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 …
编程文章
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 …
作者风仕在上一期，我们已经讲完了两组独立样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读，这期开始讲多组独立样本秩和检验，我们主要从多组独立样本秩和检验介绍、两组独立样本秩和检验使用条件及案例的SPSS操作演示这几方面进行讲解。多组独立样本秩和检验介绍多组独立样本比较的秩和检验是由Kruskal和Wallis在Wilcoxon两样本秩和检验的基础上扩展而来，又称Kr …
今天来写一篇实际中比较实用的分析方法，方差分析。通过方差分析，我们可以确定组别之间的差异是否超出了由于随机因素引起的差异范围。方差分析分为单因素方差分析和多因素方差分析，这一篇先介绍一下单因素方差分析，后续看需求介绍多因素方差分析。本篇使用的工具是R语言和Excel来实现，下一篇再使用常用的Python来实现一下，这样就可以根据不同的需求选择不同的工具了。这 …
小提琴图(Violin plots)是一种数据可视化类型，结合了箱线图( box plot )和核密度图( kernel density plot)的特点。它展示了数据在不同类别或分组中的分布情况。在小提琴图中，每个组的分布由一个核密度图表示，镜像和旋转以形成类似小提琴的对称形状。小提琴图在任何给定点的宽度对应于该值的数据密度。此外，通常在小提琴图上叠加一个 …
数据挖掘流程1. 了解需求，确认目标说一下几点思考方法：做什么？目的是什么？目标是什么？为什么要做？有什么价值和意义？如何去做？完整解决方案是什么？2. 获取数据pandas读取数据pd.read.csv()，pd.read_excel()open读取数据with open("ONE.TXT",mode="r+",encodi …