在这篇文章中，我们将比较LASSO、PLS、Random Forest等多变量模型与单变量模型的预测能力，如著名的差异基因表达工具DESeq2以及传统的Mann-Whitney U检验和Spearman...在本篇文章中,我将添加另一种非ivarite特征选择方法，即Mann-Whitney U检验，该检验应在很大程度上与Spearman相关性相比较，因为两者都是非参数和基于秩的单变量方法，因此不假定数据的特定分布...我们可以看到，Spearman correlation和Mann-Whitney U test单变量特征选择模型具有相当的AUC ROC指标(尽管Mann-Whitney U test较好)，且两者的AUC...为了验证这一假设，在下一节中，我们将暂时忽略Bonferroni校正，并使用Spearman相关性和Mann-Whitney U检验，单独使用p值排序来确定~30个最具预测性的基因。...性别预测：DESeq2与多元方法 在本节中，除了将LASSO与SPEAR30（具有约30个差异表达基因的Spearman相关性）模型和MWU30（具有约30个差异表达基因的Mann-Whitney U检验
多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...DataArray 一个带有标签的多维数组，它有如下几个重要的属性 values 获取数组的具体数值 dims 获取维度的名字，如('x', 'y', 'z') coords 获取一个类似于字典的结果，...xarray.open_dataarray()读取DataArray类型数据，即只能读取单个物理量。...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...xarray封装了matplotlib的部分绘图函数，一行代码就可以将数据画出来，不过作为一个负责的公众号，还是用cartopy顺带加载了地图。
本来是作为一部分内容的，但是推送有字数限制。因此拆分为三个部分，每部分都是单独的内容，基本不影响阅读。 DataArray xarray.DataArray 是 xarray 库中带标签的多维数组。...：数字，日期或字符串1D数组) attrs：包含元数据信息 xarray 使用 dims 和 coords 实现核心的元数据操作。...基于 pandas 中 DataFrame 和 Series 的索引功能，坐标可进行更快速的索引和对齐操作。 DataArray 对象有 name 和 attrs 属性，attrs 包含了元数据信息。...numpy.ndarray 数组，因此获取信息的方式和numpy中操作数组方式相同。...数组中。
datetime64[ns] 2000-01-01 space <U2 'IA' # 按列表中的顺序选择行列 >> arr[[0, 3, 1, 2], [2, 0, 1]] <...中 (比如：单标签，标签切片，标签数组，逻辑数组)。...'IA' 'IL' 'IN' 这些方法的参数可以是 单个标签值， slice 对象 或 1D数组。...xarray 返回的结果比 pandas 更明确，不会返回 SettingWithCopy warnings 对齐与重索引 xarray 中的 reindex，reindex_like 及 align...原始数据是新对象的子集，而原数据中没有的数据用 Nan填充。 xarray 在执行合并多对象操作时会自动对齐。手动对齐能够提高效率。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。...本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念，帮助您更好地理解和应用统计学知识。图片1. 数据类型1.1 数值型数据数值型数据是指表示数值或大小的数据类型，包括整数、浮点数和复数等。...4.1 单样本假设检验单样本假设检验用于检验单个样本的参数与已知值之间是否存在显著差异，常见的假设检验包括单样本t检验和单样本Z检验。使用SciPy库中的函数，我们可以进行这些假设检验。...4.2 双样本假设检验双样本假设检验用于检验两个独立样本的参数是否存在显著差异，常见的假设检验包括独立样本t检验和Mann-Whitney U检验。使用SciPy库中的函数，我们可以进行这些假设检验。...- Mann-Whitney U检验：使用`scipy.stats.mannwhitneyu()`函数进行Mann-Whitney U检验。
近几年，python在气象领域的发展也越来越快，同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。...中提取 numpy 数组 如果你需要将 xarray.DataArray 转换为 numpy.ndarray， wrf-python中的 wrf.to_np 函数可以帮助你完成这一操作。...如果 timeidx 是单个值，那么将假设时间索引取自所有文件所有时间的连接。 注意：执行 wrf.getvar 时并不会进行排序，也就是说在执行函数之前应在序列中按时间对文件进行排序。...如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...因此，当检测到多个时间或是文件时，依赖于地理边界的方法将返回对象数组而不是单个对象。 wrf.get_cartopy 获取的地图对象中并不包含地理边界信息。
xarray (之前的 xray) 是一个开源的python库。通过提供 pandas 的核心数据结构N维变形功能，从而将 pandas 的标签数据功能应用到物理科学领域。...主要是想提供一个类似pandas并且能与pandas兼容的工具包来进行多维数组(而不是pandas 所擅长的表格数据)分析。采用的是地球科学领域广泛使用的自描述数据通用数据模型实现上述功能。...'a' 'b' Dimensions without coordinates: y 如果使用 Series 或 DataFrame 创建 DataArray，创建时将直接复制元数据信息： In [7]...是 xarray.DataArray 对象的类字典容器，也可以认为这是一个多维的 DataFrame。...'a' 'b' Dimensions without coordinates: y 数据集中的变量可以有不同的类型甚至不同的维度。
为检验两种处理方式的差异，我们可遵循如下步骤： (1) 与参数方法类似，计算观测数据的t统计量，称为t0； (2) 将10个得分放在一个组中； (3) 随机分配五个得分到A处理中，并分配五个得分到B处理中...； (4) 计算并记录新观测的t统计量； (5) 对每一种可能随机分配重复(3)~(4)步，此处有252种可能的分配组合； (6) 将252个t统计量按升序排列，这便是基于（或以之为条件）样本数据的经验分布...(y ~ A | C) Wilcoxon-Mann-Whitney秩和检验 wilcox_test(y ~ A) Kruskal-Wallis检验 kruskal_test(y ~ A) Person...12.2.1 独立两样本和K样本检验 虚拟数据中的t检验与单因素置换检验: > library(coin) > score<-c(40,57,45,55,58,57,64,55,62,65) >treatment...treatment(A, B) Z = -1.9147, p-value = 0.05553 alternative hypothesis: true mu is not equal to 0 Wilcoxon-Mann-Whitney
NetCDF（Network Common Data Form）是一种广泛用于存储多维科学数据的文件格式，而MAT文件是MATLAB的二进制文件格式，用于存储变量数据。...Python提供了强大的库支持，如xarray和scipy.io.savemat，使得这种转换变得简单且高效 代码结构 加载nc文件：使用xarray库中的open_dataset函数打开nc文件，这会返回一个...提取数据：使用.values属性将选定的DataArray转换为NumPy数组，这是scipy.io.savemat所要求的格式。...保存为mat文件：使用scipy.io.savemat函数将NumPy数组保存到MAT文件中。你需要指定输出文件名和要保存的变量字典。...文件中的数据转换并保存为MATLAB可读的mat文件格式。
在这篇文章中，我们将看到比较两个(或更多)分布的不同方法，并评估它们差异的量级和重要性。我们将考虑两种不同的方法，可视化和统计。...直方图将数据分组到同等宽的容器（bin）中，并绘制出每个容器中的观察数据的数量。...在最后一列中，SMD 的值表示所有变量的标准化差异均大于 0.1，这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验，它比较两个分布的中位数。...该检验的原假设是两组具有相同的分布，而备择假设是一组比另一组具有更大（或更小）的值。 与上面我们看到的其他检验不同，Mann-Whitney U 检验对异常值不可知的。 检验过程如下。...U Test: statistic={stat:.4f}, p-value={p_value:.4f}") Mann–Whitney U Test: statistic=106371.5000,
在这篇文章中，我们将看到比较两个(或更多)分布的不同方法，并评估它们差异的量级和重要性。我们将考虑两种不同的方法，可视化和统计。...直方图将数据分组到同等宽的容器（bin）中，并绘制出每个容器中的观察数据的数量。...在最后一列中，SMD 的值表示所有变量的标准化差异均大于 0.1，这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验，它比较两个分布的中位数。...该检验的原假设是两组具有相同的分布，而备择假设是一组比另一组具有更大（或更小）的值。 与上面我们看到的其他检验不同，Mann-Whitney U 检验对异常值不可知的。 检验过程如下。...U Test: statistic={stat:.4f}, p-value={p_value:.4f}") Mann–Whitney U Test: statistic=106371.5000, p-value
Q-Q图将两个分布的分位数相互绘制出来。如果分布相同，就会得到45度的直线。 Python中没有本地的Q-Q图函数，虽然statmodels包提供了一个qqplot函数，但它相当麻烦。...在最后一列，SMD的值表明所有变量的标准化差异大于0.1，表明两组可能是不同的。 Mann–Whitney U 检验 另一种可选的检验是Mann–Whitney U 检验。...零假设是两组有相同的粉不，而备择假设是一组的值比另一组更大（或更小）。 不同于我们之前看过的检验，Mann–Whitney U 检验不关注异常值，而把注意力放在分布的中心上。 检验流程如下。...U Test: statistic={stat:.4f}, p-value={p_value:.4f}")Mann–Whitney U Test: statistic=106371.5000, p-value...注:对于t检验，存在两样本方差不相等的Mann-Whitney U检验，即Brunner-Munzel检验。 置换检验 一种非参数选择是置换检验。
前言 希望修改grib中的变量，用作WRF中WPS前处理的初始场 python对grib文件处理的packages python中对于grib文件的处理方式主要有以下两种库： 1、pygrib 2、xarray...或者直接： import cfgrib ds = cfgrib.open_dataset('era5-levels-members.grib') 其他命令： 将多个grib文件的内容合并到单个数据集中：...grib中的数据再重新写为新的grib文件 pygrib写grib文件的优势在于，写出的grib文件，基本上会保留原始grib文件中的信息，基本的Attributes等也不需要自己编辑，会直接将原始文件中的信息写入...) # 将原始文件中的纬向风速存为array数组 u_850 = np.zeros((288,361,720)) for j in range(len(sel_u_850)): u_850[j...(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #将原始文件中的纬向风数据替换为滤波后的数据 msg_850 = sel_u_850[i].tostring(
可选的方式为all.obs（假设不存在缺失数据——遇到缺失数据时将报 错）、everything（遇到缺失数据时，相关系数的计算结果将被设为missing）、complete.obs （行删除）以及 pairwise.complete.obs...S为变量的协方差阵。 7.3.2 相关性的显著性检验 可以使用cor.test()函数对单个的Pearson、Spearman和Kendall相关系数进行检验。...7.5.1两组的比较 若两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的 Wilcox.test(y~x,data)其中的y是数值型变量，而x是一个二分变量。...调用格式与Mann–Whitney U检验完全相同，不过还可以添加参数 paired=TRUE。...（若有两个水平，则它与Mann–Whitney U检验等价。）
---- 2 Numpy数组 2.1数据结构 NumPy数组是有效存储和访问多维数组(张量)的数据结构，并且能够进行各种科学计算。...Strides是将线性存储元素的计算机内存解释为多维数组所必需的，描述了在内存中向前移动的字节数，以便从行跳到行，从列跳到列等等。...索引数组将返回满足特定条件的单个元素、子数组或元素(b)。 数组甚至可以使用其他数组进行索引(c)。只要有可能，检索子数组的索引就会返回原始数组的“视图”，以便在两个数组之间共享数据。...SciPy和PyData/Sparse都提供稀疏数组，这些稀疏数组通常包含很少的非零值，并且为了提高效率，只将这些值存储在内存中。此外，还有一些项目将NumPy数组构建为数据容器，并扩展其功能。...分布式数组是通过Dask实现的，并通过xarray标记数组，按名称而不是按索引引用数组的维度，通过xarray将x[:, 1] 与 x.loc[:, 'time']进行比较。
为了测试失配是否会对组间比较产生影响，研究人员检验了所有组中受教育程度为A和B的受试者在总体平均KLD、ENTRRR和MEDRR上的统计差异(Mann-Whitney U检验)。...正如预期的那样，AD患者的MMSE评分低于对照组(U=3.035，p<0.001，Mann–Whitney U检验)和MCI患者(U=3.224，p<0.001，Mann–Whitney U检验) 。...与对照组相比，MCI患者的MMSE评分更低(U=8.004，p<0.001，Mann-Whitney U检验)。...事后的Mann-Whitney U检验显示，各组在θ带上的差异性最好，所有的配对比较都有统计学上的显著差异。...事后Mann-Whitney U检验显示，只有在对照组和其他两组之间才发现统计学上的显著差异。
本篇学习笔记，旨在探讨如何利用Python中的where函数这一强大工具，实现对WRF输出数据的高效索引与筛选。...WRF数据结构简介：介绍WRF输出文件的基本格式（如NetCDF），以及如何使用Python中的xarray或netCDF4等库来便捷地加载与操作这些数据。...必备导入库 首先假设我们需要索引文件中3km到11km的垂直速度 where函数是Python数据处理中的一个多功能工具，特别是在处理数组和数据集时。它允许用户根据条件选择性地保留或替换数组中的元素。...在numpy, pandas, 以及我们讨论重点——xarray库中，where函数的核心作用是根据布尔数组（或条件表达式）来过滤数据，类似于SQL中的WHERE子句。...other: 当条件为False时，用于替换的值，默认为NaN。 drop: 特别在xarray中，决定是否删除变为全NaN的坐标维度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
