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python学习之路——入门篇

很早就打算学python了,但后来各种事情太多就又耽搁了(主要是太会摸鱼了)。这学期开了python课,就打算继续开始学习,先快速学习一下python的基础语法,后续有机会还会学习python比较厉害的爬虫、数据分析、数据可视化等。感觉学习一门语言,及时的记录是很重要的,不仅可以加深印象也方便以后的查阅,本篇博客记录的是python中较为基础的语法、数据类型和一些常用的库。语言只是个工具,算法和编程思想才是灵魂,并且对于编程语言的学习实践是极为重要的,所以我选择了北理工的Python语言程序设计课程辅助学习,因为他们附带了一个oj可以用于练习,实属良心!那么就开始快乐的python之旅吧~

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Nature:逆转死亡?耶鲁大学开发新系统,让猪心脏骤停一小时后,器官仍然保持活性

大数据文摘出品 器官移植,是很多绝症病患的最后希望,但是要实现这一步,却很难。 很多时候,由于器官贡献者去世突然,器官没有得到及时摘除和保存而迅速失去活性,无法提供给需要的病人。 如果有一项技术,能够让已经死亡了几十分钟甚至几小时的个体器官重新恢复活动,那是不是可以很大程度上解决这一问题? 近期,耶鲁大学的一项新的研究就开发出了这样的系统,名为OrganEx,在动物实验中,该系统可以在猪死亡一小时后“逆转”器官失去活性的过程。 研究人员表示,虽然这项初步研究还远未用于人类,但未来或许可以在器官捐献者去世后,

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Python学习总结(1)—turtle海龟作图

forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree) 左转 默认为角度 goto(newX,newY) | setpos(newX,newY) | setposition(newX,newY) 前往/定位 不设置penup()时,会产生画迹 setx(newX) 设置x坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时,会产生画迹 sety() 设置y坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时,会产生画迹 setheading(to_angel) 设置朝向 0-东;90-北;180-西;270-南 相当于left(degree),因为海龟默认初始指向东 home() 返回原点并改海龟朝向为初始朝向 相当于goto(0,0) 和setheading(0)的合作用 ,不设置penup()时,会产生画迹 circle(radius, extent=None, steps=None) 画圆周/正多边形 radius是半径,也就是圆心位于海龟的左边,距离海龟radius【注意海龟朝向】 extent是所绘制圆周的圆心角大小,单位为°,缺省为360° steps:用来画正多边形,缺省会拟合为圆 dot(size=None, *color) 画点 在海龟所处位置画点 size是点的大小,为整型;缺省为默认值 *color是点的颜色的英文单词,为字符串类型 stamp() 印章 在海龟当前位置绘制一个海龟形状【需要提前设置海龟形状,缺省为箭头形状】,并返回该印章的id【需要print(t.stamp())或及时赋值给其他变量stamp_id=t.stamp()】 clearstamp(stamp_id) 清除印章 参数必须是stamp()函数返回 clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消 没有参数。撤消 (或连续撤消) 最近的一个 (或多个) 海龟动作。可撤消的次数由撤消缓冲区的大小决定。 speed(Vnum) 速度 Vnum取值为0-10。1-10速度逐渐加快;0为最快【此时没有转向的动画效果,前后移动变为跳跃】 或Vnum取为”fastest”对应0,”fast”对应10,”normal”对应6,”slow”对应3,slowest”对应1

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Science:Julich-Brain:一个新的细胞结构水平的概率脑图谱

细胞结构是人类大脑在微结构上出现分离的基本生物原理,但就目前为止,还没有出现一个考虑到细胞层面及个体差异的人类脑图谱出现。本文介绍了Julich(德国于利希)实验室的最新研究成果——Julichu-Brain,这是一个包含皮层区域和皮层下核的细胞结构图的3D图谱。该图谱以概率的方式考虑了个体大脑之间的差异。除此以外,构建这样的一个脑图谱是需要大量的数据和工作量的,开发过程中需要开发嵌套的、相互依赖的工作流(working pipeline),使用该工具流可以检测大脑区域之间的边界、数据处理、追踪来源,以及灵活地执行不同工作流程,以处理不同空间尺度上的大量数据(这个工作流可能在日后起到更多的作用,开发更多的研究成果)。使用间隙映射的方法可以补充皮层映射,以实现完全的皮层覆盖。并且本图谱的开发考虑后续的动态进展,随着图谱绘制在不同方面的进展的调整,本图谱可以支持健康受试者和患者的神经影像学研究,以及建模和仿真,并可进行互操作,以连接其他脑图谱和资源。文章发表在Science杂志。

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