通常拿到了上下调差异基因列表，然后说的GO/KEGG数据库注释，指的是超几何分布检验。...如下所示就是长短不一的Excel，读取就考验大家的代码能力了： 数据框 这个大概是基因集合最容易看人看懂的形式了， library(msigdbr) all_gene_sets = msigdbr(species...，因为数据框不能是不整齐的，所以没办法是宽的，每个基因集合里面的基因个数不一样，大概率都是不整齐的。...(glist)) 这样的列表如果想转换成为前面的数据框也很容易： TERM2GENE = do.call(rbind, lapply(names(genes_to_check), function(...x){ data.frame(gs_name=x,gene_symbol=glist[[x]]) })) 对象（遵循MSigDB的gmt文件标准） 前面的数据框或者列表，要弄成对象就比较麻烦了，需要做一些转换
1、点击[File] 2、点击[Import] 3、点击[Import from file] 4、点击[数据] 5、点击[打开] 6、点击[完成] 7、点击[Yes] 8、点击[Series02
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...对于pairplot函数而言，我们还可以单独指定上下三角区域和对角线区域的可视化形式，示例如下 >>> g = sns.pairplot(df, hue='species') >>> g.map_lower...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
data.frame生成指定数据框的列名及列的内容，如代码所示，此时列名不需添加""，df1为变量名，格式为列名=列的向量*matrix矩阵与向量一样只允许同一种数据类型，否则会被转换，可以理解为二维的向量...，data.frame数据框允许不同列不同的数据类型，但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 列为行名，check.names=F指定不转化特殊字符#注意：数据框不允许重复的行名#rod = read.csv("rod.csv",row.names = 1) #再次重复：数据框不允许重复的列名..."s"，善用Tab可以防止错误rownames(df1)colnames(df1)数据框取子集"$"取子集df1$gene为对数据框df1列名的向量取子集*输入df1$后按tab键可以输出待选的列名mean...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1
subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...打印原始数据行数： print(df.shape) 得到结果： (130, 3) 由于每两行中有一行是重复的，希望数据处理后得到一个65行3列的去重数据框。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
前言 这个笔记的起因是在学习DataExplorer 包的时候，发现： 这我乍一看，牛批啊。这语法还挺长见识的。 转念思考了一下，其实目的也就是将数据框中的指定列转换为因子。...换句话说，就是如何可以批量的对数据框的指定行或者列进行某种操作。...（这里更多强调的是对原始数据框的直接操作，如果是统计计算直接找summarise 和它的小伙伴们，其他的玩意儿也各有不同，掉头左转： 34....R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其实按照我的思路，还是惯用的循环了，对数据框的列名判断一下，如果所取的列在数据框中，就修改一下其格式，重新赋值： data(cancer, package...这里就回到开始的问题了，如果是希望对数据框本身进行处理，而非统计学运算呢？
最近学徒群在讨论一个需求，就是用数据框的每一列的平均数替换每一列的NA值。但是问题的提出者自己的代码是错的，如下： ? 他认为替换不干净，应该是循环有问题。...#我好像试着写出来了，上面的这个将每一列的NA替换成每一列的平均值。 #代码如下，请各位老师瞅瞅有没有毛病。...：我是这么想的，也不知道对不对，希望各位老师能指正一下：因为tmp数据框中，NA个数不唯一，我还想获取他们的横坐标的话，输出的结果就为一个list而不是一个数据框了。...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照列，替换每一列的NA值为该列的平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na...，就数据框的长-宽转换！
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if（）：转换由谓词函数选择的特定列。
假设我们的模型已经能够识别马，老虎和熊猫了，现在需要该模型也识别斑马，那么我们需要像爸爸一样告诉模型，怎样的对象才是斑马，但是并不能直接让模型看见斑马。...所以模型需要知道的信息是马的样本、老虎的样本、熊猫的样本和样本的标签，以及关于前三种动物和斑马的描述。 将其转换为常规的机器学习，这里我们只讨论一般的图片分类问题： （1）训练集数据 ?...，包含了模型需要学习的类别（马、老虎和熊猫），这里和传统的监督学习中的定义一致； （2）测试集数据 ? 及其标签 ?...的形式，而这个语义向量的每一个维度都表示一种高级的属性，比如“黑白色”、“有尾巴”、“有羽毛”等，当这个类别包含这种属性时，那在其维度上被设置为非零值。...对于一个数据集来说，语义向量的维度是固定的，它包含了能够较充分描述数据集中类别的属性。 在ZSL中，我们希望利用 ? 和 ? 来训练模型，而模型能够具有识别 ?
工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的 k 个实例，如果这 k 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。...二、k-近邻算法的步骤（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的 k 个点；（4）确定前k个点所在类别的出现频率；（5）返回前 k 个点出现频率最高的类别作为当前点的预测类别...欧氏距离图片构建数据集rowdata = { "电影名称": ['功夫熊猫', '叶问3', '伦敦陷落', '代理情人', '新步步惊心', '谍影重重', '功夫熊猫', '美人鱼', '宝贝当家...31,65,55,2,17,57,31,5,9], "电影类型": ["喜剧片", "动作片", "动作片", "爱情片", "爱情片", "动作片", "喜剧片", "喜剧片", "喜剧片"]}计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离...re = dr.loc[:,'labels'].value_counts()re.index[0]选择频率最高的类别作为当前点的预测类别result = []result.append(re.index
数据框的索引 attach(mtcars)# mtcars为内置数据集，使用attach函数后，可省略"mtcars$",直接写列名 mpg hp detach(mtcars)#关闭 with(mtcars...,{mpg})#大括号里面可替换列名 mtcars[3]#输出数据集mtcars的第3列 subset(data, age >= 30, select = c(“name”, “age”)#在数据框data...中选择age大于等于30的观测值，并只选择name和age两列 数据框的更改 transform(women, height = height*2.54) transform(women, cm = height...(worldphones) total 数据框添加列 七.列表 7.1创建列表 a <- 1:20 b 列表 mlist[[1]]#输出的为元素本身的数据类型 mlist[c(1,4)] mlist["ni"] mlist$ni mlist[[5]] 列表 注意需为双中括号
（perturbation）就可以令一个训练好的模型输出错误的结果，以下面这张经典的熊猫图为例： ?...panda picture 可以看到，左边的熊猫图，被模型以57.7%的置性度（confidence）分类为熊猫，加上一个微小的噪声之后，虽然图片肉眼看上去还是熊猫，但是却被模型以99.3%的置性度分类为长臂猿...而无目标攻击会比较简单一点，只需要令模型的分类结果错误即可，至于分成哪一个类别则无所谓。...则是指模型输出结果的第 ? 个位置的数值，通常也表示第 ? 个类别的置信度。 ? 可以理解为输出的第 ? 个像素点的值。...其定义了一个称之为迭代性最小可信类别(iterative least-likely class)： ? 其核心式子类似于迭代形式的FGSM，如下： ? ?
数组是对向量和矩阵的扩展，适用于处理更复杂的数据。 （四）因子 因子是一种专门用于表示分类或有序类别数据的R数据类型。因子将分类数据编码为整数，并保存这些整数与原始类别标签之间的映射关系。...（五）列表 列表是R语言中一种灵活且强大的数据结构，允许存储不同类型的数据对象，如数值、字符、逻辑值，甚至是向量、矩阵、数组或数据框等。...（六）数据框 数据框（data frame）是R语言中特别常用的数据结构，用于存储表格形式的数据。数据框中的每一列代表一个变量，可以是不同的数据类型（如数值、字符或逻辑值），每一行表示一个观测值。...数据框可以通过 data.frame() 函数创建，各列的长度必须相同。数据框类似于电子表格，是进行统计分析和数据可视化的基础工具，能够灵活处理包含不同类型变量的数据集。...尽管处理超大数据时有性能挑战，通过抽样或结合分布式计算，R语言仍能胜任复杂分析任务。其基础数据对象和高级数据结构如向量、矩阵、数组、因子、列表和数据框，提供了灵活的数据组织方式。
为此，需要有一台连接到AI系统的摄像头，以检测宝宝及其玩具的存在和位置。需要构建经过训练以识别人脸和玩具的对象检测AI模型，该模型将在连接到相机的GPU驱动的设备上运行。...2.视觉存在 -以虚拟狗的形式出现，它将与宝宝进行交互。它由显示在显示器上的虚拟木偶系统驱动。...宝爸最后决定采用四个类别训练模型：一个人脸和三个宝宝喜欢玩的玩具（飞机，火车和熊猫）。所有训练集图像（每类别150张图像）都是从使用同一台Sony IMX219摄像机录制的视频文件生成的。...如果熊猫玩具仍然保持可见状态两秒钟，Qrio将切换到PlayingVideo状态下，会说“让我为您播放有关熊猫的视频”，并调用视频搜索和播放模块来搜索并播放熊猫视频。...您还可以看到，当人脸可见时，除了PlayingVideo之外，在任何状态下都可以调用Head Tracking模块，以使Qrio的眼球跟随人脸边界框的中心。 ?
数据框 data.frame 数据框 约等于表格：1.数据框不是一个具体文件，只是R语言内部的一个数据；2.数据框每一列只能有一种数据类型 图片 新建和读取数据框 #新建和读取数据框 df1 <- data.frame...df1) #输出行名 colnames(df1) #输出列名 数据框取子集 数据主要操作为按列取子集，取出来的为向量；按行去子集取出的仍为数据框。...#如何取数据框的最后一列？...,sort = T) #左连接，即新合并的数据框中，保留test1中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，sort表示按列排序 merge(test1,test3,by.x...='name',by.y = 'NAME', all.y = TRUE,sort = T)#右连接，即新合并的数据框中，保留test3中保留选中的name列中的所有元素，新的数据框中没有的数据显示NA，
一、前言 前几天在Python钻石群【一级大头虾选手】问了一个Python处理的问题，这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 这里【ChatGPT】给出了一个思路，如下所示： 通常情况下，使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现，比apply更加高效。...在进行简单的运算时，如对某一列数据进行加减乘除等操作，可以通过以下代码使用列表推导式： df['new_col'] = [x*2 for x in df['old_col']] 如果需要进行复杂的函数操作...(my_function) 但需要注意的是，在处理大数据集时，apply函数可能会耗费较长时间。...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，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。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...pivot_table()内的参数列表如下： pandas.pivot_table(data, #数据框名称 index=None, #行索引（对应Excel...】，但是数据表的行列规则、和形式都是类似的。...事实上，crosstab似乎同时也能兼容透视表的完整功能，但是奇怪的是透视表提供了数据框名称参数，指定参数时无需声明数据框名称，而且行列字段都可指定列表对象（二维以上，指定多个 字段），但是交叉表则没有给出数据框名称向量...，这样 内部参数又限定在数组和序列、列表内，因而指定参数时，只能带着数据框前缀，指定单个序列，对此不是很理解。
比如，给定类别文本「熊猫」，便可一键实例级分割追踪所有属于「熊猫」这一类别的目标。 也可进一步给出更详细的描述，比如输入文字「最左边的熊猫」，SAM-Track可以定位至特定目标进行分割追踪。...DeAOT是一个高效的多目标VOS模型，在给定首帧物体标注的情况下，可以对视频其余帧中的物体进行追踪分割。...因此，SAM-Track模型进一步集成了Grounding-DINO，实现了高精度的语言引导的视频分割。Grounding DINO是一个开放集合目标检测模型，具有很好的语言理解能力。...根据输入的类别或目标对象的详细描述，Grounding-DINO可以检测到目标并返回位置框。...如果想要实现语言引导的视频物体分割，SAM-Track则会调用Grounding-DINO根据输入的文本，先得到目标物体的位置框，并在此基础上通过SAM得到感兴趣物体的分割结果。
假设我们的模型已经能够识别马，老虎和熊猫了，现在需要该模型也识别斑马，那么我们需要像爸爸一样告诉模型，怎样的对象才是斑马，但是并不能直接让模型看见斑马。...所以模型需要知道的信息是马的样本、老虎的样本、熊猫的样本和样本的标签，以及关于前三种动物和斑马的描述。...将其转换为常规的机器学习，这里我们只讨论一般的图片分类问题： （1）训练集数据 及其标 ，包含了模型需要学习的类别（马、老虎和熊猫），这里和传统的监督学习中的定义一致； （2）测试集数据 及其标签 ，...包含了模型需要辨识的类别（斑马），这里和传统的监督学习中也定义一直； （3）训练集类别的描述 ，以及测试集类别的描述 ；我们将每一个类别 ，都表示成一个语义向量 的形式，而这个语义向量的每一个维度都表示一种高级的属性...利用训练集数据训练模型，使得模型能够对测试集的对象进行分类，但是训练集类别和测试集类别之间没有交集；期间需要借助类别的描述，来建立训练集和测试集之间的联系，从而使得模型有效。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
