13、数据处理与基因表达分析：Python 实战应用

数据处理与基因表达分析：Python 实战应用

在数据处理和生物信息学领域，Python 凭借其强大的功能和丰富的库成为了不可或缺的工具。本文将围绕连接数据的图表示、基因表达数组实验数据处理等内容展开，详细介绍相关概念、操作步骤及代码实现。

连接数据的图表示与查询

连接数据可以通过连接图来表示，这种表示方式在处理复杂的关联信息时非常有效。在实际应用中，我们可以使用矩阵来表示这些连接关系。一旦图建立完成，就可以对其进行各种查询以获取所需的信息。

例如，在处理演员和电影的关联数据时，我们可以使用图来表示演员之间的合作关系。以下是一些示例代码和数据：

# 部分演员数据
('Denzel ', 'Washington ')
('Chris ', 'Pine')
('Bill', 'Pullman ')
('Tom', 'Hanks ')
('Ed', 'Harris ')
('Robbie ', 'Coltrane ')
('Shirley ', 'Henderson ')
('Mads', 'Mikkelsen ')

# 查找最长连接
v,h = (Gdist == mx).nonzero()
print(len(v))  # 输出 72
print(len(v) // 2)  # 输出 36

同时，还给出了一系列基于电影数据库的问题及对应的 Python 脚本编写要求，具体如下：
1. 编写 Python 脚本返回 Kim Crosby 的 aid 值。
2. 编写 Python 脚本返回所有包含 Amy Irving 的电影的 mid 值。