值得注意的是，里面的 AnnoProbe包是可以根据不同物种的ENSEMBL信息去转为SYMBOL信息，实际上它这个转换是基于我对人类和小鼠的gtf文件的解析。
对文件内容进行去重 如果文件内容有很多重复的，需要进行去重。sort也是支持的，可以通过-u参数使用
vim文字处理器 linux 下的vi 是一种文字编辑器，后来的升级版本是vim。vi 分为三种模式：一般模式、编辑模式、命令命令模式。它们之间的关系如下： 下面分类别解析命令： ``(注意是~那个
Linux系统中的每个文件和目录都有访问许可权限，用以确定谁可以通过何种方式对文件和目录进行访问和操作。要想流畅的使用Linux系统，掌握文件权限管理必不可少。今天给大家介绍这方面的知识，希望能帮助大家更好的入门Linux。
由于最近的工作内容的关系，经常需要对文本文件做一些处理。每次都要写个脚本来处理实在是有点麻烦。这时候想起来很久以前稍微接触过的 AWK, 来做这个工作真的是再合适不过了。
awk 是处理文本文件的一个应用程序，几乎所有的Linux以及MacOS都自带这个程序。
Plink是我们常用的全基因关联分析工具，具有多种文件格式。许多分析工具都需要Plink的文件格式作为输入文件，今天小编就带大家掌握多种Plink文件格式的转换，解决分析过程中遇到的输入文件问题。
这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和：
MySQL对象名默认规定大小写敏感，且在生产环境中MySQL通常运行在Linux系统下，Linux系统本身也是大小写敏感的。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到，中国式复杂报表作为高度复杂化的产物，不适合进一步用作数据源。但实际工作中，难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单，就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。
vi编辑器只能运行于unix中，而vim不仅可以运行于unix，还可用于windows、mac等多操作平台。
Morton码是对栅格格网进行编码的一种算法，在Google中搜索Morton，搜索结果第一位是Wikipedia的Z-order Curve，这是因为Morton码编码结果展现为一种Z形的填充曲线。下面简要说一下如何计算四进制和十进制的Morton码。
给定一个文件 file.txt，转置它的内容。 你可以假设每行列数相同，并且每个字段由 ' ' 分隔。
比如基因列为ID的需要转为常见的symbol，基因列为symbol|ID的就需要拆开了！
从机器学习学python（四）——numpy矩阵广播及一些技巧 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 在学ng的深度学习微专业时，其中有几节课讲到numpy的一些基本用法，主要是广播。 1、基本运算 考虑下面一个3*4的矩阵，要给每列求和，并且要求出每个元素占本列的百分比，这里不需要用到for循环，直接用numpy的方法即可。 假设矩阵A是3*4的矩阵，则B=A.sum(axis=0)返回的是对矩阵A每一列求和结果的行向量，同理A.sum(axis=1) 返回的是对矩阵A每一行求和结果的列向量。 接下
这几天某音上很多高校都在拍高校手势舞，非常火，尤其是河南工业大学拍的小姐姐手势舞，一度上榜到热搜。
小勤：在PowerQuery里，想统计一行中有多少个某个值，该怎么统计啊？比如说，我想计算一下某个商品一个月有多少天没有库存：
Awk pattern scanning and processing language，对文本和数据进行处理。
awk 是一个强大的文本处理工具，它不仅是 Linux 中，也是其他环境中现有的功能最强大的数据处理引擎之一。相对于 grep 的查找，sed 的编辑，awk 在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说 awk 就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切分，切开的部分再进行各种分析处理。awk 的名字来源于他的三个创始人，Alfred Aho 、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan 姓氏的首个字母。
只需修改path class Reader: """ 可读取的文件格式: .csv .tsv .xlsx .xlx .txt """ @staticmethod def change_1d_array(array, header_cut=None, str_to_float=None): """ 为一维数组去掉第一个值；将字符串转为数值 :param array: type:<class 'numpy.ndarray'
给定一个 N 行 M 列的二维矩阵，矩阵中每个位置的数字取值为 0 或 1，矩阵示例如：
数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果，如果数据有错误，在计算和统计后，结果也会有误。 所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。
本项目是对冰卡诺老师写的教程：基于Butterfly主题的分类磁贴2.0版进行重构，去除了所有繁杂的引入js的过程，所以也就无需引入jquery和vue，也完美支持pjax。当前4.0版本可以自动获取分类及文章数。封面和描述配置项直接嵌入配置文件。支持自定义行数，超过自动切换为滚动显示。可选择三列或四列显示。
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
知识点：each _、List.SortList.Distinct List.PositionOf
在编程中，算法的重要性不言而喻，没有算法的程序是没有灵魂的。可见算法的重要性。 然而，在学习算法之前我们需要掌握数据结构，数据结构是算法的基础。 我在大学的时候，学校里的数据结构是用C语言教的，因为对C语言也不是很了解，所以掌握得不是特别好，在网上找的一些学习资料里也基本都是用C语言来进行数据结构的教学。 那么，从本篇文章开始，我将用Java语言来介绍数据结构，当然，数据结构过后就是算法。
最近碰到将基因型数据转为 012 格式的需求，就顺手总结了一些方法和大家分享，要是有更方便的法子欢迎大家多多补充~
非确定性有限自动机 : Nondeterministic Finite Automaton , NFA ;
长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。
vim编辑器主要有三种模式，一般模式、编辑模式和命令行模式，我们接下来逐一介绍一下：
有的时候，为了运算方便或资料储存的空间问题，使用一维阵列会比二维或多维阵列来得方便 ， 例如上三角矩阵、下三角矩阵或对角矩阵，使用一维阵列会比使用二维阵列来得节省空间。
生信技能树-数据挖掘课程笔记 数据框 #数据框的新建 df = data.frame(gene = paste0("gene",1:6),change = rep(c("up","down"),each = 3)) #数据框的读取 df df = read.csv("gene.csv") #数据框的属性 dim(df) #查看行数和列数 nrow(df) #查看行数 ncol(df) #查看列数 rownames(df) #查看行名 colnames(df) #查看列名 输出结果： 图片 图片 数据框的操
工作需要研究了下阿里开源的MySQL Binlog增量订阅消费组件canal，其功能强大、运行稳定，但是有些方面不是太符合需求，主要有如下三点：
该文介绍了如何使用Pandas库对CSV文件进行数据处理和操作，包括读取CSV文件、处理缺失值、数据类型转换、数据筛选和排序、数据分组和统计等。同时，还介绍了如何使用Pandas进行数据预处理，包括数据标准化、数据编码、特征提取和特征选择等。最后，通过一个具体的示例，演示了如何使用Pandas进行数据分析和处理，并生成了对应的CSV文件。
这个系列的文章是根据《MySQL是怎样运行的：从根儿上理解MySQL》这本书的个人笔记总结专栏，这里十分推荐大家精读一下这本书，也是目前市面上个人所知的讲述Mysql原理的为数不多的好书之一，好了废话不多说我们下面进入正题。
本文介绍在C++语言中，矩阵库Armadillo的mat、vec格式数据与计算机视觉库OpenCV的Mat格式数据相互转换的方法。
在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。
Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
使用PIVOT需要注意的是，必须把其他列中同一学生不同信息列隐藏才可以。 例如：我们把一行一行列出的科目变成一列一列，我们的SubjectChineseName就要隐藏掉，否则Pivot出来的结果是同一个学生一样有四行。 只不过右边多出了四列科目而已。 我这里先CAST是因为需要转换格式，从NVARCHAR转为FLOAT。 如果我想要转换的行列数据不是数字的话，应该用什么？ 我们可以通过COUNT得到出现的次数，也可以通过MIN()或者MAX()直接显示内容。
这篇教程是帮助你回答：什么是MySQL？以及告诉你为何 MySQL 是世界上最流行的开源数据库的原因。
我们讲过，利用循环的方式将PQ中得到的table表逐行导入SQL Server中，有的朋友怀疑这种方式会不会造成数据量较大时运行慢、能耗大的问题，这种顾虑理论上是恰当的，所以今天再介绍一种能够直接一次性导入SQL的办法。
pandas作为开展数据分析的利器，蕴含了与数据处理相关的丰富多样的API，使得我们可以灵活方便地对数据进行各种加工，但很多pandas中的实用方法其实大部分人都是不知道的，今天就来给大家介绍6个不太为人们所所熟知的实用pandas小技巧。
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序
因为里面涉及列中套列，所以使用List.Skip的话是针对需要处理列里面的明细列进行。这里会用到List{}的方式进行定位，通过List.Transform来进行循环。因为这里是循环3次，而且是从0开始，也就是0-2定位列表里的内容。
SQL是IT行业很多岗位都要求具备的一项能力，对于数据岗位而言更是如此，甚至说扎实的SQL基础也往往是入职这些岗位的必备技能。而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。
机器学习里矩阵是必不可少的，无论Python、Java能做机器学习的语言，都会提供比较优质的矩阵库。
输入重定向是指把文件导入到命令中，而输出重定向则是把原本要输出到屏幕的数据信息写入到指定文件中。
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