提取一个数据的子集

perl脚本练习

要求

根据提供的ID,提取一个数据的子集输出到一个新的文件

数据

表达矩阵
在这里插入图片描述
目标基因ID
在这里插入图片描述

思路
  1. 目标基因按行循环读取,获得一个哈希,基因名为键
  2. 表达矩阵按行读取,提取基因名,判断是否存在哈希的键中,如果存在就输出这一行,没有就跳过
代码
open(IN, "D:/exp.txt") || die "$!";
open(INID, "D:/id.txt") || die "$!";
open(OUT, ">D:/out.txt") || die "$!";

my %keep_id=();
while(my$line=<INID>){
	chomp $line;
	$keep_id{$line}=1;
}
close(INID);

while(my$line=<IN>){
	chomp $line;
	my @tmp=split(/\t/, $line);
	if (exist($keep_id{$tmp[0]}){
		print OUT$line."\n";
	}	
}
close(IN);
close(OUT);
数据分析,数据科学及AI算法是当前最热门的职业。这些职业有着共同的特点:面向数字的,针对编程的以及采取分析手段的。 这些当代热点特性使得在就业市场上对以上职位需求激增也就不足为奇了。但是,市场上提供这方面的大型综合的培训课程是有限,如果说有,大多是知识范围狭窄且非综合性的,而且大多培训都缺乏方法论与实务结合。一般的情况是讲师讲述某种语言的一堆代码,学生听完后甚至连使用方法及代码的前提都不清楚,更别提实际应用场景了。这里,掌握一门数据分析软件本身没错,但仅通过单一的编程培训很难获得聘用为数据分析师或数据科学家所需的技能。那我的解决方案是什么呢?首先,我把所有数据分析中的典型问题都归类总结出来,再结合相应的实际问题,数据以及案例,同时采用世界上最流行的两种数据分析软件:PYTHON 和 SAS去解决这些问题,并将这些解决方法传授给学生。学生在完成培训后更重要的收获是知道每一问题从产生直至解决的前因后果和应用场景,这是因为我在每一课程章节最前都会交代方法论,知识要点及应用场合。SAS和PYTHON可以一起学吗?当然可以。因为我就是这样做到的。具体步骤是,我在课程当中安排了一系列主题,然后使用两种编程语言解决同样的问题。我总结出这样做的好处是边学习边比较,最后在不知不觉当中掌握了两门语言的精华和数据分析的通用方法或模式。过程虽有点长,但十分有趣。最后,为了巩固已学的知识和技能,我还专门安排了针对PYTHON 和 SAS的中小型项目及详细代码讲解。另外,课程当中使用的全部编程代码及数据文件都将免费地提供给注册的学生。
<think>好的,我现在要帮用户解决如何在Matlab中提取多维数据子集的问题。首先,我需要回忆一下Matlab中多维数组的基本操作方法。Matlab使用索引来访问数组元素,包括冒号操作符和逻辑索引。对于多维数据,可能需要使用逗号分隔的索引来指定每个维度的范围。 接下来,我应该考虑用户可能的实际应用场景。多维数据常见于图像处理、科学计算或机器学习数据集。例如,用户可能有一个三维矩阵(比如高度×宽度×颜色通道),需要提取某个区域或特定层的数据。或者他们可能有更高维的数据,如四维的时间序列数据,需要提取特定时间点的切片。 然后,我需要确保提供的示例覆盖常见的几种情况。比如,使用冒号选择整个维度,使用逻辑索引筛选数据,使用线性索引或特定函数如squeeze去除单一维度。同时,提醒用户注意维数匹配和内存管理的问题,避免在处理大型数据时出现性能问题。 还要检查是否引用了正确的资料。用户提供的引用中有一个关于R包peakC的,可能不相关,但另外两个引用关于JavaScript和Django,显然与Matlab无关。因此,回答中可能不需要引用这些,除非有间接关联,但看起来这里不需要。不过根据用户的要求,在回答末尾需要添加引用标识,所以可能需要调整引用来源,但用户提供的引用似乎不相关,可能需要忽略或重新寻找相关引用。但根据用户给出的示例,引用的来源可能不需要严格对应,可能示例中的引用是占位符。因此,可能在回答中添加引用标识,但实际引用内容可能不相关,或者用户可能希望引用内部资源,但根据问题,正确的做法是提供正确的引用来源,但用户给出的引用可能无法匹配,因此可能需要自行处理,或者忽略,但根据系统指令,必须添加引用标识。这里可能需要虚构或调整引用。不过用户给出的引用中,例如引用[3]提到了Python相关内容,但问题关于Matlab,可能无法直接关联。因此,或许在回答末尾添加引用标识,但可能无法正确对应,但根据示例,用户可能允许这样的处理。 然后,生成相关问题。需要围绕多维数据操作,可能的问题包括如何合并多维数组、如何高效处理大型多维数据、如何可视化多维数据子集等。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并包含代码示例,符合用户要求的格式。同时使用中文回答,并检查LaTeX格式是否正确,行内公式使用$...$,独立公式使用$$...$$,但在这个问题中可能不需要数学公式,所以可能不需要使用。但如果有涉及,比如索引范围的数学表达式,需正确应用格式。 现在,整理思路,给出分步解答: 1. 基本索引方法:使用冒号操作符选择范围,例如A(1:3, :, 4)提取一个维度的1-3,所有第二个维度,第四个第三个维度的数据。 2. 逻辑索引:根据条件筛选,如B(A > 5)。 3. 线性索引和sub2ind函数:处理线性位置转换为多维索引。 4. 使用squeeze函数去除单一维度。 5. 注意事项:维数正确、内存管理。 然后,提供示例代码,展示不同情况下的提取方法,并附上相关问题。</think>在MATLAB中提取多维数据子集的核心方法是使用多维索引和逻辑表达式。以下是分步说明: ### 1. 基本索引方法 使用`:`符号选择特定维度的全部元素,用逗号分隔不同维度: ```matlab A = rand(5,4,3); % 创建5×4×3的三维数组 subset1 = A(2:4, :, 1); % 提取第1层,第1维2-4索引,所有列 subset2 = A(:, [1,3], 2:3); % 提取第2-3层,所有行,第2维1和3列 ``` ### 2. 逻辑索引筛选 通过条件表达式创建布尔矩阵筛选数据: ```matlab B = rand(10,8,6); mask = B > 0.7; % 创建逻辑筛选矩阵 filtered_data = B(mask); % 获取所有大于0.7的元素 ``` ### 3. 特殊函数应用 - `squeeze`函数去除单一维度: ```matlab C = rand(2,1,5); % 维度为2×1×5 D = squeeze(C); % 转换为2×5矩阵 ``` - `sub2ind`处理非连续索引: ```matlab indices = sub2ind(size(A), [2 3], [1 2], [3 3]); % 将(2,1,3)(3,2,3)转为线性索引 selected = A(indices); ``` ### 4. 注意事项 - 索引范围不超过维度大小 - 使用`whos`命令检查内存占用 - 对大型数据优先使用逻辑索引而非临时变量
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