使用igv查看bam文件里有cigar字段，这个是啥意思？...cigar关键词中间会有N，只要统计cigar关键词就可以了 python的pysam模块能够统计一个给定区间内所有reads的数量，也可以统计每个reads的一些性质 import pysam bamfile...output.split.bam/B1/chr1H_part_1.bam",'rb') reads = bamfile.fetch("chr1H_part_1",102778300,102779978) reads是一个可以迭代的对象...，可以依次访问每个read的情况，read的性质有 image.png image.png 可以探索的内容很多 结合gtf文件统计每个基因区间内的spliced alignment 的reads的数量...这里只统计reads1中的spliced alignment 如果是双端测序的数据，pysam统计reads数量的时候会计算为2个分为reads1和reads2 脚本的使用方式 python stat_spliced_junction_read_orientation.py
例如 用户表、用户标签表、用户和标签对应关系表 M to M关系。 前提：标签数量有限，否则很多个标签则需要找很多质数，这个时候就需要一个得到质数的函数。...解决方案： 用户标签表增加一个字段，用一个质数（与其他标签标示质数的数字不可重复）来唯一标示这个标签 为用户增加标签的时候例如选择标签A(质数3表示)、标签B(质数5表示)、标签C(质数7表示)用户表中标签字段存值...105，之后修 改用户标签例如选择了标签A、B则直接更新用户表标签字段的乘积(15) 如上解决了：更新用户的标签。...需要统计某个标签的使用人数，在数据库查询语句中 where用户表标签乘积字段/某个标签=floor(用户表标签乘积字段/某个标签) 意思是得到整数，证明包含那个标签。...如上解决了：统计标签使用数量问题。
事件对象asyncio.Event是基于threading.Event来实现的。...waiting for event setting event in callback coro2 triggered coro1 triggered event end state: True 补充知识： python...里使用协程来创建echo客户端 在这个例子里使用asyncio.Protocol来创建一个echo客户端，先导入库asyncio和logging。...由于event_loop.create_connection函数只能接收一个参数，需要使用functools.partial来进行多个参数包装成一个参数。 后面通过事件循环来运行协程。...使用事件对象asyncio.Event来同步协程的操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。...，并且追踪对象； cv2.CamShift(): CAMshift 是 Meanshift的优化，它会持续性的自动调整窗口的大小，并且计算最佳拟合椭圆的方向。...效果图 官方示例——Meanshift 均移效果图如下： 官方示例——CAMshift持续自适应均移效果图如下: 可以看到Camshift会自动调整框的大小及旋转，能更好的拟合追踪的对象； 2....源码 2.1 MeanShift # 使用MeanShift均移和 CAMshift（Continuously Adaptive Meanshift）持续自适应均移以寻找和追踪对象 # CAMshift...cv2.COLOR_BGR2HSV) # 为了避免由于低光导致的错误值，使用 cv2.inRange() 函数丢弃低光值。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。...= [i.is_file() for i in p] # 统计文件夹下的文件总个数 file_counts = sum(file_list) # 统计文件夹下的文件夹总个数 dir_counts =...len(file_list) - file_counts 顺利地解决了粉丝的问题。...这里再深入探讨下，如下图所示：原理就是下图中的简单公式：用总数-文件夹个数=文件数。 针对文件数和文件夹数量。 最后给大家补充下【逸】分享的知识，如下图所示： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。...二、实现过程 这里【郑煜哲·Xiaopang】给了一个提示，使用pathlib.glob()来进行解决，后来他自己找到了一个方法，如下所示： import os filePath = r"C:\Users...(filePath): # 遍历统计 for dir in dirs: dir_count += 1 # 统计文件夹下的文件夹总个数 for _ in files:...file_count += 1 # 统计文件夹下的文件总个数 print('dir_count ', dir_count) # 输出结果 print('file_count ', file_count...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。...folder_path = "/path/to/desktop/folder" # 统计文件数量 file_count = count_files(folder_path) print("文件数量...:", file_count) 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【东哥】提问，感谢【小王子】给出的思路和代码解析，感谢【巭孬嫑勥烎】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。....rglob("*.*") print(len(list(list_path))) 看上去代码非常简洁，顺利地解决了粉丝的问题。...后来【瑜亮老师】针对该代码提出了点建议，如下所示： 不过针对该问题，方法还是很多的，下一篇文章，我们继续看另外一个方法，敬请期待！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【东哥】提问，感谢【巭孬嫑勥烎】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【小王子】、【莫生气】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求，正好遇到了这个问题，想着用Python来实现下。...二、实现过程 继续接上一篇文章，【瑜亮老师】针对【巭孬嫑勥烎】的代码，进行了优化，优化后的代码如下所示： # 获取文件夹下所有层级内的文件名（绝对路径），包括没有后缀名的文件 all_files = [...f for f in pathlib.Path(paths).rglob('*') if f.is_file()] # 获取文件数量 file_count = len(all_files) print(...'全部文件数量:', file_count) 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
前言 如果您想在很短的时间内使用Python构建web应用程序，那么Flask是一个非常好的选择。Flask是一个小而强大的web框架。它也很容易学习和简单的代码。...在本教程中，我将向您展示如何使用API构建一个包含一些动态内容的简单天气应用程序。本教程是初学者的一个很好的起点。您将学习如何从api构建动态内容并将其部署到谷歌云上。...1、安装Flask 我们将使用一个虚拟环境来构建这个项目。但是我们为什么需要一个呢? 使用虚拟环境，您可以为每个项目创建一个特定的本地环境。您可以选择要使用的库，而不会影响您的电脑环境。...本教程使用两个文件帮助您熟悉如何将函数导入主应用程序。 py是将用户路由到主页和结果页面的服务器。py文件创建一个带有API的函数，该函数根据所选城市检索天气数据。该函数填充结果页面....这是我第一次使用Jinja2模板库来填充HTML文件。令我惊讶的是，它是多么容易带来动态图像或使用功能。绝对是一个很棒的模板引擎。 5、本地部署和测试 在此阶段，您已经设置了环境、结构、后端和前端。
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。
参考链接： 使用Python进行鼠标和键盘自动化 在计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是，直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为，就像人们坐在计算机跟前自己操作一样，这种技术被称为“图形用户界面自动化...安装完毕后在python界面引入模块 1.2 解决程序出现的错误，及时制止 在开始 GUI 自动化之前，你需要知道如何解决可能发生的问题。...Python 能以很快的速度移动鼠标并击键。实际上，它可能太快，从而导致其他程序跟不上。而且， 如果出了问题，但你的程序继续到处移动鼠标，可能很难搞清楚程序到底在做什么，或者如何从问题中恢复。...1.2.1 通过任务管理器来关闭程序 windows中可以使用 Ctrl+Alt+Delete键来启动，并且在进程中进行关闭，或者直接注销计算机来阻止程序的乱作为 1.2.2 暂停和自动防故障设置 ...pyautogui 拥有屏幕快照的 功能，可以根据当前屏幕的内容创建图形文件。这些函数也可以返回一个 Pillow 的 Image 对象，包含当前屏幕的内容。
相应地，我们的思路也是如何通过代码计算该数列中的第 n 项，明显的是以计算过程为中心，也就是所谓的“面向过程”。 Python 代码如何实现该过程呢？...百度百科-面向对象 正如我们所知，Python 是一门面向对象的编程语言，其中通过 Class 类来描述具有相同的属性和方法的对象的集合，而对象也就是类的实例。...将兔子对转化成具体对象后，我们想获取的是兔子数目，那么就可以给兔子实例添加一个变量 count 用来统计数目。对每对兔子这个对象来说，它所关联的数量是它自身 1 对 和所有兔宝宝数量的总和。...最终我们只要给定时间，便可通过兔子对象的数量属性获取到结果了～ # 面向对象编程解决兔子问题 # python 中通过 class 这个类来定义对象，我们给定义的对象取名 rabbit_pair (兔子对...至于如何统计数量，我们可以为其建立个“族谱”，也就是所有兔子的列表，只要生成了新的兔子实例，便将其纳入列表中，最终便可以根据该列表长度获取兔子家族的数量了。
作者：Shreyas Raghavan 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》 ---- 不是很久以前，商人们往往找占星家来预测下明年是否能挣钱，虽然这毫无根据，并且结果也不确定，但如果听专家的建议来为自己的商业行为作出决定...R语言，是一种开源高级语言，提供了很多分析和统计的模块，包含了很多开源库，主要操作在命令行界面实现。 Python语言，我个人最喜欢了。Python是门革命性的语言，本文就要使用此语言。...老年人数量很少。 22岁的最多。 79岁的老人还去旅游。 我们通过图示，能够推断出的还很多。 当然，我们也能够用这个数据集做其他类型的统计图。...机器学习算法 到目前，我们已经完成了载入数据、数据可视化，以及如何根据数据进行推论，现在我们要看看哪个算法可以用于预测。...在机器学习中，有两类算法： 有监督学习：如果数据中有标签列，就可以使用有监督学习，机器会查找跟数据匹配的标签。 无监督学习：没有标签时就要用无监督学习，机器会对数据进行聚类，并找到数据之间的关系。
但到底如何定义数据量的大小，笔者根据不同类型的数据应用总结为以下几个维度： 以时间为维度分布的，至少包含一个能满足预测的完整业务周期。...由于sample库要求抽取的对象是一个序列或set，因此这里使用了一个列表推导式直接基于data数据集的记录数生成索引列表，然后再返回给sample随机抽样，抽样数量为2000；最后从data中直接基于索引获得随机抽样后的结果...当每个分层标签处理完成后会得到该分层标签下的所有数据，此时使用Python内置的random库的sample方法进行抽样。...然后将每个分层标签得到的样本数量，通过len方法对列表长度进行统计，并打印输出各个分层对应的样本数量。...上述过程中，需要考虑的关键点是：如何根据不同的数据特点、建模需求、业务背景综合考虑抽样方法，得到最适合的结果 代码实操小结：本节示例中，主要用了几个知识点： 使用Numpy的loadtxt方法读取数据文件
数据统计和聚合：使用各种统计和聚合函数可以对数据进行分析和汇总。 这只是一小部分可用的操作，pandas提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。...我们了解了如何创建一个简单的DataFrame对象，以及一些常用的DataFrame操作。 pandas是一个功能强大且灵活的库，提供了各种工具和函数来处理和分析数据。...pandas.DataFrame()创建销售数据的DataFrame对象df = pd.DataFrame(sales_data)# 打印DataFrame对象print(df)# 统计每个产品的销售数量和总销售额...我们还使用除法运算符计算了每个产品的平均价格，并将其添加到DataFrame中。 最后，我们打印了原始的DataFrame对象和计算后的销售数据统计结果。...这些类似的工具在大规模数据处理、分布式计算和高性能要求方面都有优势，可以更好地满足一些复杂的数据分析和处理需求。但是每个工具都有其特定的使用场景和适用范围，需要根据实际需求选择合适的工具。
K近邻算法是最简单的机器学习算法之一，主要用于将对象划分到已知类中，在生活中被广泛使用。例如，教练要选拔一批长跑运动员，如何选拔呢？...理论基础 K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类。例如，看到一对父子，一般情况下，通过判断他们的年龄，能够马上分辨出哪位是父亲，哪位是儿子。这是通过年龄属性的特征值来划分的。...确定几个用来识别人物的重要特征，并使用这些特征来标注艺人A和B的照片。例如，根据某4个特征，每张照片可以表示为[156, 34, 890, 457]这样的形式（即一个样本点）。...在需要判断一个对象的分类信息时，查找当前对象的最近K个邻居，通过这K个邻居的分类来判断当前对象的分类信息。 例如，有一个手写的数字，如何让计算机判断它是哪个数字呢？...其与AI时代首选语言Python的结合，更产生巨大威力。其中，旨在提供易于使用的计算机视觉接口的库，包含各个领域500多个函数，阅读原文将细细梳理，通透剖析——“轻松”我们是严肃的！
这里要先强调一点，某种语言的用户数量并不能用于衡量某个语言的质量：我们只是单纯描述开发者使用编程语言的情况，并没有对此做出任何评判。...高收入国家中 Python 语言的增长情况 从 StackOverflow 趋势工具上，我们能看到近几年 Python 的增长势头一直非常迅猛。但如果光考虑高收入国家的情况又如何呢？...我们的统计口径是每个问题的阅读量，而不是回答数量——虽然二者结果类似，但阅读量的每月干扰较小，特别对较小的标签更是如此。...由于在不同体量和增长数量上的差异，单纯的增长率数字是不具有可比性的。因此，我们使用了一张平均差图来对比每个标签的总量和增长率。...那么他们的总阅读量情况和 Python 相比如何呢？ 类似 R 和 Swift 这些语言的增长速度确实颇为可观， TypeScript 更是在这么短的时间内翻了一番多。
pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。...使用 Pandas 时，我们会遇到几种广泛的统计变量类型： 类别 连续 离散类别 类别 类别变量是可以采用有限数量（通常是固定数量）的可能值之一的变量。 每个可能的值通常称为水平。...Pandas 为您提供了多种方法来执行这两种查找。 让我们研究一些常见的技术。 使用[]运算符和.ix[]属性按标签查找 使用[]运算符执行隐式标签查找。 该运算符通常根据给定的索引标签查找值。...然后，我们检查了如何按索引查找数据，以及如何根据数据（布尔表达式）执行查询。 然后，我们结束了对如何使用重新索引来更改索引和对齐数据的研究。...具体而言，在本章中，我们将涵盖以下主题： 根据 Python 对象，NumPy 函数，Python 字典，Pandas Series对象和 CSV 文件创建DataFrame 确定数据帧大小 指定和操作数据帧中的列名
它可以根据Stack Overflow上每个月提问的数量来记录大家对编程语言和软件技术的关注变化。比如，我们可以来比较一下三种编程语言的相对使用率。 ?...图中我们看到关于Python语言的问题在过去几年里快速增长，越来越常见。从Stack Overflow达人中得到的统计数据同样表明，需要Python开发员的公司也越来越多。...用Stack Overflow提问的数量来衡量开发人员的关注点并不是没有缺点的：有些技术可能本身就更容易给使用的人带来问题。可是我们觉得这种衡量的方法简单实用，能让我们更深入了解开发人员的生态体系。...Vue.js框架很快成为主流，按年增长率来算，这个标签的帖子是Stack Overflow站上增长最快的之一。...数据科学与大数据 数据科学技术问题数量在过去几年增长得特别快。 ? R统计编程语言增长稳定，目前流行的pandas是一种用Python编写的数据科学软件库，其趋势和R类似。
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