计算数据帧中多个组的z得分

是指在统计学中，用于比较不同组之间的差异性的一种指标。z得分是通过将每个组的观测值与整体样本的均值进行比较得出的。

具体计算z得分的步骤如下：

首先，计算每个组的平均值（组均值）和标准差（组标准差）。
然后，计算整体样本的均值（总均值）和标准差（总标准差）。
接下来，计算每个组的z得分，公式为：z = (组均值 - 总均值) / 总标准差。
最后，根据计算出的z得分进行比较，较大的z得分表示该组与整体样本的差异性较大。

计算数据帧中多个组的z得分可以用于各种统计分析和假设检验，例如方差分析（ANOVA）和t检验等。它可以帮助我们了解不同组之间的差异性，从而进行更深入的数据分析和决策。

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问与答81：如何求一组数据中满足多个条件的最大值？

Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。

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关于GCD同步组实现多个异步线程的同步执行中的注意点

在App开发中经常会遇到多个线程同时向服务器取数据, 如果每个线程取得数据后都去刷新UI会造成界面的闪烁也有可能出现部分数据还没有获取完毕造成程序crash 之前在网上看到很多是利用dispatch_group_async...它明确的表明了一个 block 被加入到了队列组group中，此时group中的任务的引用计数会加1(类似于OC的内存管理)， dispatch_group_enter(group)必须与dispatch_group_leave...(group)配对使用，它们可以在使用dispatch_group_async时帮助你合理的管理队列组中任务的引用计数的增加与减少。...它明确的表明了队列组里的一个 block 已经执行完成，队列组中的任务的引用计数会减1，它必须与dispatch_group_enter(group)配对使用，dispatch_group_leave...当返回值不为0时，表示其当前有（一个或多个）线程等待其处理的信号量，并且该函数唤醒了一个等待的线程（当线程有优先级时，唤醒优先级最高的线程；否则随机唤醒）。

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多个单细胞转录组样本的数据整合之CCA-Seurat包

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2016 年美国大选的投票结果中，有哪些数据值得分析？

种族这届美国大选中白人选民的占比是70%，相比于2012年又低了2个百分点。有人说川普的胜利应该归功于白人，但是从统计看，川普在白人选民中获得的投票比重比希拉里高21个百分点（58%-37%）。...重要的人物总是迟到对于上面那三个关键州之所以民调数据和最终结果相差巨大，可以从最后一周才决定去投票的选民比例窥见一斑，威斯康星州最后一周决定去投票的选民有59%把选票投给了川普，其他一些摇摆州也是类似的情况...对于上面那三个关键州之所以民调数据和最终结果相差巨大，可以从最后一周才决定去投票的选民比例窥见一斑，威斯康星州最后一周决定去投票的选民有59%把选票投给了川普，其他一些摇摆州也是类似的情况，这无疑给了希拉里致命一击...第三党派人士获得的票数增加从上面三个周的选票统计数据可以看到除了民主党和共和党，第三党派获得的选票分别是：5.2%，3.6%，5.1%，而这个数字在2012年是多少呢？...嘴炮 or 竞选策略一直认为像川普这样成功的商人本质里极有可能和他所塑造的形象大相径庭，成功的商人眼中只有利弊的权衡，作为一个从来没有从政经验的人，想要在和一个有着丰富从政经验且做过国务卿的人的竞争中获胜

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使用scran包的MNN算法来去除多个单细胞转录组数据批次效应

多个样本单细胞转录组数据整合算法以 mutual nearest neighbors (MNNs)和canonical correlation analysis (CCA) 最为出名，见详细介绍多个单细胞转录组样本的数据整合之...在scRNAseq包的表达矩阵测试这个包内置的是 Pollen et al. 2014 数据集，人类单细胞细胞，分成4类，分别是 pluripotent stem cells 分化而成的 neural...不过本例子只使用了数据集的4种细胞类型而已，因为 scRNAseq 这个R包就提供了这些，完整的数据是 23730 features， 301 samples, 地址为https://hemberg-lab.github.io...在我们的全网第一个单细胞基础课程里面有介绍到，看笔记：单细胞转录组学习笔记-1 单细胞转录组学习笔记-2 单细胞转录组上游分析之shell回顾获取Github代码包以及准备工作常说的表达矩阵，那得到之后呢...由表达矩阵看内部异质性重复平均表达量和变异系数相关性散点图聚类算法之PCA与tSNE 统计细胞检测的基因数量乳腺癌领域之PAM50分类生物学背景知识之细胞周期推断 RPKM概念及计算方法

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Excel应用实践10：合并多个工作簿中的数据

Excel文件的一个工作表中？...在“合并.xls”工作簿中，有三个工作表。其中，“设置”工作表中的单元格B2中的数据为每个工作簿中想要合并的工作表名，这里假设每个工作簿中的工作表名相同；单元格B3为要合并的数据开始的行号。 ?...Dim xls As Variant ' 工作簿文件中(通用的)工作表名 Dim xlsCommonSheet As String ' 复制数据开始的行号 Dim startRowCopy...如果一切顺利，则合并数据完成，并弹出如下图5所示的信息。 ? 图5 我们可以查看结果。在“导入工作簿名”工作表中，列出了已经合并数据的工作簿名，如下图6所示。 ?...图6 在“合并工作表”工作表中，是合并后的数据，如下图7所示。 ? 图7 代码的图片版如下： ? ?

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seaborn可视化数据框中的多个列元素

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 ###...# 1. corner 上下三角矩阵区域的元素实际上是重复的，通过corner参数，可以控制只显示图形的一半，避免重复，用法如下 >>> sns.pairplot(df, corner=True) >>...#### 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...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。

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GEO数据库的多个表达量数据集的整合分析方法（表达量芯片和转录组测序）

这里，我们就来介绍一下面对多个GEO数据集，我们该怎么处理？...R中的SVA包中有ComBat和ComBat_seq函数可以用来校正批次效应，输入数据为干净的、标准化的表达数据（如FPKM、TPM等），通常是芯片数据。...二、整合数据及分析在数据挖掘过程中，我们同时会分析多个数据集的表达谱数据，这样就会都得到多个差异分析列表。那么，怎么样才能挑出一些更重要的或者更有生物学意义的基因进行后续实验呢？...常规做法就是将三个数据集的差异基因列表进行overlapping，但这种方法只考虑到了gene出现的次数，并没有考虑到基因在多个差异分列表中排序上的重要性。...总体上来说，就是挑选那些在多个数据集都表现差异的基因，并且每次差异都排名靠前的那些，他们的最终综合排名也会比较靠前。

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一起做激光SLAM：ICP匹配用于闭环检测

，利用KD树找最近的点，程序中我们找200个临近帧，将他们的plane点构建局部地图。...取到map_point_end //pointSearchInd[i]是第i近的帧是SLAM过程中的帧数，laserCloudMap_Ind[pointSearchInd[i]-1]是该帧起始的点的位置...score is 0 10 8是指所有文件中得分为0.3以下，0.6以下，1.0以下分别为多少个。分数越低匹配越好。 ndt_main是一个ndt实验程序。...红色部分是看起来很好，但实际上匹配效果有误匹配的感觉的一组数据。...ICP计算ICP得分icp.getFitnessScore()。

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SA-Siam：用于实时目标跟踪的孪生网络

每一个分支都使用孪生网络结构计算候选图片和目标图片的相似度。为了保持两个分支的独立性，两个孪生网络在训练过程中没有任何关系，仅仅在测试过程中才会结合。...2.集成跟踪器：大多数跟踪是一个模型A，利用模型A对当前数据进行计算得到跟踪结果，集成跟踪器就是它有多个模型A,B,C，分别对当前数据进行分析，然后对结果融合得到最终的跟踪结果。...外观分支以（z，X）为输入。它克隆了SiamFC网络。用于提取外观特征的卷积网络称为A-Net。来自外观分支的响应映射可以写为：在相似性学习问题中，A-Net中的所有参数都是从头开始训练的。...值得注意的是：这里的得分系数计算操作仅仅在第一帧进行计算，后续帧沿用第一帧的结果，所以其计算时间是可以忽略不计的。...实验数据维度：在我们的实现中，目标图像块z的尺寸为127×127×3，并且zs和X都具有255×255×3的尺寸。对于z和X，A-Net的输出特征具有尺寸分别为6×6×256和22×22×256。

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EMS 23 | LiveAE：基于注意力和边缘辅助的实时360°视频流媒体视口预测

现有的针对 VP 问题的大量研究工作都是在360°视频点播场景下，这些方法依赖于多个用户的历史头部移动轨迹来进行预测，即假设用户通常在视频帧内拥有相同的 ROI。...在边缘服务器端，从最近的 segment 和当前 segment（预先传输到边缘服务器中）中对视频帧进行子采样。...为了获取用户个性化的兴趣，从客户端实时反馈回来的轨迹数据被用来截取出过去帧的 FoV 区域。然后将当前帧和截取后的过去帧输入到预训练的视频编码器中，以提取大多数用户的一般观看特征和当前用户的兴趣特征。...这两组特征随后通过基于交叉注意力的兴趣增强模块进行处理，以获取适合当前用户的 ROI 特征。在客户端，轨迹数据通过基于轻量级 Transformer 的轨迹编码器进行处理，以提取时间运动特征。...为了生成标签，利用每个片段中每帧的头部方向来生成每个切片的观看比例。为了获得时间平滑的最终训练标签，对同一片段中的所有帧的概率图进行平均。

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Python筛选出多个Excel中数据缺失率高的文件

本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件内、某一列数据的特征，对其加以筛选，并将符合要求与不符合要求的文件分别复制到另外两个新的文件夹中的方法。 ...其中，每一个Excel表格文件都有着如下图所示的数据格式。如上图所示，各个文件都有着这样的问题——有些行的数据是无误的，而有些行，除了第一列，其他列都是0值。...，我们就将其放入另一个新的文件夹中。...因此，计算出每一个表格文件对应的的0值数量百分比后，我们就进一步将这一Excel表格文件复制到对应的文件夹内。知道了需求，我们就可以开始代码的撰写。其中，本文用到的代码如下所示。...接下来，函数计算第2列中为零的元素数量，并通过将其除以列的总长度来计算缺失率。根据阈值判断缺失率是否满足要求。

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SLAM学习笔记（十九）开源3D激光SLAM总结大全——Cartographer3D,LOAM,Lego-LOAM,LIO-SAM,LVI-SAM,Livox-LOAM的原理解析及区别

scan-scan：这个意味着利用两帧激光数据（每帧激光束的数目相同），计算二者之间的变换。典型方法：ICP。 scan-map：利用一帧激光数据和地图数据，找到激光数据在地图中的位置。...2dslam中，采用三层循环，（最外层为θ，减小sin和cos的频繁计算），对x，y，θ在给定大小的搜索窗口内进行穷举，计算最高得分的x，y，θ作为一阶段解算的输出位姿。...3dslam中，采用六层循环，对x，y，z，roll，pitch，yaw六个变量在搜索窗口内穷举，计算得分最高的作为一阶段解算输出位姿。...（找到朝下的第一组雷达中的每个点，找到相邻组中同一水平索引的点。其俯仰角变化在一定范围内，则为同一平面。）为什么要提取地面点？就算车体颠簸，路面基本在相邻帧之间变化是不大的。...总结该方法使用多传感器融合的方法，利用因子图优化，计算位姿；可以把节点（位姿）理解成一个待求解的变量；各种传感器数据构建的约束当成一个方程组；通过不断加入各种因子，相当于给方程组中加入更多的方程，

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最强AI人脸技术：一张图像合成动图

第二个复杂因素是人类视觉系统对人类头部外观建模中的微小错误的敏锐性。为了克服这些挑战，现有的工作通过扭曲单个或多个静态帧来合成关节式头部序列。...在元学习过程中，系统模拟了几个镜头的学习任务，并学习将面部特征图转换为逼真的个性化照片，并为此人物提供一小组图像训练。...生成器：将嵌入器网络未见过人物的新面部特征图和多维度向量作为输入值，经过多个卷积层，输出一个合成（视频）帧，训练生成器以最大化其输出和真实数据帧之间的相似性。...鉴别器：负责整合和处理原视频帧、合成视频帧、对应的面部特征图和训练序列。它通过序列数，判断合成帧与参考帧是否吻合，以及与面部特征图是否匹配。根据匹配程度，网络计算真实性得分，显示出两者之间的差别。...；第二项对抗性损失对应于需要最大化的鉴别器计算的真实性得分，以及使用鉴别器计算的特征匹配项，其基本上是感知相似性度量，有助于提升训练的稳定性；第三项匹配损失用于优化嵌入器的输出向量和鉴别器卷积部分的输出向量的相似度

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Network在单细胞转录组数据分析中的应用

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Pytorch | Pytorch中自带的数据计算包——Tensor

今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor，今天我们继续深入Tensor的其他用法。...需要注意的是，view返回的是原数据的一个引用，也就是说我们改变原数据，view出来的结果会同样发生变化。...在上面这个例子当中，我们把原tensor x中的[0, 1]的位置修改成了2，我们print y会发现y当中的元素同样发生了变化。...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。...比如一个形状是[4, 3, 2]的矩阵，我们可以通过0，1，2表示它的所有轴，传入两个，指定想要调换的两个轴：而permute可以调换多个轴的位置，所以它接受的参数是一个int型的不定参数。

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