在PHP中检测一个类是否可以被foreach遍历 在PHP中，我们可以非常简单的判断一个变量是什么类型，也可以非常方便的确定一个数组的长度从而决定这个数组是否可以遍历。那么类呢？...我们要如何知道这个类是否可以通过 foreach 来进行遍历呢？其实，PHP已经为我们提供了一个现成的接口。...而第二个 $obj2 则是实现了迭代器接口，这个对象是可以通过 Traversable 判断的。在PHP手册中，Traversable 接口正是用于检测一个类是否可以被 foreach 遍历的接口。...这是一个无法在 PHP 脚本中实现的内部引擎接口。IteratorAggregate 或 Iterator 接口可以用来代替它。...相信我们决大部分人也并没有使用过这个接口来判断过类是否可以被遍历。但是从上面的例子中我们可以看出，迭代器能够自定义我们需要输出的内容。相对来说比直接的对象遍历更加的灵活可控。
在Django中，我们可以通过表单的初始化参数initial来传递自定义的初始值给表单字段。如果我们想要在视图中设置表单的初始值，可以在视图中创建表单的实例时，传递一个字典给initial参数。...1、问题背景我们遇到了这样一个问题：在使用 Django 表单时，我们希望将自定义表单中的值传递到视图中。然而，我们发现无法为多选选项的每个选项传递值。...在渲染表单时，只有一个字符字段，而多选框中有多个选择。我们想知道是否有办法解决这个问题，以及表单集是否可以在这里提供帮助。我们对 Django 还很陌生，因此希望得到一些解释，以便更好地理解和学习。...表单集允许我们创建一组类似的表单，每个表单都可以处理单个对象。在我们的例子中，我们可以创建一个表单集来处理每个 StateOptionOutcome 对象。...stateoption_outcome = StateOptionOutcome.objects.create(stateoption=stateoption, **form.cleaned_data)使用表单集的好处是，我们可以轻松地处理多个对象
ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节，通过更加精细的修改来提升图像的美感，ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能 element_text( ) element_line...axis.text.x : 自定义 x 轴刻度标签 axis.text.y : 自定义 y 轴刻度标签 legend.title: 自定义图例标题文本 legend.text：自定义图例文本 plot.title...library(palmerpenguins) 依旧还是使用企鹅的数据集，接下来使用element_text() 函数来调整图像的文本元素 p% drop_na() %>...1. axis.title.*( ):自定义x&y标签文本 通过element_text( )来更改文本，颜色，大小和角度 p + theme(axis.title.x = element_text(size...size=12)) 4. legend.text( )自定义图例文本 p + theme(legend.text=element_text(face="bold", color="red",size=10
一、前言 前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...他的数据如下图所示： 有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值呢？...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数的问题了，从一列数据中取出满足某一条件的数据，使用筛选功能。 他自己写了一个代码，如下所示： 虽然写的很长，起码功能是实现了的。...也是可以实现这个需求的。 后来他自己对照着修改了下，完全可行。 其实有空格的话，也是可以直接引用过来的，问题不大。...后来【LeeGene】大佬给了一个代码，如下所示： df = df[df.pitch>0.2] 看上去确实很简单，不过还没有太满足需求，后来【月神】补充了下，取绝对值再比较。
public function deep_in_array($value, $array) { foreach($array as $item) { ...
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如何判断某变量是否在某个集合中？注意，这里的集合可能并不是指确定的常量，也可能是变量。...当然通用一点你还可以这样写: std::set con_set = {1, 2, 3, 4, 5}; 版本2 // 来源：公众号【编程珠玑】 // 作者：守望先生 #include
生存分析大家应该都很熟悉，并且在医学领域应用也很广泛，那么如何做一个漂亮的生存曲线却是让人头疼的事情。今天就给大家分享一个可以直接拿来放入文章的生存曲线绘制的R包survminer。...首先，我们看下其安装及依赖包，我们需要安装下面两个包： Install.packages(“survminer”) Install.packages(“survival”) 接下来我们看下此包的使用，包中主要的核心函数是...Data 如果是使用fit中的数据可以不提供此参数值。 Pval /pval.method一个逻辑值指是否显示P值或者P值的计算方法。 log.rank.weights 主要是选择P的计算方法。...Risk.table 指的是展示每个时间点的数据，可以说百分比也可以是数量，具体的参数设置： ? Cumevents/cumcensor 指展示事件数据或者缺失值。...#自定义P值及方法的展示位置大小 ggsurvplot(fit, data = lung, pval = TRUE,pval.method = TRUE, log.rank.weights
如果想查看某些因素，如年龄，性别，分期，肿瘤数目，大小，实验室指标 或者 通过生信手（tao）段（lu）构建的模型和评分是否对预后有影响时候，经常会把连续变量变为分类变量，然后绘制KM曲线或者列线图等。...myeloma) 构建模型，并绘制KM曲线 #构建模型 fit <- survfit(Surv(time, event) ~ TP53_cat, data = myeloma) #绘制生存曲线并显示P值...pval = T) #是否显示P值 如图显示P值不显著，这时候可以试一下最优cutoff。...break.x.by = 6,##横坐标间隔 pval = T) #是否展示P值 可以看到P值 survminer/versions/0.4.9/topics/surv_cutpoint
演示数据 使用survival包中的lung数据集用于演示，这是一份关于肺癌患者的生存数据。time是生存时间，以天为单位，status是生存状态，1代表删失，2代表死亡。...# log-rank P值，也可以提供一个数值 pval.method = TRUE, # 计算P值的方法，可参考https://rpkgs.datanovia.com/survminer...数据集，其中time是时间，status是生存状态，1为发生终点事件，0为删失，rx是治疗方式，有三种：observation、Levamisole、Levamisole+5-FU，obstruct是肿瘤是否阻塞结肠...，有为1，无为0，adhere是肿瘤是否粘附附近器官，有为1，无为0。...在循环出图时有用处 legend.title <- list("sex", "rx") ggsurvplot_list(fits, colon, legend.title = legend.title)
导语 GUIDE ╲ 生存分析是指将终点事件和出现此事件所经历的时间结合起来分析的一种统计方法，研究生存现象和现象的响应时间数据及其规律，在肿瘤等疾病研究中运用广泛。...在R中进行生存分析常用的包有survival包以及survminer包。...(fit, data = lung) #Fig 2 ggsurvplot(fit, data = lung, surv.median.line = "hv", #用于在中位生存值绘制水平/垂直线，c(...#method: 计算p值的方法 #pval.txt: 用于注释图形的文本 #pval.x, pval.y: 注释图形的x&y的坐标 #method.x, method.y: 计算p值的方法的坐标x...Fig 14中，三个P值都大于0.05，说明每个变量均满足PH检验。总体P=0.2691，模型整体满足PH检验。图中虚线表示拟合曲线上下2个单位的标准差。
在官方文档中，创建自定义弹窗是比较麻烦的，使用方式大概是：1、使用@CustomDialog装饰的自定义组件作为弹窗的布局2、在@CustomDialog装饰的自定义组件中必须声明CustomDialogControlle...类型的变量3、在需要显示弹窗的@Entry里面再次声明一个CustomDialogControlle类型的变量，并完成初始化这样就可以通过@Entry里的CustomDialogControlle类型的变量进行控制弹窗的关闭和打开...，在@Entry里举栗子主要是说明UIContext可以在这里面获取到@Entry@Componentstruct Example { //创建并初始化弹窗 public loadingDialog...) } //隐藏加载弹窗 protected closeLoadingDialog() { this.loadingDialog.close() }}好了，现在你可以愉快的自定义更多的弹窗了...还想要设置更多奇奇怪怪的东西，可以查找promptAction.BaseDialogOptions的属性，然后在基类中，找到下方截图中所示位置进行设置：写在最后如果你觉得这篇内容对你还蛮有帮助，我想邀请你帮我三个小忙
在R语言中，能够进行生存分析的R包很多，survival和survminer是其中最基本的两个，survival负责分析，survimner负责可视化，二者相结合，可以轻松实现生存分析。...从fit中提取结果构成了d这个数据框，可以看到已经包含了每个时间点的生存概率，删失等信息，通过这些信息，完全可以自己写代码来画图。为了方便，我们直接采用survminer中的函数来进行可视化。 3....对于两组生存数据，通常都需要比较二者之间是否具有差异，最常用的算法是log-rank test。...survminer在可视化结果时，也支持进行差异检验，并将对应的p值标记在图上，代码如下 ggsurvplot(fit, pval = TRUE) 效果图如下 ?...上图中的p值小于0.05，说明不同性别的生存曲线存在显著差异。
在之前meta分析的文章中我们介绍了森林图的画法，典型的森林图如下所示 每一行表示一个study，用errorbar展示log odds ratio值的分布，并将p值和m值标记在图中。...在构建预后模型时，通常会先对所有基因进行单变量cox回归，然后筛选其中显著的基因进行多变量cox回归来建模，对于cox回归的结果，每个基因也都会有一hazard ratio和对应的p值，也可以用森林图的形式来展现...，比如NAD+的文献中就采用了这样的一张森林图 每一行表示一个变量，用errorbar展示该变量对应的风险值的大小和置信区间，并将风险值和p值标记在图上。...，我们可以自定义变量名称，指定风险值的大小，这样我们只需要从cox回归的结果中提取我们需要绘图的元素进行绘制即可。...基本用法之外中添加的变量是单列注释，如果要实现文献中图片的多列注释效果，可以参考下面这个例子 > test_data <- data.frame( + coef1 = c(1, 1.59, 1.3,
---- 问： 在linux系统里，普通用户目录是在 /home 下，root用户目录在 /root，因此全部用户共享目录的。 那如果我们要装一个东西的话，是不是只用装一遍？...（比如说ohmyzsh之类的） 我之前在自己服务器上，每次都需要安装两遍，一次只有当前那个用户生效，这是为什么呢？...---- 答： 不一定，当我们说我们在 linux 装了一个东西，指的是：「我们装了一个命令，可全局执行」。此时是将该命令放在了全局执行目录（或者将该命令目录放在了 $PATH）。...哦对，PATH 该路径列表可自定义，而每一个用户都可以有独立的 PATH 环境变量。...所以，要看一个命令是所有用户共享还是仅对当前用户有效，具体要看该命令是怎么装的，可以看看 which command 进一步排查。
前情提要：作为三年前的马拉松授课学员，参加了每个月一次的老学员在线互动答疑，收获颇多，分享给大家： 查找survminer是否自带保存生存图片的函数 查看帮助文档中是否有file这个参数 用帮助文档中的示例代码演示...示例代码中并没有保存的代码，那就搜一搜： 搜索的同时，尝试将图片单独保存 成功保存图片，困扰我很久的问题小洁老师5分钟就解决了啦！...下面是解答过程： 查找survminer是否自带保存生存图片的函数 library(survival) library(survminer) #> Loading required package: ggplot2..." 查看帮助文档中是否有file这个参数 ?...# Change legends: title & labels legend.title = "Sex", legend.labs = c("Male", "Female"), # Add p-value
可以很容易的发现与文献中的差异，部分可优化点： 1）区分两条线的颜色和legend 2）坐标轴，标题，主题优化 3）Risk table 4）P值，OR值，CI值等注释信息 三 KM曲线“美颜” 1 survminer...呐，线的颜色可以和性别对应起来了，Q1解决！...2 坐标轴，标题，主题优化 p2 <- ggsurvplot(fit, data = lung, surv.median.line = "hv", #添加中位生存曲线...4 添加注释信息 1）添加KM的P值 P4 <- ggsurvplot(fit, data = lung, pval = TRUE,#添加P值 pval.coord...pval.coord可以调节P值得位置 2）添加COX回归hazard ratio值等相关信息 ###添加HR ,CI ,P res_cox<-coxph(Surv(time, status) ~sex
我们用R的survival包自带的一套肺癌的数据来举例 #安装下面两个R包 install.packages(c("survival", "survminer")) #加载这两个R包 library...status) ~ sex, data = lung) res.cox 可以看到这里算出来的p值是0.00149，是显著的 我们在来看一下summary summary(res.cox) 这里的exp...循环对每一个特征做cox回归分析 univ_models <- lapply( univ_formulas, function(x){coxph(x, data = lung)}) #提取HR，95%置信区间和p值...function(x){ x <- summary(x) #获取p值...3.多因素cox回归分析 前面是单独看每一个特征是否跟生存相关，而多因素cox回归是同时检测多个特征是否与生存相关。
2.按照中位数 3.按照最佳截断值 最佳截断值是约登指数（敏感度+特异度-1）最大的点，说人话就是让KM-plot上的p值最小的值。...例如我编的数据年龄范围是45-100，那么就是说在这个范围内去计算一系列的截断值和它对应的p值，找出让p值最小的那个截断值。我经常说这是一种耍流氓行为！你可以不用但是不能不会啊。...require(survminer))install.packages('survminer',update = F,ask = F) library(tinyarray) library(survival...) library(survminer) head(meta1) #tinyarray包里的示例数据 set.seed(13) meta = mutate(meta1,age = sample(45:100...我举得例子真好，按照中位数不显著，按照最佳截断值就显著。有些东西就是，你感觉不应该这样干但是架不住它太有诱惑力了。 生存分析的图有一个简化的画法，在我的包里,就图一个简单美丽。
KM plot在生物医学中很常见，主要用来做预后分析，比如可以根据表达量把病人分成两组，然后比较哪组病人预后好，进而可以得出基因表达量高低与病人预后好坏相关性的结论。...我们通过Hmisc::cut2(as.numeric(.), g = 3))，将患者均分为三组，但是虽然P值下降了，仍然没有达到想要的（PP小于0.05的目标，这一步的主要原理是，放弃以前所用的中位值来定义高低组的方法，采用不同的阈值来重新定义高低分组以达到最低的P值。...，P值达到最低。...但是我们可以逐渐尝试该cutoff值附近的值，来找到一个合适的阈值。
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