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如何随机选择vcf文件中的变异位点

现在做群体基因组的论文大部分会公开自己论文分析中的变异检测结果，通常是vcf文件，我们自己可以把vcf文件下载下来试着复现论文中的内容，有时候vcf文件过大，每一步处理起来都会花费比较长的时间。...有时候就想把这个vcf文件缩小，随机选择一部分。 查了一下，没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本，没有思路。...这个函数随机生成一个小于1的数，如果我们想要随机取vcf文件中的10%，就设置random.random()<0.1,符合这个条件就输出行。最后输出的行就是所有的行的10%左右。...当然不是完全精确的10%。如果想要每次都输出相同的内容，就设置随机数种子 random.seed(123)。...随机数种子 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记

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你的模型是最好的还是最幸运的？选择最佳模型时如何避免随机性

来源：DeepHub IMBA本文约3200字，建议阅读6分钟本文我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。...事实上： 我们如何才能确定测试集上更好的度量标准意味的是更好的模型，而不是一个更幸运的模型呢? 对于数据科学家来说，知道模型选择中哪一部分是偶然发挥的作用是一项基本技能。...在本文中，我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。 什么是“最好模型”? 首先，我们需要明确定义所说的“最佳模型”。 假设有两个模型A和B，我们想选择最好的一个。...Universe 我们将将所有可能的看不见数据的集合称为“Universe”。在现实世界中，我们永远无法观察到完整的Universe，而只有一个从Universe中随机采样的测试数据集。...我们所能做的就是尝试评估该过程中涉及多少随机性。为此需要模拟Universe并从中取样许多随机测试数据集。这样我们就可以量化观察到的分数的离散度。 如何模拟Universe?

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你的模型是最好的还是最幸运的？选择最佳模型时如何避免随机性

事实上, 我们如何才能确定测试集上更好的度量标准意味的是更好的模型，而不是一个更幸运的模型呢? 对于数据科学家来说，知道模型选择中哪一部分是偶然发挥的作用是一项基本技能。...在本文中，我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。 什么是“最好模型”? 首先，我们需要明确定义所说的“最佳模型”。 假设有两个模型A和B，我们想选择最好的一个。...Universe 我们将将所有可能的看不见数据的集合称为“Universe”。在现实世界中，我们永远无法观察到完整的Universe，而只有一个从Universe中随机采样的测试数据集。...我们所能做的就是尝试评估该过程中涉及多少随机性。为此需要模拟Universe并从中取样许多随机测试数据集。这样我们就可以量化观察到的分数的离散度。 如何模拟Universe?...当然:在数据科学中不存在100%的确定性，但是我们还是有一些小小的技巧 选择最佳模型的不确定性程度既取决于universe的特征，也取决于从universe中提取的测试集的特征。

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- 从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的

题目：从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth...我们现在所使用的各种算法复杂度分析的符号，就是他发明的。...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 4被抽中的概率是1/5 5被抽中的概率是1/4 * 4/5 = 1/5 2被抽中的概率是1/3 * 3/4 *...list.size() * Math.random()); System.out.println(list.remove(t)); } } ---- Knuth洗牌算法 在上面的介绍的发牌过程中...该算法的基本思想和 Fisher 类似，每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。

1.6K10

【面经】面试官：如何以最高的效率从MySQL中随机查询一条记录？

或者小伙伴们可以提前预定我的新书《MySQL技术大全：开发、优化与运维实战》。好了，说了这么多，今天给大家分享一篇有关MySQL的经典面试题：如何以最高的效率从MySQL中随机查询一条记录？...面试题目 如何从MySQL一个数据表中查询一条随机的记录，同时要保证效率最高。 从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。...接下来，我们就来尝试使用各种方式来从MySQL数据表中查询数据。...亦即，你的记录有多少条，就必须首先对这些数据进行排序。 方法二 看来对于大数据量的随机数据抽取，性能的症结出在ORDER BY上，那么如何避免？方法二提供了一个方案。...，同时，在数据量大的情况下，也避免了ORDER BY所造成的所有记录的排序过程，因为通过JOIN里面的SELECT语句实际上只执行了一次，而不是N次（N等于方法二中的num_rows）。

3.2K20

Boruta 和 SHAP ：不同特征选择技术之间的比较以及如何选择

文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中，无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中，监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。...为了在特征选择过程中更好地利用 SHAP 的功能，我们发布了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。...在每次迭代中，扩展版本由原始数据与水平连接的混洗列的副本组成。我们只维护在每次迭代中的特征： 比最好的随机排序特征具有更高的重要性； 比随机因素（使用二项式分布）好于预期。...我们选择了一个银行客户数据集，我们尝试预测客户是否很快就会流失。在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。...它通常选择与 CustomerId 相关的随机预测变量。SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征，但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步，我们重复相同的过程，但使用 Boruta。

1.9K20

Boruta 和 SHAP ：不同特征选择技术之间的比较以及如何选择

文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中，无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中，监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。...为了在特征选择过程中更好地利用 SHAP 的功能，我们发布了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。...在每次迭代中，扩展版本由原始数据与水平连接的混洗列的副本组成。我们只维护在每次迭代中的特征： 比最好的随机排序特征具有更高的重要性； 比随机因素（使用二项式分布）好于预期。...我们选择了一个银行客户数据集，我们尝试预测客户是否很快就会流失。在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。...它通常选择与 CustomerId 相关的随机预测变量。SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征，但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步，我们重复相同的过程，但使用 Boruta。 ?

2.6K20

通过编写扫雷游戏提高你的 Bash 技巧

就像下面的 a - g 的变量，它们会被用来计算可排除的地雷的值： # 变量 score=0 # 会用来存放游戏分数 # 下面这些变量，用来随机生成可排除地雷的实际值 a="1 10 -10 -1" b...同时，我们需要一个存储每一格具体值的数组，这儿会用到之前已定义的全局数组 room , 并用 href="https://github.com/abhiTamrakar/playground/blob/...请注意下面代码中的 X，它是我们唯一的游戏结束标志。我们将它添加到随机列表中。在 shuf 命令的魔力下，X 可以在任意情况下出现，但如果你足够幸运的话，也可能一直不会出现。...m=$(shuf -e a b c d e f g X -n 1) # 将 X 添加到随机列表中，当 m=X，游戏结束 if [[ "$m" !...将 m 中的每一个值和 index 加起来，直到列表结尾 is_free_field $index $field done 我想要游戏界面中，所有随机显示出来的单元格，都靠近玩家选择的单元格

1.1K20

2×3卡方检验prism_SPSS之卡方检验

02 卡方检验的基本思想 如果从一个随机变量X中随机抽取若干个观察样本，这些样本落在X的k个互不相交的子集中的观察频率服从一个多项分布，当k趋于无穷大时，这个多项分布近似服从卡方分布。...【缺失值】栏，可在此栏内设置处理默认值的方式：【按检验排除个案】为系统默认选项，指在进行检验时，只排除参与检验的变量的默认值；【按列表排除个案】选项，表示剔除所有含有缺失值的个案。 3....对于处理不满足渐进假设的巨量数据，同时由于数据的巨量而无法得到精确(精确)的显著性水平时，可以选择该方法。 ▪ 精确，指精确计算显著性水平的方法。...(2) 对数据进行加权，从菜单栏选择【数据】→【加权个案】命令，打开【加权个案】对话框。在该对话框中，以frequency为加权变量，选择对其数据进行加权。...(3) 执行菜单栏中的【分析】→【非参数检验】→【旧对话框】→【卡方】命令。 (4) 将变量Number作为检验变量选入【检验变量列表】框中。

2.7K00

学生随机点名系统 - Java编程实现

本文将介绍如何使用Java编写一个简单的学生随机点名系统，通过读取学生名单文件并实现随机选择学生的功能。 正文： 在实现学生随机点名系统之前，我们需要准备一个包含学生名单的文本文件。...getRandomStudent()方法用于从学生名单中随机选择一个学生。如果学生名单为空，它将返回一个提示信息"没有学生"。...否则，它使用Random类生成一个随机索引，然后根据索引从学生名单中获取对应的学生名字。 readStudentsFromFile()方法用于从文件中读取学生名单。...运行结果将显示"今天的幸运儿是："后面跟随随机选择的学生名字。 代码实现：让我们看一下如何用Java编写代码来实现学生随机点名系统。...该系统能够从学生名单文件中读取学生名单，并实现随机选择学生的功能。你可以根据自己的需求和实际情况对代码进行修改和扩展，以满足更多功能的需求。

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请用一个实际案例解读如何使用循环语句？

实现方法： 第一步：创建一个int类型的列表实例，用于存放该数列 List myList = new List(); 第二步：了解如何创建一个随机整数。...); 第三步：定义一个循环语句，用于反复产生随机的整数，并把它存储到myList列表。...它们之间也是有差异的，我们这里选择使用while循环，请同学们思考一下，为什么不选择do...while循环。...x = ran.Next(1,1000); //将获得的x添加到列表 myList.Add(x); } 上面的代码，会产生100个随机整数的列表，但这个没有排除相邻相等的问题。...方法是：定义一个变量，用于存储每次循环产生的随机数，如果新一轮循环产生的随机数与它不相等，那么，就允许添加到myList列表，否则，直接跳到下一轮循环。

1K30

Chaos Mesh 如何助力 Apache APISIX 提高系统稳定性

为什么我们选择 Chaos Mesh 为了在我们的产品投入生产之前测试这些用户场景并发现类似的问题，我们的社区决定使用 Chaos Mesh 进行混沌测试。...在测试中，最重要的方法是使用 Grafana 来监控 Apache APISIX 的运行指标。我们在 CI 中从 Prometheus 中提取数据进行比较。...当我们删除 etcd 端点列表中的第一个或第三个节点时， set route 正常返回一个结果。...但是，当我们删除列表中的第二个节点时， set route 返回错误 connection refused.。...我们的故障排除表明，Apache APISIX 使用的 etcd Lua API 是按顺序而非随机选择端点的。因此，当我们创建一个 etcd 客户端时，我们只绑定了一个 etcd 端点。

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dirsearch使用方法_ISR6051中文使用手册

-e EXTENSIONS, --extensions=EXTENSIONS 以逗号分隔的扩展列表（示例：php、asp） -E, --extensions-list 使用公共扩展的预定义列表 Dictionary...HTTP cookie和标头支持 用户代理随机化 批量处理 请求延迟 通过主机名强制请求的选项 选择排除文字回复 选择排除正则表达式的响应（例如：“ Not foun [az] {1}”）） 强制时从扩展名中删除点的选项...％EXT％） 仅显示响应长度范围为（–min和–max）的项目的选项 可以将响应代码列入白名单（-i 200,500） 可以将响应代码列入黑名单（-x 404,403） 从控制台删除输出的选项（-q，将输出保留到文件...） 向文件名中添加不带点的自定义后缀的选项（-后缀.BAK，.old，例如。...如何使用 一些使用dirsearch的示例-这些是最常见的参数。如果需要全部，只需使用“ -h”参数。

2.2K20

Eureka使用快速入门

会认为微服务实例故障，将该实例从服务列表中剔除 order-service拉取服务时，就能将故障实例排除了 因此，接下来我们动手实践的步骤包括： ---- 搭建eureka-server步骤 首先大家注册中心服务端...:8082 IRule利用内置负载均衡规则，从列表中选择一个，例如localhost:8081 RibbonLoadBalancerClient修改请求地址，用localhost:8081替代userservice...规则描述 RoundRobinRule 简单轮询服务列表来选择服务器。...服务器响应时间越长，这个服务器的权重就越小。这个规则会随机选择服务器，这个权重值会影响服务器的选择。 ZoneAvoidanceRule 以区域可用的服务器为基础进行服务器的选择。...而后再对Zone内的多个服务做轮询。 BestAvailableRule 忽略那些短路的服务器，并选择并发数较低的服务器。 RandomRule 随机选择一个可用的服务器。

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GWAS分析中QQ图和曼哈顿图如何看？

一般，我们认为，P值达到显著性，那就说明不同的SNP分型，对表型数据是有显著性影响的，但是在GWAS中，我们将显著的原因分为两个部分： ❝第一是自然选择（Selection），我这里所说的自然选择不仅指达尔文在...但绝大多数情况下，对于已经在群体中稳定存在的性状而言，并不认为它们有明显的作用，所以GWAS研究是不关心这一类突变的，我们要把它们全部排除掉。...如果你发现自己得到的结果全部是这样的变异的话，那么，应该重新考虑一下如何重新设计这个分析，包括是否应该增加样本量以及想办法排除技术错误以及干扰因素等方面，或者也可能它们之间就是没有关系。...随机漂变，是随机在染色体上变化，它符合均匀分布，所以一定范围内有一定的概率。这些位点，是我们需要排除的。 QQ图的x坐标是均匀分布的值（理论值），经过-log10转换了。...「如果所谓的变异都是遗传漂变引起+真实变异引起的：」 那它的图应该是这样的：刚开始的位点，比如-log10在3之前，都是和均匀分布是一致的，是随机漂变导致的。

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