现在离s1的考试只有三天的时间，同学们想必已经胸有成竹了吧。在考试的前夕，江老师就带大家一起来梳理s1的知识点让大家做到查漏补缺，冲击满分。S1考试10月份s1考试可以分为5个部分：1. Representation of Data. 2. Permutation and Combination. 3. Probability. 4. Binominal D …
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对于不少的数据分析从业者来说，用的比较多的应该是Pandas以及SQL这两种工具，Pandas不但能够对数据集进行清理与分析，并且还能够绘制各种各样的炫酷的图表，但是遇到数据集很大的时候要是还使用Pandas来处理显然有点力不从心。今天给大家介绍一个数据处理与分析工具，叫做Polars，它在数据处理的速度上更快，当然里面还包括两种API，一种是Eager A …
我们经常在一些网站或数据新闻中看到类似下面这种很酷炫的数据可视化图表。如果您也想亲自制作属于自己的数据动图，那么下面，跟图灵君一起get详细的实战教程吧！一、gganimate简介包的名称起的就非常直接，gg-ggplot2，animate-让...动起来。因此gganimate是一款基于ggplot2的动态可视化扩展包，简单来说就是将ggplot2绘图对象 …
概念箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如：数据的中心位置，数据间的离散程度，是否有异常值等。把数据从小到大进行排列并等分成四份，第一分位数（Q1），第二分位数（Q2）和第三分位数（Q3）分别为数据的第25%，50%和75%的数字。四分位间距（Interquartilerange（IQR））=上分位数（upper quartile）-下分位数（l …
专栏推荐绘图的变量单变量查看单变量最方便的无疑是displot（）函数，默认绘制一个直方图，并你核密度估计（KDE）sns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(ord,"distributions"))x=np.random.gamma(6,size=200)z这个是伽马函数，表示生成200个，以列表形式返回sns …
引言本系列[1] 将开展全新的CUT&Tag 数据处理和分析专栏。报告测序比对总结对原始读取和唯一比对读取进行总结，以反映比对的效率。高质量数据的比对频率通常应高于 80%。CUT&Tag 数据背景噪声较低，因此在人类基因组中，仅需 100 万比对片段就能为组蛋白修饰提供可靠的分析结果。而对于丰度较低的转录因子和染色质蛋白，下游分析可能需要 10 倍于该数量 …
Python拥有大量封装好的功能模块和工具库，这些库广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发、自动化等多个领域。库在Python的作用非常重要，利用库不仅能简化复杂的任务还能极大减少开发的时间。下面介绍了13个python常见库。1. NumPy用途：数值计算和数组处理。功能：提供支持大规模多维数组和矩阵运算；提供数学函数库，用于对数组执行各种操作，如线性代 …
一、环境搭建1. 安装 Python ：从官网下载适合你操作系统的版本并安装，建议勾选 “Add Python to PATH” 选项。2. 安装相关库 ：常用的有 NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（数据可视化）、Seaborn（高级可视化）。使用 pip 命令安装，如 pip install numpy。二、数据读取与 …
摘要：统计学中离群值被定义为离开大部分观测较远的样本点，多数是由于测量误差而产生。因此，数据分析中离群值的识别和移除（如有必要）是很重要的一个步骤。鉴定离群值的方法有很多种，包括基于标准差的方法和基于四分位距的Tukey法。本文我将使用不依赖余数据分布类型的Tukey法做演示，该方法的另一个优势是无需考虑数据均值和方差，而这两个统计量恰恰很容易被极端值（离群 …
前端数据可视化插件大盘点 图表图谱地图关系图全有在大数据时代，很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表，从而能很直观地了解数据的走向，开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展，从传统只能依靠于flash、IE的vml，各个浏览器尚不统一的svg，到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术，表现点、线、面要素的技术已经越 …