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p16 Python基本介绍和语法概念02
探讨了在Python编程中,如何运行脚本、配置环境变量、使用循环与条件语句进行文件读取及处理。介绍了通过Jupyter Notebook进行脚本编写与调试,并强调了Python中缩进的重要性以及如何根据报错信息调试程序。适合对Python基础操作、脚本编写与调试感兴趣的开发者与学习者。
P4 R热图绘制02
本视频探讨了如何使用GGplot2包在R环境中创建和美化热图和散点图。介绍了生成热图的基础概念,如通过颜色梯度反映数据值的大小。展示了如何通过颜色明暗差异直观显示数据的表达量变化。进一步,视频讲解了坐标轴标签的调整、图例位置的定位以及背景主题的自定义。此外,指出了如何利用色彩映射函数调整热图颜色,以及如何叠加图层,例如散点层或文本层,来增强图形的信息表达。视频最后示范了如何将完成的图形导出为不同格式。内容适用于对数据可视化感兴趣的研究人员、数据分析师、生物信息学家以及任何需要在R语言中进行高级图形创建和定制的用户。
P16 IMP - DE Gene analysis module
新工具可执行基因差异表达分析,辅以limma pipeline,以简化样本或群组的选择及对比,并进行功能富集分析。用户通过样本选择启动分析,系统识别潜在异常样本,结果在两个框内显示。样本关系通过热图和PCA图可视化展示,用户可进一步选择不同主成分以生成跳点图。随后进行群组比较,拖放样本群组进行对比分析。设置阈值步骤中,筛查差异基因并进行功能富集分析。结果页面展示所有分析参数,提供读数计数矩阵下载,并展示样本关联分析、差异表达基因结果,火山图和基因本体论术语的气泡图。适合分子生物学家、生物信息学家、数据分析师、遗传学研究者、生物统计学家。
Python性能这么差,为什么会在AI中大量使用
尽管Python相较于C++性能较低,但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合,AI行业对此依赖重大。更重要的,科学家原先为替换Fortran选用Python,进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用,助推了其在AI领域的延续。实际上,在金融AI公司的真实案例中,Python用于快速原型开发,而生产环境转向性能更优的C++。同时,Python全局锁的特性在实验阶段不成问题,但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。
Python爬虫:Requests库的基本用法
本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库,在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库,以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中,还包含了HTTP状态码的讲解,状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性,在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外,视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示,旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。
python中的__init__.py文件有什么作用?
讨论了Python中`__init__.py`文件的作用,包括它如何使文件夹被识别为包,以及其在Python3.3版本前后的变化。文件的主要用途是声明文件夹为包并允许导入其中的模块,以及作为包初始化时执行的代码块。这允许执行包中`__init__.py`文件中的代码,再导入包中其他模块的代码,并能用于导入不同目录的包内容,同时涉及到对模块命名空间的初始化。内容适合有兴趣了解Python包结构及模块导入机制的开发者和学习者。
我正在参加51CTO学堂年度讲师评选,快来投我一票吧!
王老师凭借在IT教育行业十六年的深厚经验,专注于青少年编程教育,旨在通过技术指导帮助年轻学生实现更好的个人成长。王老师的教学动力源自于社会各界的支持和信任,此次参加51CPU年度讲师评选活动也寻求更广泛的认可。
信奥赛C++
C++语言在信息学奥林匹克竞赛中扮演着重要角色,提供了高效的编程手段和强大的功能支持。擅长进行复杂程序设计,特别是在动态规划等算法问题上展示出高效的解决方案。其跨平台性和可扩展性使其在多个领域如科学计算、图形学和人工智能领域都有所应用。丰富的标准库和第三方库资源,进一步提升了C++的开发效率,对于追求深入计算机编程技术的人来说是一种提升竞争力的方式。适合有志于深化编程能力和求解复杂问题的开发者和学习者。