python

目录 GATK 变异分析 下面的来自网络未验证 GATK 变异分析 对于大数据样本可能会比较慢,因此可以按照染色体拆分后进行多线程并行计算. 下面是我写的一个python多线程脚本,仅供参考,拙劣之处敬请指正. #!/usr/bin/python3 import _thread import os import threading import time muthreads=[] bam_file="a.mkdup.bam" out_file_prefix="flower&q

目录 0. 前言 1. 环境 1.1 基础环境 1.2 谷歌浏览器驱动 2. 基本流程 2.1 初始化 2.2 登录 2.3 新建数据源 2.4 保存数据存储 2.5 发布图层 3. 完整代码 0. 前言 由于矢量图层文件较多,手动发布费时费力,python支持的关于geoserver包(geoserver-restconfig)又由于年久失修,无法在较新的geoserver版本中正常使用. 查阅了很多资料,参考了下面这篇博客,我简单写了一个自动化发布矢量文件的代码. 基本流程:获取指定文件夹下

Python 中主要有8种数据类型:number(数字).string(字符串).list(列表).tuple(元组).dict(字典).set(集合).Boolean(布尔值).None(空值). 其中Python有六个标准的数据类型: 1.字符串 字符串的声明有三种方式:单引号.双引号和三引号(包括三个单引号或三个双引号) >>> str1 = 'hello world' >>> str2 = "hello world" >>>

目录 前言 1. 基础常识 2. Base64伪加密 3. MD5加密 4. AES/DES对称加密 1.密钥 2.填充 3.模式 前言 今天小编就带着大家来盘点一下数据抓取过程中这些主流的加密算法,它们有什么特征.加密的方式有哪些等等,知道了这些之后对于我们逆向破解这些加密的参数会起到不少的帮助! 相信大家在数据抓取的时候,会碰到很多加密的参数,例如像是"token"."sign"等等,今天小编就带着大家来盘点一下数据抓取过程中这些主流的加密算法,它们有什么特征.

目录 Matplotlib 学习 Matplotlib简介 Matplotlib 散点图 Matplotlib Pyplot 关于plot() 绘制任意数量的点 不指定 x 轴上的点,看看效果 再看看y更多值的效果 两个数据集 Matplotlib 绘图标记 用 * 标记 用下箭头标记 Matplotlib 折线图 fmt 参数 标记大小与颜色 Matplotlib 条形图 总结 Matplotlib 学习 Matplotlib简介 # Matplotlib简介: ''' 使用 Matplotl

目录 前言 1 三大模型与十大常用算法[简介] 1-1 三大模型 1-2 十大常用算法 2 python数据分析之Pandas 2-1什么是pandas 2-2 pandas读取文件 2-3 pandas数据结构 2-3-1 pandas数据结构之DataFrame 2-3-1 Pandas 数据结构之Series 2-4查询数据 前言 数学建模的介绍与作用 全国大学生数学建模竞赛:全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学

目录 1. 线程的概念 2. threading.thread()的简单使用 2.1 添加线程可以是程序运行更快 2.2 主线程会等待所有的子线程结束后才结束 3.查看线程数量 4.线程参数及顺序 4.1 传递参数的方法 4.2 线程的执行顺序 5. 守护线程 1. 线程的概念 线程,有时被称为轻量级进程(Lightweight Process,LWP),是程序执行流的最小单元.一个标准的线程由线程ID,当前指令指针(PC),寄存器集合和堆栈组成.另外,线程是进程中的一个实体,是被系统独立调度和

目录 引言 .read([size])方法 .readlines()方法 引言 with open() as 和open()都是打开,还没有读入文件 假设test.fa的内容如下图所示: ACGACGTAGCGTAGCTACGATCAGCGACGAGCTAGCGACGA .read([size])方法 read([size])方法从文件当前位置起读取size个字节,若无参数size,则表示读取至文件结束为止,它返回字符串对象. with open('test.fa') as fa: f = fa

最近搞数据时发现,缩尾时本来是空值或者无效值的地方被填补了数据.传统的研究会将空值剔除后再进行缩尾,但一些不需要剔除空值的数据集需要剔除极端值,因而不能省略缩尾.结合自己的操作经验做些记录: 以保存在Excel中的数据为例: from scipy.stats.mstats import winsorize import pandas as pd df = pd.read_excel('Excel.xlsx', engine='openpyxl', header=0) df_list=["a&qu

目录 前言 SciPy 学习 SciPy基本操作 1-求解非线性方程(组) 2-积分 3-最小二乘解 4-最大模特征值及对应的特征向量 Numpy学习(续) 1 Numpy 数学函数 1-1三角函数 2-舍入函数 2-1 numpy.around() 2-2 numpy.floor() 2-3 numpy.ceil() 3 Numpy算术函数 Pandas学习(续) Pandas 数据排序 DataFrame的排序 Pandas字符串处理 前言 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数

目录 前言 数据准备阶段 版本推荐 项目实现阶段 Django 工程的建立 路由的配置及访问 添加富文本模型 创建城市与省份模型 后台管理系统 总结 前言 基于 Pythgo的 Django 框架,编程实现一个 WEB 程序,为用户提供 城市信息查询功能.用户可输入一个城市名,输出其所在省份名称和邮编 等信息.例如,输入“桂林市”,输出“广西壮族自治区”和“541000”等 城市相关信息. 数据准备阶段 版本推荐 本教程的django为4.0.3,python版本为3.10.4,推荐使用,如果不

目录 什么是锁机制? Lock() 管理线程 RLock() 与Lock()的区别 什么是锁机制? 要回答这个问题,我们需要知道为什么需要使用锁机制.前面我们谈到一个进程内的多个线程的某些资源是共享的,这也是线程的一大优势,但是也随之带来一个问题,即当两个及两个以上的线程同时访问共享资源时,如果此时没有预设对应的同步机制,就可能带来同一时刻多个线程同时访问同一个共享资源,即出现竞态,多数情况下我们是不希望出现这样的情况的,那么怎么避免呢? Lock() 管理线程 先看一段代码: import t

目录 1.创建虚拟环境 2.激活虚拟环境 3.安装Django 4.在Django下创建项目 5.创建数据库 6.查看项目 7.创建应用程序 7. 1.激活模型 8.定义URL 总结 1.创建虚拟环境 首先创建一个新文件夹 在PyCharm终端中切换到这个文件夹,输入 python -m venv 环境名 创建虚拟环境 此时文件夹下出现了名为DjangoPractice的文件夹 2.激活虚拟环境 在终端中输入 环境名\Scripts\activate 激活环境,要停止虚拟环境可以输入deacti

目录 DNA序列 简述其代码 原始序列上进行替换 利用upper()输出大写结果 结尾 DNA序列 ACTGATCGATTACGTATAGTATTTGCTATCATACATATATATCGATGCGTTCAT 求其互补DNA序列. 在生物上DNA互补序列简述表达可以表示为:A与T,C与G互补,可以理解为将上述序列中现有的A用T代替,C用G代替,T用A代替,G用C代替,则其互补序列为: TGACTAGCTAATGCATATCATAAACGATAGTATGTATATATAGCTACGCAAGTA 根

目录 本节重点 一 引子 二 GIL介绍 三 GIL与Lock 四 GIL与多线程 五 多线程性能测试 本节重点 掌握Cpython的GIL解释器锁的工作机制 掌握GIL与互斥锁 掌握Cpython下多线程与多进程各自的应用场景 本节时长需控制在45分钟内 一 引子 定义: In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing

目录 一.安装 Selenium和ChromeDriver 二.安装Geoserver必要插件 三.关于Selenium中XPath的使用技巧 四.脚本编写 首先,声明一下,这里我完成的脚步属于半自动化的,我戏称它为“有监督的半自动化”脚本.具体原因后面会详细说明. 一.安装 Selenium和ChromeDriver 安装Selenium: pip install selenium 安装ChromeDriver ChromeDriver下载地址:chromedirver. 注意:下载的版本号要

大家经常会遇到一些需要预测的场景,比如预测品牌销售额,预测产品销量. 今天给大家分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释. 我们先来了解两个主题: 什么是时间序列分析? 什么是 LSTM? 时间序列分析:时间序列表示基于时间顺序的一系列数据.它可以是秒.分钟.小时.天.周.月.年.未来的数据将取决于它以前的值. 在现实世界的案例中,我们主要有两种类型的时间序列分析: 单变量时间序列 多元时间序列 对于单变量时间序列数据,我们将使用单列进行预测. 正如我们所见,只有一列,

目录 引入依赖 算法相关依赖 获取数据 生成df 重命名列 增加列 缺失值处理 独热编码 替换值 删除列 数据筛选 差值计算 数据修改 时间格式转换 设置索引列 折线图 散点图 柱状图 热力图 66个最常用的pandas数据分析函数 从各种不同的来源和格式导入数据 导出数据 创建测试对象 查看.检查数据 数据选取 数据清理 筛选,排序和分组依据 数据合并 数据统计 16个函数,用于数据清洗 1.cat函数 2.contains 3.startswith/endswith 4.count 5.ge

目录 前言 一. Introduction to TensorBoard 二.TensoBoard Pipeline 三.后端数据记录 1. SummaryWriter类 2. 添加数据 3. 关闭SummaryWriter 4. Summary 四.前端显示数据 1. 默认使用 2. 修改端口 五.Summary 1. SummaryWriter APIs 本文记录了如何在Pytorch中使用Tensorboard(主要是为了备忘) 前言 虽然我本身就会用TensorBoard,但是因为Ten

前言: NoxfileNox 默认在一个名为noxfile.py的文件中查找配置.在运行 nox 时,你可以使用 --noxfile参数指定其它的文件. 定义会话格式:session(func=None, python=None, py=None, reuse_venv=None, name=None, venv_backend=None),将被装饰的函数指定为一个会话. Nox 会话是通过被@nox.session装饰的标准 Python 函数来配置的. 例如: import nox @nox