在这篇文章中，作者通过分析训练集TCGA-GBM和验证集CGGA，得到胶质母细胞瘤（GBM）预后相关的自噬基因，并构建了自噬相关的风险预后模型，还进行了GSEA分析以及基于独立的预后因素构建列线图。...DE-ATG的筛选和GO、KEGG分析 2.筛选预后相关的ATG 单变量cox分析与多变量cox分析72个DE-ATGs与TCGA-GBM数据集的预后相关基因，最终得到3个预后相关DE-ATGs：NRG1...图2A-C：使用GEPIA数据集的GBM样品数据以及正常样品，验证上述3个预后相关DE-ATGs的表达差异，发现在GBM标本中ITGA3显著上调，而NRG1和MAP1LC3A显著下调。...GSEA分析 5.构建并验证列线图 图6A：基于TCGA训练集的0.5、1和3年的OS率以及年龄、自噬、药物治疗、放疗和IDH状态构建列线图 图6B-J：通过绘制TCGA队列与CGGA队列的0.5、1和...构建与验证列线图 小结 最后小结一下，作者使用TCGA-GBM数据集筛选出差异表达的自噬相关基因（DE-ATG）。
OLAP(Online analysis process，联机分析处理) OLAP数据库分为一个或多个多维数据集，每个多维数据集都由多维数据集管理员组织和设计，以适应用户检索和分析数据的方式，...从而更易于创建和使用所需的数据透视表和数据透视图。...举个例子，例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类型、分销渠道、地理分布、客户群类等也分别是不同的维度。...OLAP的基本概念： 维（Dimension）：是用户观察数据的特定角度，是问题的一类属性，属性集合构成一个维 维的层次（Level）：用户观察的某个角度，或者说某个维，都可能存在各个细节的描述方面（比如时间维度包括日期...对确定性的数据进行获取 并发性要求高，并且严格要求事务的完整性、安全性 OLAP是数据仓库系统的主要应用，OLAP的特点： 实时性要求不是很高 数据量大，用户通过很多数据的统计才能得到想要知道的信息
问题描述在pandas的DataFrame格式数据中，每一列可以是不同的数据类型，如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型的，通常为数值型。...ndarray提供了高效存储和处理大型数据集的功能，尤其适合于进行数值计算和科学计算。...ndarray的特点ndarray具有以下几个特点：多维性：ndarray是一个多维数组对象，可以是一维、二维、三维甚至更高维度的数据。...切片操作：通过指定切片范围来访问数组的子集。切片操作使用冒号:来指定开始和结束位置，并可指定步长。例如a[1:4]可以访问数组a的第2个元素到第4个元素。...它具有多维性、同质性和高效性的特点，适用于进行数值计算和科学计算。本文介绍了ndarray的创建方式、属性和方法，以及索引和切片操作。
OLAP 多维数据集通过附加层扩展了单个表，每个层都添加了额外的维度——通常是维度的“概念层次结构”中的下一个级别。例如，立方体的顶层可能按地区组织销售；附加层可以是国家、州/省、城市甚至特定商店。...在实践中，数据分析师将创建仅包含他们需要的层的 OLAP 多维数据集，以实现最佳分析和性能。...OLAP 多维数据集支持四种基本类型的多维数据分析： 向下钻取 向下钻取操作通过以下两种方法之一将不太详细的数据转换为更详细的数据——在概念层次结构中向下移动或向多维数据集添加新维度。...切片和骰子（Slice and dice） 切片操作通过从主 OLAP 多维数据集中选择单个维度来创建子多维数据集。...例如，您可以通过突出显示组织的第一个财政或日历季度（时间维度）的所有数据来执行切片。 骰子操作通过在主 OLAP 多维数据集中选择多个维度来隔离子多维数据集。
第二部分：建立数据模型 然后我们进入到Excel的Power Pivot数据模型中， 第1步：建立日期表。日期表的作用是通过日期表可以对其他表的相关的日期进行筛选。...由于此次的销售目标表暂时不需要，也可以不建立表间关系。 第三部分：建立分析维度 分析维度主要是通过DAX表达式来完成的。具体如下所示。 第1步：编写基本的度量值。...第四部分：制作分析报表 将上述的数据使用数据透视表的方式制作数据报表（当然也可以使用链接回表或者多维数据集的方法制作报表）。...第1步：将上述准备好的度量值放置于数据透视表中，并且将相关的切片器添加到数据透视表中。但是当前使用“前N名”和“排序依据”这两个切片器还无法进行筛选，需要进行后续的设置。...第3步：此时，可以根据“排序依据”筛选数据了，但是“前N名”切片器还无法进行工作。这里我们可以借助数据透视表的值筛选功能，给筛选设置一个规则即可。例如，当选择“前3名”时，筛选出前3名的数据。
大赛在此基础上公布病例的其它多维度的病理诊断信息，选手需进行多模态数据分析，构建融合分析模型，实现患者的胃癌总分期的准确预测。...因此，本赛题旨在通过锅炉传感器采集的多维度数据，深度分析挖掘数据间的联动关系从而预测锅炉的主蒸汽流量并同步辅助工艺人员进行关键指标的调整和优化。...隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用、不可见”的目的，选择安全可靠的数据安全防护和隐私计算技术，将电力数据与其他领域的数据进行深度融合，通过场景设计，...选手需要基于该环境并结合大赛提供的电力与政务的数据样例（较初赛开放更多的数据维度），在线构建联邦学习模型，预测企业未来一个季度的税收。...，发布初赛数据集； 初赛截止后，作品评审，公布复赛晋级名单，本赛道取初赛成绩排名前50进入复赛。
解决维度为3的张量有太多的索引问题引言在使用深度学习框架进行模型训练或推理时，我们经常会遇到处理多维数据的情况。...尝试重新构造张量如果以上方法都无法解决问题，我们可以尝试重新构造张量，确保其维度和形状与操作所需的一致。可以使用reshape、unsqueeze或transpose等函数来调整张量的形状和维度。...之间num_images = 100image_height = 28image_width = 28image_channels = 3# 创建一个维度为4的张量作为图像数据集，维度分别为[batch_size...CNN模型的实例model = CNN()# 使用模型对图像数据集进行分类outputs = model(image_dataset)print(outputs.shape)在上述示例代码中，我们首先创建了一个维度为...然后，我们定义了一个简单的CNN模型，并使用模型对图像数据集进行分类。最后，打印输出的张量形状，以验证代码的正确性。 请注意，此示例仅用于演示如何处理维度为3的张量的错误。
数据集描述 医生数据集doctor 医生编号是唯一的，名称会存在重复 医疗项目数据projects 病例编号是唯一的，注意这个日期编号不是真正的日期。...日期数据date 这里的日期编号对应医疗项目数据中的日期编号 科室数据集Department 维度表 采购成本事实表Purchase costs 事实表，缺乏采购成本唯一编号 分析思路 数据处理power...query 打开数据 打开 病例分析报告.xlsx 文件，选择5个工作簿，点击转换数据可以进入power query界面 处理日期数据集 Date 注意各个表之间的字段类型，这个步骤应该不用修改...数据建模 power pivot 查看默认的建模 管理关系 点击管理关系 把日期date和采购成本purchase costs的关系由默认的1对1修改为1对N， 勾选 此时的关系如下： 创建病历报表...创建病历表 修改交替行，修改字体大小 构建时间切片器 设置时间切片器样式 构建医生切片器 设置医生切片器样式 创建科室切片器 >修改切片器样式 创建月收入报表 构建月收入表 新建列
维度（字段）与度量 维度，包含定量值（例如名称、日期或地理数据）。您可以使用维度进行分类、分段以及揭示数据中的详细信息。维度影响视图中的详细级别。 度量，包含可以测量的数字定量值。度量可以聚合。...多维数据库 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。 15. 多值数据库 是一种非关系型数据库(NoSQL), 一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。...通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇 17. 抽样 抽样是总体中的一组数据，带有指定的信息。...在线分析处理（OLAP） 在此过程中，使用三个运算符（向下钻取，合并以及切片和切块）对多维数据进行分析。...实时数据 可以立即（即以毫秒为单位）创建，存储，处理，分析和可视化的数据称为实时数据。 26. 非结构化数据 无法定义结构的数据称为非结构化数据。处理和管理非结构化数据变得困难。
MDL Mart Data Layer 数据集市层 该层次主要功能是加工多维度冗余的宽表（解决复杂的查询）、多维分析的汇总表。...DIM Dimension Data Layer 维度层 该层主要存储简单、静态、代码类的维表，包括从OLTP层抽取转换维表、根据业务或分析需求构建的维表以及仓库技术维表如日期维表等。...、分发 2.数据集轻度清洗，如字符集转换、脏数据过滤、第一类维值标准化处理等 3.点击流数据处理，完成日志获取、字符串处理、URL解析等 数据抽取 主要是增量抽取为主、有部分业务表涉及全量抽取；增量抽取通过...4.对多维模型或基础指标数据进行轻度汇总，产生基础的、通用的汇总模型 数据种类 1.多维模型数据（Multidimensional Data）：采用维度建模方式建立的数据模型数据。...数据特点 1.数据模型不稳定，随着分析算法和应用的变更随时变化或下线 2.数据高度汇总，可做交叉分析、上卷、下钻、切片、切块、旋转等多维分析操作 3.更高级的数据分析或挖掘应用，衍生出信息类、知识类数据
创建NumPy数组NumPy的核心对象是ndarray（N-dimensional array），即多维数组。可以使用array()函数创建一个ndarray对象。...code[1 2 3 4 5]同样，可以创建二维、三维等多维数组。...：plaintextCopy code1[2 3 4]对于多维数组，可以使用逗号分隔的索引和切片来访问特定的元素或子数组。...NumPy的缺点大量内存占用：NumPy数组在内存中是连续存储的，这意味着数组的大小必须在创建之前就确定。当处理大规模数据集时，NumPy数组可能会占用相当大的内存空间。...不支持动态数据的添加和删除：NumPy的数组大小是固定的，一旦创建，就无法动态地添加或删除元素。这使得数据的操作相对局限，有时需要重新创建数组并复制数据。
参考链接： Python中的numpy.log1p 文章目录 一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5....整型数组 np.array([1, 4, 2, 5, 3]) # 明确数据类型 np.array([1, 2, 3, 4], dtype='float32') # 嵌套列表构成的多维数组 np.array...:可省略 # 4.非副本视图的子数组 #数组切片返回的是数组数据的视图，不是数值数据的副本（python列表中切片是值的副本）。...#处理大数据集时可以获取或处理这些数据集的片段而不用复制底层的数据缓存。 # 5.创建数组的副本 x2[:2, :2].copy() 4....np.sort(x) # 用排好序的数组替代原始数组 x.sort() # 函数argsort返回的是原始数组排好序的索引值 i = np.argsort(x) # 索引值可用于通过花哨索引创建有序数组
但是创建数据集市层需要额外的硬件资源，并集成它与数据平台其他的数据库。 三层架构（OLAP） 在数据集市层之上，我们通常会使用联机分析（OLAP）处理多维数据集（cube）。...OLAP 数据集是一类从多维度描述数据的特定数据库。关系型数据库只能表示二维数据，而 OLAP 允许在多维度下编译数据并且在维度之间移动。...OLAP 的业务价值在于允许对数据进行切片、切片以多维度分析，以提供对所有企业数据或特定数据集市的访问，现在基本已成为主流的架构应用。...验证数据正确性：把不符合业务含义的数据做统一处理 规范数据格式：比如把所有日期都规范成YYYY-MM-DD的格式 数据转码：把一个源数据中用编码表示的字段通过关联编码表转换成代表其真实意义的值 数据标准统一...BI在前端通过拖拽数据字段，多维度实施展现数据，最终生成各种分析报告。常用的BI工具有PowerBI、Tableau、FineBI，还有开源的superset。
Power BI案例-连锁糕点店数据集的仪表盘制作 数据集描述 有一个数据集，包含四张工作簿，每个工作簿是一张表，其中可以销售表可以划分为事实表，产品表，日期表和门店表为维度表。...工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图： 数据集下载 设计思路 本案例整体设计思路如下： 1.拿到数据集先对案例背景进行介绍 2.再完成数据获取和整理阶段 3.然后对多张表进行数据建模，...删除后如下： 应用以上的数据整理 数据建模 目标1： 完成事实和维度表的关联 本案例数据建模是建立维度表（产品表、日期表、门店表）和事实表（销售表）之间的关联；产品表通过“产品ID”与销售表自动关联...；门店表通过“店铺ID” 与销售表自动关联；日期表通过“日期” 与销售表中的“订单日期”对应； 选择日期表–选择主页–选择管理关系–选择新建–选择日期表选择日期字段–选择销售表选择订单日期字段–选择确定...目标7：插入切片器 切片器是画布中的视觉筛选器，是报表中的一种可视化图形元素； 切片器本身不为了展示数据，而是作为展示数据时的各种维度选择本案例： 设置“年度”和“店铺名称”切片器； 这里的店铺名称修改为了磁片显示
数据集描述 有一个数据集，包含四张工作簿，每个工作簿是一张表，其中可以销售表可以划分为事实表，产品表，日期表和门店表为维度表。...工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图： 数据集下载 设计思路 本案例整体设计思路如下： 1.拿到数据集先对案例背景进行介绍 2.再完成数据获取和整理阶段 3.然后对多张表进行数据建模，...删除后如下： 应用以上的数据整理 数据建模 目标1： 完成事实和维度表的关联 本案例数据建模是建立维度表（产品表、日期表、门店表）和事实表（销售表）之间的关联；产品表通过“产品ID”与销售表自动关联...；门店表通过“店铺ID” 与销售表自动关联；日期表通过“日期” 与销售表中的“订单日期”对应； 选择日期表–选择主页–选择管理关系–选择新建–选择日期表选择日期字段–选择销售表选择订单日期字段–选择确定...目标7：插入切片器 切片器是画布中的视觉筛选器，是报表中的一种可视化图形元素； 切片器本身不为了展示数据，而是作为展示数据时的各种维度选择本案例： 设置“年度”和“店铺名称”切片器； 这里的店铺名称修改为了磁片显示
总结 本系列是数据可视化基础与应用的第02篇，主要介绍基于powerbi实现医院数据集的指标体系的仪表盘制作。...数据集描述 医生数据集doctor 医生编号是唯一的，名称会存在重复 医疗项目数据projects 病例编号是唯一的，注意这个日期编号不是真正的日期。...日期数据date 这里的日期编号对应医疗项目数据中的日期编号 科室数据集Department 维度表 采购成本事实表Purchase costs 事实表，缺乏采购成本唯一编号 分析思路...数据处理power query 打开数据 打开 病例分析报告.xlsx 文件，选择5个工作簿，点击转换数据可以进入power query界面 处理日期数据集 Date 注意各个表之间的字段类型...： 创建病历报表 创建病历表 修改交替行，修改字体大小 构建时间切片器 设置时间切片器样式 构建医生切片器 设置医生切片器样式 创建科室切片器 >修改切片器样式
理解错误信息为了理解这个错误，让我们先讨论一下使用张量作为另一个张量的索引的含义。 在深度学习中，张量是表示数据和对数据执行操作的多维数组。...请注意，为了简洁起见，我们只使用了一个图像进行示范，并使用了简化的数据集加载器。在实际应用中，你需要根据你的具体需求来加载和处理图像数据集。张量索引是指通过索引获取张量中的特定元素或子集。...可以通过指定起始索引、结束索引和步幅来定义切片。...，可以用于数据的选择、切片、过滤和修改等操作。...通过检查数据类型、进行必要的转换、确保正确的维度和验证索引范围，你可以解决这个错误并成功进行张量操作。 请记住始终仔细查阅所使用的深度学习框架的文档和要求，因为具体规则和数据类型可能有所不同。
为了使用户能够从多个维度、多个数据粒度查看数据，了解数据蕴含的信息，系统需要提供对数据的多维分析功能，包括切片、旋转和钻取等多种操作 四、 OLAP的操作 OLAP比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块...选定多维数组的一个维成员做数据分割的操作称为该维上的一个切片。...当某维只取一个维成员时，便得到一个切片，而切块则是某一维取值范围下的多个切片的叠合。通过对数据立方体的切片或切块分割，可以从不同的视角得到各种数据。 （2）钻取 钻取包括上钻和下钻。...钻取的尝试与维度与维所划分的层次相对应，根据用户关心的数据粒度合理划分。 （3）旋转 旋转又称转轴，是一种视图操作，通过旋转变换一个报告或页面显示的维度方向，在表格中重新安排维的位置，例如行列转换。...钻过操作涉及多个事实表的查询并把结果合并为单个数据集，一个典型的例子就是预测数据与当前数据的结合：通常预测数据与当前数据存在于不同的表中，当用户比较预测销售与当月销售时，需要跨多个事实表查询。
OLAP 为了满足业务管理和决策的报表系统（包括传统报表、数据仓库、OLAP等）也被创建出来，企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。...也就形成了度量（Measures）的结果。计算成员不影响现有的Cube数据，它基于cube数据，通过各种数学表达式和各种函数定义，可以创建复杂的表达式。...为了使用户能够从多个维度、多个数据粒度查看数据，了解数据蕴含的信息， 系统需要提供对数据的多维分析功能，包括切片、旋转和钻取等多种操作 四、 OLAP的操作 OLAP比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块...它从RDBMS和其它数据源读取数据并把数据聚集在内存缓存中，然后经过Java API用多维的方式对结果进行展示，同时可以不写SQL就能分析存储于SQL 数据库的庞大数据集，可以封装JDBC数据源并把数据以多维的方式展现出来...如果维度多于两个，需要把多个维度（交叉后）放到一个轴上。 3 切片维度 切片（Slice）维度就是出现在 MDX 语句 WHERE 子句中的维度，跟 SQL 一样，表示对数据集的限制。
维度表： 对事实的描述信息。 每一张维度表对应现实世界中的一个对象或者概念，如用户、商品、日期、地区。 通常使用维度对事实表中的数据进行统计、聚合运算。...使用日期分期表，推测数据最长生命周期，存储周期内数据；周期外的冷数据存储到归档表 需要保留多天的分区数据，存储消耗依然很大 实现方式三 使用日期分区表，以业务实体的结束时间分区，每天的分区存放当天结束的数据...生成 CUBE 需要大量的时间、空间，维度预处理可能会导致数据膨胀。 MOLAP 对复杂查询操作做了直观的定义，包括钻取、切片、切块、旋转。...上卷：向上钻取，指从底层次到高层次的却换 下钻：指从高层次到低层次的切换 切片（Slice）： 选择某个维度进行分隔称为切片 切块（Dice）： 按照多维进行的切片称为切块 旋转（Pivot）： 对维度方向的互换...数仓建模方法 ODS： 数据类型：用户行为数据、业务数据 规划处理 保持数据源不做修改，起到备份数据的作用 数据采用压缩，减少磁盘存储空间 创建分区表，防止后续的全表扫描 DWD： DWD层需构建维度模型
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