我是R的新手,我正在使用一个脚本,它基于国家将atlas1006微生物组数据分成3组疾病流行率(低,中,高)。我想将每一组细分为:低,中,高,每组分为男性和女性,即低男性,低女性,中等男性,中等女性,高男性,高女性。我想保持3个现有的小组低,中,高也。这是将数据分为低、中、高的代码:# grabs the nationality from phyloseq
test <- get_variable(pseq, "MEDIUM&
我在F#中做了一些计算密集型的工作。像Array.Parallel.map这样使用.Net任务并行库的函数以指数级的速度加速了我的代码,花费了很少的精力。但是,由于内存问题,我重新编写了代码的一部分,以便在序列表达式中对代码进行延迟计算(这意味着我必须存储和传递更少的信息)。> = seq { ...yield one thing at a time... }
PSeq.iter在我运行
我已经使用imap和pyfastx库并行了我的代码,但问题是,序列是使用列表理解加载的。当输入文件很大时,这就成了问题,因为所有seq值都加载在内存中。import pyfastx...return(A1,A2,B)
for (A1,A2,B) in
pool.imap(pSeq,[seq for _,seq,_,这最终比根本不使用多处理