1.下載基因組注釋文件，選擇對應的版本：ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/Homo_sapiens/ARCHIVE/BUILD.37.3/GFF/2.GTF為GeneralTransferFormat，熟悉格式http://www.huoyunjn.com/wuliuxinwen/2/33709819.htm。第三列feature-后面start和end之間區(qū)域代表的特征，如果此區(qū)域是基因，則此處為gene，如果是外顯子
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:25 2920
python版本：3.7scrapy版本：1.7.1問題描述在這個目錄下正常生成(venv)G:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonPratice\code\spider\day04>scrapygenspiderttttitcast.cnCreatedspider'tttt'usingtemplate'basic'在下一級及以下目錄生成失敗，mySpider及以下為通過scrapystartproject
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:15 2918
CUR分解要理解CUR分解，需要先看下SVD分解。SVD理論以及Python實現(xiàn)算法流程給定輸入的矩陣A。A=C?U?RA=C*U*RA=C?U?R隨機選r個列構(gòu)成C和r個行構(gòu)成R（也可以使用，平方和加權(quán)過的行和列（常用））然后選取W矩陣（C和R的交集，也就是被選出來的部分，在C和R中同時出現(xiàn)的A矩陣中的位置。）對W做SVD分解，得到X∑YTX\sumY^TX∑YT對∑\sum∑做廣義逆矩陣(∑)+(\sum)^+(∑)+，也就是只有非0元的部分才變成原來
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:38 2917
1、編寫一個函數(shù)cacluate,可以接收任意多個數(shù),返回的是一個元組.元組的第一個值為所有參數(shù)的平均值,第二個值是大于平均值的所有數(shù).結(jié)果：2、編寫一個函數(shù),接收字符串參數(shù),返回一個元組,‘ehlloWROLD’元組的第一個值為大寫字母的個數(shù),第二個值為小寫字母個數(shù)。結(jié)果：3、編寫函數(shù),隨機生成一個列表(包含30個整形數(shù))，用戶輸入一個整形數(shù)k,返回生成的隨機列表去重后的結(jié)果和列表下標k之前對應(不包含k)的元素逆序，下標k及之后的元素逆序的新列表函數(shù)需
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:22 2916
1、需要將時間字符串轉(zhuǎn)換成datetime類型,語法:data[‘time']=pd.to_datetime(data[‘time'])2、將時間列設置成索引列data.set_index(‘time')3、畫圖分兩種(1)matplotlib.pyplot方式打印某一列數(shù)據(jù),直接data[‘some_columns'].plot(),會自動將時間作為橫坐標(2)pycharts方式frompyechartsimportBarbar=Bar("數(shù)據(jù)分析")
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:15 2915
作為移動端輕量級網(wǎng)絡的代表，MobileNet一直是大家關(guān)注的焦點。最近，Google提出了新一代的MobileNetV3網(wǎng)絡。這一代MobileNet結(jié)合了AutoML和人工調(diào)整，帶來了更加高效的性能。Paper：SearchingforMobileNetV3Github：https://github.com/xiaochus/MobileNetV3改進MobileNetV3的網(wǎng)絡模塊結(jié)構(gòu)延續(xù)了MobileNetV1的深度可分離卷積和MobileNetV
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:05 2908
1.天天向上的力量#DaydayUp.pydayUp=0.01;yearSum=pow(1+dayUp,365);print("天天向上的力量，每天進步一點點{0},一年之后，我們將是原來的{1:.2f}倍".format(dayUp,yearSum));#運行結(jié)果#天天向上的力量，每天進步一點點0.01,一年之后，我們將是原來的37.78倍2.工作日的努力周一至周五努力1%，周六周日退步1%#WeekUp.pydayUp=0.01;yearSum=1.0
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:45 2904
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)兩個矩形重合面積代碼實例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下代碼如下計算兩個矩形的重合面積importmathx1,y1,x2,y2=input().split("")x1,y1,x2,y2=int(x1),int(y1),int(x2),int(y2)#print(x1,y1,x2,y2)x1,x2=min(x1,x2),max(x1,x2)y1,y2=min
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:13 2897
（4）一個整數(shù)它加上100是一個完全平方數(shù)，再加上168而是一個完全平方數(shù)請問該數(shù)是多少。思路將整數(shù)加上100后的完全平方數(shù)定義為x要判斷x這個完全平方數(shù)開方是個整數(shù)，并且它加上168后開方還是個整數(shù)，在1到100000里面循環(huán)找滿足這些條件的值判斷一個數(shù)是否在完全平方數(shù)可以先將他乘10再用10取余，如果余數(shù)不為0，那么它就不是個整數(shù)。舉例：3.1不是一個整數(shù)，3.1*10=3131%10=1，余數(shù)不為0，不是個整數(shù)。因為我們定義的是整數(shù)加上100后的完全
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:01 2896
Numpy在Python2.7.3、Python3.6.4不同版本的應用1，安裝Anaconda，安裝Anaconda時創(chuàng)建的默認Python環(huán)境，環(huán)境名稱是root，對應的Python版本是3.6.42,使用numpy，進行print打印時出錯，python3.6打印要加上圓括號。為便于numpy試驗，建立python2.7.3環(huán)境，在python2.7.3中使用numpy。3，在Anaconda創(chuàng)建python2.7.3的使用環(huán)境。C:\Users\l
系統(tǒng) 2019-09-27 17:37:37 2894
importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdig=datasets.load_digits()#讀入sklearn內(nèi)置數(shù)據(jù)print(
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:24 2892
本文實例為大家分享了python文件寫入write（）的操作的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下filename='pragramming.txt'withopen(filename,'w')asfileobject:#使用‘w'來提醒python用寫入的方式打開fileobject.write('Iloveyourname!''\nIloveyourcloth!''\nIloveyourshoes!''\nIloveyourhair!')withopen
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:19 2890
strftime()方法轉(zhuǎn)換成一個元組或struct_time表示時間所指定的格式參數(shù)所返回gmtime()或localtime()為一個字符串。當t不設置，所返回當前時間使用localtime()方法。格式必須是字符串。異常ValueError被掛起，如果t在任何字段的允許范圍之外。語法以下是strftime()方法的語法：time.strftime(format[,t])參數(shù)t--這是以秒為單位來進行格式化的時間。format--這是將用于格式化給定的
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:40 2889
importnumpyasnpx=np.array([2,4,5,3,6,9,40,25,32])print(np.cov(x)*8)print(np.var(x)*9)y=np.array([[1,5,6],[4,3,9],[4,2,9],[4,7,2]])print(y.shape)print(np.cov(y,rowvar=False))#其中rowvar是布爾類型。默認為true是將行作為獨立的變量、如果是flase的話，則將列作為獨立的變量。#4
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:11 2889
在機器學習或者深度學習中，我們常常碰到一個問題是數(shù)據(jù)集的切分。比如在一個比賽中，舉辦方給我們的只是一個帶標注的訓練集和不帶標注的測試集。其中訓練集是用于訓練，而測試集用于已訓練模型上跑出一個結(jié)果，然后提交，然后舉辦方驗證結(jié)果給出一個分數(shù)。但是我們在訓練過程中，可能會出現(xiàn)過擬合等問題，會面臨著算法和模型的選擇，此時，驗證集就顯得很重要。通常，如果數(shù)據(jù)量充足，我們會從訓練集中劃分出一定比例的數(shù)據(jù)來作為驗證集。每次劃分數(shù)據(jù)集都手動寫一個腳本，重復性太高，因此將此
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:53 2886
