使用igv查看bam文件里有cigar字段,这个是啥意思?...cigar关键词中间会有N,只要统计cigar关键词就可以了 python的pysam模块能够统计一个给定区间内所有reads的数量,也可以统计每个reads的一些性质 import pysam bamfile...output.split.bam/B1/chr1H_part_1.bam",'rb') reads = bamfile.fetch("chr1H_part_1",102778300,102779978) reads是一个可以迭代的对象...,可以依次访问每个read的情况,read的性质有 image.png image.png 可以探索的内容很多 结合gtf文件统计每个基因区间内的spliced alignment 的reads的数量...这里只统计reads1中的spliced alignment 如果是双端测序的数据,pysam统计reads数量的时候会计算为2个分为reads1和reads2 脚本的使用方式 python stat_spliced_junction_read_orientation.py
例如 用户表、用户标签表、用户和标签对应关系表 M to M关系。 前提:标签数量有限,否则很多个标签则需要找很多质数,这个时候就需要一个得到质数的函数。...解决方案: 用户标签表增加一个字段,用一个质数(与其他标签标示质数的数字不可重复)来唯一标示这个标签 为用户增加标签的时候例如选择标签A(质数3表示)、标签B(质数5表示)、标签C(质数7表示)用户表中标签字段存值...105,之后修 改用户标签例如选择了标签A、B则直接更新用户表标签字段的乘积(15) 如上解决了:更新用户的标签。...需要统计某个标签的使用人数,在数据库查询语句中 where用户表标签乘积字段/某个标签=floor(用户表标签乘积字段/某个标签) 意思是得到整数,证明包含那个标签。...如上解决了:统计标签使用数量问题。
事件对象asyncio.Event是基于threading.Event来实现的。...waiting for event setting event in callback coro2 triggered coro1 triggered event end state: True 补充知识: python...里使用协程来创建echo客户端 在这个例子里使用asyncio.Protocol来创建一个echo客户端,先导入库asyncio和logging。...由于event_loop.create_connection函数只能接收一个参数,需要使用functools.partial来进行多个参数包装成一个参数。 后面通过事件循环来运行协程。...使用事件对象asyncio.Event来同步协程的操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。...,并且追踪对象; cv2.CamShift(): CAMshift 是 Meanshift的优化,它会持续性的自动调整窗口的大小,并且计算最佳拟合椭圆的方向。...效果图 官方示例——Meanshift 均移效果图如下: 官方示例——CAMshift持续自适应均移效果图如下: 可以看到Camshift会自动调整框的大小及旋转,能更好的拟合追踪的对象; 2....源码 2.1 MeanShift # 使用MeanShift均移和 CAMshift(Continuously Adaptive Meanshift)持续自适应均移以寻找和追踪对象 # CAMshift...cv2.COLOR_BGR2HSV) # 为了避免由于低光导致的错误值,使用 cv2.inRange() 函数丢弃低光值。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求,正好遇到了这个问题,想着用Python来实现下。...folder_path = "/path/to/desktop/folder" # 统计文件数量 file_count = count_files(folder_path) print("文件数量...:", file_count) 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【东哥】提问,感谢【小王子】给出的思路和代码解析,感谢【巭孬嫑勥烎】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求,正好遇到了这个问题,想着用Python来实现下。...= [i.is_file() for i in p] # 统计文件夹下的文件总个数 file_counts = sum(file_list) # 统计文件夹下的文件夹总个数 dir_counts =...len(file_list) - file_counts 顺利地解决了粉丝的问题。...这里再深入探讨下,如下图所示:原理就是下图中的简单公式:用总数-文件夹个数=文件数。 针对文件数和文件夹数量。 最后给大家补充下【逸】分享的知识,如下图所示: 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求,正好遇到了这个问题,想着用Python来实现下。...二、实现过程 这里【郑煜哲·Xiaopang】给了一个提示,使用pathlib.glob()来进行解决,后来他自己找到了一个方法,如下所示: import os filePath = r"C:\Users...(filePath): # 遍历统计 for dir in dirs: dir_count += 1 # 统计文件夹下的文件夹总个数 for _ in files:...file_count += 1 # 统计文件夹下的文件总个数 print('dir_count ', dir_count) # 输出结果 print('file_count ', file_count...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求,正好遇到了这个问题,想着用Python来实现下。....rglob("*.*") print(len(list(list_path))) 看上去代码非常简洁,顺利地解决了粉丝的问题。...后来【瑜亮老师】针对该代码提出了点建议,如下所示: 不过针对该问题,方法还是很多的,下一篇文章,我们继续看另外一个方法,敬请期待! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【东哥】提问,感谢【巭孬嫑勥烎】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析,感谢【小王子】、【莫生气】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。这个是他自己在实际工作中遇到的需求,正好遇到了这个问题,想着用Python来实现下。...二、实现过程 继续接上一篇文章,【瑜亮老师】针对【巭孬嫑勥烎】的代码,进行了优化,优化后的代码如下所示: # 获取文件夹下所有层级内的文件名(绝对路径),包括没有后缀名的文件 all_files = [...f for f in pathlib.Path(paths).rglob('*') if f.is_file()] # 获取文件数量 file_count = len(all_files) print(...'全部文件数量:', file_count) 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
前言 如果您想在很短的时间内使用Python构建web应用程序,那么Flask是一个非常好的选择。Flask是一个小而强大的web框架。它也很容易学习和简单的代码。...在本教程中,我将向您展示如何使用API构建一个包含一些动态内容的简单天气应用程序。本教程是初学者的一个很好的起点。您将学习如何从api构建动态内容并将其部署到谷歌云上。...1、安装Flask 我们将使用一个虚拟环境来构建这个项目。但是我们为什么需要一个呢? 使用虚拟环境,您可以为每个项目创建一个特定的本地环境。您可以选择要使用的库,而不会影响您的电脑环境。...本教程使用两个文件帮助您熟悉如何将函数导入主应用程序。 py是将用户路由到主页和结果页面的服务器。py文件创建一个带有API的函数,该函数根据所选城市检索天气数据。该函数填充结果页面....这是我第一次使用Jinja2模板库来填充HTML文件。令我惊讶的是,它是多么容易带来动态图像或使用功能。绝对是一个很棒的模板引擎。 5、本地部署和测试 在此阶段,您已经设置了环境、结构、后端和前端。
最近忙成狗了,很少挤出时间来学习,大部分时间都在加班测需求,今天在测一个需求的时候,需要对比数据同步后的数据是否正确,因此需要用到json对比差异,这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候,常见的对比是对比单个的json对象,这个时候如果某个字段的结果有差异时,可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容,可以看下面的案例进行学习:...那么如果数据量比较大的话,单条对比查询数据效率比较低,因此,肯呢个会调用接口进行批量查询,然后将数据转成[{},{},{}]的列表形式去进行对比,那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出,此时对比列表元素的话,除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段,不过这样当列表的数据比较多的时候,这样写起来就很不方便,代码可读性也很差,之前找到过一个用法,后来好久没用,有点忘了,今晚又去翻以前写过的代码记录...,终于又给我找到了,针对这种情况,可以使用exclude_regex_paths去实现: 时间有限,这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了,感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。
参考链接: 使用Python进行鼠标和键盘自动化 在计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是,直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为,就像人们坐在计算机跟前自己操作一样,这种技术被称为“图形用户界面自动化...安装完毕后在python界面引入模块 1.2 解决程序出现的错误,及时制止 在开始 GUI 自动化之前,你需要知道如何解决可能发生的问题。...Python 能以很快的速度移动鼠标并击键。实际上,它可能太快,从而导致其他程序跟不上。而且, 如果出了问题,但你的程序继续到处移动鼠标,可能很难搞清楚程序到底在做什么,或者如何从问题中恢复。...1.2.1 通过任务管理器来关闭程序 windows中可以使用 Ctrl+Alt+Delete键来启动,并且在进程中进行关闭,或者直接注销计算机来阻止程序的乱作为 1.2.2 暂停和自动防故障设置 ...pyautogui 拥有屏幕快照的 功能,可以根据当前屏幕的内容创建图形文件。这些函数也可以返回一个 Pillow 的 Image 对象,包含当前屏幕的内容。
相应地,我们的思路也是如何通过代码计算该数列中的第 n 项,明显的是以计算过程为中心,也就是所谓的“面向过程”。 Python 代码如何实现该过程呢?...百度百科-面向对象 正如我们所知,Python 是一门面向对象的编程语言,其中通过 Class 类来描述具有相同的属性和方法的对象的集合,而对象也就是类的实例。...将兔子对转化成具体对象后,我们想获取的是兔子数目,那么就可以给兔子实例添加一个变量 count 用来统计数目。对每对兔子这个对象来说,它所关联的数量是它自身 1 对 和所有兔宝宝数量的总和。...最终我们只要给定时间,便可通过兔子对象的数量属性获取到结果了~ # 面向对象编程解决兔子问题 # python 中通过 class 这个类来定义对象,我们给定义的对象取名 rabbit_pair (兔子对...至于如何统计数量,我们可以为其建立个“族谱”,也就是所有兔子的列表,只要生成了新的兔子实例,便将其纳入列表中,最终便可以根据该列表长度获取兔子家族的数量了。
作者:Shreyas Raghavan 翻译:老齐 与本文相关的图书推荐:《数据准备和特征工程》 ---- 不是很久以前,商人们往往找占星家来预测下明年是否能挣钱,虽然这毫无根据,并且结果也不确定,但如果听专家的建议来为自己的商业行为作出决定...R语言,是一种开源高级语言,提供了很多分析和统计的模块,包含了很多开源库,主要操作在命令行界面实现。 Python语言,我个人最喜欢了。Python是门革命性的语言,本文就要使用此语言。...老年人数量很少。 22岁的最多。 79岁的老人还去旅游。 我们通过图示,能够推断出的还很多。 当然,我们也能够用这个数据集做其他类型的统计图。...机器学习算法 到目前,我们已经完成了载入数据、数据可视化,以及如何根据数据进行推论,现在我们要看看哪个算法可以用于预测。...在机器学习中,有两类算法: 有监督学习:如果数据中有标签列,就可以使用有监督学习,机器会查找跟数据匹配的标签。 无监督学习:没有标签时就要用无监督学习,机器会对数据进行聚类,并找到数据之间的关系。
但到底如何定义数据量的大小,笔者根据不同类型的数据应用总结为以下几个维度: 以时间为维度分布的,至少包含一个能满足预测的完整业务周期。...由于sample库要求抽取的对象是一个序列或set,因此这里使用了一个列表推导式直接基于data数据集的记录数生成索引列表,然后再返回给sample随机抽样,抽样数量为2000;最后从data中直接基于索引获得随机抽样后的结果...当每个分层标签处理完成后会得到该分层标签下的所有数据,此时使用Python内置的random库的sample方法进行抽样。...然后将每个分层标签得到的样本数量,通过len方法对列表长度进行统计,并打印输出各个分层对应的样本数量。...上述过程中,需要考虑的关键点是:如何根据不同的数据特点、建模需求、业务背景综合考虑抽样方法,得到最适合的结果 代码实操小结:本节示例中,主要用了几个知识点: 使用Numpy的loadtxt方法读取数据文件
数据统计和聚合:使用各种统计和聚合函数可以对数据进行分析和汇总。 这只是一小部分可用的操作,pandas提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。...我们了解了如何创建一个简单的DataFrame对象,以及一些常用的DataFrame操作。 pandas是一个功能强大且灵活的库,提供了各种工具和函数来处理和分析数据。...pandas.DataFrame()创建销售数据的DataFrame对象df = pd.DataFrame(sales_data)# 打印DataFrame对象print(df)# 统计每个产品的销售数量和总销售额...我们还使用除法运算符计算了每个产品的平均价格,并将其添加到DataFrame中。 最后,我们打印了原始的DataFrame对象和计算后的销售数据统计结果。...这些类似的工具在大规模数据处理、分布式计算和高性能要求方面都有优势,可以更好地满足一些复杂的数据分析和处理需求。但是每个工具都有其特定的使用场景和适用范围,需要根据实际需求选择合适的工具。
K近邻算法是最简单的机器学习算法之一,主要用于将对象划分到已知类中,在生活中被广泛使用。例如,教练要选拔一批长跑运动员,如何选拔呢?...理论基础 K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类。例如,看到一对父子,一般情况下,通过判断他们的年龄,能够马上分辨出哪位是父亲,哪位是儿子。这是通过年龄属性的特征值来划分的。...确定几个用来识别人物的重要特征,并使用这些特征来标注艺人A和B的照片。例如,根据某4个特征,每张照片可以表示为[156, 34, 890, 457]这样的形式(即一个样本点)。...在需要判断一个对象的分类信息时,查找当前对象的最近K个邻居,通过这K个邻居的分类来判断当前对象的分类信息。 例如,有一个手写的数字,如何让计算机判断它是哪个数字呢?...其与AI时代首选语言Python的结合,更产生巨大威力。其中,旨在提供易于使用的计算机视觉接口的库,包含各个领域500多个函数,阅读原文将细细梳理,通透剖析——“轻松”我们是严肃的!
pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处,特别是数据帧对象和 R 包(例如plyr和reshape2),并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。...使用 Pandas 时,我们会遇到几种广泛的统计变量类型: 类别 连续 离散类别 类别 类别变量是可以采用有限数量(通常是固定数量)的可能值之一的变量。 每个可能的值通常称为水平。...Pandas 为您提供了多种方法来执行这两种查找。 让我们研究一些常见的技术。 使用[]运算符和.ix[]属性按标签查找 使用[]运算符执行隐式标签查找。 该运算符通常根据给定的索引标签查找值。...然后,我们检查了如何按索引查找数据,以及如何根据数据(布尔表达式)执行查询。 然后,我们结束了对如何使用重新索引来更改索引和对齐数据的研究。...具体而言,在本章中,我们将涵盖以下主题: 根据 Python 对象,NumPy 函数,Python 字典,Pandas Series对象和 CSV 文件创建DataFrame 确定数据帧大小 指定和操作数据帧中的列名
这里要先强调一点,某种语言的用户数量并不能用于衡量某个语言的质量:我们只是单纯描述开发者使用编程语言的情况,并没有对此做出任何评判。...高收入国家中 Python 语言的增长情况 从 StackOverflow 趋势工具上,我们能看到近几年 Python 的增长势头一直非常迅猛。但如果光考虑高收入国家的情况又如何呢?...我们的统计口径是每个问题的阅读量,而不是回答数量——虽然二者结果类似,但阅读量的每月干扰较小,特别对较小的标签更是如此。...由于在不同体量和增长数量上的差异,单纯的增长率数字是不具有可比性的。因此,我们使用了一张平均差图来对比每个标签的总量和增长率。...那么他们的总阅读量情况和 Python 相比如何呢? 类似 R 和 Swift 这些语言的增长速度确实颇为可观, TypeScript 更是在这么短的时间内翻了一番多。
(7) 信用评分卡,根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释,已使用几十年,非常稳定,深受金融行业喜爱。...异常值分为统计学上异常值和业务上异常值。统计学异常值通常用箱型图来判断,如下图。 业务上异常值是根据业务线对变量定义和常识来判断该数据是否合理。...聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。...决策树分箱算法步骤为: 步骤 1:首先,它使用我们想要离散化的变量来训练一个有限深度(2、3 或 4)的决策树来预测目标。 _第 2 步:_然后将原始变量值替换为树返回的概率。...八、评分卡诞生 === 模型根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释,已使用几十年,非常稳定,深受金融行业喜爱。
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