免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。今天小编为大家介绍一款分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
当工作表中含有较多数据时，可能由于列数太多会打印到几张纸中，其实，我们可以适当调整比例，在一张纸中打印所有列。当然，前提条件是打印出来的字体不能过小。
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
1、输出数据格式不同。is.na按照数据框格式形成一个（FALSE,FALSE,TURE）列，而complete.cases形成是一个数列向量，不再是按照数据框格式；
今天跟大家分享的图表是——人口金字塔图！ 人口金字塔图是按照人口年龄和性别表示人口分布状况的情况，能形象的表示人口某一年龄和性别构成。 该图表对于数据组织的要求非常之高，而真正插入并创建图表的过程却不
第二部分：使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克：从R开始数据挖掘(一)中，我们介绍了R中有关导入数据的知识。我们仅用目标变量作为预测变量，现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。 这场灾难中，“妇女和儿童优先”是为人熟知的，所以我们首先看看性别变量和年龄变量，观察一下它们能够导致生存结果的不同。我们首先看一下乘客的性别。将数据载入R后，看一下这个变量的摘要： > summary(train$Sex) female male 314 577 船上的大部分
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数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明： 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。上一次我们介绍到tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（一）。今天小编继续为大家介绍分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。
加载文件夹中的图层数据：省会城市、地级市驻地、主要公路、国界线、省级行政区、Hillshade_10k。确定后如果会弹出下图的对话框，直接关闭就好了。
1.在 “帮助->learning center ”选项卡中可以查找教程及下载APP 2.如果不小心将工具栏拖到了屏幕中间或者不小心删除了某个工具栏，可以在“查看->工具栏->重新初始化”里边进行重置工具栏。 3.图像数字化（Digitize 从图上扣点）：工具栏上的位置在“查看（V）”的V字右下边，点击之后选择需要扣点的图片位置，即可打开图片进行扣点或者扣线。需要旋转的可以点击“旋转图像”再点下边出现的微旋按钮将图片旋转，然后移动刚刚打开的图片上的四条线使其对齐坐标轴上下边界，输入坐标轴起始值和终止值，再手动选点（注意选点要双击）或者自动选点，然后点击 得到坐标值。 4.数据处理（Data Manipulation）：比如剔除噪声或者筛选数据。菜单栏下边第一行的工具栏中，中间部分有个红加号，旁边一个梯子，这是添加列，后边有像漏斗一样的为筛选工具，漏斗前边像直方图的工具能为列添加随机数。先选中某列数据，点漏斗会加上筛选器到列标签上，再到列标签上点漏斗可以设置筛选规则。 5.做出散点图之后，在“快捷分析”里边可以对散点图进行快速拟合也可以计算积分面积，选择需要的分布方式（线性、高斯分布）对其拟合，会出现黄色矩形框，同时出现对散点的拟合曲线。点击右上角的三角展开对话，可以将矩形扩展到整条曲线。若图中有多个y值的散点图，也可以切换对另一条曲线进行拟合。 6.在已经画好的图形旁边的空白可以对线颜色和粗细进行调整，双击点可以对数据点进行相关修改。 7.在左侧竖向的工具栏中可以添加文字、箭头、直线，进行缩放、读取线中某个点的坐标，对点进行标注（按enter）等操作。 8.右侧的工具栏，可以添加上下左右的坐标轴，可以调换坐标轴，以及调整刻度。 9.批量绘图:如果你有同样类型的几组数据，并且要通过他们绘制同样xy轴的图形，则可以先用一组数据绘出一幅图，再点击 可以选择以同样的格式对其他book或者其他列进行批量绘图。 10.模板：将绘制好的一张图右键点击图表上方的对话框头再点存为模板后即可以在“绘图”里边的模板中找到并使用。 11.复制格式： 一张图做的很美观，另一张图可以复制它的格式。首先在第一张图上右击空白处，点“复制格式”然后再到第二张图上右击空白再点复制格式下边那个。将格式存为主题可以后调用。 12.origin怎么把柱状图变宽 也就是把整个图片拉长缩短，Origin作图的最基本原则是 “想要修改什么，就直接双击什么（或者在相应位置点击右键）”
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。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
参考信息来自官网，仅供学习使用：https://api.highcharts.com.cn/highcharts
SeismicPro是我用C#写的一款地震剖面显示软件，可从标准SEGY地震数据体中抽取纵测线和横测线的二维剖面，并以波形、变面积和变密度等多种方式进行专业化显示，可进行一键式显示方式切换，并可进行定制开发叠加井轨迹与测井曲线等。 我感觉最人性化的一个功能是：只需要指定一个地震数据体SEGY文件（里面含有多条测线，自动判断道头字位置），就可以任意抽线显示了。 主要功能列表： 1）根据SEGY快速生成三维工区信息，可预览三维工区的概貌 2）快速选取纵测线或横测线 3）在工区内以指定间隔快速前滚、后滚剖面 4）
在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍，以展现处理缺失值时的主要路径；
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析。
给大家介绍一款在线ER模型生成的工具，可以针对多种数据库的DDL文件在线生成ER模型图表，支持MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL等数据库。
如果你手上的数据是一种定类数据，比如性别（男、女）是否患病（是、否）。你还想要分析定类数据和定类数据之间的差异关系。
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表
数据标准化 数据标准化是指将数据按比例缩放，使之落入到特定区间。 为了消除量纲的影响，方便进行不同变量间的比较分析。 0-1标准化： x=(x-min)/(max-min) Python代码实现： import pandas data = pandas.read_csv( 'D:\\PDA\\4.14\\data.csv' ) data['scale'] = round( ( data.score-data.score.min() )/( data
在scorecardpy库中，split_df函数用于将数据集（通常是包含特征和目标变量的DataFrame）分割成训练集和测试集。
该项目包括探索一个现实世界的数据集-CDC的2013年 行为风险因素监视系统 -并针对三个 选择的研究问题创建报告。
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
WPF也是我今年刚开始深入去了解，看了不少的学习视频和书籍，受剑神Python入门到放弃的启发，想把这段时间学习内容做个总结，一是因为我相信技术总是需要不断的总结与练习才能有所进步，二是希望帮助初学者对WPF有个初步的了解，大家一起探讨学习进步。
想必大家都见过下面这款南丁格尔玫瑰图，有没有觉得很高大上？是不是很想知道怎么绘制它？
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
pandas作为开展数据分析的利器，蕴含了与数据处理相关的丰富多样的API，使得我们可以灵活方便地对数据进行各种加工，但很多pandas中的实用方法其实大部分人都是不知道的，今天就来给大家介绍6个不太为人们所所熟知的实用pandas小技巧。
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
今天给大家讲解在图表中长数据标签的特殊处理方法！ ▽ 如果你的图表要求必须添加数据标签的话 最大的困惑就是对于哪些特别长的数据标签 加上之后图表是这样的 看起来很别扭是吧 由于横轴数据标签过长 软件
1） 对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注，分割类别是4类：横向的线，竖向的线，横向的不可见线，竖向的不可见线，类间并不互斥，也就是每个像素可能同时属于多种类别，这是因为线和线之间有交点，交点处的像素是同属多条线的。
作者 | 邹建，资深数据库专家，精通各项 SQL Server 技术，具有丰富的管理、维护、优化能力以及业务应用经验。他一直热心于技术知识的分享、传播，持续活跃在 CSDN 和 MSDN 社区，曾多年蝉联 CSDN 论坛积分榜首。
在实际的数据分析中，缺失数据是常常遇到的。缺失值（missing values）通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。
腾讯多媒体技术专栏 伴随手机等智能设备的广泛使用以及短视频平台的兴起，越来越多的“竖屏”视频开始占据人们的视野。目前，许多“竖屏”视频仍是由16:9等宽高比的“横屏”视频剪辑而成，然而传统的静态裁剪和补充黑边等视频宽高比转换算法已经不能满足用户对横屏到竖屏的内容转换需求。对此，多媒体实验室“智媒”平台提出了一种基于显著性的视频裁剪方法，它可以根据视频的内容实现横屏到竖屏的自动裁剪。与竞品相比，本文方法可以获得更智能、更稳定的裁剪结果。 1、背景 1.1背景介绍 快速发展的智能传感器和多媒体技术让人们
在数据分析和建模中，经常会遇到变量值缺失的情况，这是非常常见的。为了保证数据指标的完整性以及可利用性，通常我们会采取特殊的方式对其进行处理。
当您的数据包含地理信息时，丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。
进化树在生物学中，用来表示物种之间的进化关系。生物分类学家和进化论者根据各类生物间的亲缘关系的远近，把各类生物安置在有分枝的树状的图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系。在进化树上每个叶子结点代表一个物种，如果每一条边都被赋予一个适当的权值，那么两个叶子结点之间的最短距离就可以表示相应的两个物种之间的差异程度。
通常情况下，我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看，但是当数据量增大的时候，就显得有点费力了，在visdat包中，有两个函数vis_dat和vis_miss用于可视化缺失查看
画图的思维：1.我的数据适合什么样的图？2.搜画图代码 3.仿制示例数据 4.套代码，调细节
通常我们在Excel绘制图表的流程是：选中数据-插入图表-调整图表格式。这种制图方式有两个缺点：一是受Excel图表类型及格式限制，无法自由发挥；二是图表与数据在展示上是割裂的存在。
type：disc默认 实心小圆圈；square 小方块；circle 空心小圆圈
GraphPad Prism在2022年12月7日发布了Prism 9.5版本。主要更新内容：
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题，如何认识与理解缺失值，运用合适的方式处理缺失值，对模型的结果有很大的影响。本期Python数据分析实战学习中，我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。
相关系数 15.1 相关系数的概念 著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关
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