2 web103.conf二、脚本内容#! (fromlines, tolines )用来生成一个包含表格的html件,其内容是用来展示。 fromlines和tolines,用于比较的内容,格式为字符串组成的列表fromdesc和todesc,可选参数,对应的fromlines,tolines的件的标题,默认为空字符串context  和 numlines,可选参数,context 为True时,只显示的上下,为false,显示全,numlines默认为5,当context为True时,控制展示上下的行数,当context

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    省略号——以及数字1旁边的

    下:...下:。。。 状态下,键盘1左边按键:··· .shape-round-rectangle { font:14px1.5 Arial,Lantinghei SC, Hiragino Sans GB, Microsoft 3px; box-sizing: border-box; text-align: center; border-radius: 100px; background-color: #E74900;} 英下:。。。状态下,键盘1左边按键:···?效果图

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    为什么网站地排名,会出现

    95.jpg 一.网络宽带 国内的网站运营商众多,各自的线路不尽相同,所以就会出现同样的网站在不同的网络环境下会有不同的排名,甚至会有相同网站在不同网络出现打开和打不开的结果。 这不是你电脑的问题也不是对方网站出现问题而是网络出现故障,所以在进行查询结果确认时,要多在不同的网络进行查询,综合统计结果。 二.搜索时光 由于行业的竞争对手也是在不停的进行优,也在进行推行,所以时光段搜寻结果也存在,例如你前几天搜网站建设等内容,可能是外包公司的信息,因为你需要了解网站建设市场状况,来进行对比 总结:值得注意的是,不是所有关键词都有地排名的。 如果网站需要在地排名比较靠前,那就得需要结合其他的网络推广以及营销方式来完成地排名,随着aio人工智能SEO不断的提升,相信搜索引擎将会更智能,使用白帽优网站将成为主流。

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    实验4 可视之星图

    版权声明:本为博主原创章,未经博主允许不得转载。 https:blog.csdn.netwpxu08articledetails89384250 一. 实验目的和要求1. 了解可视知识,了解和学习可视热点图、星图、平行坐标图等常见图表类型;2. 学习并掌握R可视星图绘制相关函数。二. 实验过程1. 根据《鲜活的数据》第7章7.2.3节介绍的方法与提供的数据,在R绘制星图基本框架,并存为PDF件;2. 将上一步所得的PDF件,导入Illustrator,以教材图7-19版为模板,完成图7-19,添上自己的署名。三. R代码参考crime

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