大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
对齐相似细胞类型的细胞，这样就不会因为样本、条件、模式或批次之间的差异而在后续分析中进行聚类。
今天给大家介绍一篇最近发表在Journal of Chemical Information and Modeling 上的文章。在文章中，作者通过分子图条件变分自动编码器（MGCVAE）来生成具有指定特性的分子，并进行了多目标优化，以同时满足两个目标特性。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
在Python中，yield是一个重要的关键字，它与生成器和懒惰计算密切相关。
本文介绍由美国罗格斯大学公共卫生学院生物统计与流行病学系的Wei Vivian Li为通讯作者发表在 Genome Biology 的研究成果。越来越多的scRNA-seq数据强调了集成分析的必要性，以解释单细胞样本之间的相似性和差异。尽管已经开发了多种去除批次效应的方法，但没有一种方法适用于来自多种生物条件的异质性单细胞样本。因此，作者提出了scINSIGHT，用于学习协调的基因表达模式，这些基因表达模式在不同的生物条件下可能是共有的或特定的。该方法可以识别不同生物条件下单细胞样本的细胞特性和过程。作者将scINSIGHT与最先进的方法进行比较，结果表明该方法具有更好的性能。本文的实验结果表明scINSIGHT可以应用于不同的生物医学和临床问题。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究，你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
for 循环就像是一把瑞士军刀，它可以解决很多问题，但是，当你需要扫视代码，快速搞清楚代码所做的事情时，它们可能会让人不知所措。
器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
来源：机器之心 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文提出了一种端到端的神经网络架构 ControlNet，该架构可以通过添加额外条件来控制扩散模型。 通过「添加额外条件」来控制扩散模型，斯坦福大学最新的一项研究让图生图效果更上了一层楼。 随着大型文本 - 图像模型的出现，生成一幅吸引人的图像已经变得非常简单，用户需要做的就是动动手指输入简单的 prompt 就可以。通过一系列操作得到图像后，我们不免又会产生这样几个问题：基于 prompt 生成的图像能够满足我们的要求吗？我们应该构建怎样的架构来处理用户提
作者：Zipporah Polinsky-Nagel, Gregory Brucchieri, Marissa Joy, William Kye, Nan Liu, Ansel Andro Santos and Merle Strahlendorf
在数据分析中模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景，在建立模型的过程中，数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展，模型也越来越向智能化和自动化发展。对数据分析而言，了解数据挖掘背后的思想，可以有助于建立更具稳定性的模型和更高效的模型。
视频云组网EasyNTS我也为大家介绍过很多了，大家应该对此有一点了解了，说白了就是为了解决网络穿透而的诞生的产品。
机器之心报道 机器之心编辑部 通过「添加额外条件」来控制扩散模型，斯坦福大学最新的一项研究让图生图效果更上了一层楼。 随着大型文本 - 图像模型的出现，生成一幅吸引人的图像已经变得非常简单，用户需要做的就是动动手指输入简单的 prompt 就可以。通过一系列操作得到图像后，我们不免又会产生这样几个问题：基于 prompt 生成的图像能够满足我们的要求吗？我们应该构建怎样的架构来处理用户提出的各种要求？在特定任务中，大型模型是否还能保持从数十亿张图像中获得的优势和能力？ 为了回答这些问题，来自斯坦福的研究者
白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 分子模拟领域的预训练模型，来了！ DPA-1，中国团队深势科技以及北京科学智能研究院等机构打造，能覆盖元素周期表大多数常见元素。 在各类数据集上的迁移学习结果表明，该模型能大幅降低新场景对数据的依赖，甚至在特定条件下能省去90%的数据。 用大模型的思路打开分子模拟 机器学习辅助下的原子间势能面（PES）建模，与相应的机器学习势函数正在彻底改变分子模拟领域。PES是用于描述化学体系的一个基本量，通过它能得到大量原子间相互作用的信息。 过去传统的分子模拟，
本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。
今天我们介绍2022年在圣母大学组织的一个网络生物学未来方向研讨会，本文由研讨会参与者合著，总结了研讨会的讨论，预计其将帮助塑造网络生物学未来计算和算法研究的短期和长期愿景。网络生物学是一个跨学科领域，集计算科学和生物科学于一体，对于深入理解细胞功能和疾病至关重要。该领域存在约20年，仍处于初级发展阶段。由于多种因素导致该领域发生了快速变化和出现了新的计算挑战，包括数据复杂性的增加和不同组织水平上多种数据类型的出现以及数据量的增长。这意味着该领域的研究方向也需要发展。因此，汇聚了网络生物学各个计算和算法方面的活跃研究者，以确定这个领域的紧迫挑战。讨论的主题包括：生物网络的推断和比较、多模态数据整合和异构网络、高阶网络分析、网络上的机器学习以及基于网络的个体化医学。
Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models
主编推荐：通过言简意赅的语言把数据挖掘的原理、建模过程、数据分析和数据挖掘关系说的比较清楚，适合入门者了解相关概念。 正文如下： 在数据分析中,模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景,在建立模型的过程中,数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展,模型也越来越向智能化和自动化发展。对数据分析而言,了解数据挖掘背后的思想,可以有助于建立更具稳定性的模型和更高效的模型。 数据挖掘前世今生 数据模型很多时候就是一个类似Y=f(X)的函数,这个函数贯穿了模型从构思到建立,从调试再到最
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
亲爱的读者朋友，今天我将为您分享一个技术挑战，即如何在处理百万级数据查询时进行优化，尤其是在不能使用分页的情况下。这是一个复杂而令人兴奋的话题，我们将深入探讨各种可能的解决方案，以帮助您更好地理解如何应对这类挑战。
Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
现在我们有了高质量的细胞，在将细胞聚类并确定不同的潜在细胞类型之前，我们需要执行一些步骤。我们的数据集包含来自两个不同条件（Control and Stimulated）的两个样本，因此整合这些样本有助于更好地进行比较。在此之前，我们需要归一化我们的基因表达值，并根据我们数据集中最大的变异来源跨条件排列我们的细胞。在本节中，我们将在聚类之前讨论并执行这些初始步骤。
分表是一种数据库分割技术，用于将大表拆分成多个小表，以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中，可以使用多种方法进行分表，例如基于范围、哈希或列表等。下面将详细介绍MySQL如何分表以及分表后如何进行数据查询。
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 对于数据科学，Python通常被广泛地用于进行数据的处理和转换，它提供了强大的数据结构处理的函数，使数据处理更加灵活，这里说的“
关系数据库系统和混合/云数据管理解决方案的用户都可以使用SQL灵活地访问业务数据，并以创新的方式进行转换或显示。
你应该听说过，应用Python，可以让你处理一天的重复工作量，缩短到几分钟甚至更短。
在视觉生成领域迅速发展的过程中，扩散模型已经彻底改变了这一领域的格局，通过其令人印象深刻的文本引导生成功能标志着能力方面的重大转变。
NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了丰富的功能来处理和操作数组数据。在本文中，我们将深入了解NumPy的高级索引功能，这些功能允许我们根据特定条件或索引数组来访问和修改数组的元素，为数据科学和数组操作提供了更大的灵活性和控制力。
相信你经常被 读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表 这几个名词搞得很懵逼。我有时候也很懵逼，那么今天就来把这几个数据库常用术语搞清楚，同时也记录一下。
Pandas作为大数据分析最流行的框架之一。用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。
我最近致力于基于Apache Kafka的水平可扩展和高性能数据摄取系统。目标是在文件到达的几分钟内读取，转换，加载，验证，丰富和存储风险源。系统收到银行上游风险提要并处理数据以计算和汇总多个风险提供系统和运行的运行信息。
什么Python方面的，Numpy、Pandas，大数据处理方面的Hive、Spark、Flink等等等等。
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
参考NumPy官方文档，总结NumPy索引和切片，可以看到它们相比Python更加方便、简介和强大。
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
作者 | 杨秀璋（笔名：Eastmount），贵州财经大学信息学院老师，硕士毕业于北京理工大学，主要研究方向是Web数据挖掘、知识图谱、Python数据分析、图像识别等。著有《Python网络数据爬取及分析从入门到精通》等书籍，五年来在CSDN原创近300篇文章、12个专栏。
本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。然而，如果文件包含大量数据和许多类别，则此任务将变得重复且繁琐，这意味着我们需要一个自动化解决方案。
在今日，Python 俨然已成为一门非常受欢迎的语言，在掌握了Python后，你是不是已经发现了 Python 非常有意思呢？
Python是一种常用的编程语言，用于不同的目的，如Web开发，数据科学，机器学习以及自动化执行各种不同的任务。通常必须遍历集合的项（如列表、元组或迭代器），直到满足特定条件。使用相关的代码片段和示例，我们将研究几种遍历数据的方法，直到在本文中找到 False 元素。到最后，您将牢牢掌握如何将其合并到您的 Python 程序中。
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2021年11月18日，JCIM杂志发表文章，介绍了一种利用靶蛋白结合位点的图形表示，来为靶蛋白设计新的小分子的深度学习方法。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
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