转载果子学生信  https://mp.weixin.qq.com/s/Ph1O6V5RkxkyrKpVmB5ODA 前面我们从GDC下载了TCGA肿瘤数据库的数据,也能够把GDC下载的多个TCGA文件批量读入R 今天我们讲一下TCGA数据的标准化,以及差异分析,得到了标准化后的数据,我们就可以按照以前的帖子,做一系列操作 Y叔推荐的这个图有毒! 图有毒系列之2 多个基因在多亚组疾病中的展示 在得到了差异分析的结果后,我们可以完成热图,火山图,GO分析,KEGG分析,GSEA分析,就跟这个帖子中…

from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler #数据预处理标准化MaxAbsScaler模型 def test_MaxAbsScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1]] print("before transform:",X) scaler=MaxAbsScaler() scaler.fit(X) print("scale_ is :&quo…

from sklearn.preprocessing import StandardScaler #数据预处理标准化StandardScaler模型 def test_StandardScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1]] print("before transform:",X) scaler=StandardScaler() scaler.fit(X) print("scale_…

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #数据预处理标准化MinMaxScaler模型 def test_MinMaxScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1]] print("before transform:",X) scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,2)) scaler.fit(X) print(&q…

1.背景简介 在数据分析工作中,经常需要对原始的数据集进行清洗.整理以及变换.常用的数据整理与变换工作主要包括:特定分析变量的选取.满足条件的数据记录的筛选.按某一个或几个变量排序.对原始变量进行加工处理并生成新的变量.对数据进行汇总以及分组汇总,比如计算各组的平均值等. 其实,上述的数据处理与变换工作在任何一种SQL语言(如Oracle,MySQL)中都非常容易处理,但是R语言作为一门编程语言,如何高效地完成上述类似SQL语言的数据处理功能?本文介绍的R语言dplyr包正是这方面工作的有力武器…

转载自:https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/70807376 当Executor进行reduce运算的时候,生成运算结果的临时Shuffle数据,并保存在磁盘中,被最后的Action算子调用,而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的. 前面博客中也提到了,用什么ShuffleWrite是由ShuffleHandler来决定的,在这篇博客里主要介绍最常见的SortShuffleWrite的核心算法ExternalSorter…

 在加载大量数据的时候,经常会用到异步加载,所谓异步加载,就是把耗时的工作放到子线程里执行,当数据加载完毕的时候再到主线程进行UI刷新.在数据量非常大的情况下,我们通常会使用两种技术来进行异步加载,一是通过AsyncTask来实现,另一种方式则是通过ThreadPool来实现,今天我们就通过一个例子来讲解和对比这两种实现方式.     项目的结构如下所示:     在今天这个例子里,我们用到了之前一篇文章中写过的一个自定义控件,如果有同学感兴趣的话可以点击这里来先研究下这个控件的实现,为了配合异…

原文链接:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp…

作者: 阮一峰 日期: 2009年5月30日 1. 前几天,我才知道有一种简化的数据交换格式,叫做yaml. 我翻了一遍它的文档,看懂的地方不多,但是有一句话令我茅塞顿开. 它说,从结构上看,所有的数据(data)最终都可以分解成三种类型: 第一种类型是标量(scalar),也就是一个单独的字符串(string)或数字(numbers),比如"北京"这个单独的词. 第二种类型是序列(sequence),也就是若干个相关的数据按照一定顺序并列在一起,又叫做数组(array)或列表(Lis…

Silverlight 4 Validation验证实例系列 Silverlight实例教程 - Validation数据验证开篇 Silverlight实例教程 - Validation数据验证基础属性和事件 Silverlight实例教程 - Validation数据验证DataAnnotation机制和调试技巧 Silverlight实例教程 - Validation客户端同步数据验证 Silverlight实例教程 - Validation服务器端异步数据验证 Silverlight实例…