那么今天我们要学的是如何使用Origin做多因子箱线图。 软件 ? Origin 2019b 32Bit ? 数据 ?...关于多因子箱线图的数据输入，一般分为两种：索引数据和原始数据。 首先我们先按照索引数据进行作图。 1. 打开Origin，数据输入(跟上述数据格式一致) ? 2....选择原始即可(右边有预览，你可以选择箱线图，也可以选择箱线图+散点图，或者不同的箱体，可以直接选择) ? 5. 这里的话，最基本的多因子箱线图就做好了 ? 6....设置图形的颜色(这是按照从属进行填充的，你也可以点击独立，然后点击图案，挨个填充自己喜欢的颜色) ? 8. 设置一下组间的距离 ? 9....选中数据，选择多因子箱线图(Raw) ? 3. 参数设置保持默认就好了，即可出图 ? 4. 原始图如下所示 ? 5. 剩下来的参数设置上述都讲的很详细了，大家一步一步来设置即可。 ?
虽然 fillna 在最简单的情况下工作得很好，但只要数据中的组或数据顺序变得相关，它就会出现问题。本文将讨论解决这些更复杂情况的技术。...这些情况通常是发生在由不同的区域（时间序列）、组甚至子组组成的数据集上。不同区域情况的例子有月、季（通常是时间范围）或一段时间的大雨。性别也是数据中群体的一个例子，子组的例子有年龄和种族。...女孩的 KDE 有两个驼峰。有人可能会得出结论，在我们的样本中有一个子组的女孩体重较重。因为我们预先构建了分布，所以我们知道情况并非如此。但如果这是真实的数据，我们可能会从中得出错误的结论。 ?...让我们使用前面的例子，但是这次，我们进一步将数据细分为年龄组。...，就远远不够，因为男孩和女孩不仅体重不同，而且不同年龄组的体重也大不相同。
所以，很多因子数值在一个行业内比较才是有效的。同样的思路，有些因子虽然看起来不是一些基本的风格因子，比如PE，但是，其实我们知道，PE和市值有很大的关系，大市值的公司，一般是成熟的公司，PE往往不高。...1.两种中性的方法 所谓中性，最本质的意义就是“无关”，我们说市场中性，就是说我们这个组合与市场无关；我们说因子做了行业中性，说明我们的因子和行业没有关系，风格中性也是如此。...也就是做一个回归，其中，因子值是y，需要中性的风格因子的暴露为x，然后我们进行回归。回归之后的残差就是因子值对行业中性化后的值。这里的风格因子可以是一个也可以多个，也就是一元回归和多元回归的区别。...如果读者有wind的python的api，那么可以使用下面的函数获得我们需要的股票代码和行业代码转换的字典。这里，我们有一个假设，就是股票的行业在整个因子回测区间没有改变。...目前，我们暂时只进行行业中性，然后进行因子的回测。
图片背景转录因子（transcriptionfactor, TF）是直接作用于转录组上，调控DNA转录的蛋白质。...它通过与DNA特定区域结合(TFBS/motif)，促进（activator）或阻止（repressor）DNA的转录过程，了解转录因子对于解析细胞的功能及生命活动有重要作用图片分析流程对亚群细分类分析...，也可以对不同的实验组分析Step 1 构建共表达网络输入的数据是标准化的count矩阵（行是基因和列是细胞），从中找出TFs调节的基因构建共表达网络。...确证的方法主要从TF功能结构入手，从图1我们可以看出，TF是通过直接与DNA结合而发挥作用的，因此我们可以通过反向查看gene上是否存在TF结合的motif序列来验证TF与gene的靶向关系。...仅保留具有正确的上游调节子且显著富集的motif modules，并对它们进行过滤以除去缺乏motif支持的间接靶标。
GENIE3 的核心思想是通过构建随机森林（或更广泛地讲，树的集合）来预测每个基因的调控因子。具体来说，它使用树模型来评估各个潜在调控因子（其他基因）的表达模式对目标基因表达的影响。...潜在调控因子选择：剩余的所有基因作为潜在的调控因子。 随机森林建模：通过构建一个随机森林模型（或其他树模型）来预测目标基因的表达水平，该模型的输入是潜在调控因子的表达数据。...重要性评分：根据随机森林模型，计算每个调控因子的特征重要性评分（Feature Importance Score），这反映了该基因作为调控因子的重要性。...生物信息学研究：可以帮助研究人员理解基因之间的调控机制，识别出潜在的关键调控因子和调控通路。 疾病研究：通过识别特定基因的调控网络，可以揭示疾病相关的基因调控机制。..., 因为目前已知的转录因子数量是有限的，而且未必会出现在分析的矩阵中。
准备环境 pyscenic micromamba activate SC 安装docker 需要有root权限或者在docker的用户组 #1.Update the apt package index...docker-compose-plugin #5.chmod sudo groupadd docker sudo usermod -aG docker ${USER} # 把非root用户添加到用户组...X.loom", layers=adata_raw.X.transpose(), row_attrs=rownames, col_attrs=colnames) pyscenic CLI 建议使用下边的docker...("hg38_10kbp_up_10kbp_down_full_tx_v10_clust.genes_vs_motifs.rankings",)): """ 从ctx.csv中筛选重要的regulons...().rename(columns={0:'threshold'}).to_csv("thresholds.csv") 输出文件 pyscenic grn Input: raw count或者log后的count
在前面一节，我们成功计算出来了因子值。 在开始今天的内容前，我们要先了解几个概念。许多书本上，可能不会这样讲，这个仅仅是笔者的一些感悟。...3）raw z-score 这一步其实就是factor的标准化，也就是，减去均值，然后除以标准差。相对而言好理解。把因子值都做标准化后，是为了以后很多因子可以相互combine。...而风格中性则需要和风格因子的secore，或者说，exposure做回归，然后取残差作为最后的neut-score。...这里，前面三步还是比较容易实现的，但是第四部我们需要一个风格因子的score，这就很尴尬了，因为我们并不知道有哪些风格因子。有一个神一般的存在，叫做barra，读者可以自己去百度一下。...总而言之，这个数据供应商给了我们十个风格因子以及每一个因子的score（exposure）。当然，我们也可以自己去建立这个。
，研究影响商品价格的因子。...本文对商品价格的变动进行建模，将每个商品价格序列分解为： 所有商品价格变动的共同影响因子：全球因子 板块因子 特质因子 区分全球、特定市场和特质等因子有助于将不太普遍的因子与纯粹的共同因素区分开来，并基于以下假设...值得注意的是，全球因子虽然能够解释商品价格的联动，而且对商品价格本身的影响有限，相对价格的大幅波动主要是由商品自身因素（特质因子）造成的。...然而，在实际应用中经常出现的情况是，简单平均有一个很大的噪声成分，这是由特质因子引起的。 通过直接对比全球因子与相关宏观经济指标，我们可以更清楚的看出全球因子与经济活动的关系。...根据相对共同成分的差拟合表明，它们相对价格的变化不能用全球因子来解释，因此，主要是由特质因子造成的。
, index_col=0) thresholds = pd.read_csv(OUTPUT_DIR+"/thresholds.csv", index_col=0).threshold # 删除基因后的(...thresholds.index = bq.st.removes(string=thresholds.index, pattern=r'\(\+\)') AUC regulon双峰图，以及红线表示二值化的阈值...regulon_specificity_scores rss = regulon_specificity_scores(auc_mtx, adata.obs[cell_type_key]) B细胞中Regulon的特异性排序图...排名前5位的Regulon以红色点表示。RSS越高的调控子可能与该细胞类型特异性相关。
最近思考了一些关于因子合成的东西。多因子的体系里，我们希望通过多个因子的叠加来提高模型整体对于未来收益率的预测能力。如何确定叠加后的因子一定会效果更好？...因子相关性 一般来说，我们考虑更多的是因子的共线性，也就是因子的相关性，之前写过一篇文章（点这里），分析了因子共线性对于因子合成结果的影响以及通过正交化的方式消除相关性。...因子分布 除了因子的相关性，还有一个很重要的问题是因子的分布特征，两个分布不同的因子合成之后，因子的效果是否会变好？从IC的角度来说，前面的推导可以看出，因子分布是不影响IC，但分布会影响因子效果。...比如一个因子是正态的，另一个因子是均匀分布的，均匀分布的峰度会异常低，数据集中度低，头尾部的概率会高很多，结果是合成因子得分的头尾部会严重依赖于均匀分布因子的值，正态分布因子的效果会被严重削弱，中间部分会严重依赖于正态分布的值...反之如果是一个t分布的因子和正态分布的因子，t分布的因子峰度会异常高，使得因子值的集中度非常高，两端概率很小，结果是头尾部会严重依赖于正态分布因子的值，而中间部分严重依赖于t分布因子的值。
多目标多因子算法和多因子算法的区别 “参考文献 [1]GUPTA A, ONG Y-S, FENG L, et.al....Gupta等[1]于2017年首次将多任务优化运用到解决多目标问题中，并在MFEA的基础上进行了拓展提出了一种多目标多因子进化算法（MOMFEA）。...MOMFEA继承了MFEA中的技能因子和标量适应度，扩展了因子排名的概念。 在多目标问题中，帕累托最优解之间是非支配的关系，不能单一根据一个目标函数值的好坏判断一个解的好坏。...因此，因子排名不是根据因子成本而是根据非支配排序和拥挤距离进行排序。 MOMFEA中解的编码与解码，选择性交配和垂直文化传播机制与MFEA中相同。...因子排名更新 在MFEA中，因子排名根据因子成本进行计算。在MOMFEA中，由于有多个目标函数，不能单由因子成本来决定因子排名，进而通过非支配排序和拥挤距离对个体进行排序。
问题: 如何使用asreml进行固定因子的wald检验和随机因子的LRT检验?...下面是使用lme4的解决方案: 很多朋友写信问我， 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算，他们使用的是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算...软件包介绍 lme4 R语言中最流行的混合线性包 结果不太友好, 所以才有下面两个包作为辅助 安装方法 install.packages("lme4") lmerTest 主要是用于检测lme4对象的固定因子和随机因子...,它有两个函数: lmerTest::anova.lmerModLmerTest用于检测固定因子的显著性, 方差分析表采用III平方和的形式. lmerTest::ranova用于检测随机因子的显著性,...(fm1) anova(fm1) # 固定因子显著性检验 ranova(fm1) # 随机因子显著性检验,LRT r2(fm1) # 计算R2 p_value(fm1) # 计算每个水平的显著性
事务隔离级别 SQL 标准定义了四个隔离级别： READ-UNCOMMITTED(读取未提交)： 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读； READ-COMMITTED...，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生； SERIALIZABLE(可串行化)： 最高的隔离级别，完全服从 ACID 的隔离级别。...× MySQL 的默认隔离级别 MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读）。...可以说，InnoDB 存储引擎默认支持的隔离级别 REPEATABLE-READ（可重读） ，已经可以完全保证事务的隔离性要求，即达到了 SQL 标准的 SERIALIZABLE(可串行化) 隔离级别。...隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内容):，但 InnoDB 存储引擎默认使用的 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失
所谓因子择时，即为因子权重的动态配置，通过对预期有效的因子赋予较大的权重，对预期失效的因子赋予较小的权重剔除，以期提高组合收益。...IC均值加权组合 以各因子滚动24个月的IC均值作为因子的权重，因子的加权和为因子得分。IC绝对值越大，表明因子与收益的相关性越大，在因子短期动量的假设下，因子赋予的权重应该更大。 ? ?...ICIR加权组合 以各因子滚动24个月的ICIR作为因子的权重，因子的加权和为因子得分，与IC加权相比，这种方法既考虑到了因子与收益的相关性，又考虑到了因子的波动性。 ? ?...最大化IR加权 这种方法相较于ICIR，额外考虑了因子间的相关性，如果因子间存在较高相关性，会导致风险的重复暴露，在因子表现好的时候收益更大，因子表现差的时候损失也更大，对于这种情况，一般会通过因子正交化的方式进行处理...，因子对过去24个月的IC值指数加权作为因子的权重。
向现有数据库中添加文件组和数据文件，语句如下： use E_market --进入当前操作数据库 alter database E_market add filegroup FG1 --向E_market...数据库添加FG1文件组 go --批处理标示 alter database E_market add file --向新建的文件组中添加数据文件 ( name='FG1_E_market_data'...filegrowth=10% )to filegroup FG1 go alter database E_market modify filegroup FG1 default --设置FG1文件组为默认文件组
数据库事务的隔离级别有4种，由低到高分别为Read uncommitted 、Read committed 、Repeatable read 、Serializable 。...但是老板及时发现了不对，马上回滚差点就提交了的事务，将数字改成3.6万再提交。 分析：实际程序员这个月的工资还是3.6万，但是程序员看到的是3.9万。他看到的是老板还没提交事务时的数据。这就是脏读。...---- Serializable 序列化 Serializable 是最高的事务隔离级别，在该级别下，事务串行化顺序执行，可以避免脏读、不可重复读与幻读。...但是这种事务隔离级别效率低下，比较耗数据库性能，一般不使用。 ---- 值得一提的是：大多数数据库默认的事务隔离级别是Read committed，比如Sql Server , Oracle。...Mysql的默认隔离级别是Repeatable read。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
13:大整数的因子 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 已知正整数k满足2的十进制非负整数c，求所有能整除c的k。...输入一个非负整数c，c的位数的k，从小到大输出所有这样的k，相邻两个数之间用单个空格隔开；若没有这样的k，则输出"none"。
然而，可以通过分析与行业和因子收益的短期背离的趋势对传统反转因子进行改进。...改进后的短期反转因子显示出更高的回报和更低的风险，并且随着时间的推移仍然有效，最终相比传统反转因子获得两倍以上的风险调整后绩效。对短期反转因子的分析表明，溢价源于供需之间的暂时失衡。...行业动量为其在相同的GICS第3级行业的同行的前一个月平均收益，不包括股票本身。因子动量时间序列是通过做多上个月表现最好的因子，做空表现最差的因子来构建的。...行业中性STR因子不再对短期行业动量有重大敞口，这意味着它有效地消除了通用STR因子中存在的对短期行业动量的押注。同样，残差STR因子成功地防止了与短期因子动量的对抗，因为对该因子的敞口变得微不足道。...我们还测试了增强反转因子在不同市场的表现，除太平洋地区外，通用STR策略在所有地区都非常薄弱，但与行业中兴STR和残差STR的表现有明显的改进。
现有的图像分割算法 却 只是对均匀权重的像素点阵进行圈地运动 pixel-level segment 即便是图像分割算法中常提到的 pixel-level segment（像素级分割），其实 也只是...对均匀权重的像素点阵 进行的 无差别意义上的 pixel-level segment。...现有的算法在训练过程中，对实例区域中的 关注点 和 非关注点 进行 无差别对待，那么算法就会 习得 顾全 “大局” 的缺陷 。...蓝色实例的个体，由于他的双手（可视为与本实例主体区域相连的狭长区域）伸入了其他实例的主体区域，结果就被算法回归到其他实例身上去了。...经过全新标记法得到的标记数据却是一个三维矩阵（增加的第三维是该像素点的关注度权重值）。
1.LinkedHashMap有序 如果你用过HashMap那么肯定知道HashMap是不能保证有序性的，之所以HashMap不能保证有序性是因为存放数组位置的数据时根据hash函数决定的；但是有没有能够保证有序性的...；如果accessOrder为false表示根据插入的顺序进行排序，当为true的时候表示根据获取排序。...实际上LinkedList能够实现有序就是因为重写了Node并增加了before和after字段，同时对newNode方法进行了重写，有序就是因为before和after字段 3.get方法 LinkedHashMap...的get方法与HashMap中get方法的不同点也在于多了afterNodeAccess()方法。...3.remove方法 reomve方法也直接使用了HashMap中的remove，LinkedHashMap重写了其中的afterNodeRemoval该方法在HashMap中没有具体实现，通过此方法在删除节点的时候调整了双链表的结构
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