科学技术和数据分析用来进行科学计算和数据分析的库。astropy – 一个天文学 Python 库。 bcbio-nextgen – 这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。 bccb – 生物分析相关代码集合 Biopython – Biopython 是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。 blaze – NumPy 和 Pandas 的大数据接口。 c
Biopython是Python的最大，最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发，主要使用Python编写。它还包含C代码，以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows，Linux，Mac OS X等操作系统上运行。基本上，Biopython是python模块的集合，这些模块提供处理DNA，RNA和蛋白质序列操作的功能，例如D
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2023-08-18 17:50:36
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我们平时在迅捷录音软件录制声音时，发现点击了开始录制，软件却没有反应，关闭了重新打开还是依然没有反应，遇到这样的情况不知道怎么办。那么今天小编就为大家带来录音器点击“开始录制”没有反应怎么解决?的方法，想学习的朋友看过来吧!1、首先我们需要把录音软件的录制信息设置好，点击打开我们电脑上安装的迅捷录音软件，打开后弹出的设置窗口很简单，根据自己的需要来选择。2、把格式选项设置成MP3格式，如果要选择其
怎样用Python进行数据转换和归一化1、概述 实际的数据库极易受到噪声、缺失值和不一致数据的侵扰，因为数据库太大，并且多半来自多个异种数据源，低质量的数据将会导致低质量的数据分析结果，大量的数据预处理技术随之产生。本文让我们来看一下数据预处理中常用的数据转换和归一化方法都有哪些。2、数据转换（Data Transfer） 对于字符型特征的处理：转换为字符型。 数据转换其实就是把一些
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2023-06-16 16:58:53
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在R用户组织的主题为“R与预测分析科学”的panel会议上，有来自工业界的四位代表发表了讲话，介绍各自在工业界是如何应用R进行数据挖掘。他们分别是：Bo Cowgill, GoogleItamar Rosenn, FacebookDavid Smith, Revolution ComputingJim Porzak, The Generations Network 他们分别
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2023-10-18 19:54:23
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Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。1、文件读取首先将用到的pandas和numpy加载进来import pandas as pdimport numpy as np读取数据：#csv和xls
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2024-01-30 19:10:34
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Python语言特性 1 Python的函数参数传递看两个例子: a = 1
def fun(a):
a = 2
fun(a)
print a # 1 a = []
def fun(a):
a.append(1)
fun(a)
print a # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。通过id来看引用a的内存地址可以比较
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2024-09-19 14:10:13
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目录pandas.DataFrame新建dataframe将数据转化为dataframedict与dataframelist与dataframedataframe常用域遍历dataframedataframe排序dataframe去重pandas读取保存文件保存文件读取文件pandas.concatpandas.mergepandas将dataframe的多列合并为一列 pandas是pytho
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2023-08-02 09:03:13
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# 生信GEO数据处理指南
处理GEO（Gene Expression Omnibus）数据是生物信息学研究中的一项重要任务。对于刚入行的小白来说，理解整个流程和各个步骤是非常重要的。本文将通过详细的步骤和相应的R语言代码，带领你完成GEO数据的处理。
## 流程概述
以下是处理GEO数据的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
1.NumPy数值计算 NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。它包含：一个强大的N维数组对象复杂的（广播）功能用于集成C / C ++和Fortran代码的工具有用的线性代
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2023-06-16 17:01:36
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原标题：「干货」Python Pandas 做数据分析之玩转 Excel 报表分析各位朋友大家好，非常荣幸和大家聊一聊用 Python Pandas 处理 Excel 数据的话题。因为工作中一直在用 Pandas，所以积累了一些小技巧，在此借 GitChat 平台和大家分享一下心得。在开始之前我推荐大家下载使用 Anaconda，里面包含了 Spyder 和 Jupyter Notebook 等集
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2024-08-26 14:50:20
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# GEO数据库R语言CEL格式原始数据处理指南
在生物信息学领域，GEO（Gene Expression Omnibus）数据库为研究基因表达数据提供了丰富的资源。CEL格式是GEO数据库中常见的表达数据文件格式。本文将为您提供一个全面的指南，帮助您使用R语言处理CEL格式原始数据。
## 处理流程
首先，我们将整个处理过程分为五个步骤。下表概述了每个步骤的主要任务。
| 步骤 | 任务
原创
2024-10-03 05:50:46
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目录五、Numpy随机数Poisson分布六、求和求积、均值方差七、大小与排序 八、多维数组操作九、基本线性代数张量乘积 解方程Ax=b求最小二乘解求行列式求特征值和特征向量求条件数 范数求迹Cholesky分解QR分解 SVD分解 求逆 求伪逆目录五、Numpy随机数numpy自带大量的函数，可以基本覆盖常见线性代数运算和随机数生成。配
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2023-08-06 09:51:13
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Python是一种非常特殊的编程语言，可应用于不同场景，比如说数据挖掘、运维、爬虫、开发Python都可以广泛的应用。和其他语言对比，Python语法清晰、入门简单、具有丰富的第三方库，因此在数据挖掘领域有着非常不错的作用，那么Python数据挖掘常用的工具有哪些?1、 Numpy：提供数组支持，进行矢量运算，高效地处理函数，线性代数处理等，提供真正的数组，比如说Python内置列表来说， Num
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2023-06-27 20:10:08
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接触一段时间的蛋白质组的生物信息数据处理，我认为有三个方面技能是学习生物信息必备的。1 编程技能，包括以下几种技能。（1）用R语言做统计与数据可视化。（2）python做数据处理，代码更简洁一点。（3）Linux系统，目前主要用Maxquant 软件在Linux 系统搜库。（4）Matlab接触不多，也有人用这个软件处理质谱数据。2 数学与算法。数据挖掘的下限是编程技能，上限是数学能力。包括以下技
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2023-06-09 10:54:57
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前言：参加了2021年5月21日至23日于武汉举办的生物信息学与智能信息处理2021年会议，使得我对于生物信息有了更深入的了解。于是，在本文中记录下心得与体会。一、会议主题本次会议大主题为生物信息学和智能信息处理，可以细分为三种子模块：生物测序数据分析，机器学习在生物信息上的应用，生物网络与医疗大数据挖掘。生物测序数据分析：这部分我的理解是对于生物中（基因、RNA、蛋白质）数据的格式，采集和分析等
概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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点击进去如下图：可以看见我们上传数据需要准备三个文件，分别为：Metadata spreadsheet、Processed data files、Raw data files。下面分别介绍每个文件如何填写以及准备。01、Metadata spreadsheet文件点击下方链接下载该表格该表格一共包括7个部分，以下将分别介绍如何填写：A、SERIES主要包含文章的标题、概述、实验整体设计、共同作者、
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2023-09-20 19:24:13
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# Python处理GEO芯片数据
## 引言
GEO（Gene Expression Omnibus）是一个公共数据库，储存了大量的基因表达数据，特别是芯片数据（Microarray Data）和RNA-seq数据。在生物信息学领域，分析这些数据对于理解基因的功能、寻找生物标记物和进行疾病相关研究至关重要。本文将介绍如何使用Python处理GEO芯片数据，并提供必要的代码示例帮助读者掌握基础
原创
2024-10-02 03:39:21
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