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使用 Python 按行和按列对矩阵进行排序

在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建一个函数 printingMatrix（） 通过使用嵌套的 for 循环遍历矩阵的行和列来打印矩阵。 创建一个变量来存储输入矩阵。...通过调用上面定义的 printingMatrix（） 函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。...例 以下程序使用嵌套的 for 循环返回给定输入矩阵的按行和按列排序的矩阵 - # creating a function for sorting each row of matrix row-wise...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。

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使用Python中的igraph为绘图添加标题和图例

在 `igraph` 中，可以通过添加标题和图例来增强图形的可读性和表达能力。我们可以使用 `igraph.plot` 函数进行绘图，并通过它的参数来指定标题和图例。...**1、问题背景**在python中的igraph库中，能否为绘图添加图例和标题？在手册或教程中都没有提到这个功能，但是在R中是可以的。...**2、解决方案**R本身提供了一个相当高级的绘图系统，而R接口只是对其进行了利用，因此可以在R中轻松创建绘图标题和图例。...当你使用一个图表作为参数简单调用plot时，所有这些都是在幕后进行的。...Cairo上下文的当前字体绘制标签，因此你必须使用 القاهرة上下文的set_font_face、set_font_size和相关方法来调整用于绘制的字体。

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    【数据结构】数组和字符串（五）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏行（CSR）

    4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...CSR存储格式通过压缩非零元素的行指针和列索引，以及存储非零元素的值，来有效地表示稀疏矩阵。...CSR存储格式的主要优点是有效地压缩了稀疏矩阵的存储空间，只存储非零元素及其对应的行和列信息。此外，CSR格式还支持高效的稀疏矩阵向量乘法和稀疏矩阵乘法等操作。...然后，根据行索引找到对应行的起始位置，将元素的行索引、列索引和值分别赋给对应的矩阵元素，并更新 col_indices 数组和 row_ptr 数组中的值。...通过遍历非零元素数组，将值、行索引和列索引分别赋给对应的矩阵元素，并更新 col_indices 数组和 row_ptr 数组中的值。

    10910

    Pandas库的基础使用系列---获取行和列

    前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...大家还记得它们的区别吗？可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。

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    Python的常用库的数组定义及常用操作

    np.sort(array_name) # 数组整体排序 np.sort(array_name,axis=0) # 数组仅对行排序 np.sort(array_name,axis=1) # 数组仅对列排序...条件运算，数组中符合条件condition的更改为数值x，不符合的改为y result = np.amax(array_name,axis=0) # 求矩阵中每一列的最大值。...axis=1表示按照行来求。整个矩阵求最大值的话，不用谢axis参数 np.amin(array_name) # 求矩阵最小值。...参数含义同np.amax result = np.vstack(v1,v2) # 两个列数相同的矩阵v1和v2的拼接 result = np.hstack(v1,v2) # 两个行数相同的矩阵v1和v2...=0) # 最后一行添加一行 result = np.append(array_name,[[0], [2], [11]], axis=1) # 最后一列添加一列（注意添加元素格式） result =

    1.3K20

    使用awk和sed获取文件奇偶数行的方法总结

    i)' test.file 打印偶数行 其他相关正则取值说明 1) 打印行号和内容 [root@localhost ~]# awk '{print NR":"$0}' test.file 1...如果使用两个文件filname1.ext filname2.ext，则就会看到差别了。...原来：FNR，是每个文件中的，换了一个文件，会归零；而NR则每个文件会累加起来的 7) 使用简单样式来输出 下面表示"行号占用5位，不足补空格" [root@localhost ~]# awk '{...#awk 'END { print NR }' test.file 10) 计算每一行的和 s用作每行和的累加，从1到NF(每行总的字段数)，依次累加 # awk '{ s = 0; for...(i = 1; i <= NF; i++) s = s+$i; print s }' test.file 11) 计算文件中所有字段的和 s用作总和的累加，每行都处理完成了，再输出s；注意和10

    1.3K40

    Matlab系列之矩阵秀

    先是直接产生一个3行2列的矩阵A，然后使用冒号的功能，直接变成了只有一列的矩阵B，最后使用reshape函数将矩阵A变成了2行3列的新矩阵C，且从中都可以看到，他们都是按列的顺序进行重新排列，第一列排完了才接着下一列的数据...3、拆分 看到标题名字，你也应该猜到要讲的内容是怎样的了，很明显，就是将一个大的矩阵拆掉，然后获得一个子矩阵，在进行拆分之前还需要了解一个比较重要的点，就是要清楚的了解元素的序号，该序号和下标是一一对应的...序号和下标的对应关系也已经说过，以一个m x n 的矩阵A为例，A(i,j)表示第i行j列的元素，其序号就是：（j-1）*m+i，当然你也可以直接一列一列的数 ? ? ? ? ?...回到本标题的正式内容，拆分~ 拆分的形式主要可与分成两种； 第一种 第一种已经出现过很多次了，就是使用冒号来获得子矩阵。...除了以上几种使用具体的维数，来获得子矩阵的方法外，还可以和end运算符结合起来获取子矩阵，end在以前的篇章中也有过介绍，就是代表所在维的最后一行或者最后一列，继续用这个A矩阵来简单看下使用后的结果：

    1.3K30

    R语言入门（一）之数据处理

    （例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep(x,times)重复x，times次；使用..."R11.txt", sep = "\t", header = T) #读取R11.txt文件，header = T表示将数据的第一行作为标题 ?...a1[2,3] #显示a1第二行第三列的数据 ? a2 = a1[,1:3] #显示a1第一列到第三列内容 ? e = t(a1) #t（x）转置 ?...，右边为列标签；fun.aggregate：聚集函数，如 mean、median、sum；示例 为对行和列进行求平均数；margins=T，加上后显示平均数这一列和行，不加不显示 d2.1 = reshape...Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列 ?

    10.2K40

    你肉眼能看几万个基因名字判断有没有重复的基因？

    他想把第一列变成行号，就加了一个参数：row.names=1 结果报错了。 有趣的是他的提问：行是基因号，怎么会有重复的行呢？ 我的回答，当然是标题啦：你肉眼能看几万个基因名字判断有没有重复的基因？...probe_id（探针名）和symbol（基因名）的对应关系的表达矩阵的函数为toTable head(ids) #head为查看前六行 dat=dat[ids$probe_id,] #ids提取出probe_id...这列，这列的每行都为一个探针，接着在dat这个矩阵中，按照刚刚取出的探针所在的行，再取出来组成一个新的矩阵dat，此操纵为取出与注视ids相对于的dat #保证ids矩阵和dat矩阵长度相等 dat[1...:4,1:4] ids$median=apply(dat,1,median) #ids新建median这一列，列名为median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 ##确保两个矩阵长度一致 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息

    2.3K30

    利用矩阵分块优化算法

    按行存储(称为行优先)或者按列存储(称为列优先)数组都不能解决问题，这是因为在程序的每个循环体中行访问和列访问同时会被使用到。...因而，分块算法针对子矩阵(submatrice)或者数据块来进行操作，并不针对数组中完整的一行或一列进行操作。...函数doblock 以普通的DGEMM为基础，增加了新参数来描述BLOCKSIZE大小的子矩阵的起始位置。 图4给出使用分块思想对三个数组进行访问的示例。...仅对于容量失效来说，需要访问的内存数据字总数为 图片 。(相比未分块前)这个数据得到了改善，原因在于参数 图片 。...由此可见，分块思想挖掘出程序的时间局部性和空间局部性，比如数组A的访问得益于空间局部性，而数组B的访问得益于时间局部性。 ▲ 图4  数组C、A和B的访问(BLOCKSIZE =3)。

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    【数据结构】数组和字符串（八）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的创建、插入元素、遍历打印（按行、按列、打印矩阵）、销毁

    4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...节点包含了几个字段： LEFT：指向该节点在同一行中的左邻非零元素的地址信息。 UP：指向该节点在同一列中的上邻非零元素的地址信息。 ROW：存储该节点在矩阵中的行号。...关于循环链表： 【数据结构】线性表（三）循环链表的各种操作（创建、插入、查找、删除、修改、遍历打印、释放内存空间） 在稀疏矩阵的十字链表中，每一行和每一列都有一个表头节点。...通过这种方式，可以用较少的空间表示稀疏矩阵，并且可以快速地进行行和列的遍历操作。每个节点的 LEFT 和 UP 指针可以用来定位其左邻和上邻非零元素，从而实现矩阵的访问和操作。 0....通过行表头节点数组获取当前行的行链表头节点。 遍历当前行的行链表，打印每个节点的行、列和值。 打印换行符。

    16910

    8.23题目：矩阵数字查找

    一些闲话： 小编打算给这个刷题系列改个名，以后就用日期做标题吧，哪一天写了就写哪一天的日期， 不然就跑题了，你说是吧！啊啊啊，根本做不到每日一题！！...2、如果目标元素是13，我们从右上角开始寻找， 先看右上角数字11，小于13，根据矩阵每行从左向右是递增的，则最右边的元素是该行最大的数字，因此第一行元素都比目标元素小，第一行元素就可以直接排除，向下移动一行进行查找...}}，声明一个4行4列的矩阵 2、使用循环来查找目标元素 本题可以使用while循环来查找元素，不断根据当前元素与目标数字的大小关系调整查找位置，直到找到目标数字或者遍历完整个矩阵。...3、使用条件判断 如果当前元素大于目标数字，则往左移动一列继续查找；如果当前元素小于目标数字，则往下移动一行继续查找；如果当前元素等于目标数字，则表示找到了目标数字。...所以将行索引加一，即row++，向下移动一行继续查找。 六、扩展：使用指针来改写代码 不知大家是否还记得前面小编介绍的数组传参的本质这一篇中说到二维数组传参吗？

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    画图手册 | ImageGP：今天你“plot”了吗？

    （tab键，在ESC下面）分隔的内容，并且一定要注意是否需要标题行，列名字不能以数字开头，除数字、字母、下划线外不能有空格等其他字符，暂时还不支持中文。...参数属性设置：除了PiCrust，LEfSe，Bugbase和FAPROTAX（可参照示例数据使用），其他的每种绘图页面的最上端都有一个使用示例的图示，右边展示的是结果，左边是制作结果的导入数据和参数设置...线图； Modify plot titles（修改图的标题） 修改主图和图中X,Y轴的标题 线图；GO富集泡泡图；箱线图；散点图；柱状图；火山图；曼哈顿图；直方图；韦恩图；密度图； Plot titles...and colors（图的标题和颜色） 修改图的标题，颜色向量和颜色类型 热图； Picture attributes（图片属性） 修改图片属性，图片长宽度 (一般可以自使用)和颜色值，数据多的时候可以设置大一些...热图； Annotation matrix（注释矩阵） 导入注释矩阵信息，注意注释矩阵的第一列需要和数据矩阵的第一列一致 热图； 结果生成：成功操作上面两步，并且没有出现任何提示信息，比如ERROR

    3.2K31

    两个表达量矩阵去除批次效应之前是否需要归一化

    处理GSE47185表达量矩阵 直接使用作者上传的表达量矩阵即可，如下所示的代码，因为这个GSE47185表达量矩阵样品数量非常多，分组很复杂，但是就选择了第一个数据集的Diabetic的14个样品，全部的代码如下所示...dat[1:4,1:4] #查看dat这个矩阵的1至4行和1至4列，逗号前为行，逗号后为列 pd = pData(a) head(pd) kp = grepl('Diabetic ', pd$title...，列名为median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息

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    pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

    tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names...= FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 genus <- read.delim("genus.xls", header...方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的FDR校正 pp <- corr.test(env, genus, method = "pearson", adjust =..."fdr") cor <- pp$r # 获取相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df...= "vik") pheatmap绘制热图 # 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度，使用自定义颜色映射

    1.8K10

    图出不来主要是数据问题，不怕！提前效验~~

    在我们的文档中也有详细介绍，见下： 数据格式效验主要包括几个内容： 数据矩阵的列分割符是否为单个TAB键。 数据矩阵的每一行列数是否相等。 这也是常见问题。 矩阵的列名字是否有特殊字符。...两个数据矩阵的信息是否匹配。 宽矩阵是否第一列有无重复值、除了第一行和第一列其它元素是否都为数字。 检测不通过的都会给出提示，弹出提示不要惊慌。请仔细阅读提示信息，改正数据后再提交。...错误：XXXX中的数据第一列不允许有重复值。’ 数据的第一列不允许有重复值。对于宽矩阵会有这个限制。...错误：类型错误，当Matrix format是 Wide时，XXXX中的数据除第一行第一列外都是数值 类型，列{self.column_name}包含非数字信息。 提前判断数据中是否有非数值信息。...错误：{self.argument}中的数据的第 {self.line_index} 行的列数与其他行不同 (标题行记为第一行)。 判断矩阵中某一行是不是有缺失的列或者列的分隔符不对。

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    pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

    tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names...= FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 genus <- read.delim("genus.xls", header...方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的FDR校正 pp <- corr.test(env, genus, method = "pearson", adjust =..."fdr") cor <- pp$r # 获取相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df..., palette = "vik") pheatmap绘制热图 # 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度

    1.4K30

    使用pandas进行数据快捷加载

    默认情况下，pandas会将数据存储到一个专门的数据结构中，这个数据结构能够实现按行索引、通过自定义的分隔符分隔变量、推断每一列的正确数据类型、转换数据（如果需要的话），以及解析日期、缺失值和出错数据。...（header）以及变量名称（使用names和列表）。...以下是X数据集的后4行数据： ? 在这个例子中，得到的结果是一个pandas数据框。为什么使用相同的函数却有如此大的差异呢？...那么，在前一个例子中，我们想要抽取一列，因此，结果是一维向量（即pandas series）。 在第二个例子中，我们要抽取多列，于是得到了类似矩阵的结果（我们知道矩阵可以映射为pandas的数据框）。...然后，接下来的步骤需要弄清楚要处理的问题的规模，因此，你需要知道数据集的大小。通常，对每个观测计为一行，对每一个特征计为一列。

    2.1K21

    TCGA分析-数据下载2

    通过将 eSet 数据框中的第一列赋值给新的变量 eSet，可以方便地对这些数据进行后续的分析和处理。#上述代码提取表达矩阵，但是提取出来是0行，不存在。...这个函数通常与setNames()函数一起使用，后者为数据框的列设置名称。#phenoData的全称是表型数据。在生物信息学中，它通常指的是描述样本信息的临床数据，如年龄、性别、治疗手段等。...row.names 参数设置为 1，您可以指定数据框中的第一列作为行名。...#1，函数会应用于矩阵的每一列（即，横向）。 #2，函数会应用于矩阵的每一行（即，纵向）。...#常用的过滤基因的标准### 4.分组信息获取 一般使control在前 treat在后 要变成因子型 才具有顺序#header=F参数表示该文件的第一行不是列名，即该文件没有标题行。

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