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forestploter: 分组创建具有置信区间森林图

下面是因INFORnotes分享 与其他绘制森林图包相比,forestploter将森林图视为表格,元素按行和对齐。可以调整森林图中显示内容和方式,并且可以分组多显示置信区间。...森林图布局由所提供数据集决定。 基本森林图 森林图中文本 数据列名将绘制为表头,数据中内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容空白以绘制置信区间(CI)。...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些或行颜色或字体。...add_underline该函数可用于向特定行添加边框。 add_text该函数可用于向某些行/添加文本。 insert_text该函数可用于在某一行之前或之后插入行并添加文本。...如果提供est、lower和upper数目大于绘制CI号,则est、lower和upper将被重用。如下例所示,est_gp1和est_gp2将画在第3和第5中。

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算法与数据结构(十二) 散(哈希)表创建与查找(Swift版)

散列表又称为哈希表(Hash Table), 是为了方便查找而生数据结构。...关于散解释,我想引用维基百科上解释,如下所示: 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置数据结构。...散列表创建就是将Value通过散函数和处理散key值冲突函数来生成一个key, 这个key就是Value查找映射,我们就可以通过key来访问Value值。...一、散列表创建原理 本部分我们将以一系列示意图来看一下如何来创建一个哈希表,我们就将下方截图中数列中数据来存储到哈希表中。...在下方实例中,我们采用除留取余法来创建value映射key, 如果产生冲突,就采用线性探测法来处理key冲突。下方就是我们要构建哈希表数据以及所需函数和处理冲突函数。 ?

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创建具有运行时可观测性 Kubernetes 集群

创建具有运行时可观测性 Kubernetes 集群 翻译自 Creating a Kubernetes Cluster with Runtime Observability 。...在您计算机上,创建一个名为 kubetracing 目录并创建一个名为 otel-collector.yaml 文件,复制以下代码片段内容,并将其保存在您喜欢文件夹中。...创建具有运行时可观测性 Kubernetes 集群 设置可观测性环境后,创建配置文件以在 kube-apiserver 、 kubelet 和 containerd 中启用 OpenTelemetry...将终端节点设置为 host.k3d.internal:4317 ,以允许由 k3d/k3s 创建集群调用计算机上另一个 API。...这对于创建自定义任务开发人员很有帮助,例如更新内部资源以向 Kubernetes 添加更多功能 Kubernetes Operator 。

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Excel与pandas:使用applymap()创建复杂计算

标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算,并讲解了一些简单示例。...通过将表达式赋值给一个新(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算。然而,有时我们需要创建相当复杂计算,这就是本文要讲解内容。...<=且<80 D:50<=且<70 F:<50 创建我们假设学生和他们学校平均数,我们将为学生分数随机生成1到100之间数字。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在中对每个学生进行循环?不!...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三每一上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多)。

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定

values_array) arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) print(arr) 这段代码主要实现了以下功能: 创建一个包含单列数据...numpy 是 Python 中用于科学计算基础库,提供了大量数学函数工具,特别是对于数组操作。pandas 是基于 numpy 构建一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具库。...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两行代码创建了一个包含单列数据 DataFrame。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 值作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(下篇)

代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码,如下图所示: 本以为顺利地解决了问题,但是粉丝又马上增改需求了,如下图所示: 真的,代码写,绝对没有他需求改快。得亏他没去做产品经理,不然危矣!...后来【莫生气】修改后代码如下所示: # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['留言0117', '留0117言', '0117留言', '留言0117']) # 使用布尔...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某中具体值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写abc。...再次反应是加个或进行处理,也可以用如下代码: # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['ABC', 'abc']) # 使用布尔Series来索引DataFrame result...但是粉丝需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”粉丝提问。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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生化小课 | 氨基酸具有共同结构特征

生 化 小 课 医学生:生理生化 必有一挂 生科/生技:生化书是我见过最厚教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 氨基酸具有共同结构特征 所有20...它们在侧链或R基团上彼此不同,其结构、大小和电荷各不相同,并影响氨基酸在水中溶解度。除了这20种氨基酸之外,还有很多不太常见氨基酸。...由于α-碳原子周围成键轨道四面体排列,四个不同基团可以占据两个独特空间排列,因此氨基酸具有两种可能立体异构体。...对于所有手性化合物,具有与L-甘油醛构型相关立体异构体被称为L,与D -甘油醛构型相关立体异构体被称为D。...另一种指定手性中心周围构型系统是RS系统,它用于有机化学系统命名法,更精确地描述了具有多个手性中心分子构型(第17页)。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(中篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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Nginx(2)-创建具有缓存功能反向代理服务器

配置反向代理服务器 上游服务器处理业务逻辑相对复杂,而且强调开发效率,所以它性能并不优秀,使用 nginx 作为反向代理后,可以将请求将根据负载均衡算法,分散到多台上游(后端)服务器,这样就实现了架构上水平扩展...,让用户无感知情况下,添加更多服务器,来提升性能,即使后端服务器出现问题,nginx反向代理服务器会转交给正常工作服务器。...[实验架构] 一般情况下,上游服务器不对外提供访问,修改方法是,将 server 配置块中 listen 配置项修改为内部网络地址,修改配置文件后,重启nginx 进程,目的是防止之前打开端口仍然可以使用...header诸如客户端 IP 地址、请求 host。...配置缓存服务器,首先要设置缓存名称,内存空间名称等信息,然后在需要进行缓存 URL 路径下,启用缓存,进行缓存设置诸如缓存名称、缓存 key 等。

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MySQL数据库创建(表创建,表增删改,深入浅出)

那么,怎样才能把用户各种经营相关、纷繁复杂数据,有序、高效地存储起来呢? 在 MySQL 中,一个完整数据存储过程总共有 4 步,分别是创建数据库、确认字段、创建数据表、插入数据。...我们要先创建一个数据库,而不是直接创建数据表呢? 因为从系统架构层次上看,MySQL 数据库系统从大到小依次是 数据库服务器 、 数据库 、 数据表 、数据表 行与 。  ...MySQL中数据类型  创建和管理数据库   创建数据库 使用数据库   修改数据库  创建表   创建方式1: 创建方式2  查看数据表结构  修改表  修改表指的是修改数据库中已经存在数据表结构...使用 ALTER TABLE 语句可以实现: 向已有的表中添加 修改现有表中 删除现有表中 重命名现有表中  修改一个 重命名一个  删除一个  重命名表  删除表...同,如果删除了一个需要,该下面的所有数据都将会丢失。

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PostgreSQL 性能优化创建正确索引具有不确定性

索引在数据库查询中起到作用毋庸置疑,但时常有人提出索引建立问题,to be or not to be 问题。 问题1 索引建立后,就不再变动了 ?...大多数问题是在于索引建立后并不能一直良好工作,主要有以下几个问题 1 重复功能索引,让查询无法把握或者在管理人员不知情情况下,走了其他索引,索引并不能有效工作,并成为负担。...2 索引在PG数据改变变化导致索引失效问题。 3 随着应用场景变化,索引已经不能完成原先设计功能,而成为查询中导致性能低下一个瓶颈。 4 索引建立过多,导致数据写入性能产生问题。...但是这样工作对于主键是不合适,所以查看这样工作可以对主键进行一个屏蔽。 同时不可以忽略问题是随着数据增长,索引无法完全加载到内存当中,导致数据查询性能问题。...总结,索引是解决查询速度和优化查询一个方法,但是查询条件本身变化也针对整体数据查询效率也具有一个决定性条件。

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