在工作或参加面试过程中，经常遇到将一个列表，按指定长度分割成多个列表的问题。
用图表示大概如下图所示： 把一块内存分成了两块，每次只使用其中的一块，在做垃圾回收的时候，把存活的对象移动到另外一端内存里面去，然后清除掉这块内存里面的所有对象。...分代收集算法的思路是把一个内存分成多个区域，不同的区域使用不同的回收算法去回收。代收集算法比较复杂，而且细节极其之多。我们将在下面详细讨论。 第二种是增量算法。...现在设计算法的思想是根据对象的存活周期，把内存分成多个区域，然后不同的区域使用不同的垃圾回收算法去回收对象。Java 把堆分成了新生代和老年代。...不难发现这个回收的过程使用了复制算法，这也是为什么新生代要有两个 Survivor 的原因。因为复制算法需要把一个内存分成两块。那么对象每经历一次垃圾回收之后，如果还存活的话，它的年龄就会增加 +1。...之所以要允许对象直接分配到老年代，主要是因为新生代采用的是复制算法，在 Eden 里面分配大对象的话，将会导致 Eden 和两个 Survivor 区之间大量的内存拷贝。
问题描述：假设一个列表中含有若干整数，现在要求将其分成n个子列表，并使得各个子列表中的整数之和尽可能接近。...下面的代码并没有使用算法，而是直接将原始列表分成n个子列表，然后再不断地调整各个子列表中的数字，从元素之和最大的子列表中拿出最小的元素放到元素之核最小的子列表中，重复这个过程，知道n个子列表足够接近为止...import random def numberSplit(lst, n, threshold): '''lst为原始列表，内含若干整数,n为拟分份数 threshold为各子列表元素之和的最大差值...''' length = len(lst) p = length // n #尽量把原来的lst列表中的数字等分成n份 partitions = [] for i in range...#直到n个子列表中数字之和尽量相等 times = 0 while times < 1000: times += 1 #元素之和最大的子列表和最小的子列表
python列表如何分成大小均匀的块 1、生成想要块的生成器。...for i in xrange(0, len(lst), n): yield lst[i:i + n] 3、可以简单地使用列表推导而不是编写函数。...for i in range(0, len(lst), n)] Python 2 版本： [lst[i:i + n] for i in xrange(0, len(lst), n)] 以上就是python列表分成大小均匀块的方法
无法理解的是，这两个组别颜色太接近，不知道作者为什么这样的配色方案选择。...两个重要基因集 主要是上面文献提到的两个参考文章 CpG island promoters of the epigenetic gatekeepers [14] and CIMP-related genes
前面分了四期类型给大家讲了绘制热图时的配色方案 ☞【R语言】热图绘制-heatmap函数+默认配色方案 ☞【R语言】热图绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞【R语言】热图绘制-heatmap...+grDevice配色方案 ☞【R语言】热图绘制-heatmap+RColorBrewer配色方案 今天我们接着讲绘制热图时候的一个小技巧，如何显示样本的类型。...会在列的上方用颜色标注样本的类型。这样可以一目了然的看出找到的差异表达基因能否很好的将不同类型的样本区分开。今天我们就来用R代码来实现。...#生成pdf文件，来保存热图 pdf(file="heatmap_with_typecolor.pdf",width=8) #根据样本类型设置颜色 colSide <- c("red","blue"...+RColorBrewer配色方案 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 ☞R语言中的颜色(三)-grDevice包 ☞R语言中的颜色(四)-RColorBrewer
getGEO( GSE_name, getGPL = F ) save( gset, file = 'gset.Rdata' ) 2 加载GEO数据 gset包含下载的所有信息 由于gset是列表...，故将其转为可操作的数据结构Gset load("gset.Rdata") Gset <- gset[[1]] 3 用GEOquery里的pdata函数获取样本信息 看一下pdata
python 中把一个列表（list）平均分成n块 ''' python 中把一个列表（list）平均分成n块 ''' # 设置函数 # listTemp 为列表 平分后每份列表的的个数n def
之前详细介绍了利用R语言进行统计描述，详情点击：R语言系列第三期：③R语言表格及其图形展示、R语言系列第三期：①R语言单组汇总及图形展示、R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示 从这个部分我们就开始为大家介绍统计推断的内容了...首先介绍两个函数：用来进行t检验的t.test()和进行Wilcoxon检验的wilcox.test()。它们能够对单样本、两独立样本与配对样本进行检验。...其它内容基本上跟之前的单样本t检验一致，95%置信区间是均值之差的，区间估计的检验结果与p值所得结果一致。 #Tips：R里t检验默认不假设两组方差相等。这样也导致了自由度非整数。...然后这里的95%置信区间是差值的均值置信区间，而两个独立样本的区间是均值的差值的置信区间，这两个是有本质差别的。 G. 配对Wilcoxon检验 同样，它的参数里paired=T也是必须的。...本节介绍了两个方法，t检验和wilcoxon检验，这两个检验很类似，最大区别在于参数检验t检验适用于小样本的正态分布数据，而非参数检验wilcoxon检验对样本的分布无要求。
列表 list，是R的数据类型中最为复杂的一种。一般来书，列表就是一些对象（或成分，component）的有序集合。列表允许整合若干（可能无关的）对象到单个对象名下。...（1） 列表允许以一种简单的方式组织和重新调用不相干的信息。 （2） 许多R函数的运行结果都是以列表形式返回的。函数需要返回两个以上的变量时需要采用list形式返回。...，变量名+$+标签 （2）使用两个中括号，中括号里写标签，标签要用双引号 注意，无论有没有标签，都可以用两个中括号，中括号里写组件序号索引组件内容 > W5 列表，两个有标签 > W5$a [1] 1 2 > W5$b [1] 3 6 > class(W5$a) [1] "numeric" > W5[["a"]] #使用两个中括号...，中括号里写标签，标签要用双引号 [1] 1 2 > W5[[3]] #无论有没有标签，都可以用两个中括号，中括号里写组件序号索引组件内容 [1] 7 8 列表元素的增减 1，增加元素 当我有一个列表，
例如，t检验是众所周知的参数检验，假设样本均值具有正态分布。由于中心极限定理，如果样本量足够，测试也可以应用于非正态分布的测量。在这里，我们将研究t检验有效所需的大致样本数。...将正态分布拟合到采样均值 为了研究满足t检验要求所需的样本数量，我们迭代各种样本量。对于每个样本大小，我们从几个分布中抽取样本。然后，计算样本的平均值，并将正态分布拟合到平均值的分布。...验证对数似然标准 作为结果的验证，让我们绘制样本大小为5的直方图和平均分布变为正常的样本大小： ? plot.means(norm.means) 这些结果表明对数似然准则是正态性的充分代理。...，平均分布在分布的两个尾部具有极端异常值。...结论 这些实验的结果表明，对于小于20的样本，绝对应该避免学生t检验。当样本量至少为100时，大多数分布似乎都满足了测试的假设。 总之，特别建议检查样本大小低于100的测量分布。
一般来说，排列检验可以这样使用来确定，两个类别分布是否从相同的基本分布随机抽样。 A/B 测试 我们使用随机排列来查看，两个样本是否从相同的基本分类分布抽取。...在现代数据分析中，决定两个数值样本是否来自相同的基本分布称为 A/B 测试。 名称是指两个样本 A 和 B 的标签。...但由于随机性，样本可能会有所不同。为了了解有多么不同，我们必须生成更多的样本；为了生成更多的样本，我们将使用bootstrap，就像我们以前做过的那样。自举过程不会假设这两个分布是否相同。...表名称，它包含原始样本中的数据 列标签，它包含数值变量 列标签，它包含两个样本的名称 自举的重复次数 该函数使用自举百分比方法，返回两个均值之间的差异的约 95% 置信区间。...如果零不在这个区间内，你可以得出这样的结论：这两个分布是不同的，你也可以估计均值有多么不同。 因果 我们用于比较两个样本的方法在随机对照实验的分析中具有强大的用途。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python对列表的一些实用操作...本文介绍：两个列表各元素进行字符串的组合 Part 1：示例说明 已知列表list_a = [1, 2, 3, 4]，列表list_b = ['a', 'b', 'c', 'd'] 想获取如下结果['...1+a', '2+b', '3+c', '4+d']，其实就是上面两个列表每个对应元素分别进行如下操作str(a) + "+" + b 那么如何实现该结果呢？...Part 2：方法1 创建一个空列表list_a_b 对任一列表（这里使用list_a）进行enumerate方式遍历，获取其每个元素的值a，再根据位置信息获取另外一个列表对应元素b，2个元素进行运算输出...，生成一个新的对象，这个对象可以通过list函数转换为每个元素是一个元组的列表。
://docs.gdc.cancer.gov/Encyclopedia/pages/images/TCGA-TCGAbarcode-080518-1750-4378.pdf ---- 可以看到同一个样本...这也就导致在实际的分析中有可能会出现多个barcode对应同一个样本（即前15位是一致的），那么分析的时候用哪个呢？...If H and R are encountered, H is the chosen analyte....翻译成中文，大致有以下3点： 对于RNA分析， Analyte序列 H>R>T 对于DNA分析，Analyte序列中D>G,W,X 如果经常前面的过滤还重复样本，考虑portion和plate序列，选择更大的...另外，分析不使用福尔马林处理的样本（DNA与RNA分析数据失真，但这一点TCGA已经考虑了） 因此我写了个函数来处理这个问题：
不过并没有太满足要求，毕竟客户的需求是分别需要两个列表中不重复的元素。...后来【听风】又给了一个方法，如下所示： 这次是完全贴合要求了，代码运行之后，可以得到预期的效果： 这里再补充一个小知识点，提问如下图所示： 后来【听风】给了一个方法，如下图所示： 原来列表转df
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist R...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version...t T #> #> ================================================ #> Objects: #> kronecker Position R.version
一、概述 现有2个列表 keys = ['name', 'age', 'food'] values = ['Monty', 42, 'spam'] 需要将转换为字典，结果如下： a_dict = {'name...zip()函数 zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。...如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。...如需展示列表，需手动 list() 转换。 如果需要了解 Pyhton3 的应用，可以参考 Python3 zip()。
这个时候需要根据你自己不合格的3张图，仔细探索哪些样本是离群点，自行查询中间过程可能的问题所在，或者检查是否有其它混杂因素，都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释。...解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够...使用R包ConsensusClusterPlus进行一致性聚类 前面的蛋白质组学也是矩阵，所以很容易使用R包ConsensusClusterPlus进行一致性聚类，这里作者对全部的肿瘤样品定下来了2个分组...，然后依据两个分组继续对proteins and phosphoproteins 两个技术的矩阵进行差异分析： 一致性聚类后分成两个组 可以看到，两个分组，有生存差异，一般来说，这就是普通临床研究的终点了...and decreased, respectively, in the S2 samples 构建诊断模型和预后模型 这里的诊断模型就是 SVM model implemented in the R
对于多个样本均数的多重比较，比较常用的是LSD-t，SNK，Dunnett，Tukey等，这些方法在之前的推文中介绍过。...R语言和医学统计学系列（9）：多重检验 但是之前介绍的是用不同的R包完成的，整洁一致性不够，其实这些都是可以通过多重比较的全能R包：PMCMRplus完成的。...完全随机设计的多样本均数比较是用的one-way anova： fit <- aov(weight ~ trt, data = data1) summary(fit) ## Df...## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 但是这样并不能判断到底是哪两个组之间有差别
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