
Python
毒鸡蛋
这个作者很懒,什么都没留下…
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读取str转换为时间单位
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python 柱状图 标签
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seq logo
2种绘制seqlogo 的方法。原创 2024-12-09 14:12:24 · 302 阅读 · 0 评论 -
boxplot 绘制箱线图,添加数据点
【代码】boxplot 绘制箱线图,添加数据点。原创 2024-10-12 15:28:23 · 285 阅读 · 0 评论 -
python class类中的装饰器 各种@
classmethod: 不用实例化,可以直接调用。直接使用示例进行说明演示,更为直观。原创 2024-08-30 13:27:47 · 260 阅读 · 0 评论 -
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Python 数据可视化 多色散点图
【代码】Python 数据可视化 多色散点图。原创 2024-06-18 16:31:45 · 653 阅读 · 0 评论 -
Python 数据可视化 散点图 计算R^2
【代码】Python 数据可视化 散点图。原创 2024-06-18 16:26:51 · 719 阅读 · 0 评论 -
Python 数据可视化 boxplot 并列箱线图
【代码】Python 数据可视化 boxplot。原创 2024-04-25 14:42:58 · 675 阅读 · 0 评论 -
测量小代码片段的执行时间
参考官方链接:原创 2024-05-27 10:38:14 · 369 阅读 · 0 评论 -
生成器如何读取大文件
场景:500G 文件 特殊只有一行,特殊分割符号 {|}原创 2023-11-02 09:47:00 · 285 阅读 · 0 评论 -
python 2组list绘制拟合曲线、计算拟合方程 R^2
【代码】python 2组list绘制拟合曲线、计算拟合方程 R^2。原创 2023-10-23 17:28:17 · 1099 阅读 · 0 评论 -
分类散点图 stripplot() 加辅助线axhline() 多图合一
画图没有什么可说的,直接上图。原创 2023-09-15 11:44:43 · 754 阅读 · 0 评论 -
python 填充Word文档模板 循环填充表格、图片 docxtpl、 jinja2
样本评分:{{ items.score }} 样本面积:{{ items.sample_area }}mm2 目标面积:{{ items.target_area }}mm2。名称 样本面积 目标面积 样本评分。原创 2023-04-11 20:13:21 · 2673 阅读 · 0 评论 -
资源监控 python
【代码】资源监控 python。原创 2023-02-03 14:01:39 · 271 阅读 · 0 评论 -
python 常用文件头格式
python 文件 头部格式原创 2022-06-09 13:25:54 · 1245 阅读 · 1 评论 -
Flask 调试界面 Swagger
Flask 调试界面 Swagger简单使用简单使用from flask import Flaskfrom flask_restplus import Resource, Apiapp = Flask(__name__)api = Api(app)@api.route('/hello')class HelloWorld(Resource): def get(self): return {'hello': 'world'}if __name__ == '__m原创 2022-01-24 16:23:32 · 502 阅读 · 0 评论 -
如何找python 包的位置
如何找python 包的位置查找要使用的包的位置pip show numpy显示结果Name: numpyVersion: 1.13.1Summary: NumPy: array processing for numbers, strings, records, and objects.Home-page: http://www.numpy.orgAuthor: NumPy DevelopersAuthor-email: numpy-discussion@python.orgLice原创 2021-12-30 17:15:45 · 3303 阅读 · 0 评论 -
python 进度条
python 进度条一、print 实时刷新显示二、print 实时刷新显示 + 时间三、tqdm 库一、print 实时刷新显示# 利用打印功能print进行实时刷新显示for i in range(1, 101): print("\r", end="") # \r 表示将光标的位置回退到本行的开头位置 print("进度: {}%: ".format(i), "▓" * (i // 2), end="") # print("进度: {}%: ".format(i),原创 2021-12-16 17:14:15 · 1417 阅读 · 0 评论 -
Python 三引号 用法 功能
Python 三引号 用法 功能1、多行注释2、输出特定格式字符串1、多行注释这个比较好理解,就是多行注释,Python中的注释是用 # ,为避免每一行都加 #''' 123 456 789'''2、输出特定格式字符串为了 输出特定格式字符串,可以输出写入的特殊字符。跨多行、换行符、制表符:>>> a = """aaa #bbbb cccc """>>> a>>> print(a)输出:'原创 2021-12-14 17:51:02 · 2820 阅读 · 0 评论 -
python 字符串前后端处理 rsplit() rstrip() startswith() 函数
@[TOC](python 字符串前后端处理 rsplit() rstrip() 函数)去除前导和后缀字符如果strip()的参数为空,那么会默认删除字符串头和尾的空白字符(包括\n,\r,\t这些)str_in = 'a123a'#去除 前&后 str_in.strip('a')#去除 后 str_in.rstrip('a')#去除 前 str_in.lstrip('a')输出:'123''a123''123a'字符串从 前or后端 分割strin原创 2021-12-14 16:58:15 · 722 阅读 · 0 评论 -
Python 二维列表按多列排序 & 反向排序
Python 二维列表按多列排序 (有多个元素需要排序代码代码两种方法均可raw_list = [[6,2,'c'],[4,5,'b'],[7,8,'a']]sorted_list = sorted(list1, key=(lambda x: [x[2], x[1], x[0]]))# 或者,反向排序raw_list.sort(key=lambda x:[x[0], x[1], x[2]], reverse=True)以内部的一维列表的下标为0的元素为主,下标为1的元素为次,以下标为2的元原创 2021-07-16 15:27:25 · 2431 阅读 · 1 评论 -
bed文件 合并区间 python 实现
bed文件 合并区间 python 实现目的python 实现其他实现目的将有overlap 的区域进行合并,生成无overlap 的文件本脚本仅实现中心算法部分,文件写入、写出部分,自行处理python 实现# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Jul 14 08:18:15 2021@author: dujidan"""bed_list = [[4,5], [8,9], [2,6], [1,2]]sort_bed_list = li原创 2021-07-15 14:18:11 · 896 阅读 · 1 评论 -
python for if else 在同一行 三目元算符
python for if else 在同一行a_list = [1, 2, 3, 4]b_list = [i*2 for i in a_list if i%2==0]c_list = [i*2 if i%2==0 else i for i in a_list ]原创 2021-05-08 09:14:44 · 5571 阅读 · 0 评论 -
python:flask 模块 网页开发 demo
这里写目录标题flask_demo.pyhello.htmllogin.html测试的时候,按照分割线来flask_demo.pyfrom flask import Flask, render_template, request# 创建应用程序# web应用程序app = Flask(__name__)# 写一个函数,处理浏览器发来的请求# 路由:通过浏览器访问过来的请求,的位置@app.route("/") # 访问到 127.0.0.1:5000,的位置def index():原创 2021-04-25 22:27:57 · 789 阅读 · 1 评论 -
Python 中用 json.load() json.dump() 加载、保存 json数据的方法
@[TOC](Python 中用 json.load() json.dump() 加载、保存 json数据的方法)JSON 处理字符串json.dumps() # 将 Python 对象编码成 JSON 字符串json.loads() # 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象# JSON 处理文件json.dump() # 编码JSON数据, 用于处理文件json.load() # 编码和解码JSON数据, 用于处理文件json.load()、json.loads(原创 2021-04-20 12:40:35 · 424 阅读 · 1 评论 -
Python 时间、时间戳的转换
Python 时间字符串、时间戳 的转换引入模块str ---> 时间戳str ---> 时间戳加减日期计算整点引入模块import time, datetimestr —> 时间戳t_1 = '20210315'# 第一个填字符串,第二个填对应的格式time_1 = time.strptime(t_1, '%Y%m%d')# 这样你就可以自由转换了# 换呈现格式time_2 = time.strftime( "%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_1)原创 2021-04-17 16:23:57 · 2182 阅读 · 2 评论 -
smtplib 自动发邮件 同时发多个文件 至 多收件人
smtplib 自动发邮件 同时发多个文件 至 多收件人话不多说直接上代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Apr 14 14:16:55 2021@author: dujidan"""from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionfrom __future__ impo原创 2021-04-14 17:36:29 · 2254 阅读 · 5 评论 -
python 单边t检验 z检验 ttest ztest
import scipyimport statsmodelsdef ttest_onesided(A, B, equal_var= False): (t, p) = scipy.stats.ttest_ind(A, B, equal_var= False) if t > 0: onesided_p = 1 - p / 2 else: onesided_p = p / 2 return onesided_pdef ztest_on原创 2021-04-08 08:28:23 · 1362 阅读 · 0 评论 -
cannot import name ‘joblib‘ from ‘sklearn.externals‘
cannot import name ‘joblib’ from ‘sklearn.externals’ 问题直接import joblib原创 2021-03-22 15:38:15 · 207 阅读 · 1 评论 -
python 国内源 及 使用
python 国内源# 安装pip install --user 包名 -i 国内源#--user: 个人用户# 卸载pip un install 包名# 升级包pip install --upgrade 包名# 查看详情pip show 包名# 所有安装的包pip list# 检查版本更新pip list --outdated中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 阿里云http://mirrors.aliyun.原创 2021-03-22 15:28:54 · 421 阅读 · 0 评论 -
解决 ModuleNotFoundError: No module named ‘pip‘ 问题
解决 ModuleNotFoundError: No module named ‘pip’ 问题主要分2步走:1、下载 pippython -m ensurepip2、更新 pippython -m pip install --user --upgrade pip在win上会存在权限的问题,所以加加个 --user 参数原创 2021-03-19 09:25:52 · 364 阅读 · 1 评论 -
python 分析单细胞数据教程 scanpy---初探
python 分析单细胞数据 scanpy数据下载流程分析数据下载# !mkdir data# !wget http://cf.10xgenomics.com/samples/cell-exp/1.1.0/pbmc3k/pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz -O data/pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz# !cd data; tar -xzf pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.t原创 2021-03-18 20:23:37 · 3972 阅读 · 1 评论 -
python 数据可视化 可视化神器--Plotly 散点图、折线图 离线绘图
import numpy as npimport plotlyimport plotly.graph_objs as go # 创建各类图表'''创建仿真数据'''N = 100random_x = np.linspace(-1, 1, N)random_y0 = np.random.randn(N)+5random_y1 = np.random.randn(N)random_y2 = np.random.randn(N)-5'''构造trace0'''trace0 = go.S.原创 2021-03-14 11:32:24 · 991 阅读 · 1 评论 -
python list 列表删除元素
python list 列表删除元素1、remove()2、pop()3、del()1、remove()remove() 的参数是具体的元素值a_list = ['a', 'b', 'c']a_list .remove('a')# 如果知道索引,如何使用 remove 删除该索引上的元素值a_list .remove(a_list[0])2、pop()(1)pop() 接收的参数是索引值,默认,删除的是最后一个元素(2)pop() 存在返回值,返回的是删除的元素值a_list = [原创 2021-03-13 17:29:11 · 358 阅读 · 0 评论 -
python 捕获异常信息 try except finally 用法
python 捕获异常信息 try except 用法先说最简单通用的方法try: print (out)except Exception as e: # 访问异常的错误编号和详细信息 print(e) #-------------------------------------------------- # 还可以这样打印 print(repr(e)) 结果: >>> name 'out' is not define原创 2021-03-13 16:28:31 · 170 阅读 · 0 评论 -
Python 数据可视化 极地柱状图
Python 数据可视化 极地柱状图# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Mar 9 20:16:57 2021@author: dujidan"""import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Compute pie slicesN = 20theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False)radii = 10 *转载 2021-03-09 21:18:14 · 207 阅读 · 1 评论 -
Python 数据可视化 累积图
Python 数据可视化 累积图# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Mar 9 20:16:57 2021@author: dujidan"""import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import normnp.random.seed(0)mu = 200sigma = 25n_bins = 50x = np.random.norm原创 2021-03-09 21:07:52 · 929 阅读 · 4 评论 -
Python 数据可视化 小提琴图
Python 数据可视化 小提琴图# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Mar 9 20:16:57 2021@author: dujidan"""import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 设置上下限def adjacent_values(vals, q1, q3): upper_adjacent_value = q3 + (q3 - q1) * 1.5 up原创 2021-03-09 20:50:19 · 943 阅读 · 3 评论 -
Python 数据可视化 boxplot 带刻痕 箱线图
Python 数据可视化 气泡图"""Created on Tue Mar 9 15:43:59 2021@author: dujidan"""import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# Random test datanp.random.seed(123)all_data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]fig, axes = plt.原创 2021-03-09 20:02:39 · 209 阅读 · 1 评论