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用python分析一篇文章

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  • 一篇文章搞定Python多进程(全)

    前面写了三篇关于python多线程的文章,大概概况了多线程使用中的方法,文章链接如下:一篇文章搞懂Python多线程简单实现和GIL - https:mp.weixin.qq.comsHgp-x-T3ss4IiVk2_4VUrA一篇文章理清Python多线程同步锁,死锁和递归锁 - https:mp.weixin.qq.comsRZSBe2MG9tsbUVZLHxK9NA一篇文章理清Python多线程之同步条件,信号量和队列- https:mp.weixin.qq.comsvKsNbDZnvg6LHWVA-AOIMA今天开始会开启python多进程的内容,大家看过前面文章的应该都知道python中的GIL的存在,也就是多线程的时候多线程一样,这里就不在复述了,大家可以看看以前的python多线程系列文章。这我的机器上,用这一程序处理 6000 张图片需要花费 27.9 秒。 map 函数并不支持手动线程管理,反而使得相关的 debug 工作也变得异常简单。
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  • 一篇文章学会miRNA-seq分析

    这里选择的文章是2014年发表的,作者用ET-1刺激human iPSCs (hiPSC-CMs) 细胞前后,观察miRNA和mRNA表达量的变化,我并没有细看文章的生物学意义,仅仅从数据分析的角度解读一下这篇文章,mRNA表达量用的是Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array,分析起来特别容易。但是miRNA分析起来就有点麻烦了,作者用的是iron torrent测序仪。不过本次从SRA数据中心下载的是已经去掉接头的fastq格式测序数据,所以这里其实并不需要考虑测序仪的特异性。第四讲:测序数据比对序列比对是大多数类型数据分析的核心,如果要利用好测序数据,比对细节非常重要,我这里只是研读一篇文章也就没有对比对细节过多考虑,只是列出自己的代码和自己的几点思考,力求重现文章作者的分析结果语言来检验一下,我得到的分析结果跟文章发表的结果的区别。
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  • 一篇文章学会ChIP-seq分析(上)

    写在前面:《一篇文章学会ChIP-seq分析(上)》《一篇文章学会ChIP-seq分析(下)》为生信菜鸟团博客相关文章合集,共九讲内容。,那时候懂得还不多,甚至都没有仔细看这篇文章就随便下载了数据进行分析,也只是跑一些软件而已。作者用me-BAF155特异性抗体+western bloting 证明了正常的野生型MCF7细胞系里面有~74%的BAF155被甲基化。虽然作者在人的细胞系(MCF7)上面做ChIP-seq,但是在老鼠细胞系(MDA-MB-231)做了mRNA芯片数据分析,BAF155这个蛋白的第1064位氨基酸(R) 突变细胞系和野生型细胞系,用的是所有软件安装完毕后就可以下载文章对这些ChIP-seq的处理结果了,这个很重要,检验我们是否重复了人家的数据分析过程。
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  • Python 分析那些“标题党”文章

    写作缘由 这是很久前一个好友给我的一个小任务:给出某平台历史文章数据,分析出哪些文章有”标题党“的嫌疑,哪些文章标题妙笔生花且内容名副其实。分析一篇文章的标题起得好不好,无非看阅读量,但是怎么看”标题党“呢?我思索着,“标题党”文章大概是这样的:阅读量高但点赞数少,仔细想想,一篇文章,如果标题天花乱坠地吸引人,就会有许多读者点进去阅读,但是发现内容却是败笔,没有干货,这样的文章,会有许多读者给它点赞吗?但是,这只是定性分析,怎么定量分析呢,在此需要利用最小二乘法做回归分析,先根据点赞数与阅读量的关系得到点赞数关于阅读量的回归直线,引入一个概念,文章优良指数,其定义为实际点赞数减去回归预测点赞数,取绝对值后再比上回归预测的点赞数编码实现合并数据 对于一篇文章,有价值的数据应该无外乎 标题、内容、点赞数、阅读数、内容、原文链接这几部分,但是原始数据是这样的:??
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  • 用扑克牌演示 Python 数据分析

    说明一下,理解下面的文章,需要你先学习一些 Python 语言的基础知识,我先是看了《利用 Python 进行数据分析》这本书,并把学到的知识应用到了实际的工作中。为了让文章尽可能更加通俗易懂,我下面用一个扑克牌游戏来进行演示。首先,安装好 Python 的运行环境,建议安装最新版本的 Anaconda,其中默认包含了数据分析所需的大部分库。描述性数据分析我们用一行代码,对扑克牌数据框做一个简单的数据分析:# 描述性数据分析poker.describe()运行结果如下: ?我用 Python 写了一段代码,实现了简单的发牌功能。总结 这篇文章,我们试着用娱乐的精神,和大家一起学习 Python,首先,我们构建了一副扑克牌的数据框。然后,我们对其做了一个简单的描述性数据分析。接着,我们对数据进行可视化。
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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  • 专用宿主机

    专用宿主机(CDH)提供用户独享的物理服务器资源,满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。
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  • 黑石物理服务器2.0

    腾讯黑石物理服务器2.0(CPM)是一种包年包月的裸金属云服务,为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务,您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量,获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
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  • 容器服务

    腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。
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  • 弹性伸缩

    腾讯弹性伸缩(AS)为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略,来管理 CVM 实例数量,并完成对实例的环境部署,保证业务平稳顺利运行。弹性伸缩策略不仅能够让需求稳定规律的应用程序实现自动化管理,同时告别业务突增或CC攻击等带来的烦恼,对于每天、每周、每月使用量不停波动的应用程序还能够根据业务负载分钟级扩展。
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  • 云函数

    云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
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  • 批量计算

    批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
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  • 消息队列 CMQ

    腾讯云消息队列(CMQ)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)之间的收发消息,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。CMQ 支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
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  • 消息队列 CKafka

    CKafka(Cloud Kafka)是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统,100%兼容开源 Kafka API(0.9版本)。Ckafka 基于发布/订阅模式,通过消息解耦,使生产者和消费者异步交互,无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点,适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。
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  • API 网关

    腾讯云 API 网关(API Gateway)是腾讯云推出的一种 API 托管服务,能提供 API 的完整生命周期管理,包括创建、维护、发布、运行、下线等。您可使用 API 网关封装自身业务,将您的数据、业务逻辑或功能安全可靠的开放出来,用以实现自身系统集成、以及与合作伙伴的业务连接。
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  • 微服务平台 TSF

    腾讯微服务平台(TSF)是一个围绕应用和微服务的 PaaS 平台,提供一站式应用全生命周期管理能力和数据化运营支持,提供多维度应用和服务的监控数据,助力服务性能优化。
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