在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建一个函数 printingMatrix（） 通过使用嵌套的 for 循环遍历矩阵的行和列来打印矩阵。 创建一个变量来存储输入矩阵。...通过调用上面定义的 printingMatrix（） 函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。...例 以下程序使用嵌套的 for 循环返回给定输入矩阵的按行和按列排序的矩阵 - # creating a function for sorting each row of matrix row-wise...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...大家还记得它们的区别吗？可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。
np.sort(array_name) # 数组整体排序 np.sort(array_name,axis=0) # 数组仅对行排序 np.sort(array_name,axis=1) # 数组仅对列排序...条件运算，数组中符合条件condition的更改为数值x，不符合的改为y result = np.amax(array_name,axis=0) # 求矩阵中每一列的最大值。...axis=1表示按照行来求。整个矩阵求最大值的话，不用谢axis参数 np.amin(array_name) # 求矩阵最小值。...参数含义同np.amax result = np.vstack(v1,v2) # 两个列数相同的矩阵v1和v2的拼接 result = np.hstack(v1,v2) # 两个行数相同的矩阵v1和v2...=0) # 最后一行添加一行 result = np.append(array_name,[[0], [2], [11]], axis=1) # 最后一列添加一列（注意添加元素格式） result =
i)' test.file 打印偶数行 其他相关正则取值说明 1) 打印行号和内容 [root@localhost ~]# awk '{print NR":"$0}' test.file 1...如果使用两个文件filname1.ext filname2.ext，则就会看到差别了。...原来：FNR，是每个文件中的，换了一个文件，会归零；而NR则每个文件会累加起来的 7) 使用简单样式来输出 下面表示"行号占用5位，不足补空格" [root@localhost ~]# awk '{...#awk 'END { print NR }' test.file 10) 计算每一行的和 s用作每行和的累加，从1到NF(每行总的字段数)，依次累加 # awk '{ s = 0; for...(i = 1; i <= NF; i++) s = s+$i; print s }' test.file 11) 计算文件中所有字段的和 s用作总和的累加，每行都处理完成了，再输出s；注意和10
先是直接产生一个3行2列的矩阵A，然后使用冒号的功能，直接变成了只有一列的矩阵B，最后使用reshape函数将矩阵A变成了2行3列的新矩阵C，且从中都可以看到，他们都是按列的顺序进行重新排列，第一列排完了才接着下一列的数据...3、拆分 看到标题名字，你也应该猜到要讲的内容是怎样的了，很明显，就是将一个大的矩阵拆掉，然后获得一个子矩阵，在进行拆分之前还需要了解一个比较重要的点，就是要清楚的了解元素的序号，该序号和下标是一一对应的...序号和下标的对应关系也已经说过，以一个m x n 的矩阵A为例，A(i,j)表示第i行j列的元素，其序号就是：（j-1）*m+i，当然你也可以直接一列一列的数 ? ? ? ? ?...回到本标题的正式内容，拆分~ 拆分的形式主要可与分成两种； 第一种 第一种已经出现过很多次了，就是使用冒号来获得子矩阵。...除了以上几种使用具体的维数，来获得子矩阵的方法外，还可以和end运算符结合起来获取子矩阵，end在以前的篇章中也有过介绍，就是代表所在维的最后一行或者最后一列，继续用这个A矩阵来简单看下使用后的结果：
他想把第一列变成行号，就加了一个参数：row.names=1 结果报错了。 有趣的是他的提问：行是基因号，怎么会有重复的行呢？ 我的回答，当然是标题啦：你肉眼能看几万个基因名字判断有没有重复的基因？...probe_id（探针名）和symbol（基因名）的对应关系的表达矩阵的函数为toTable head(ids) #head为查看前六行 dat=dat[ids$probe_id,] #ids提取出probe_id...这列，这列的每行都为一个探针，接着在dat这个矩阵中，按照刚刚取出的探针所在的行，再取出来组成一个新的矩阵dat，此操纵为取出与注视ids相对于的dat #保证ids矩阵和dat矩阵长度相等 dat[1...:4,1:4] ids$median=apply(dat,1,median) #ids新建median这一列，列名为median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 ##确保两个矩阵长度一致 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息
（例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep(x,times)重复x，times次；使用..."R11.txt", sep = "\t", header = T) #读取R11.txt文件，header = T表示将数据的第一行作为标题 ?...a1[2,3] #显示a1第二行第三列的数据 ? a2 = a1[,1:3] #显示a1第一列到第三列内容 ? e = t(a1) #t（x）转置 ?...，右边为列标签；fun.aggregate：聚集函数，如 mean、median、sum；示例 为对行和列进行求平均数；margins=T，加上后显示平均数这一列和行，不加不显示 d2.1 = reshape...Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列 ?
按行存储(称为行优先)或者按列存储(称为列优先)数组都不能解决问题，这是因为在程序的每个循环体中行访问和列访问同时会被使用到。...因而，分块算法针对子矩阵(submatrice)或者数据块来进行操作，并不针对数组中完整的一行或一列进行操作。...函数doblock 以普通的DGEMM为基础，增加了新参数来描述BLOCKSIZE大小的子矩阵的起始位置。 图4给出使用分块思想对三个数组进行访问的示例。...仅对于容量失效来说，需要访问的内存数据字总数为 图片 。(相比未分块前)这个数据得到了改善，原因在于参数 图片 。...由此可见，分块思想挖掘出程序的时间局部性和空间局部性，比如数组A的访问得益于空间局部性，而数组B的访问得益于时间局部性。 ▲ 图4 数组C、A和B的访问(BLOCKSIZE =3)。
（tab键，在ESC下面）分隔的内容，并且一定要注意是否需要标题行，列名字不能以数字开头，除数字、字母、下划线外不能有空格等其他字符，暂时还不支持中文。...参数属性设置：除了PiCrust，LEfSe，Bugbase和FAPROTAX（可参照示例数据使用），其他的每种绘图页面的最上端都有一个使用示例的图示，右边展示的是结果，左边是制作结果的导入数据和参数设置...线图； Modify plot titles（修改图的标题） 修改主图和图中X,Y轴的标题 线图；GO富集泡泡图；箱线图；散点图；柱状图；火山图；曼哈顿图；直方图；韦恩图；密度图； Plot titles...and colors（图的标题和颜色） 修改图的标题，颜色向量和颜色类型 热图； Picture attributes（图片属性） 修改图片属性，图片长宽度 (一般可以自使用)和颜色值，数据多的时候可以设置大一些...热图； Annotation matrix（注释矩阵） 导入注释矩阵信息，注意注释矩阵的第一列需要和数据矩阵的第一列一致 热图； 结果生成：成功操作上面两步，并且没有出现任何提示信息，比如ERROR
处理GSE47185表达量矩阵 直接使用作者上传的表达量矩阵即可，如下所示的代码，因为这个GSE47185表达量矩阵样品数量非常多，分组很复杂，但是就选择了第一个数据集的Diabetic的14个样品，全部的代码如下所示...dat[1:4,1:4] #查看dat这个矩阵的1至4行和1至4列，逗号前为行，逗号后为列 pd = pData(a) head(pd) kp = grepl('Diabetic ', pd$title...，列名为median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息
1 之前关于标题和描述是怎么做的？...1.1 之前标题使用@allure.title装饰器 举个例子看下，之前已经学习过了，不再赘述了： # -*- coding:utf-8 -*- # 作者：虫无涯 # 日期：2023/3/28 # 文件名称...2.3.1 allure.dynamic.title 动态标题： @allure.title("使用装饰器标题") def test_title(): print("CASE-01")...allure.dynamic.title("使用动态标题") 图片 2.3.2 allure.dynamic.description 动态描述： @allure.description("使用装饰器进行描述...("使用动态标题") @allure.description("使用装饰器进行描述") def test_description(): print("CASE-02") allure.dynamic.description
tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names...= FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 genus <- read.delim("genus.xls", header...方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的FDR校正 pp <- corr.test(env, genus, method = "pearson", adjust =..."fdr") cor <- pp$r # 获取相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df...= "vik") pheatmap绘制热图 # 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度，使用自定义颜色映射
默认情况下，pandas会将数据存储到一个专门的数据结构中，这个数据结构能够实现按行索引、通过自定义的分隔符分隔变量、推断每一列的正确数据类型、转换数据（如果需要的话），以及解析日期、缺失值和出错数据。...（header）以及变量名称（使用names和列表）。...以下是X数据集的后4行数据： ? 在这个例子中，得到的结果是一个pandas数据框。为什么使用相同的函数却有如此大的差异呢？...那么，在前一个例子中，我们想要抽取一列，因此，结果是一维向量（即pandas series）。 在第二个例子中，我们要抽取多列，于是得到了类似矩阵的结果（我们知道矩阵可以映射为pandas的数据框）。...然后，接下来的步骤需要弄清楚要处理的问题的规模，因此，你需要知道数据集的大小。通常，对每个观测计为一行，对每一个特征计为一列。
tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names...= FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 genus <- read.delim("genus.xls", header...方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的FDR校正 pp <- corr.test(env, genus, method = "pearson", adjust =..."fdr") cor <- pp$r # 获取相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df..., palette = "vik") pheatmap绘制热图 # 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度
通过将 eSet 数据框中的第一列赋值给新的变量 eSet，可以方便地对这些数据进行后续的分析和处理。#上述代码提取表达矩阵，但是提取出来是0行，不存在。...这个函数通常与setNames()函数一起使用，后者为数据框的列设置名称。#phenoData的全称是表型数据。在生物信息学中，它通常指的是描述样本信息的临床数据，如年龄、性别、治疗手段等。...row.names 参数设置为 1，您可以指定数据框中的第一列作为行名。...#1，函数会应用于矩阵的每一列（即，横向）。 #2，函数会应用于矩阵的每一行（即，纵向）。...#常用的过滤基因的标准### 4.分组信息获取 一般使control在前 treat在后 要变成因子型 才具有顺序#header=F参数表示该文件的第一行不是列名，即该文件没有标题行。
按照惯例，先上链接： 往期推荐 如何在矩阵的行上显示“其他”【1】 如何在矩阵的行上显示“其他”【2】 如何在矩阵的行上显示“其他”【3】切片器动态筛选的猫腻 引子 正常情况下，我们所见的表或者矩阵...没什么特别的，因为但凡使用过Power BI两次以上的，都习以为常了。 所以，如果你看到下面这个矩阵，你是否会感到意外？ 注意，后面两列都是度量值。...然而Power BI的表和矩阵在显示的时候，默认会将文本前后的空格忽略掉，也就是上图所展示的，呈现效果完全一样。...原本这个问题可以使用度量值来解决，但是度量值要实现的必要条件是在矩阵上额外添加一列排序： （来源：阿伟，固定城市分组配色。报告非常棒，值得学习。...： Power BI巧用“空白度量值”，解决诸多复杂的问题 将某一列的宽度缩小到最小，可以实现假装“隐藏”，仿佛这一列不存在一样： 但是，一定不能让报告使用者点击其他列排序，因为一旦点击了其他列的排序
X是数据集，包括2列20行，即20个球员的助攻数和得分数。 表示输出完整Kmeans函数，包括很多省略参数，将数据集分成类簇数为3的聚类。...输出聚类预测结果，对X聚类，20行数据，每个y_pred对应X的一行或一个孩子，聚成3类，类标为0、1、2。...获取第1列的值， 使用for循环获取 ,n[0]表示X第一列。 获取第2列的值，使用for循环获取 ,n[1]表示X第2列。...表示图形的标题为Kmeans-heightweight Data。 表示图形x轴的标题。 表示图形y轴的标题。 设置右上角图例。 表示显示图形。...现需要获取第一列每分钟助攻数、第五列每分钟得分数存于矩阵中。 代码如下： 输出结果如下图所示：三个层次很明显，而且右上角也标注。
图7-5 num2cell函数 2.mat2cell函数 如果说我不想一个一个将矩阵内的值存转换成cell，而是想一块一块的转换，比方说，我想以行为单位，一行一行的转换成cell，还是上面的矩阵，转换成三行一列的...图7-7 两个矩阵 ? 图7-8 cat函数 ? 图7-9 三维矩阵 当然，cat也能创建二维矩阵，有两种方式，一种是将矩阵一列一列排下去，一种是一行一行排下去，代码和结果见下图 ?...一步步来，首先是算平均数，算平均数的函数是mean，我们之前讲到过了，mean这个函数算平均数的时候，是一列一列算的，但是我们应该一行一行算，因为一个人的三个成绩在同一行，所以我们的代码应该是这样 >>...仔细想想，创建一个矩阵，他默认是一行多列的，但是我们现在需要的是多行一列，所以我们还需要在mean函数的后面再次转置mean(score’)’，然后再写入excel，下面给出完整代码 >>M = mean...图8-9 xlwrite 我们顺便在上面加个标题mean好了，不然别人不知道这一列的数字有什么含义 >>xlswrite(‘04score.xlsx’,{‘mean’},1,’E1’); 总结一下xiswrite
该文件格式可以采用参数cormatrix.format中描述的3种格式： (1)cormatrix格式：用户提供的预先计算好的相关系数矩阵；矩阵维数：【CpG_number】*【CpG_number】。...矩阵维数：【sample_size】*【CpG_number】。文件具有标题，其标题为CpG位点/区域的名称；该格式文件见Figure 3....文件具有行名和标题，行名为CpG位点/区域的名称，标题为样本名称； 3）extra info file文件格式 注意：此文件是可选文件，如果提供，则必须是带标题的表格格式。第一列的名称必须以字母开头。...5）config.file文件 注意：文件中的每一行都是一个选项。选项的名称是小写字母，选项名称和其值通过“=”分隔，没有空格。...： (1)曼哈顿图（上面部分）：显示相关EWAS关联信号的强度和范围。
matlab绘图工具 有时候很急，只想从工作区中简单的看看数据的表现。这时候推荐使用绘图工具。...下面以画一个二维散点图为例 打开工作区选择需要查看的变量 绘图-->scatter(默认以第一列为x,第二列为y) 但是如果此时不想以第一列为x,例如想要用第2列的值作为x轴，第1列的值作为y轴怎么做呢...打开查看-->属性编辑器 双击数据点，选择其x轴和y轴对应的数据值 其中这个矩阵名字叫做data,修改其x轴为data(:,2)表示第二列，修改其y轴为data(:,1) 注意：matlab中下标从1开始...(:,n)表示第n列，相应的(n,:)表示第n行 点击刷新数据按钮 在这里插入图片描述 这时，我们发现这个数据表现并不美观，我们可以修改标记来改变标记和颜色。...在这里插入图片描述 但是坐标轴还是很丑，毕竟没有对齐 通过标题，可以修改图片的标题 左下角小框的颜色是背景色和坐标轴的颜色 网格表示内部网格线 框表示图片的外部框线，和坐标轴是一个颜色 右下角可以设置坐标轴的范围
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