boxplot胡须上的样本大小 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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语义上的对抗样本 -- SemanticAdv

语义上的对抗样本 -- SemanticAdv 这次介绍的是ECCV2020的一篇文章，SemanticAdv: Generating Adversarial Examples via Attribute-conditioned...有关于对抗样本，可以查看我的这篇文章形式化来说，可以写成在以往的对抗样本攻击之中，我们通常通过一个范数来约束这个扰动，使得这个扰动尽可能地小，同时造成的影响尽可能大。...这些扰动，都是类似于噪声，是一种像素级别的扰动，实际场景中可能很难构造出来，比如自动驾驶任务，你很难对摄像头所拍摄的帧上施加上对应的像素级别扰动。那么有没有一种扰动，是在语义级别上进行扰动的呢？...image-20210415165526243 如上图所示，左右列的图片的区别是一种语义上的不同，比如是否有一辆行驶中的汽车。...image-20210415174055220 如上图所示，最左边的两列分别是源图像和目标图像，我们的目标是在源图像上施加语义变换，使得源图像被识别为目标图像。

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如何增加Ubuntu上的Swap大小？

在某些情况下，可能需要增加Ubuntu系统上的Swap大小，以提供更多的可用内存。本文将详细介绍如何在Ubuntu上增加Swap大小。...图片步骤1：检查当前Swap情况首先，需要检查当前系统上的Swap情况。...可以通过以下命令来查看系统的Swap使用情况：sudo swapon --show上述命令将显示当前系统上已启用的Swap分区及其大小。如果没有显示任何输出，则表示系统当前没有启用Swap。...可能的问题和注意事项在增加Swap大小时，请注意以下几点：选择合适的Swap大小：根据系统的需求和可用硬盘空间，选择适当的Swap大小。...增加Swap大小可以在系统物理内存不足时提供额外的虚拟内存空间，帮助处理内存压力。请确保根据系统需求选择适当的Swap大小，并遵循正确的配置步骤。

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如何增加Ubuntu上的Swap大小？

在某些情况下，可能需要增加Ubuntu系统上的Swap大小，以提供更多的可用内存。本文将详细介绍如何在Ubuntu上增加Swap大小。...步骤1：检查当前Swap情况首先，需要检查当前系统上的Swap情况。...可以通过以下命令来查看系统的Swap使用情况： sudo swapon --show 上述命令将显示当前系统上已启用的Swap分区及其大小。如果没有显示任何输出，则表示系统当前没有启用Swap。...可能的问题和注意事项在增加Swap大小时，请注意以下几点：选择合适的Swap大小：根据系统的需求和可用硬盘空间，选择适当的Swap大小。...一般来说，Swap的大小应该是物理内存的1到2倍，但也可以根据具体情况进行调整。确保硬盘空间足够：在创建Swap文件之前，请确保系统硬盘有足够的可用空间。Swap文件的大小将占用相应的磁盘空间。

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数据挖掘之认识数据学习笔记相关术语熟悉

度量数据散布：极差、四分位和四分位极差四分位：第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。...第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。...图片.png 盒图(boxplot)：摆弄数据离散度的一种图形。它对于显示数据的离散的分布情况效果不错。...下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”。上四分位数到最大值之间建立一条延伸线，这个延伸线成为“胡须(whisker)”。...2、最小观测值为min = Q1 - 1.5IQR，如果存在离群点小于最小观测值，则胡须下限为最小观测值，离群点单独以点汇出。如果没有比最小观测值小的数，则胡须下限为最小值。

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使用R语言进行异常检测

单变量异常检测本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。...在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。...参数coef可以控制胡须延伸到箱线图外的远近。在R中，运行?boxplot.stats可获取更详细的信息。如图呈现了一个箱线图，其中有四个圈是异常值。 ?...Rlof包，对LOF算法的并行实现。它的用法与lofactor()相似，但是lof()有两个附加的特性，即支持k的多元值和距离度量的几种选择。如下是lof()的一个例子。...然后，我们能够计算每个对象到聚类中心的距离（或相似性），并且选择最大的距离作为异常值。如下是一个基于k-means算法在iris数据上实现在异常检测。 ? ?

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NumPy 秘籍中文第二版：十一、最新最强的 NumPy

一种简单但有效的方法称为 Jackknife 重采样。 Jackknife 重采样的想法是通过每次都遗漏一个值来从原始数据创建数据集。本质上，我们试图估计如果至少一个值不正确会发生什么。...基本的自举方法包括以下步骤：从大小为 N 的原始数据生成样本。将原始数据样本可视化为一碗数字。我们通过从碗中随机抽取数字来创建新样本。取一个数字后，我们将其放回碗中。...对于每个生成的样本，我们计算感兴趣的统计估计量（例如，算术平均值）。...如果您不熟悉箱形图，图中的注释将对您有所帮助。箱形图中的以下元素很重要：中位数由框中的一条线表示。上下四分位数显示为框的边界。胡须指示异常值的边界。...另见 NumPy numpy.random.choice()文档 matplotlib boxplot()函数文档有关箱形图的维基百科使用datetime64类型和相关的 API datetime64

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Adobe，一个传统软件公司成功“上云”的典型样本

事实上，早期授权模式下Adobe的用户就已经养成了使用习惯，很难改变。...不过，实行订阅模式后，2010-2012财年Adobe的营业收入虽有所增长，但与前期授权模式的营收并未拉开差距。而后，Adobe实施软件上云SaaS化战略，才将Adobe订阅模式优势真正发扬光大。...但不可否认的是，从业绩表现上看，Adobe云订阅转型获得了极大成功。得益于云端订阅服务，老客户持续续费，新客户随时加入，Adobe营收增长结构变得愈加稳定。...Adobe早期强大的产品力优势，给公司转型云订阅打下了坚实的基础。好的SaaS公司善于通过好的产品和优质服务，让客户心甘情愿的续费。...好产品乘云而上，没那么好的产品则可能让企业跌落云端。（前期搭建SaaS平台或服务成本拖垮企业）第二，时刻关注变化，运用变化。

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NeurIPS 2022 | 如何实现表格数据上的迁移学习和零样本学习？

的变种），或是做一些 contrastive learning 把一行的 feature 做一些替换，删除之类的操作来构建正负样本。...但是，他们的设定都不大符合真实场景。我们往往不是说有一个巨大的表格，然后只有其中一点点样本有标签。而是说我们有若干个有标签的表格，但是每个表格的列名（column）都不大一样。...feature 不同的表格上一起 supervised learning 在多个领域有或无标签的表格上做 contrastive pretraining 在多个表格上 supervised learning...每一个样本按列分成若干个 partition，来自同一个类别的 partition 互为正样本。实验发现，这种 supervised CL 获得更好的预训练模型。...5.2 零样本预测 ▲ TransTab零样本预测结果我们尝试了在上游数据上 supervised learning 然后在下游表格上不训练直接预测。上图的 x 轴是上下游表格列之间重合的比例。

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探索性数据分析，Seaborn必会的几种图

本文从实际需求出发，重点放在数据中多个变量关联性的探索上，依据探索的数据类型为连续型或是离散型，将Seaborn常见的图进行简单分组，既方便记忆，又可以从多种图的比较中意识到何时何地该该使用何种图。...离散变量VS连续变量 boxplot 箱形图，用作显示一组数据的分散情况。...violinplot 小提琴图，结合箱型图与核密度估计绘图，功能与箱型图类似，不同点是其所有绘图单元都与实际数据点相对应，描述了基础数据分布的核密度估计，但请记住，估计过程受样本大小的影响，小样本估计具有误导性...style是指，用不同的线型来表示再次分组后的样本，如“*”，“-”。 size是指，用不同的尺寸来表示再次分组后的样本大小。...图4：新增size设置，样本点展示尺寸依据数据列“size”的变化而大小变化，legend=“full”，是让所有size值1-6都展示出来，否则展示不全。

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R语言 | GEO单通道芯片表达矩阵标准化

（这里说的没有经过任何处理并不是说数据真没有经过任何处理，其实在研究人员上传数据时，这些数据就已经经过各种处理，与真正意义上的原始数据差别很大）先画一个箱型图。...，scale normalization后的boxplot的中位线都位于同一水平线上了。...quantile normalization算法如图所示，最初我们拿到的表达矩阵，其中同一颜色（同一行）表示一个基因，一列表示一个样本，数值表示的是该基因在样本中的表达量。...分位数标准化会达到一个效果：矩阵中每个样本的值都相同，但是在一个样本中原始基因表达量大小的相对关系被保留了下来。...quantile normalization将数据的分位数统一，即把不同样本的数据的分位数对应到相同的值上。

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天天Get 新技能！！

箱线图能够显示出可能的离散群点（范围1.5*IQR，IQR表四分位，上四分位数与下四分位数的 )的观测。...公式y ~ A*B 将为类别型变量A和B所有水平的两两组合生成值型变量y的箱线图。添加参数varwidth=TRUE将使箱线图的宽度与其样本大小的平方根成正比。...Car Mileage Date",xlab="Number of Cylinders",ylab="Miles Per Gallon") #col以红色填充箱线图，varwidth=TRUE使箱线图的宽度和各自样本大小成正比...可以通过添加参数groups来选定一个因子，用以指定x中元素的分组方式。如果这样做，参数gcolor可以控制不同组标签的颜色，cex可控制标签的大小。...上图可以在同一个水平上观察每种车型的每加仑汽油行驶公里数。

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GEO数据挖掘代码1（从geo下载数据）

在GEO上搜索数据，下载其表达矩阵（如果以M为单位，说明文件可用；如果大小只有K，说明文件不可用）是一种储存高通量芯片表达矩阵的数据类型， exprs()函数可以将其切换为矩阵。...boxplot() 箱线图中较为平齐，没有大的波动如果某一样本基因比别的样本小or大,则说明有问题图片解决方法：1.删掉异常样本2.limma::normalizeBetweenArrays() 表达矩阵的负值...exp[1:4,1:4]#检查矩阵是否正常，如果是空的就会报错，空的和有负值的、有异常值的矩阵需要处理原始数据。#如果表达矩阵为空，大多数是转录组数据，不能用这个流程(后面另讲)。...#自行判断是否需要log 如果已经去过LOG值，则表达量应该在0~20，如果没取LOG则表达矩阵数字会在几十、几百exp = log2(exp+1)boxplot(exp)limma::normalizeBetweenArrays...(exp) #处理异常样本#提取临床信息pd <- pData(eSet)p = identical(rownames(pd),colnames(exp));pif(!

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过滤不合格细胞和基因（数据质控很重要）

、细胞的不合格很容易理解，可能是那个细胞检测到的基因数量太少，或者太多，也许是那个细胞的文库大小异常，都是需要谨慎考虑是否管理它。基因的不合格，就需要大家对人类参考基因组的注释信息有所背景了。...首先细胞的取舍主要是看文库大小和检测到的基因数量单细胞转录组通常使用10x数据，所以细胞数量惊人，每个样本可以是3000到10000的细胞数量都可以，取决于实验设计。...但是Smart-seq2技术的单细胞数据就不一样了，每个样本细胞数量通常是96的倍数，500个左右就很厉害了，然后每个细胞的reads就可以很多，百万级别都没有问题。...可以看到，每个细胞的测序文库大小和检测到基因数量虽然很重要，上游分析的其它质量指标，比对率，质量分数，duplicate情况，插入片段，内含子误差其实也会影响这个细胞的取舍。...实际上，大量的基因在你所有的细胞里面都是不表达的，这就是表达量全部为0的，肯定是需要去除啦。

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如何使用统计显着性检验来解释机器学习结果

事实上，我们将不得不使用一个名为韦尔奇的t检验的修改版本的测试。...我们可以通过计算每组结果的不同大小子样本的统计检验来证明这一点，并根据样本大小绘制p值。我们预计随着样本量的增加，p值会变小。...我们也可以在95％的水平（0.05）画出一条线，并显示样本的大小足够大以表明这两个种群有显着差异。...we reject H0 pyplot.plot([0.05 for x in range(len(pvalues))], color='red') pyplot.show() 运行示例将创建一个p值与样本大小的折线图...在文档中，这个测试被描述为：这是对两个独立样本从相同的连续分布中抽取的零假设的双面测试。这个测试可以在高斯数据上使用，但是统计功率较小，可能需要大量的样本。

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matplotlib 箱线图

它也可以粗略地看出数据是否具有对称性，分布的分散程度等信息，特别是可用于对多组样本的比较。在matplitlib中，用boxplot() 函数函数绘制箱线图。 ?...可以通过 sym参数设置异常点的显示样式: plt.boxplot([X1,X2],sym="r+", labels =[" A组","B组"]) ?...可以设置箱体的宽度（图略）： plt.boxplot([X1,X2],widths=[0.4,0.8], labels =[" A组","B组"]) 可以改变whis参数（默认1.5）来改变箱须包含数据范围的大小...可以设置箱体的颜色： bplot = plt.boxplot([X1,X2],patch_artist=True,labels =[" A组","B组"]) colors =["pink", "lightgreen...以下是全部的参数，可根据需要组合使用： boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None

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数据分析-cuttag分析流程分享2-R代码可视化流程处理

所以图片输出结果还是选用的官网上的图片，来供各位友友们参考。测序数据质量结果可视化首先查看比对到参考基因组上的数据比对结果。...查看比对到参考基因组和大肠杆菌基因组上的比对结果。...评估样本之间的重复性在前面的linux分析中，对样本分成了500个bin来进行样本之间的相关性进行评估，主要是为了保证样本之间是可重复的，表明我们的数据是可以用的，我一般是按照大于0.7这个阈值，如果低于这个阈值...，这个样本的数据有可能就相对悬了，有可能需要补样本了。...，这些代码也是可以批量在后台运行的，只要是R包装的比较完整，然后文件路径是对的，基本上在出图的时候前期对大小及文件的分辨率调试好了，后面是没有什么大问题的。

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单基因绘制组间差异箱线图及ROC曲线

使用 base R 的 boxplot 函数这是 R 语言自带的绘图功能，无需额外安装包。...acc=GSE26712 作为演示，这个数据集包括10个正常样本以及185个肿瘤样本：根据我们已经很熟悉的芯片处理代码，很快就能拿到样本分组以及芯片表达矩阵： ## 加载R包 library(AnnoProbe...boxplot 函数非常简单，拿到某个基因的表达以及样本分组信息： load("step1_output.Rdata") v <- as.numeric(dat['BNC1',]) gp 的粗细 textsize = 4, # 修改显著性标记的大小 test...⽣物标志物区分肿瘤样本还是正常样本的准确性，使⽤pROC等R包构建ROC曲线以及计算各项统计参数。

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科研绘图系列：① 小老鼠

（3）选中剩余圆形，调整好耳朵的方向，然后复制粘贴一个同样的圆形。选中复制的这个圆形，再选择上方菜单中的对称，参数不动，点击确定。 ? （4）通过键盘方向键，将两只小耳朵移动到身体上。...可以根据实际情况已调整耳朵的大小和角度。然后选中有一个耳朵，选择上面菜单中的如下选项，可以将耳朵轮廓变圆滑。 ? ? 3.画出小老鼠的眼睛和鼻子（1）画出眼睛。...还是用椭圆工具画一个小小的圆形，填充黑色，移动到嘴巴处。 ? 4.画出小老鼠的胡须和尾巴（1）选择左侧弧形工具，画出3条像胡须的线条，磅数为5磅。...（2）复制一个一样的胡须，然后点击复制的这个，做对称变换。 ? （3）圈选胡须，选择上面菜单中的如下选项。这一步可以将线条变成真正的胡须。随后移动胡须至嘴巴的位置。 ? （4）画出尾巴。...然后选择左侧的变形工具，将圆形挤压为半圆弧形，不用特别标准，这样看起来更舒服。 ? （2）复制一个，做对称变换。随后将两个半弧形移动到耳朵的耳廓内合适位置，可调整大小和旋转角度。 ?

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R语言系列第六期： ①R语言基本绘图（上）

参数method=“stack”将图形中相等的数字垂直堆砌起来，使所有数据都能被展示出来。参数pch=1将图形的符号设置成圆圈。在R中默认的图形是方形。最后cex=3将圆圈的大小改为默认大小的3倍。...这两个数字成为第25百分位数和第75百分位数，第一个数字大于大约25%的数据，第二个数字大于大约75%的数据。 > boxplot(unemploy) 当然也可以添加横纵轴的标签。...> boxplot(unemploy,ylab=”Percent civilian unemployment 1960-2010″) #Tips：在得到的箱线图中，盒子的两端是第25级第75百分位数，...“胡须”的两端为最大值及最小值，中位线则用一条线来表示。...时序图本质上是双变量图形：时间序列和时间，但是研究时无需关注时间变量的变化，而是将重点放在时间序列变量上。时序图是将变量值及其相应的时间作为点在直角坐标系中绘制。

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R语言系列第六期： ①R语言基本绘图（上）

最后cex=3将圆圈的大小改为默认大小的3倍。我们可以研究下图形，发现这些原始数据变得生动起来。可以看一下自1960年以来，失业率情况如何。...这两个数字成为第25百分位数和第75百分位数，第一个数字大于大约25%的数据，第二个数字大于大约75%的数据。 > boxplot(unemploy) ? 当然也可以添加横纵轴的标签。...> boxplot(unemploy,ylab="Percent civilian unemployment 1960-2010") ?...#Tips：在得到的箱线图中，盒子的两端是第25级第75百分位数，“胡须”的两端为最大值及最小值，中位线则用一条线来表示。在图中可看到图形并不是对称的，失业率的中位数更靠近下端，远离上端。...时序图本质上是双变量图形：时间序列和时间，但是研究时无需关注时间变量的变化，而是将重点放在时间序列变量上。时序图是将变量值及其相应的时间作为点在直角坐标系中绘制。

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