哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭🦆一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数,可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。它的基本语法如下:apply(X, MARGIN, FUN, ...):对X的每一个维度(1对行、2对列)进行FUN函数操作X :需要操作的对象; MARGIN: X 的哪个维度需要进行循环操作,1是行、2是列;FUN
在使用MATLAB进行SVM分类器训练时,有时会出现以下错误提示:svmtrain (line 234) Y must be a vector or a character array. 这个错误是由于目标变量Y的类型不正确导致的。本文将介绍如何解决这个问题并提供具体的示例代码。
Datatables有一个强大的api,用来处理表格上的数据,你可以添加数据到已经存在的表格,或者对已经存在的数据进行操作。 API旨在能够很好地操作表格中的数据。
Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台,matlab提供强大的数据计算以及仿真功能。在Matlab中数据集通常保存为.mat格式。那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢?所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法。我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法。
excel能做很多事情;当涉及到更大的数据集时,这简直是一种痛苦。数据需要很长时间才能加载,在你意识到机器的内存耗尽之前,整个事情就变得无法管理了。更不用说excel最多只能支持1,048,576行。
如果配置datables加载数据的时候显示进度条呢? 如下图所示效果: 这个功能采用模态框实现,弹出模态框和关闭模态框 HTML代码:(随便放在一个位置,因为是隐藏的) <%--等待加载数据滚动条模态
1. 非分区表 (1)load 加载数据 本地文本文件a.txt中有一行'aaa',执行下面的命令。
如果 matlab 保存 data 时,采用的是 ‘-v7.3’,scipy.io.loadmat函数加载数据会出现错误:
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键,那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键,那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个字节,而且是隐藏的,使其作为聚簇索引。
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作者:崔加华 编辑:祝鑫泉 前言 1 好久没有更新了,最近中耳炎,晚上耳鸣,一度影响正常工作,慢慢吃药调理中。在学习之余,记得加强体育锻炼! 前面的文章介绍了很多分类算法,分类的目标变量是标称型数据,而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归,并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。 什么是回归 2 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率,可能会这么计算: HorsePower = 0.0015 * an
在此基础上,我还写了CellphoneDB的笔记:细胞通讯分析之CellphoneDB初探(一),在这个帖子里简单介绍了CellphoneDB,以及CellphoneDB的环境配制、单样本实战,最后提供了一个可视化的函数cellphoneDB_Dotplot。另外,cellphoneDB似乎是不支持小鼠等其他物种的数据,因此我写了 一行代码完成单细胞数据人鼠基因同源转换,提供了一个函数,一行代码完成人鼠的基因同源转换,然后用转换后的数据走cellphoneDB流程即可。
impdp有一个参数选项TABLE_EXISTS_ACTION,help=y的解释为:
在生物信息分析中,经常会做序列分析图(sequence logo),这里的序列指的是核苷酸(DNA/RNA链中)或氨基酸(在蛋白质序列中)。sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性,据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征,如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
做数据处理的时候,会经常遇到在当前行读取上一行数据的问题,在Excel里,可以直接通过单元格的相对引用来实现。
从本地文件系统加载数据一般使用/开头的绝对路径,快速得到某个文件的绝对路径可以使用readlink -f或者locate命令
首先介绍下文件操作的相关概念吧,文件一般指存储在外部介质上的数据的集合,即一般数据是以文件的形式存储在外部介质上,这个介质可以是我们的硬盘也可以是其他的具有存储能力的物体。
由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。数据库可以用在Online的应用中,但是Hive是为数据仓库而设计的,清楚这一点,有助于从应用角度理解Hive的特性。
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的,能将一行数据拆分成多行数据,在此基础上可以对拆分的数据进行聚合,lateral view首先为原始表的每行调用UDTF,UDTF会把一行拆分成一行或者多行,lateral view在把结果组合,产生一个支持别名表的虚拟表。
浏览器在加载显示一个网页时,会对页面html代码解析,并在内存中创建一个描述该页面的模型(树形结构)。
我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下。 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 2.Hive是建立在 Hadoo
前言能生成 pandas 代码的数据浏览工具工具安装加载数据直觉理解运行机制进一步完善充分利用 Excel 功能最后
hive -S -e 'select table_cloum from table' -S,终端上的输出不会有mapreduce的进度,执行完毕,只会把查询结果输出到终端上。
经典表格就这些知识点,没了。下面我们写个简单的表格 Web Scraper 爬虫。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
1、注意该aspx文件不需要重新生成,因为他是动态生成的,只需要刷新浏览器就行了。 2、aspx文件编写没有字段提示,需要重新生成一下就行了。
转载自http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3114180.html Hive简介 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的M
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compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表,在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
Matlab 是一种强大的数学软件,广泛应用于工程、科学和金融等领域。它提供了各种工具箱和函数,可以用于数据分析、图像处理、机器学习等方面。在本文中,我将介绍 Matlab 软件的一些常用功能使用技巧,并结合实际案例进行举例讲解,帮助读者更好地掌握 Matlab 的使用技巧。
easyui 为创建现代化,互动,JavaScript 应用程序,提供必要的功能。
create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string,
当遇到指标众多的场景时,以前通常的处理方法基本采用逐步回归的思想。即判断各指标之间的相关程度,保留几个重要的指标, 剔除其它不重要的指标。相关方法有:三大相关系数计算法、多元线性回归法、随机森林法、灰色相关系数法等。
Hive支持的存储数据的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。
有多种方式可以将文本文件的数据导入到数据库中,例如,利用PLSQL Developer软件进行复制粘贴,利用外部表,利用SQL*Loader等方式。至于EXCEL中的数据可以另存为csv文件(csv文件其实是逗号分隔的文本文件),然后导入到数据库中。
Hive是什么?其体系结构简介* Hive的安装与管理* HiveQL数据类型,表以及表的操作* HiveQL查询数据*** Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1:什
在本章中,我们将了解各种备份加载方法。 从备份还原数据库是一个简单,有时非常长的过程。
ElementUI前端开发技巧整理笔记,本博客不定时更新,整理工作中遇到的问题,整理成笔记
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作者:崔家华 编辑:王抒伟 PS(欢迎访问作者个人网站:www.cuijiahua.com) 线性回归 零 前言: 本篇文章讲解线性回归的缩减方法,岭回归以及逐步线性回归,同时熟悉sklearn的岭回归使用方法,对乐高玩具套件的二手价格做出预测。 一 岭回归: 如果数据的特征比样本点还多应该怎么办?很显然,此时我们不能再使用上文的方法进行计算了,因为矩阵X不是满秩矩阵,非满秩矩阵在求逆时会出现问题。为了解决这个问题,统计学家引入岭回归(ridge regression)的概念。 1、岭回归是啥子? 岭回归
窗口函数 1、hive窗口函数语法 hive中的窗口函数over() ,over()窗口函数的语法结构
(1)load data:表示加载数据 (2)local:表示从本地加载数据到 hive 表;否则从 HDFS 加载数据到 hive 表 (3)inpath:表示加载数据的路径 (4)overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加 (5)into table:表示加载到哪张表 (6)student:表示具体的表 (7)partition:表示上传到指定分区
Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。
使用追加的方式将test_user表中id大于3并且小于5的数据插入到my_table表中,执行结果如下:
摘 要 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 Hive简介 什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 为什么使用Hive 直接使用hadoop所面临的问题: 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive: 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力。 避免了去写MapReduce,减
查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快。
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