;String kangaroo = kangaroo(0,3,4,2);System.out.println(kangaroo);}/** * 判断不同的起始坐标袋鼠在经历过多少次起跳之后是否可以达到相同的终点...* 坐标是x轴的坐标，起跳单元是x轴单元坐标的倍数 * 约束 * 0x1x2x1 * @param...v1 * @param x2 * @param v2 * @return */public static String kangaroo(int x1,int v1,int x2,int v2) {if...(x1x1>10000) {return "NO";}if(x2x2>10000) {return "NO";}if(x1>x2) {return "NO";}if(v110000) {return "NO";}if(v210000) {return "NO";}int kangarooNO1Step=0;int kangarooNO1Dest=x1
70个独立团队分析相同的fMRI数据集，测试相同的9个预先假设，来评估功能磁共振成像(fMRI)结果的这种灵活性的效果。...分析方法的灵活性体现在没有两个团队选择相同的方式来分析数据。这种不确定性导致了假设检验结果的巨大差异。报告结果的差异与分析方法的多个方面有关。...最近的一些心理学研究通过使用多个分析人员的方法解决了这一问题。在这种方法中，大量的小组分析同一数据集，研究发现分析小组的行为结果有很大的差异。...三、结果 1.跨团队的结果变异性 NARPS的第一个目标是评估分析相同数据集的独立团队的结果在现实中的变异性。...首先，研究者们建议使用多个pipeline分析复杂的数据集，最好由多个研究团队进行分析。
下面是（ GEO数据挖掘 ）直播配套笔记 举例：GSE83521和GSE89143数据合并 1.下载数据 rm(list = ls()) library(GEOquery) library(stringr...) Group = factor(Group,levels = c("Normal","Tumour")) save(gse,Group,exp,gpl,file = "exp.Rdata") 两个数据集样本的情况...合并后的数据 2.针对不同数据集数据的差异，需要处理批次效应 2.1 使用limma包里的removeBatchEffect()函数 rm(list = ls()) load("exp.Rdata...boxplot(as.data.frame(exp),main="Original") boxplot(as.data.frame(exp2),main="Batch corrected") 2.2 使用...sva包中的combat() 函数 rm(list = ls()) load("exp.Rdata") #处理批次效应(combat) library(sva) #?
K线图是金融领域常用的技术分析工具，可以洞察地展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策中，对多个股票的走势进行对比分析是非常重要的。...随着互联网和数据分析技术的发展，Python成为一种流行的编程语言，广泛评估数据处理和可视化。Python提供了丰富的库和工具，使得绘制K线图变得高效简单。...为了获取股票数据，我们可以使用第三方库，比如pandas_datareader。这个库提供了访问各种金融数据源的功能。...) / 10**9# 提取开盘价、收盘价、最高价和最低价ohlc = data[['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close']]使用mplfinance库可以方便地绘制不同的...这样的对比可以帮助我们更好地分析和理解股票市场的走势和趋势。同时，我们还可以根据需要自定义的K线图样式，将其保存为图片或PDF文件，以便后续使用和分享。
matplotlib.patches import Ellipse import matplotlib.transforms as transforms def confidence_ellipse(x,...Parameters ---------- x, y : array-like, shape (n, ) Input data....= y.size: raise ValueError("x and y must be the same size") cov = np.cov(x, y) pearson...scale_x = np.sqrt(cov[0, 0]) * n_std mean_x = np.mean(x) # calculating the stdandard deviation...(x, y, ax_nstd, n_std=1, label=r'$1\sigma$', edgecolor='firebrick') confidence_ellipse(x, y, ax_nstd
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate =...ax.plot(data['date'], data['value']) # 与前一行是等效的 """设置坐标轴的格式""" # 设置主刻度, 每6个月一个刻度 fmt_half_year = mdates.MonthLocator...坐标轴的刻度格式 ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) # 设置横坐标轴的范围 datemin = np.datetime64...) """自动调整刻度字符串""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下
打包成一个程序集可以避免分发程序的时候带上一堆依赖而出问题。 ILMerge 可以用来将多个程序集合并成一个程序集。本文介绍使用 ILMerge 工具和其 NuGet 工具包来合并程序集和其依赖。...如果你希望在你的项目当中进行尝试，可以把所有 /log 参数之后的那些程序集名称改为你自己的名称。 那么在编译的时候使用命令 msbuild /t:ILMerge 就可以完成程序集的合并了。...，如果是控制台程序，则为 exe /out 输出文件的名称（或路径）（此路径可以和需要合并的程序集名称相同，这样在合并完之后会覆盖同名称的那个程序集） /log 所有需要合并的程序集名称（或路径） /targetplatform...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
今天是平平无奇的整合分析，是数据挖掘中经常用到的一部分~ 参考文献在这里⬇ A robust 6-mRNA signature for prognosis prediction of pancreatic...software.DEGs were defined with P 1 as the cut-off criteria： 作者是直接下载cel格式的原始数据...，然后用RMA函数获取表达矩阵，分别对三个数据集进行了差异分析，然后对差异分析取交集作了后续的分析。...我们也试试看吧—— # GSE15471, GSE28735 and GSE62452 rm(list = ls()) ##全局设置 ##下载的数据大小>131072字节，所以需要调整默认连接缓存，...gset[[1]]), sampleNames = rownames(pData(gset[[1]]))) class(dat) ##这样一来，表型等信息的数据就在这个
blog.csdn.net/luo4105/article/details/51831209 highchars的x...轴是可以根据数据自动生成的，不过数据类型就和以前不一样了 官网详细的例子：http://www.hcharts.cn/test/index.php?...from=demo&p=16 其中x轴可以自定义格式 xAxis: { type: 'datetime', labels: { formatter: function...//自定义显示格式 return (new Date(this.value)).Format("yyyy-MM-dd"); } } }, 最后选中的点的显示...enabled: true, formatter: function() { return ''+ this.series.name +''+(new Date(this.x)
WenetSpeech数据集 10000+小时的普通话语音数据集，使用地址：PPASR WenetSpeech数据集 包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast...为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。...TEST_NET 23 互联网 比赛测试 TEST_MEETING 15 会议 远场、对话、自发和会议数据集 本教程介绍如何使用该数据集训练语音识别模型，只是用强标签的数据，主要分三步。...然后制作数据集，下载原始的数据是没有裁剪的，我们需要根据JSON标注文件裁剪并标注音频文件。...，跟普通使用一样，在项目根目录执行create_data.py就能过生成训练所需的数据列表，词汇表和均值标准差文件。
使用 LoggerMessageAttribute 进行注释的多个方法正在使用相同的事件 ID 值。 事件 ID 值在每个程序集的范围内必须独一无二。...解决方法 查看程序集中所有日志记录方法使用的事件 ID 值，确保它们独一无二。 禁止显示警告 建议尽量使用解决方法之一。...若要禁止显示代码中的警告，请执行以下操作： // Disable the warning....#pragma warning restore SYSLIB1006 若要禁止显示项目文件中的警告，请执行以下操作： <PropertyGroup
做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。...使用datenum，用户可以用字符串或多个参数指定日期和时间。要从datenum中检索日期和时间，用户可以使用datevec。Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。...例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。之后，将这些矢量转换为日期数字，并根据数据绘制日期数字。
excelperfect Q：我有一个工作表，我想将里面多个相同的数据进行替换，并按顺序依次编号，如何使用VBA代码实现？...例如下图1的列B中有多个“完美Excel”，使用VBA代码将其替换为“excelperfect”并加上数字编号，即“excelperfect1”、“excelperfect2”、“excelperfect3...图1 A：使用Find方法和FindNext方法进行连续查找，将找到的数据进行替换并加上计数器当前的数字。...Loop Until rngFoundCell.Address = strFirstAddress EndIf End With End Sub 或者，使用下面更简洁的代码...，有兴趣的朋友可以自已尝试一下。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...例如,我有一个二维数据数组,其中一个维度上带有误差条,如下所示： In [1]: numpy as np In [2]: x = np.linspace(0,10,5) In [3]: y = np.sin...我想避免这种重复的方法： In [7]: import scipy.interpolate as interpolate In [8]: new_x = np.linspace(0,10,20) In..., kind=’cubic’) 解决方法: 因此,根据我的猜测,我尝试了axis =1.我仔细检查了唯一有意义的其他选项,axis = 0,它起作用了.所以对于下一个有同样问题的假人,这就是我想要的：...np.vstack或np.hstack将new_x和内插数据合并在一行中的语法,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它.
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
目的 多个网卡想单独使用的话可以使用不同的IP绑定，但是这样比较麻烦，也可以使用相同的IP，这样一个设备虽然有多个网卡，但只有一个IP，可以将需要的程序socket绑定到固定的网卡。...这样虽然是相同的IP，但是可以独立使用了。...initUdpBroadCastSocket_eth0(void) { struct ifreq opt1; const char *inface = "eth0";//根据自己的情况修改...数据发送到了相应的端口上，并没有交叉发送。...（另一个是虚拟的，实际发送到相应的地方去了），可见是可以相同IP独立使用的。
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # For c...
FeignClient标签默认使用name属性作为bean name，name属性同时为服务名。 如果指定了contextId属性，则使用contextId作为bean name。...如此可为一个服务创建多个FeignClient： @FeignClient(name = "my-service-id", contextId = "my-service-id-api1") public
问题描述：在当前文件夹中有一个存放同一门课程两个班级同学成绩的Excel文件“学生成绩.xlsx”，每个工作表中存放一个班级的成绩。...编写程序，使用pandas读取其中的数据，然后绘制柱状图和热力图对学生的成绩数据进行可视化。...技术要点：1）使用pandas读取Excel多WorkSheet中的数据；2）使用pandas函数merge()横向合并DataFrame；3）柱状图与热力图的绘制。 测试数据： ? 参考代码： ?
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。...我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...除非另有指明，否则文件将保存在运行环境下的相同位置。 df.to_csv? 我们将使用的唯一参数是索引和标头。将这些参数设置为False将阻止导出索引和标头名称。...与该表一起，最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。
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