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Ubuntu实现pythontab

---- 1.问题引出:默认情况下python交互界面的tab键         linux下,或在路由器、交换机上,tab键得很爽,什么不完整的,tab一下都出来了,无奈,linux安装的python...,默认情况是没有tab功能的,也就是python的交互界面,tab是没有办法补全的,python的交互界面只是把它当作正常的多个空格补全来处理: xpleaf@py:~/seminar6/day1$...=====>tab键,想看看sys的子模块,结果就是出了一大堆空格键 是啊,这也太恶心了!没有tab键,宝宝不开心!...不过当时确实找了好多,都找不到一个我自己的实验环境可以使用的,总是提示各种错误!还好,总算让我找到一个可以使用的,下面直接给出tab.py的代码: #!...===>输入sys.后两次tab键 sys.__class__(              sys.exit( sys.

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Power Query这个变量分组工具你用了吗?

平时的你是怎么Power Query变量的呢? 我们来看一个简单的例子。 ?...这种我们都会写吧,但是Power Query,每一个赋值变量都是步骤里面显示,也就是如果是简单的变量我们这样书写,旁边的步骤会非常详细的显示每一个过程。...但是如果我们想把这些变量都归类在一起,只需要显示最终的计算结果的话,那怎么样操作会方便又好看呢? 这个时候我们就可以使用Power Query的Record记录的格式了。 ?...我们可以把相同的变量归类在记录里,然后赋值到一个查询里就可以了,我们调用的话也会方便很多。直接使用这种格式即可。...查询名[变量名] 如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多的人能够提高自身的工作效率。

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各个单细胞亚群独立两个分组做差异分析

前些天我们的单细胞学徒培养有小伙伴分享了文章; JCI Insight 2022 https://doi.org/10.1172/jci.insight.152616 ,里面对第一次降维聚类分群后的各个单细胞亚群独立两个分组做差异分析...,如下所示: 各个单细胞亚群独立两个分组做差异分析 可以看到,每个单细胞亚群都有自己的差异分析火山图,会议上有人提问这个分析如何做。...不过我们可以简单的模拟一个分组。...= Idents(sce) sce$group = sample(1:2,ncol(sce),replace = T) table(sce$celltype,sce$group ) # 如下所示,两个随机赋予的分组...另外,这个时候因为我们是随机赋值的两个分组,所以差异分析理论上就没有意义,所以"p_val_adj" 在这里基本上没有统计学显著性。

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【R语言】因子临床分组的应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R的因子(factor) 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子临床分组的应用。 我们还是以TCGA数据的CHOL(胆管癌)这套数据为例。...可以得到如下临床信息表 前面给大家讲过☞肿瘤TNM分期,我们知道组织病理分期分成stage I,stage II,stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...labels = c("stage I","stage II","stage III/IV","stage III/IV")) stage 可以得到跟gsub一样的结果 参考资料: ☞【R语言】R的因子

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虚拟变量模型的作用

虚拟变量是什么 实际场景,有很多现象不能单纯的进行定量描述,只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述,这种情况下就需要引入虚拟变量。...模型引入了虚拟变量,虽然模型看似变的略显复杂,但实际上模型变的更具有可描述性。...例如: 构建居民存款影响因素模型时,可将年龄作为自变量引入模型,将年龄变量划分为“35岁前”与“35岁后”两个区间; 构建消费影响因素模型时,可将历史时期作为自变量引入模型,将历史时期变量划分为“改革开放以前...”与“改革开放以后”两个区间; 构建公司员工绩效模型时,可将打卡时间作为自变量引入模型,将打卡时间变量划分为“准时”与“不准时”两个区间。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时,如果数据不符合假定,一般我首先考虑的是数据变换,如果无法找到合适的变换方式,则需要构建分段模型,即用虚拟变量表示模型解释变量的不同区间,但分段点的划分还是要依赖经验的累积

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变量寻找小趋势

罗振宇在他的跨年演讲重磅推荐的新书——何帆的《变量》,是我2019年看完的第一本书。读完收获良多,因此就总结了一下,写下一篇读书笔记。...慢变量 何帆讲到,他所采用的预判未来趋势、展示历史面貌的方法就是:变量寻找小趋势。关于什么是慢变量,书和报告中都没有给出明确的定义,但举了不少例子。比如,为什么海上会有波浪?...根据观察,何帆总结出了五个新变量:大国博弈、技术赋能、新旧融合、自下而上、重建社群。 大国博弈 大国博弈,无非就是全球最大的两个经济体——中国和美国之间的博弈。...我们要明白,大部分新事物都是从旧事物诞生的,大部分新事物都是由旧事物混搭的组合。所谓创新不是简单地弃旧扬新,而是不断地回到传统,旧事物重新发现新思想。...曾经,市规划局搞过十几个规划方案,基本都没有方案实施。

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「R」ggplot2R包开发的使用

撰写本文时,ggplot2涉及CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包!包中使用ggplot2编程增加了几个约束,特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是R包编程改变了从ggplot2引用函数的方式,以及aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...而这两个函数都使用了非标准计算,如果你包中直接使用它,后面再CMD check的使用会引入一个note。 所有的Error, warning和note都需要解决才能上传到CRAN。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2通常用于可视化对象(例如,一个plot()-风格的函数)。...如果没有,则会将主题对象存储在编译后的包的字节码,而该字节码可能与安装的ggplot2不一致!

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