在Excel菜单栏里，默认（选择）开始菜单，在中间部位有个条件格式控件，里面就是关于表格条件格式的方方面面。主要包含突出显示单元格规则、最前/最后规则、数据条、色阶、图标集以及规则管理等。
最近有粉丝询问Pandas表格可视化的一些问题，刚好前段时间也看过，那么就结合之前处理Excel时的条件格式对着来看吧。
通过这一方法，增强数据的呈现，使信息的探索和理解不仅内容丰富，而且具有视觉吸引力。
输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。
用过 Excel 的数据分析师，对 Excel 的『条件选择』与『格式呈现』功能大都印象深刻。下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』，直接如下图所示，在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。
这离不开pandas、numpy、sklearn、TensorFlow、PyTorch等数据科学包，尤其是 Pandas，几乎是每一个从事Python数据科学相关的同学都绕不过去的。
本文介绍基于ENVI软件实现栅格遥感影像按照像元个数进行矩形区域裁剪的方法。一般的，如果我们需要裁剪某个具体的行政区域，按照对应区域的矢量图层裁剪即可；如果需要裁剪某个大致的区域范围，可以按照这篇文章（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/118605289）中的方法手动划定区域并裁剪；但是有的时候，我们可能需要依据像元数量来限定裁剪区域的大小（例如需要划出一个200*200像素的裁剪区域），而此时手动划定区域肯定不能很好地确定具体像素数量。因此，就需要用到本文介绍的方法。
上次直播Seurat对象内部结构解析,给大家分享一下step1—— 单细胞数据不同格式，数据读取方法创建Seurat对象，以及seurat对象内容结构简介。
> plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age(days)",ylab="circumference (mm)",main="orange tree 1growth")
Seurat 3.X版本能够整合scRNA-seq和scATAC-seq, 主要体现在：
对于这个pandas对象，如果我们需要将其保存为excel，有那些操作方式呢？首先，最简单的，直接保存：
大家对DNA应该都有一定的了解，那么DNA同样不仅仅是具有一级结构的碱基序列，而且还具有二级结构（双螺旋），三级结构（超螺旋）的特征。今天给大家介绍一个来预测DNA结构的R包DNAshapeR，其从基因组测序数据中以超高速、高通量的方式预测DNA形状特征。该软件包以核苷酸序列或基因组间隔作为输入，并生成各种图形表示，以供进一步分析。DNA预测使用滑动五聚体窗口，其中512个不同五聚体中的每一个都有独特的结构特征，从而在每个核苷酸位置（周向）定义了小沟宽（MGW），滚动，螺旋桨扭曲（ProT）和螺旋扭曲（HelT）的向量（周 等人，2013）。MGW和ProT定义碱基对参数，而Roll和HelT代表碱基对步长参数。首先我们看下需要安装的包：
作者：Ioannis Lamprou,Ioannis Sigalas,Vassilis Zissimopoulos
拟时（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，通过拟时分析可以推断出发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程，在发育相关研究中使用频率较高。主要基于关键基因的表达模式，在拟时间中对单个细胞进行排序，模拟出时间发育过程的动态变化。
今天，我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于「回溯法」的相关知识点和具体的算法。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
可以看到 AnnData 具有和 dataframe 或 Array 相似的长相，同样具备相似的特性，比如切片：
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时，会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据，查看存储在 merge_seurat 对象的 meta.data 中的数据帧：
韦恩图用于展示在不同集合之间的数学或逻辑联系，尤其适合用来表示集合（或）类之间的“大致关系”。
以深度优先方式搜索问题解的算法【回溯法是优化的暴力遍历，即一棵树在特定条件作为剪枝函数，树可以提前截掉，省去一些子节点。完全暴力遍历则是需要全部叶子节点都考虑】
H.264是一种高度压缩数字视频编解码器标准，由ITU-T视频编码专家组（VCEG）和ISO/IEC动态图像专家组（MPEG）联合组建的联合视频组（JVT，Joint Video Team）共同制定，由此H.264既是ITU-T的H.264标准，又是ISO/IEC的MPEG-4标准的第10部分：高级视频编码（AVC，Advanced Video Coding），因而H.264别名为AVC、MPEG-4 Part 10以及ISO/IEC 14496-10，H.264采用的核心算法是帧内压缩和帧间压缩，帧内压缩是生成I帧的算法，帧间压缩是生成B帧和P帧的算法。
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐，锻炼身体，工作或者只是放松一下。
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，<运算。
生信中大家都不陌生GO分析，然而如何将分析结果进行可视化展示是我们苦恼的问题，大部分都是画个Bar图或者列个表格啥的。今天我们给大家介绍一个可以实现功能分析可视化的R包GOplot。
heatmap()的输入应该是一个矩阵（或者一个将被转换为单列矩阵的向量）。如果矩阵被分割成组，必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量，它将被转换为字符。
集合是由一组无序但彼此之间有一定相关性的成员构成的，每个成员在集合中只能出现一次。在数学上，用大括号将一组成员括起来表示集合，比如：{0,1,2,3}。其成员的顺序是任意的，因此上述集合也可写为：{0,2,1,3}
Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中，构成Set的这些对象则称为该Set的元素。
几乎每种编程语言中，都有集合结构。集合比较常见的实现方式是哈希表，这里使用 JavaScript 的 Object 进行封装。
slingshot包可以对单细胞RNA-seq数据进行细胞分化谱系构建和伪时间推断，它利用细胞聚类簇和空间降维信息，以无监督或半监督的方式学习细胞聚类群之间的关系，揭示细胞聚类簇之间的全局结构，并将该结构转换为由一维变量表示的平滑谱系，称之为“伪时间”。
bitmapset在优化器、update、plpgsql中都有大量应用。bitmapset本身结构简单，代码量少，这里简单分析记录。
本案例演示使用Epochs元数据。关于Epochs数据结构:可以查看文章Python-EEG工具库MNE中文教程(2)-MNE中数据结构Epoch及其创建方法和Python-EEG工具库MNE中文教程(3)-MNE中数据结构Epoch及其用法简介
负载均衡 当过滤器需要获取到上游群集中主机的连接时，群集管理器使用负载平衡策略来确定选择哪个主机。 负载平衡策略是可插入的，并且在配置中以每个上游集群为基础进行指定。 请注意，如果没有为群集配置活动的运行状况检查策略，则所有上游群集成员都认为是正常的。 支持的负载平衡器 循环赛(Round robin) 这是一个简单的策略，每个健康的上游主机按循环顺序选择。 加权最低要求 请求最少的负载均衡器使用O（1）算法来选择两个随机健康主机，并挑选出活动请求较少的主机。 （研究表明，这种方法几乎与O（N）全扫描一
今天就来聊三道考察频率高，而且容易让人搞混的算法问题，分别是求子集（subset），求排列（permutation），求组合（combination）。这几个问题都可以用回溯算法解决。
当我们谈及Python数据结构时，元组（tuple）是一个重要且常用的概念。元组类似于列表，但是它是不可变的数据结构，其中的元素不能被修改。让我们深入了解一下元组的各种方面。
散列是指使用称为散列函数的数学公式从可变大小的输入生成固定大小的输出的过程。该技术确定数据结构中项目存储的索引或位置。
三元素集{a,b,c}的子集是：{},{a},{b},{c},{a,b},{a,c},{b,c},{a,b,c}。 这些子集又可以使用01序列来表示，分别是000,100,010,001,110,101,011,111。 0/1分别代表着 含有/不含 原集合中的对应元素。
Tabula Muris是测序小鼠20个器官和组织的单细胞转录组图谱的国际合作项目 (Transcriptomic characterization of 20 organs and tissues from mouse at single cell resolution creates a Tabula Muris)。
脑电分析系列[MNE-Python-2]| MNE中数据结构Epoch及其创建方法
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时，会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据，查看存储在 merge_seurat对象的 meta.data中的数据帧：
本次Paper Reading我们并没有关注某些特定的paper，而是用一个视角对现有的代表性的卷积神经网络设计进行总结。
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下：
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。
强烈要求我们推荐纯粹的R语言的文献图表复现全套代码，其实很容易检索到，2020奶牛7月仅仅是单细胞高分（IF>9）文章就有一百多篇，全部的单细胞相关文章有六七百篇了。一般来说，公布代码，都是在GitHub，所以只需要关键词合适，搜索十几篇带有配套文章的图表的数据和代码很正常。
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