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如何使用Python中的装饰器创建具有实例化时间变量的新函数方法

1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...以下代码示例演示了如何实现此解决方案：from types import InstanceTypefrom functools import wrapsimport inspectdef dec(func...然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。

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教程 | 如何利用散点图矩阵进行数据可视化

选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译参与：Nurhachu Null、路本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵（Pairs Plots...本文，我们将介绍如何使用 Seaborn 可视化库（https://seaborn.pydata.org/）在 Python 中启动和运行散点图矩阵。...我们将看到如何为快速检查数据而创建默认散点图矩阵，以及如何为了更深入的分析定制可视化方案。...为了给数据创建 PairGrid 实例，我们使用了以下的代码，这也限制了我们所展示的变量： # Create an instance of the PairGrid class. grid = sns.PairGrid...当我们想要创建自定义函数将不同的信息匹配到该图时，使用 PairGrid 类的实际好处就会显露出来。例如，我可能希望在散点图上增加两个变量的皮尔逊相关系数。

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新手绘图一站式R包ggstatsplot

这也是它的特色，统计学函数也超级多。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（上）：https://mp.weixin.qq.com/s/WN4TSMNjH4b6vZgYVjaRvQ 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下）：https

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Python实践：seaborn的散点图矩阵（Pairs Plots）可视化数据

如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！...在本文中，我们将通过使用seaborn可视化库在Python中进行对图的绘制和运行。我们将看到如何创建默认配对图以快速检查我们的数据，以及如何自定义可视化以获取更深入的洞察力。...要用我们的数据创建一个PairGrid实例，我们使用下面的代码，这也限制了我们将显示的变量： # Create an instance of the PairGrid class.grid = sns.PairGrid...使用PairGrid类的真正好处在于我们想要创建自定义函数来将不同的信息映射到图上。例如，我可能想要将两个变量之间的Pearson相关系数添加到散点图中。...这是一个相对直接的例子，但我们可以使用PairGrid将我们想要的任何函数映射到图上。我们可以根据需要添加尽可能多的信息，只要我们能够弄清楚如何编写函数！

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R语言之可视化①④一页多图（1）目录

这里要分享一页多图其实就是指，在做了很多图的情况下，如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上，而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。这个技能在制作多图仪表盘场景下，将会特别有用。...还需要强调下这里所指的一页多图与我们之前介绍过的分面可是大有不同，分面其实是一幅图表中，将分类变量所构成的分类图表分图呈现，但是本质上所有分面内的单个图表共享标题、图例、坐标轴刻度（虽然可以手动定义）。...R语言中可以实现多图同页布局的函数有很多，这里只跟介绍一种自定义一页多图函数： library(ggplot2) # This example uses the ChickWeight dataset...<- c(list(...), plotlist) numPlots = length(plots) # If layout is NULL, then use 'cols' to...determine layout if (is.null(layout)) { # Make the panel # ncol: Number of columns of plots

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RNA-seq 差异分析的细节详解 (5)

下文将介绍如何自定义异常值过滤以及如何替换异常值和重新拟合。如果一行因为自动独立过滤而被筛选掉，因为其平均标准化计数较低，那么只有调整后的 p 值会被设为 NA。...Glimma：使用 Glimma 包可以生成包括 MA-plots（也称为 MD-plots）在内的 DESeq2 输出的交互式可视化。...resSig <- subset(resOrdered, padj < 0.1) resSig 多因素实验设计当实验受到多个因素的影响时，可以使用包含额外变量的设计公式来分析这些实验。...实际上，DESeq2能够处理任何可以用固定效应项来描述的实验设计，包括多因素设计、包含交互作用的设计、涉及连续变量的设计、样条函数等。通过在设计公式中加入额外的变量，可以控制计数数据中的额外变异。...pasilla包中的数据包含了感兴趣的条件（“条件”列），以及关于进行的测序类型的信息（“类型”列），如下所示： colData(dds) 创建 DESeqDataSet 的副本，以便可以使用多因素设计重新运行分析

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CSS奇思妙想之-利用CSS裁剪（clip-path）完成各种图形

CSS裁剪的这一概念最早是在CSS 2.1时代由clip属性引入，但该属性的限制非常多。裁剪初期只能应用于绝对定位的元素，并且只能裁剪成矩形。...clip-path 属性可以创建一个只有元素的部分区域可以显示的剪切区域。区域内的部分显示，区域外的隐藏。...circle()：修建矩形的可视范围　　图片clip-path: inset(10px 20px 30px 40px);ellipse()：修建圆形的可视范围图片clip-path: circle(50%...);inset()：修建椭圆形的可视范围图片clip-path: ellipse(50% 30%);polygon()：修建任意多变形的可视范围　　图片clip-path: polygon(0 0, 100px...，需要使用到多个盒子，例如：图片像图中这样使用3个盒子。

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告别迷路，OverlapMamba 提升激光雷达位置识别能力！

然后在第三节C部分，作者详细说明了OverlapMamba块的架构，并说明如何对输入序列进行建模。...鉴于作为Mamba输入的全局描述符是从沿着垂直维度的随机变量（RVs）卷积得到的，作者在第三节D中详细阐述了序列的金字塔池化，它对序列执行多尺度一维池化以保留空间信息。...同时，一些研究选择使用四个不同方向序列作为输入[24, 25]，沿着水平和垂直轴收集像素信息，然后反转这些生成的序列以创建四个序列的组。...SPP在水平方向上采用两层1-D池化，而不使用多尺度池化核。它对输入序列执行三个连续的最大池化操作，并连接中间状态，然后使用滤波器进行通道压缩。...作者对KITTI和Ford数据集使用尺寸为1 64 900的范围图像。对于拥有32线激光雷达数据的NCLT数据集，作者生成了尺寸为1 32 900的范围图像，包含60米内所有激光雷达点。

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Snakemake — 可重复数据分析框架

社区支持：Snakemake有一个活跃的社区，提供大量的文档、教程和案例，帮助用户学习如何有效使用它。...其中最初的论文是：题目: Sustainable data analysis with Snakemake 期刊：Bioinformatics 日期：2012/10/1 作者&单位：Johannes...，展示了Snakemake确保数据分析可持续性的能力 3如何安装推荐使用 conda/mamba 安装，简单快捷 ## 安装 mamba create -c conda-forge -c bioconda...工作流是根据规则定义的，这些规则定义了如何从输入文件创建输出文件。规则之间的依赖关系是自动确定的，从而创建可以自动并行化的作业的 DAG（有向无环图）。...5最小化使用准备工作 ## 创建工作目录 mkdir snakemake-tutorial cd snakemake-tutorial ## 下载示例数据 curl -L https://api.github.com

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R语言批数处理

，是人为设定的用于将分类变量引入回归模型中的方法，也就是说分类变量的类型数量就是虚拟变量的变量数。...其使用很简单，我们直接看下实例： modSv = cbind(mod,svobj$sv) mod0Sv = cbind(mod0,svobj$sv) pValuesSv = f.pvalue(edata...,modSv,mod0Sv) qValuesSv =p.adjust(pValuesSv,method="BH") 前面是对无法确定的批次的影响因素的批次处理，那么接下来我们看下对已知的批次数据如何进行合并...当然如果设置prior.plots=T，那么就会得到第一批的评估的样本分布图。除了核算法的选择外，带宽（bandwidth）也会影响密度估计，过大或过小的带宽值都会影响估计结果。...以上就是整个过程里，通过上面的处理就可以将微阵列的测序数据进行多批次的合并，当然，个人觉得数据类型类似的其他实验数据也是可以用此包进行合并的。

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R可视化 | 混合多个图形

par() 一页多图用mfrow参数或mfcol参数规定，这也是我几年前经常用的一种方法。...它的nrow参数允许指定如何安排布局。对于更复杂的布局，arrangeGrob() 函数允许做一些嵌套。...这里有 4 个例子来说明 gridExtra 是如何工作的: library(ggplot2) library(gridExtra) 这里我们用ggplot绘图，并存在变量名称（g1,g2,g3）中...，然后用grid.arrange()将各个变量名称展现出来。...当然可以使用参数arrangeGrob(),下面绘制了两行，第一行是g2，第二行是g3，g4. grid.arrange(g2, arrangeGrob(g3, g4, ncol=2), nrow =

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PowerBI 2020二月更新真增量刷新全面普及

个体和移动范围控制图当您要分析样本量为一个的过程稳定性时，可以使用个体和移动范围图。个体和活动范围图用于确定过程是否稳定和可预测；它描绘了系统如何随着时间变化。...单个图表显示单个测量值，而移动范围图表显示一个样本与下一个样本之间的差异。个体图和移动范围图也用于监视过程改进理论的效果。移动范围图通过查找连续样本之间的差异来创建要绘制的范围值。...这使用户可以设置自己喜欢的主题或样式，以使其Power BI报表和仪表板与公司的公司设计保持一致。创建自定义主题（JSON文件）后，可以使用标准的Power BI Import主题命令将其导入。...该应用程序可通过跨产品报告显示过去12个月的使用情况信息，从而帮助您更好地了解组织如何在Microsoft 365中采用许多服务。...提供了时间序列，快照和多项目组合报告，并可以使用投资组合，基准，日期范围和其他参数替代来自定义。最后，还包括查找可用资源（资产组合，基准和其他资源）的功能。

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50 个数据可视化图表

例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...01 关联（Correlation）关联图表用于可视化 2 个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1....分类图（Categorical Plots）由 seaborn 库提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 05 组成（Composition） 31....华夫饼图（Waffle Chart）可以使用 pywaffle 包创建华夫饼图，并用于显示更大群体中的组的组成。注：需要安装 pywaffle 库 32..../plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/

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15分钟进击Kaggle大赛top2%

查看模型的局部依赖关系图，如下图所示，有助于理解模型的输出如何随特征的变化而变化。 ?...但是，这些图存在的问题是，它们是使用经过训练的模型创建的，如果我们可以直接从训练数据创建这些图，就可以帮助我们更好地理解底层数据。...特征工程特征重要性功能调试遗漏检测和理解模型监控为了便于使用，我打算使用python中的featexp包实现它，同时将介绍如何将其用于特征探索，我们将利用Kaggle上的Home Credit...from featexp import get_univariate_plots # Plots drawn for all features if nothing is passed in feature_list...让我们尝试在数据中减少低相关性的特征，看看结果会如何变化： ?

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可视化—Upset图绘制

这种情况下我们需要使用 UpSetR 包来反映集合间的关系。...F)), expression = "AvgRating > 3 & Watches > 100")4.3 自定义查询#查询函数会应用于数据的每一行中，我们可以定义如下查询函数#筛选发行日期在...参数用于执行属性图的绘制，包含 3 个字段：gridrows：设置属性图的空间大小，UpSet plot 默认为 100 X 100，如果设置为 50，则整个图形变成 150 X 100plots：图形列表...，每个元素包含 4 个参数：plot：返回 ggplot 对象的函数x：图形的 x 轴变量y：图形的 y 轴变量queries：是否使用已经存在的查询来覆盖绘图数据5.1 内置绘图函数5.1.1 使用包中自带的...boxplot.summary 参数，最多只能同时绘制两个变量的箱线图。

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绘图资源sthda推荐

图表很丰富： Create Scatter plots to display the relationship between two continuous variables x and y Using...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。

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15分钟进击Kaggle大赛top2%

查看模型的局部依赖关系图，如下图所示，有助于理解模型的输出如何随特征的变化而变化。 ?...但是，这些图存在的问题是，它们是使用经过训练的模型创建的，如果我们可以直接从训练数据创建这些图，就可以帮助我们更好地理解底层数据。...特征工程特征重要性功能调试遗漏检测和理解模型监控为了便于使用，我打算使用python中的featexp包实现它，同时将介绍如何将其用于特征探索，我们将利用Kaggle上的Home Credit...from featexp import get_univariate_plots # Plots drawn for all features if nothing is passed in feature_list...让我们尝试在数据中减少低相关性的特征，看看结果会如何变化： ?

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R|UpSet-集合可视化

介绍一个R包UpSetR，专门用来集合可视化，当多集合的韦恩图不容易看的时候，就是它大展身手的时候了。...upSet.csv",header=TRUE) #先大致浏览一下该数据集,数据集太长，就只看前几列 head(data[,1:6],6) #View(data) #弹出窗口，可查看数据二、upset()函数使用...Fantasy" , "Children","Crime"),#查看特定的几个集合 mb.ratio = c(0.55, 0.45),#控制上方条形图以及下方点图的比例 order.by = "freq", #如何排序...3）attribute.plots参数添加属性图，内置有柱形图、散点图、热图等 3.1 添加柱形图和散点图 upset(data, main.bar.color = "black", queries...", #横纵轴的变量 queries = T), #T 则显示出上面queries定义的颜色 list(plot = histogram, x = "ReleaseDate", queries = F)

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15分钟进击Kaggle大赛top2%

查看模型的局部依赖关系图，如下图所示，有助于理解模型的输出如何随特征的变化而变化。 ?...但是，这些图存在的问题是，它们是使用经过训练的模型创建的，如果我们可以直接从训练数据创建这些图，就可以帮助我们更好地理解底层数据。...特征工程特征重要性功能调试遗漏检测和理解模型监控为了便于使用，我打算使用python中的featexp包实现它，同时将介绍如何将其用于特征探索，我们将利用Kaggle上的Home Credit...from featexp import get_univariate_plots # Plots drawn for all features if nothing is passed in feature_list...让我们尝试在数据中减少低相关性的特征，看看结果会如何变化： ?

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图表很丰富： Create Scatter plots to display the relationship between two continuous variables x and y Using...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。

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