说白了就是每个细胞不同基因的表达矩阵，我们利用分别检查文件的开头和结尾： ?...当我们把这三个文件后存在一个独立文件夹后可以直接利用Seurat （v3.0）的Read10X()命令读取并构建成行名称为基因名，列名称为barcode序列(基因名x细胞）的表达矩阵（也就是SeuratObject...如果我们只想从这三个表格直接整合成一个（基因名x细胞）的表达矩阵，可以利用以下代码完成： library(Matrix) matrix_dir = "~/filtered_feature_bc_matrix...我们检查一下文件的内容： ? 其实这就是我们在上一步整合出的（基因 x 细胞）的表达矩阵，那么如果我们想直接利用Seurat导入这个表达矩阵进行后续分析该如何做呢？ ?...而利用这种简单的几行命令，我们可以较快的从他人上传好的数据中获取我们所需的信息（当然这需要我们充分相信合作者或者数据上传人对于数据处理的数据质量），节省了大量下载和处理数据的时间。
2025-02-25：统计 X 和 Y 频数相等的子矩阵数量。用go语言，给定一个二维字符矩阵 grid，元素可以是 'X'、'Y' 或 '.'。...请计算满足以下条件的子矩阵的数量： 1.包含矩阵的左上角元素 grid[0][0]。 2.在所选子矩阵中，'X' 和 'Y' 的数量相等。 3.至少包含一个 'X'。...大体步骤如下： 1.创建函数 numberOfSubmatrices，该函数接受一个二维字符矩阵 grid 作为参数，并返回符合条件的子矩阵数量。...2.创建一个长度与 grid[0] 相同的二维数组 colCnt，用于存储每列中 'X' 和 'Y' 的出现次数。...，更新当前列对应的 'X' 或 'Y' 的出现次数。 3.2.2.更新当前列中 'X' 和 'Y' 的总和。 3.2.3.如果 s0 大于 0 且 s0 等于 s1，则增加符合条件的子矩阵数量。
有时候我们希望找到一个提交历史，然后从这个提交历史中创建一个分支。很多人应该都会使用命令行工具来做，其实 IDEA 已经帮你做了。IDEA首先在 IDEA 中找到 Git，然后找到你的提交历史。...在找到提交历史后，可以选择鼠标的右键。然后选择新分支。你就可以从当前的提交历史中来创建一个新的分支了。Source Tree使用 SourceTree 也是一样的。...通过在提交历史中单击右键，然后选择分支，你就可在当前指定的提交历史中来创建一个新的分支了。https://www.ossez.com/t/git/13981
用go语言，给定一个二维布尔矩阵 grid，要求找出在该矩阵中以数值为 1 的元素构成的集合中，有多少个直角三角形。直角三角形的定义是其中的三个元素分别在同一行、同一列。...大体步骤如下： 1.获取输入二维布尔矩阵 grid 的行数和列数，并创建一个在列数的整数切片 col 用于记录每列中值为 1 的元素数量。...2.遍历整个矩阵，更新 col 中每一列中值为 1 的元素的数量。 3.初始化一个变量 res 用于记录直角三角形的数量。...4.遍历每一行： • 统计当前行中值为 1 的元素数量并存储在 row 中。 • 遍历当前行的每个元素，并根据行和列上的值为 1 的元素计算可以构成的直角三角形数量并累加到 res 中。...总的额外空间复杂度： • 除了存储结果、函数参数和局部变量之外，额外使用了一个长度为列数的整数切片 col 用于记录每一列中值为 1 的元素的数量，因此额外空间复杂度为 O(m)。
输入：grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]] 输出：8 解释：矩阵中共有 8 个负数。...} } return count; } } 第一个...for循环控制行,第二个while循环来二分查找, 让Low=high 结束找到第一个负数开始出现的下标(此时 Low=high=第一个负数下标), 让count+(总长度-low)
Numpy（Numeric Python）是一个用 Python 实现的科学计算的扩展程序库。 包括： 1. 一个强大的N维数组对象 Array； 2. 比较成熟的（广播）函数库； 3....数组是一个由不同数值组成的网格, 网格中的数据都是同一种数据类型并且可以通过非负整型数的元组来访问。...# 整型数组访问允许我们利用其它数组的数据构建一个新的数组 a1 = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]) print(a1[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]...) # Prints "[1 4 5]" # 等价于以下操作 print(np.array([a1[0, 0], a1[1, 1], a1[2, 0]])) # 布尔型数组访问：布尔型数组访问可以让你选择数组中任意元素...# 这种访问方式用于选取数组中满足某些条件的元素 a2 = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]) b2 = (a > 2) print(b2) print(a2[b2])
本文转载自AI小白入门 Numpy（Numeric Python）是一个用python实现的科学计算的扩展程序库。...数组是一个由不同数值组成的网格, 网格中的数据都是同一种数据类型并且可以通过非负整型数的元组来访问。...# 整型数组访问允许我们利用其它数组的数据构建一个新的数组 a1 = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]) print(a1[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]...) # Prints "[1 4 5]" # 等价于以下操作 print(np.array([a1[0, 0], a1[1, 1], a1[2, 0]])) # 布尔型数组访问：布尔型数组访问可以让你选择数组中任意元素...# 这种访问方式用于选取数组中满足某些条件的元素 a2 = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]) b2 = (a > 2) print(b2) print(a2[b2])
创建一个3x3矩阵，其值范围为0到8 (★☆☆) 从[1,2,0,0,4,0]中查找出所有非零元素 (★☆☆) 创建一个 3 * 3单位矩阵 (★☆☆) 使用随机值创建一个 $333$ 数组(★☆...创建一个自定义dtype，用这个数据类型可以将颜色描述为四个无符号字节（RGBA）(★☆☆) 24. 5x3矩阵乘以3x2矩阵（实矩阵乘积） (★☆☆) 25....设有一个任意数组，编写一个函数，以给定元素为中心, 提取具有固定形状的子部分（必要时可以用固定值来做填充）(★★★) ? 81....求一个矩阵的秩 (★★★) 秩(RANK), 我们知道线性代数中的矩阵, 有一种含义就是代表一个方程组, 矩阵的秩就是这个方程组中那些原有的成员的数量 83....请找出A的某些行, 该行内包含B的整行元素(不在意元素顺序). (★★★) 94. 设有一个10x3矩阵，请找出其中数值不完全相等的行 (e.g. [2,2,3]) (★★★) 95.
2024-12-22：矩阵中的最大得分。...用go语言，给定一个由正整数构成的 m x n 矩阵 grid，你可以从任意单元格开始，移动到正下方或正右侧的任一单元格（不要求相邻） 在从值为 c1 的单元格移动到值为 c2 的单元格时，得分计算为...大体步骤如下： 1.创建一个二维数组 premin 用于存储每个单元格的最小值，初始化为 math.MaxInt 值。...3.遍历矩阵的每个单元格，对于当前单元格 (i, j)： • 设定一个变量 pre 用于记录从上方或左方移动过程中的最小值，初始值为 math.MaxInt。...总的额外空间复杂度： • 除了输入矩阵外，主要额外使用了 premin 二维数组和几个变量，它们占用的空间与输入矩阵大小相关。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。...基本操作的代码如下： import numpy as np # 引入numpy库 a1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个一维数组 a2 = np.array([...方括号的用法相当灵活，例如：当我们需要从一个数组中提取所有的奇数元素时，我们采用如下代码： a2[a2 % 2 == 1] 矩阵中元素的替换方法也相当灵活，将上述代码中截取的矩阵赋值，我们便可以实现矩阵元素的替换...通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，假如更改一个数组的元素，另一个数组也将发生改变。...np.exp(a)：对矩阵a中每个元素取指数函数,ex np.sqrt(a)：对矩阵a中每个元素开根号√x 矩阵的点乘： 矩阵乘法必须满足矩阵乘法的条件，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。
ones) # # # 创建元素相同（）的矩阵 # full = np.full((2,3),2) #其中第一个括号表示矩阵大小，后面的数字表示填充的数字 # print(full) # # # 创建对角数为...，且不可以改变 # 想要表达多维阵列，则需要输入一个元祖（小括号）或者列表（中括号）来创建，这时就需要小括号或者中括号 # 如果是自己手敲出多维阵列，每一行需要中括号表示，用逗号分离每一行，然后外层再用一个中括号表示整个矩阵...(b.shape) #b是没有维度的，就是一个数而已 # # # 利用已有矩阵创建新矩阵，方法比较多样化 # SrcMatrix = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]])...matrix2) # print(matrix3) # print(type(matrix1)) # print(type(matrix2)) # print(type(matrix3)) # # # numpy矩阵的元素索引方式可以用于改变或者选择矩阵不同行的元素...先介绍一下np.arrange（）函数，表示创建一个从起始值到结束值少1（前面提到过，python中经常不到这个值）的行向量，也可以设定步长 # c = a[np.arange(4),b] #其实就是相当于矩阵方式索引一个矩阵中的元素
以上例子分别展示了如何创建全零矩阵、全一矩阵以及单位矩阵。 2. NumPy数组的属性 理解NumPy数组的属性有助于更好地操作和利用这些数组。...获取第二个到第四个元素的子数组 输出： [20 30 40] 数组切片操作返回一个新的数组，该数组包含原始数组的一个子集。...布尔索引 布尔索引用于基于条件来选择数组中的元素。这对于筛选满足特定条件的元素非常有用。...我们可以用这个布尔数组直接索引原数组： print(arr[bool_idx]) 输出： [ 6 7 8 9 10] 花式索引 花式索引允许我们使用数组或列表来指定索引顺序，从而按特定顺序选择数组中的元素...[[2 3] [5 6]] 在这个例子中，我们使用了两个切片，第一个切片[:2]表示选择前两行，第二个切片[1:3]表示选择第二列和第三列。
数组是一组值的网格，它包含关于原始数据、如何定位元素以及如何解释元素的信息。它有一组可以用各种方式进行索引的元素。这些元素都是相同类型的，称为数组的 dtype。...], [3, 4], [5, 6]]) 要从数组中删除元素，可以简单地使用索引选择要保留的元素。...要创建一个简单的数组，您只需要将列表传递给它。如果您选择的话，还可以指定列表中的数据类型。您可以在这里找到有关数据类型的更多信息。...[3, 4], [5, 6]]) 为了从数组中移除元素，可以简单地使用索引来选择要保留的元素。...在某些情况下，你可能也需要调换矩阵的维度。例如，当你的模型所期望的输入形状与你的数据集不同时，就需要这样做。这时reshape方法就很有用。你只需要传入你想要给该矩阵的新维度即可。
修改数组 a 的第一个元素 print(a) # 打印 "[5, 2, 3]"，表示数组 a 的新值 # 创建一个二维数组 b = np.array([[1,2,3],...在第二个例子中，选择了第一行、第二行和第三行的第一列的元素。 在第三个例子中，选择了第一行和第一列的元素，并重复使用了第一行的第二列的元素。...整数数组索引的一个有用技巧是选择或修改矩阵中每一行的一个元素： import numpy as np # 创建一个新数组，我们将从中选择元素 a = np.array([[1,2,3], [4,5,6...布尔数组索引允许选择数组中的任意元素。...这种索引经常用于选择满足某些条件的数组元素。
在Numpy中，布尔数组可以用于数据的过滤、选择特定条件下的元素，或在进行元素替换时充当条件掩码。 生成布尔数组 首先，来看一个简单的示例，通过条件比较生成一个布尔数组。...Numpy中的布尔索引 布尔索引是Numpy中一个非常强大的功能，通过布尔索引，可以根据布尔数组的值选择原始数组中的元素，从而实现数据的过滤和筛选。...对矩阵中的元素进行条件替换 假设有一个3x3的矩阵，现在希望将矩阵中小于5的元素替换为0，其他元素保持不变。...import numpy as np # 创建一个3x3的矩阵 matrix = np.array([[3, 7, 5], [8, 6, 1], [4, 9, 2]]) # 使用where函数对矩阵中的元素进行条件替换...函数对矩阵中的元素进行了条件替换，生成了一个新的矩阵，其中所有小于5的元素被替换为0。
通过np.array()函数创建一个一维数组。 使用索引方式输出第一个元素。 使用切片的方式输出第2到4个元素（不包括第5个元素）。 使用间隔参数输出偶数位置的元素。...上述示例将原始数组转换为了一个两行三列的二维数组。 6. 矩阵操作 注释： 导入NumPy库，并将其命名为np。 使用np.array()函数分别创建两个二维数组A和B，用来表示矩阵乘法的操作数。...使用np.dot()函数计算矩阵乘积，并将结果保存在一个名为C的新数组中。 使用.T属性对A进行转置，并将结果保存在一个名为D的新数组中。 使用print()函数依次输出数组C和D的值。...首先，定义两个矩阵A和B，然后使用np.dot()函数计算它们的矩阵乘积，并将结果存储在一个名为C的数组中。接下来，使用.T属性对原始矩阵A进行转置，并将结果存储在一个名为D的数组中。...通过np.array()函数创建一个一维数组。 使用.reshape()方法将数组转换成一个二维数组，并将其保存到名为reshape_arr的新数组中。 使用print()函数输出新的数组。
线性代数入门：机器学习零基础小白指南 欢迎讨论：如果你在阅读过程中对某些公式或内容有疑问，欢迎在评论区留言，大家一起交流进步！ 点赞、收藏与分享：觉得这篇文章对你有帮助吗？...{bmatrix} 100 \\ 200 \\ 300 \end{bmatrix} 2.2 矩阵的表示与维度 2.2.1 矩阵的表示 矩阵通常用大写字母（如 (A), (X)）表示，矩阵中的元素可以用行列索引...A_{23} = 6 表示第二行第三列的元素。 2.2.2 矩阵的维度 矩阵的维度用“行数 × 列数”表示，例如： 上述矩阵 (A) 的维度是 2 \times 3 （2 行 3 列）。...8], [10, 12]] 2.3.2 矩阵数乘 标量（普通数值）与矩阵相乘是将标量逐元素乘以矩阵中的每个元素。...np.linalg.pinv(A) print("伪逆矩阵:\n", A_pinv) 四、矩阵在机器学习中的应用 4.1 数据表示 特征矩阵：存储样本的特征数据，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。
# 另外对于很多元素为零的稀疏矩阵，仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高，速度更快。 # python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...(matrix, axis=1) >>> array([3, 6, 9，12]) 矩阵求逆 # 创建一个新矩阵 matrix_n = np.array([[1, 2],...() >>> array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 元素选择 # 对一个向量 vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) vector[1...[7, 8, 9]]) # 行列式：行列式（Determinant）是数学中的一个函数，将一个 n*n的矩阵A映射到一个标量，记作det(A)或|A| np.linalg.det(matrix) >>>...-9.5161973539299405e-16 # 迹：在线性代数中，一个n×n矩阵A的主对角线（从左上方至右下方的对角线）上各个元素的总和被称为矩阵A的迹（或迹数），一般记作tr(A)。
[2, 5, 8], [3, 6, 9]]) ''' 选择数组中的元素 # 加载库 import numpy as np # 创建行向量 vector = np.array([1, 2..., 3, 4, 5, 6]) # 选择第二个元素 vector[1] # 2 # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4...[[2, 2], [2, 2]]], [[[3, 3], [3, 3]], [[4, 4], [4, 4]]] ]) # 选择三个维度的每个的第二个元素...在上面的示例中，我们使用 CSR，但我们使用的类型应该反映我们的用例。...# 创建加上 100 的函数 add_100 = lambda i: i + 100 # 创建向量化函数 vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100) # 对矩阵的所有元素应用函数
以下是线性代数如何达到这些目标的一个例子。...Scalar addition 元素操作 在诸如加法，减法和除法的元素操作中，相应位置的值被重新组合以产生新的向量。 向量 A 中的第一个值与向量 B 中的第一个值配对。...* 我们以元素组合的方式产生对应的值，得到新的矩阵。...了解二维上的操作是个很好的开始。 矩阵Hadamard乘积 矩阵的 Hadamard 乘积是一个元素运算，就像向量一样。 相应位置的值通过乘法运算来产生一个新的矩阵。...  M × N 矩阵和 N × K 矩阵的乘积是 M × K 矩阵。 新矩阵取第一个矩阵的行和第二个矩阵的列。 步骤 矩阵乘法依赖于点积与行列元素的各种组合。
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