之前做Spark大数据分析的时候，考虑要做Python的版本升级，对于Python2和Python3的差异做了一个调研，主要对于语法和第三方工具包支持程度进行了比较。基本语法差异核心类差异Python3对Unicode字符的原生支持Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str和unicode，Python3只支持unicode的string。python2和
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2024-06-26 22:54:06
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numpy——linalg线性代数实验目的熟练掌握linalg中常用函数实验原理numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。 NumPy.linalg函数和属性：实验环境Python 3.6.1 Jupyter实验内容练习numpy的linalg模块中常用函数的使用。常用函数及说明：代码部分import numpy as n
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2023-12-14 10:35:10
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差错检测和纠正 物理过程所引起的差错，在某些介质中通常是突发的而不是单个的。网络设计者已经研究出两种基本的策略来处理差错。一种方法是在每一个要发送的数据块上附加足够的冗余信息，使接收方能够推导出已发出的字符应该是什么。另一种方法是只加足够的冗余位，使接收方知道差错发生，但不知道是什么样的差错，然后要求接收方重新进行传输。前者的策略是使用纠错码(error-cor
基于 RNA 数据的分析还有很多展示形成，我这里都会一次介绍，以及最后的 SCI 文章中的组图，完成所有分析流程，首先讲下 MA 图形的绘制流程，这里还是非常全面的，仅供参考！MA plotMA-plot （M-versus-A plot），也称为 Bland-Altman plot，主要应用在基因组数据or 转录组的数据展示，主要是对于数据分布情况的可视化。该图将数据转换为M（对数比）和 A（平
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2024-04-28 16:26:40
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对Excel中的数据进行分析时，大多数都会采用图表来进行分析，因为相对于表格，图表更直观地展现数据，也能快速看出各数据之间的差异或关系。日常工作中，对数据进行对比分析时，通常会使用柱形图和条形图，但其实，我们也可以根据分析的具体情况来使用其他图表进行对比分析今天就给大家分享几种对比分析比较经典的图表，下面就一起来看看吧！1．去年与今年收入对比分析柱形图柱形图是最常用的图表之一，常用于数据的比较。下
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2024-02-07 20:24:40
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# Python 数据差异分析指南
在数据分析的过程中，分析不同数据之间的差异是一个重要的环节。无论是在业务决策、科学研究还是其他许多领域，了解数据之间的差异可以为我们提供有价值的见解。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你使用 Python 实现数据差异分析。我们将涉及整个流程，并提供每一步的代码示例及详细注释。
## 数据差异分析的流程
我们将整个数据分析分为五个主要步骤。下面是具体的流程
基因表达差异的显著性分析简称表达差异分析，其目的是比较两个条件(包括种属、表型等)下的基因表达差异，通过一定的统计学方法，从中识别出与条件相关的特异性基因，然后进一步分析这些特异性基因的生物学意义。基因表达差异分析的第一步是要识别在两个条件下有显著性表达差异的基因，简称差异表达基因。那么怎样才能称得上显著性表达差异？通常是指一个基因在两个条件中表达水平的检测值差异具有统计学意义，往往基于一定的统计
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2023-12-13 12:30:26
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写在前面如果你忘记了前面的文章，可以看看加深印象：一、描述性统计分析Excel里可以用【数据分析】功能里的【描述统计】功能来查看数据集常用的统计指标，但这里只能是对数值型的数据进行统计。 pandas里可以用describe方法对整个数据集做一个描述性统计分析，当然这里也只是对数值型数据才可以出结果，非数值型数据不在统计范围内。# 描述性统计分析
df_list.describe()得到
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2023-08-23 13:57:59
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# Python 的临界区：实现与流程
在多线程编程中，避免多个线程同时访问共享资源是非常重要的，这个问题我们称之为“临界区”问题。本文将带你了解如何在 Python 中使用锁来实现临界区的控制，确保数据的一致性。
## 整体流程
以下是实现 Python 临界区的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|
在这篇博文中，我将探讨如何使用Python进行基因差异分析的全过程。基因差异分析的目的是寻找到在特定条件下，基因表达水平发生显著变化的基因，以此帮助我们理解疾病机制、药物作用等生物学问题。近年来，生物信息学技术不断演进，其应用领域不断扩大，而Python因其强大的数据处理和分析能力，被广泛应用于这一领域。
### 背景定位
基因差异分析的技术起源可以追溯到基因组学的初期，随着高通量测序技术的发展
* 什么是临界区？答：每个进程中访问临界资源（比如全局变量等公用资源）的那段程序（代码）称为临界区（临界资源是一次仅允许一个进程使用的共享资源，如全局变量等），也称为临界段。也就说是每个进程（ucos中是任务）都可以有访问这个全局变量的代码，比如某个进程想用该变量做加法，另外一个进程想用这个变量做其它用途等，那么这两个进程的这两段代码都叫做临界区，因为他们都是访问了临界资源（这个全局变量）。对于...
原创
2022-03-15 10:02:09
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# Python 临界资源
在多线程编程中，当多个线程同时访问一个共享资源时，可能会出现竞争条件。这种情况下，如果没有恰当地控制访问共享资源的顺序，可能会导致程序出现错误或不可预测的行为。这种共享的资源被称为临界资源。
Python 提供了一些方法来帮助开发者处理临界资源，例如使用锁（Lock）来确保在任意时刻只有一个线程可以访问共享资源。下面通过一个简单的示例来演示临界资源的使用。
```
原创
2024-06-19 03:44:39
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问题描述： 给定无向图G=(V, E)，其中V是非空集合，称为顶点集； E是V中元素构成的无序二元组的集合，称为边集，无向图中的边均是顶点的无序对，无序对常用圆括号“( )”表示。 如果U∈V，且对任意两个顶点u，v∈U有(u, v)∈E，则称U是G的完全子图。 G的完全子图U是G的团当且仅当U不包含在G的更大的完全子图中。G的最大团是指G中所含顶点数最多的团。 如
1写在前面完成了聚类后，我们就要进行差异分析，寻找差异基因了。? 由于scRNAseq是高维数据，而且并没有明确的组，你可以选择之前介绍的SC3包等，先进行聚类，然后确定了组后，进行比较，或者采用生物学分组进行比较。?本期我们介绍一下常用的一些差异分析方法，再比较各种方法的准确性。?2用到的包rm(list = ls())
library(scRNA.seq.funcs)
library(edge
TCGA癌症基因差异分析步骤 文章目录TCGA癌症基因差异分析步骤1. 数据库下载2. 将分散的文件转化为矩阵3. 将矩阵id转化为基因名4. 进行差异表达分析 1. 数据库下载进入TCGA数据库官网，根据自己的需求下载各种癌症的数据库，全部勾选好对应的需求之后，下载解释文件（manifest），基因表达量文件（cart），临床数据（clinical），生物多样性数据（biospecimen），样
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2024-06-22 06:56:58
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当时老师在课上讲的时候就没搞懂现在要写作业了果然还是得靠自己学明白啊=_=下面的概念都来自于《操作系统概念》这本书首先说一下临界区问题（Critical Section Problem）临界区的问题的解答必须满足以下三个条件：1) 互斥：如果进程Pi在其临界区内执行，那么其他进程都不能在其临界区内执行。2) &nb
问 1：
在没有重复实验的情况下，用 RPKM 要怎么做检验呢？
答：
如果要用泊松分布做差异分析模型的话，必须要用 reads count 的。只有 RPKM值的话，可以用 RPKM 的公式反推 reads count 数，再做检验。
问 2：
Deseq 是怎么控制 reads 多重比对的？
答：
Deseq 只是一个差异分析的软件，多重比对的分配是在 Deseq 之前的。 De
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2024-06-18 10:28:24
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在学习Linux驱动程序设计的过程中，最重要的是要学会临街区的使用，不睡眠的临界区保护主要是使用了禁用中断和自旋锁，为什么会产生临界区，是因为语句可能会被中断打断导致数据的错误或者不完整例如如下语句int ivoid add(){ i++;}如上函数，一个全局变量i自加，假设有两个内核控制路径（进程上下文，中断，软中断）掉用了add函数，等执行完成后i的值是多少
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2024-03-01 20:47:13
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单变量方差分析 方差分析的主要功能就是验证两组样本，或者两组以上的样本均值是否有显著性差异（是否一致）。 这里有两个大点需要注意：①方差分析的原假设是：样本不存在显著性差异（即，均值完全相等）；②两样本数据无交互作用（即，样本数据独立）这一点在双因素方差分析中判断两因素是否独立时用。 原理 方差分析的原理就一个方程：
SS
T
=
SS
M
+
SS
E  
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2024-01-05 21:35:06
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1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体e69da5e6ba9062616964757a686964616f31333365666230重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。拓展资料：SPSS(St
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2024-08-15 12:23:32
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