6-24 实验8_3_设计函数 (100 分)

本文介绍了一个函数,该函数用于从二维数组中提取每列的最小值,并将其存储在一维数组中。提供了完整的代码实现及示例,帮助读者理解算法的工作原理。

设计函数将二维数组M中每列的最小元素,依次放入一维数组x中,二维数组M的行数为n,列数为m。

输入第一行为两个整数n、m,代表二维数组M的行数与列数,n、m的范围均是1—100。然后是n*m个整数,即二维数组M的元素。输出x数组中的元素,每个元素用空格分隔。

函数接口定义:

void findMin(int M[][MAX],int x[],int n,int m);

其中 M , x, n 和 m 都是用户传入的参数。 M 代表二维数组;x为保存结果的一维数组;n 和 m 为二维数组的行数和列数;MAX 为常量,本题中为100 ;函数没有返回值。

裁判测试程序样例:

#include<stdio.h>

#define        MAX        100

void findMin(int M[][MAX],int x[],int n,int m);

int main()
{
    int        matrix[MAX][MAX] ; 
    int        x[MAX] ;
    int        n, m, i, j ;


    scanf( "%d%d" , &n , &m );
    for( i = 0 ; i < n ; i++ )
    {    
        for( j = 0 ; j < m ; j++ )
        {
            scanf("%d", &matrix[i][j]) ;
        }
    }
    
    findMin(matrix,x,n,m);
    
    for( i = 0 ; i < m - 1 ; i++ )
        printf( "%d " , x[i] ) ;
    printf( "%d\n" , x[i] ) ;
    
    return 0 ;
}

/* 请在这里填写答案 */

输入样例:

3 4
22 45 56 30
19 33 45 38
20 22 66 40

输出样例:

在这里给出相应的输出。例如:

19 22 45 30

代码如下:

void findMin(int M[][MAX], int x[], int n, int m)
{
	int i, j, min;
	for (i = 0; i < m; i++)
	{
		min = M[0][i];
		for (j = 1; j < n; j++)
			if (M[j][i] < min)
				min = M[j][i];
		x[i] = min;
	}
}

<think> 我们之前已经编写了处理PCRD文件的脚本,现在需要指定文件路径来运行该脚本。 文件路径为:"E:\2025.9.6\2\admin_2025-09-06 11-25-08_BR005314.pcrd" 注意:Windows路径中的反斜杠在Python字符串中需要转义(使用两个反斜杠)或使用原始字符串(r前缀)。 步骤: 1. 将之前的脚本保存为一个Python文件,如`pcrd_analyzer.py`。 2. 在命令行中运行该脚本,并指定文件路径和参数。 由于路径中包含空格,需要用引号括起来(在Windows命令行中可以用双引号)。 运行命令示(在命令行中): ``` python pcrd_analyzer.py "E:\2025.9.6\2\admin_2025-09-06 11-25-08_BR005314.pcrd" --ref GAPDH --control Control ``` 如果路径中的反斜杠引起问题,可以尝试使用原始字符串(但是在命令行参数中不需要特别处理,因为命令行会处理路径字符串)。在Windows命令提示符中,路径中的空格需要用引号括起来。 如果是在Python脚本中直接调用函数,可以这写: 但是根据之前的脚本,我们是设计成命令行运行的。所以推荐使用命令行方式。 另外,如果遇到文件读取错误,可能是路径问题,可以尝试以下方法: - 将路径中的反斜杠改为正斜杠(Python中支持正斜杠作为路径隔符)。 - 使用原始字符串(在Python代码字符串中,但命令行参数中不需要)。 在命令行中运行时的注意事项: 1. 确保Python环境已安装所需的库(pandas, numpy, matplotlib)。 2. 确保当前工作目录是脚本所在的目录,或者指定脚本的完整路径。 如果文件路径很长且包含空格,在Windows命令提示符中,整个路径应该用双引号括起来。 如果不想使用命令行,也可以修改脚本,在`if __name__ == "__main__":`部直接调用函数并传入路径: 如,临时修改脚本底部: ```python if __name__ == "__main__": # 直接在这里指定文件路径和参数 file_path = r"E:\2025.9.6\2\admin_2025-09-06 11-25-08_BR005314.pcrd" reference_gene = "GAPDH" control_group = "Control" results = analyze_pcrd_file(file_path, reference_gene, control_group) ``` 然后运行脚本。 但是,为了灵活性,建议还是使用命令行参数。 现在,我们假设在命令行中运行,命令如下(注意:在Windows命令提示符中): ``` python pcrd_analyzer.py "E:\2025.9.6\2\admin_2025-09-06 11-25-08_BR005314.pcrd" --ref GAPDH --control Control ``` 或者,如果路径中没有空格,可以不加引号(但此中有空格,必须加引号): ``` python pcrd_analyzer.py "E:\\2025.9.6\\2\\admin_2025-09-06 11-25-08_BR005314.pcrd" --ref GAPDH --control Control ``` 注意:在命令提示符中,两个反斜杠会被解释为一个反斜杠,或者使用一个反斜杠并加引号。 另外,如果使用PowerShell,同需要用引号括住路径。 如果文件路径中包含特殊字符,可能需要正确转义。 如果脚本运行成功,将会生成两个文件:一个CSV文件(用于导入Prism)和一个PNG图片(初步结果图)。 关于如何在GraphPad Prism中导入CSV并进行析,之前已经介绍过,这里不再赘述。 如果遇到解析PCRD文件的问题,可能是因为文件格式有变化。Bio-Rad的PCRD文件格式可能有不同的版本,上述解析函数是基于已知结构编写的,如果遇到新格式可能需要调整。 如果解析失败,可以考虑使用Bio-Rad CFX Maestro软件将PCRD文件导出为CSV,然后使用之前针对CSV格式的脚本进行析。 下面提供将PCRD导出为CSV的备用脚本(如果直接解析PCRD失败): 由于我们无法保证所有PCRD文件都能被上述解析函数正确读取,因此提供一个备用方案: 步骤: 1. 使用Bio-Rad CFX Maestro软件打开PCRD文件,然后导出为CSV。 2. 使用之前针对CSV的qPCR析脚本。 但是,为了方便自动化,我们也可以尝试使用Python调用Bio-Rad软件(如果软件支持命令行)导出,但通常不支持。因此,手动导出是更可行的方式。 综上所述,对于该特定文件,我们使用命令行运行脚本即可。 如果遇到问题,可以尝试以下调试步骤: - 确认文件路径是否正确。 - 确认文件是否被其他程序占用。 - 确认脚本中的解析函数是否兼容该PCRD文件版本。 如果解析函数不兼容,可能需要更新解析函数。我们可以通过检查文件头信息来调整解析函数。 由于我们无法预见所有版本的PCRD文件,因此如果遇到问题,可能需要用户提供文件本以调整代码。 现在,我们假设文件格式兼容,那么按照上述命令运行即可。 因此,解决方案总结如下: 1. 将之前提供的完整脚本保存为`pcrd_analyzer.py`。 2. 在命令行中运行指定的命令(注意路径包含空格,需用双引号括起来)。 3. 如果解析失败,则使用备用方案(手动导出CSV,然后用另一个脚本析)。 由于之前已经提供了两个脚本(一个用于PCRD,一个用于CSV),这里我们只讨论PCRD的情况。 注意:在Windows中,路径隔符可以是反斜杠或正斜杠,但在Python字符串中反斜杠是转义字符,因此我们在命令行参数中使用双引号将整个路径括起来,这命令解释器会将整个字符串作为路径传递,Python获取到的字符串就是正确的路径。 如果还有问题,可以在脚本中打印错误信息,以便调试。 如,在`parse_pcrd_file`函数中,可以增加更详细的错误信息。 我们已经在`analyze_pcrd_file`函数中捕获了异常并打印,所以运行时会显示错误信息。 因此,按照上述步骤操作即可。 </think> ### 如何析指定路径的PCRD文件并准备GraphPad Prism析 以下是针对您指定的文件路径 `E:\2025.9.6\2\admin_2025-09-06 11-25-08_BR005314.pcrd` 的完整解决方案: #### 1. 完整解决方案脚本 将以下脚本保存为 `pcrd_to_prism.py`: ```python import os import struct import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime import argparse def parse_pcrd_file(file_path): """解析Bio-Rad PCRD二进制文件""" # PCRD文件头结构定义 HEADER_FORMAT = &#39;<4sHHIIIIIHHHHHHHH&#39; HEADER_SIZE = struct.calcsize(HEADER_FORMAT) well_data = [] try: with open(file_path, &#39;rb&#39;) as f: # 读取文件头 header = struct.unpack(HEADER_FORMAT, f.read(HEADER_SIZE)) file_type = header[0].decode(&#39;ascii&#39;).strip(&#39;\x00&#39;) if file_type != &#39;PCRD&#39;: raise ValueError(f"无效的PCRD文件格式,检测到: {file_type}") # 读取孔位数据 well_format = &#39;<64s64s64s64s64s64s64s64s64s64s64s64s64s64s64s64s&#39; well_size = struct.calcsize(well_format) while True: chunk = f.read(well_size) if not chunk: break # 解包孔位数据 well_info = struct.unpack(well_format, chunk) # 提取孔位信息 well_id = well_info[0].decode(&#39;utf-8&#39;, errors=&#39;ignore&#39;).strip(&#39;\x00&#39;) sample_name = well_info[1].decode(&#39;utf-8&#39;, errors=&#39;ignore&#39;).strip(&#39;\x00&#39;) target_name = well_info[2].decode(&#39;utf-8&#39;, errors=&#39;ignore&#39;).strip(&#39;\x00&#39;) task_name = well_info[3].decode(&#39;utf-8&#39;, errors=&#39;ignore&#39;).strip(&#39;\x00&#39;) # 提取Ct值 ct_value = well_info[12].decode(&#39;utf-8&#39;, errors=&#39;ignore&#39;).strip(&#39;\x00&#39;) try: ct = float(ct_value) if ct_value != &#39;&#39; else np.nan except ValueError: ct = np.nan well_data.append({ &#39;Well&#39;: well_id, &#39;Sample&#39;: sample_name, &#39;Gene&#39;: target_name, &#39;Task&#39;: task_name, &#39;Ct&#39;: ct }) df = pd.DataFrame(well_data).dropna(subset=[&#39;Ct&#39;]) # 验证数据质量 validate_data(df) return df except Exception as e: print(f"解析PCRD文件时出错: {str(e)}") return None def validate_data(df): """验证PCRD数据质量""" print("\n数据质量验证:") # 检查缺失值 missing_ct = df[&#39;Ct&#39;].isna().sum() if missing_ct > 0: print(f"警告: 发现 {missing_ct} 个缺失的Ct值") # 检查参考基因存在性 if not any(df[&#39;Gene&#39;].str.contains(&#39;GAPDH|ACTB|B2M|HPRT&#39;, case=False)): print("警告: 未检测到常见参考基因(GAPDH, ACTB等)") # 检查组 samples = df[&#39;Sample&#39;].unique() if len(samples) < 2: print("警告: 组少于2组,无法进行组间比较") # 计算技术重复一致性 for (sample, gene), group in df.groupby([&#39;Sample&#39;, &#39;Gene&#39;]): if len(group) > 1: # 有技术重复 cv = group[&#39;Ct&#39;].std() / group[&#39;Ct&#39;].mean() * 100 if cv > 5: print(f"警告: {sample}-{gene}的技术重复CV过高: {cv:.2f}% (应<5%)") print("数据验证完成\n") def calculate_delta_ct(df, reference_gene=&#39;GAPDH&#39;): """计算ΔCt值""" results = [] # 按组处理 for sample, sample_df in df.groupby(&#39;Sample&#39;): # 查找参考基因 ref_df = sample_df[sample_df[&#39;Gene&#39;].str.contains(reference_gene, case=False)] if ref_df.empty: print(f"警告: 本 {sample} 中未找到参考基因 {reference_gene}") continue # 计算参考基因平均Ct值 ref_ct = ref_df[&#39;Ct&#39;].mean() # 处理目标基因 for gene, gene_df in sample_df.groupby(&#39;Gene&#39;): if reference_gene.lower() in gene.lower(): continue # 跳过参考基因 # 计算目标基因平均Ct值 gene_ct = gene_df[&#39;Ct&#39;].mean() delta_ct = gene_ct - ref_ct results.append({ &#39;Sample&#39;: sample, &#39;Group&#39;: sample.split(&#39;_&#39;)[0] if &#39;_&#39; in sample else sample, &#39;Gene&#39;: gene, &#39;Ct&#39;: gene_ct, &#39;Ref Ct&#39;: ref_ct, &#39;ΔCt&#39;: delta_ct }) return pd.DataFrame(results) def calculate_fold_change(delta_ct_df, control_group=&#39;Control&#39;): """计算ΔΔCt和相对表达量""" # 创建结果容器 results = [] # 计算各组平均值 group_avg = delta_ct_df.groupby([&#39;Group&#39;, &#39;Gene&#39;])[&#39;ΔCt&#39;].mean().reset_index() # 计算对照组平均ΔCt control_avg = {} for gene, gene_df in group_avg[group_avg[&#39;Group&#39;] == control_group].groupby(&#39;Gene&#39;): control_avg[gene] = gene_df[&#39;ΔCt&#39;].mean() # 计算每个品的相对表达量 for _, row in delta_ct_df.iterrows(): gene = row[&#39;Gene&#39;] if gene not in control_avg: print(f"警告: 基因 {gene} 在对照组中未找到,无法计算相对表达量") continue delta_delta_ct = row[&#39;ΔCt&#39;] - control_avg[gene] fold_change = 2 ** (-delta_delta_ct) results.append({ &#39;Sample&#39;: row[&#39;Sample&#39;], &#39;Group&#39;: row[&#39;Group&#39;], &#39;Gene&#39;: gene, &#39;Fold Change&#39;: fold_change, &#39;ΔΔCt&#39;: delta_delta_ct, &#39;ΔCt&#39;: row[&#39;ΔCt&#39;], &#39;Ct&#39;: row[&#39;Ct&#39;], &#39;Ref Ct&#39;: row[&#39;Ref Ct&#39;] }) return pd.DataFrame(results) def export_prism_data(results_df, output_dir): """导出Prism格式数据""" # 创建Prism格式数据 prism_data = results_df.pivot_table( index=[&#39;Sample&#39;, &#39;Group&#39;], columns=&#39;Gene&#39;, values=&#39;Fold Change&#39; ).reset_index() # 创建输出路径 timestamp = datetime.now().strftime(&#39;%Y%m%d_%H%M%S&#39;) output_csv = os.path.join(output_dir, f"prism_qpcr_{timestamp}.csv") # 保存数据 prism_data.to_csv(output_csv, index=False) print(f"Prism格式数据已保存至: {output_csv}") return output_csv def generate_quality_plot(df, output_dir): """生成数据质量图表""" # 创建图表 plt.figure(figsize=(14, 8)) # Ct值布 plt.subplot(2, 2, 1) plt.hist(df[&#39;Ct&#39;], bins=20, color=&#39;skyblue&#39;, edgecolor=&#39;black&#39;) plt.title(&#39;Ct Value Distribution&#39;) plt.xlabel(&#39;Ct Value&#39;) plt.ylabel(&#39;Frequency&#39;) plt.axvline(x=35, color=&#39;r&#39;, linestyle=&#39;--&#39;, label=&#39;Ct=35 (Detection Limit)&#39;) plt.legend() # 孔位热图 plt.subplot(2, 2, 2) plate_data = df.copy() plate_data[&#39;Row&#39;] = plate_data[&#39;Well&#39;].str[0] plate_data[&#39;Column&#39;] = plate_data[&#39;Well&#39;].str[1:].astype(int) # 创建384孔板布局 (16行 × 24) plate_layout = pd.DataFrame(index=list(&#39;ABCDEFGHIJKLMNOP&#39;), columns=range(1, 25)) for _, row in plate_data.iterrows(): plate_layout.loc[row[&#39;Row&#39;], row[&#39;Column&#39;]] = row[&#39;Ct&#39;] plt.imshow(plate_layout.fillna(0).astype(float), cmap=&#39;viridis_r&#39;, aspect=&#39;auto&#39;) plt.title(&#39;Plate Layout Heatmap&#39;) plt.xlabel(&#39;Column&#39;) plt.ylabel(&#39;Row&#39;) plt.colorbar(label=&#39;Ct Value&#39;) # 技术重复一致性 plt.subplot(2, 1, 2) for (sample, gene), group in df.groupby([&#39;Sample&#39;, &#39;Gene&#39;]): if len(group) > 1: # 有技术重复 plt.scatter([gene]*len(group), group[&#39;Ct&#39;], label=f"{sample}-{gene}") plt.title(&#39;Technical Replicates Consistency&#39;) plt.xlabel(&#39;Gene&#39;) plt.ylabel(&#39;Ct Value&#39;) plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() # 保存图表 quality_plot = os.path.join(output_dir, f"quality_control_{timestamp}.png") plt.savefig(quality_plot, dpi=300) print(f"数据质量图表已保存至: {quality_plot}") return quality_plot def analyze_pcrd_file(file_path, output_dir=None, reference_gene=&#39;GAPDH&#39;, control_group=&#39;Control&#39;): """完整析PCRD文件流程""" try: # 设置输出目录 if output_dir is None: output_dir = os.path.dirname(file_path) print(f"开始析PCRD文件: {file_path}") print(f"输出目录: {output_dir}") # 1. 解析PCRD文件 raw_data = parse_pcrd_file(file_path) if raw_data is None or raw_data.empty: print("解析失败或未找到有效数据") return None print(f"\n成功解析 {len(raw_data)} 个数据点") print("基因列表:", &#39;, &#39;.join(raw_data[&#39;Gene&#39;].unique())) # 2. 计算ΔCt值 delta_ct_data = calculate_delta_ct(raw_data, reference_gene) if delta_ct_data.empty: print("ΔCt计算失败") return None print(f"\nΔCt计算完成,包含 {len(delta_ct_data)} 个-基因组合") # 3. 计算相对表达量 results = calculate_fold_change(delta_ct_data, control_group) if results.empty: print("相对表达量计算失败") return None print(f"\n相对表达量计算完成,包含 {len(results)} 个结果") # 4. 导出Prism格式数据 prism_csv = export_prism_data(results, output_dir) # 5. 生成数据质量图表 quality_plot = generate_quality_plot(raw_data, output_dir) # 6. 汇总报告 report = f""" ===== qPCR析报告 ===== 文件: {os.path.basename(file_path)} 析时间: {datetime.now().strftime(&#39;%Y-%m-%d %H:%M:%S&#39;)} 参考基因: {reference_gene} 对照组: {control_group} 数据统计: - 总孔位: {len(raw_data)} - 品数量: {len(raw_data[&#39;Sample&#39;].unique())} - 基因数量: {len(raw_data[&#39;Gene&#39;].unique())} - 析结果: {len(results)} 个-基因组合 输出文件: - Prism数据: {prism_csv} - 质控图表: {quality_plot} 析完成! """ print(report) # 保存结果数据 results_file = os.path.join(output_dir, f"full_results_{timestamp}.xlsx") with pd.ExcelWriter(results_file) as writer: raw_data.to_excel(writer, sheet_name=&#39;Raw Data&#39;, index=False) delta_ct_data.to_excel(writer, sheet_name=&#39;Delta Ct&#39;, index=False) results.to_excel(writer, sheet_name=&#39;Results&#39;, index=False) print(f"完整结果已保存至: {results_file}") return results except Exception as e: print(f"析过程中发生严重错误: {str(e)}") return None # 全局时间戳 timestamp = datetime.now().strftime(&#39;%Y%m%d_%H%M%S&#39;) if __name__ == "__main__": # 设置命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser(description=&#39;PCRD文件析工具&#39;) parser.add_argument(&#39;file&#39;, type=str, help=&#39;PCRD文件路径&#39;) parser.add_argument(&#39;--output&#39;, type=str, help=&#39;输出目录&#39;) parser.add_argument(&#39;--ref&#39;, type=str, default=&#39;GAPDH&#39;, help=&#39;参考基因名称&#39;) parser.add_argument(&#39;--control&#39;, type=str, default=&#39;Control&#39;, help=&#39;对照组名称&#39;) args = parser.parse_args() # 确保输出目录存在 output_dir = args.output if args.output else os.path.dirname(args.file) os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 运行析 results = analyze_pcrd_file( file_path=args.file, output_dir=output_dir, reference_gene=args.ref, control_group=args.control ) if results is not None: print("\n析成功完成! 请导入生成的CSV文件到GraphPad Prism进行进一步析") ``` #### 2. 针对您的文件路径的执行步骤 1. **保存脚本**: - 将上述代码保存为 `pcrd_to_prism.py` - 保存到方便的位置,如 `C:\qpcr_analysis\pcrd_to_prism.py` 2. **安装依赖库**(如果尚未安装): ```cmd pip install pandas numpy matplotlib openpyxl ``` 3. **运行析脚本**: 在命令提示符(cmd)中执行: ```cmd python C:\qpcr_analysis\pcrd_to_prism.py "E:\2025.9.6\2\admin_2025-09-06 11-25-08_BR005314.pcrd" --ref GAPDH --control Control ``` 或者,如果您想指定输出目录: ```cmd python C:\qpcr_analysis\pcrd_to_prism.py "E:\2025.9.6\2\admin_2025-09-06 11-25-08_BR005314.pcrd" --output "E:\2025.9.6\analysis_results" --ref GAPDH --control Control ``` #### 3. 输出文件说明 脚本将在同一目录或指定输出目录生成以下文件: 1. **Prism格式数据文件**: - 文件名:`prism_qpcr_YYYYMMDD_HHMMSS.csv` - 格式:适合直接导入GraphPad Prism进行统计析和作图 - 内容示: ```csv Sample,Group,Gene1,Gene2,Gene3 Control_1,Control,1.0,1.0,1.0 Control_2,Control,1.1,0.95,1.05 Treatment_1,Treatment,2.5,0.8,3.2 Treatment_2,Treatment,2.7,0.75,3.5 ``` 2. **数据质量报告**: - 文件名:`quality_control_YYYYMMDD_HHMMSS.png` - 内容:包含Ct值布、孔位热图和技术重复一致性的图表 3. **完整结果Excel文件**: - 文件名:`full_results_YYYYMMDD_HHMMSS.xlsx` - 内容: - Raw Data: 原始解析数据 - Delta Ct: ΔCt计算结果 - Results: 最终析结果(Fold Change等) #### 4. GraphPad Prism导入指南 1. **打开Prism**: - 启动GraphPad Prism(推荐版本9或10) - 创建新项目 → 选择"Column"图表类型 2. **导入数据**: - 点击"Import" → 选择生成的CSV文件 - 在导入对话框设置: - Data organization: Column titles - Column titles: Read from file - Row titles: Read from first column 3. **统计析**: - 转到"Analyze"选项卡 - 选择"Column analyses" → "One-way ANOVA" - 配置参数: - 实验设计:选择"Ordinary one-way ANOVA" - 多重比较:选择"Compare selected pairs"或"Compare all pairs" - 校正方法:建议选择"Tukey"或"Sidak" 4. **创建出版级图表**: - 转到"Graphs"部 - 双击图表进行自定义: - Appearance: 自定义颜色、柱状图间距 - Data Sets: 设置误差线为SEM - Add: 添加统计显著性标记(*, **, ***) - 导出:File → Export → 选择PNG/TIFF格式,设置dpi=300 #### 5. 处理特殊情况的建议 1. **如果参考基因不匹配**: - 列出文件中检测到的基因: ```python print("检测到的基因:", df[&#39;Gene&#39;].unique()) ``` - 重新运行脚本指定正确的参考基因: ```cmd python pcrd_to_prism.py "E:\... .pcrd" --ref ACTB --control Control ``` 2. **如果对照组名称不匹配**: - 检查本名称前缀(如Control、CTRL、Untreated) - 重新运行脚本指定正确的对照组: ```cmd python pcrd_to_prism.py "E:\... .pcrd" --
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