之前我写过一篇文章群体遗传分析分层校正,该选用多少个PCA?,里面提到可以通过EIGENSTRAT软件确定显著的主成分,后续就可以将显著的主成分加入协变量中. 这篇文章主要是讲如何通过EIGENSTRAT软件确定显著的主成分. 1下载安装EIGENSTRAT 1.1 下载 下载地址:https://data.broadinstitute.org/alkesgroup/EIGENSOFT/EIG-6.1.4.tar.gz wget https://data.broadinstitute.org/a

最近项目有个需求要用js计算一串字符串写入到localStorage里所占的内存,众所周知的,js是使用Unicode编码的.而Unicode的实现有N种,其中用的最多的就是UTF-8和UTF-16.因此本文只对这两种编码进行讨论. 下面这个定义摘自维基百科(http://zh.wikipedia.org/zh-cn/UTF-8),做了部分删减. 原文来自:http://www.alloyteam.com/2013/12/js-calculate-the-number-of-bytes-occu

有一台机器,上面有m个储存空间.然后有n个请求,第i个请求计算时需要占 R[i]个空间,储存计算结果则需要占据O[i]个空间(据O[i]个空间(其中O[i]<R[i]).问怎么安排这n个请求的顺序,使得所有请求都能完成.你的算法也应该能够判断出无论如何都不能处理完的情况. 比方说,m=14,n=2,R[1]=10,O[1]=5,R[2]=8,O[2]=6.在这个例子中,我们可以先运行第一个任务,剩余9个单位的空间足够执行第二个任务:但如果先走第二个任务,第一个任务执行时空间就不够了,因为10>

最近项目有个需求要用js计算一串字符串写入到localStorage里所占的内存,众所周知的,js是使用Unicode编码的.而Unicode的实现有N种,其中用的最多的就是UTF-8和UTF-16.因此本文只对这两种编码进行讨论. 下面这个定义摘自维基百科(http://zh.wikipedia.org/zh-cn/UTF-8),做了部分删减. UTF-8(8-bit Unicode Transformation Format)是一种针对Unicode的可变长度字符编码,可以表示Unicode

废话不说,直接正题吧. 最近项目有个需求要用js计算一串字符串写入到localStorage里所占的内存,众所周知的,js是使用Unicode编码的.而Unicode的实现有N种,其中用的最多的就是UTF-8和UTF-16.因此本文只对这两种编码进行讨论. 下面这个定义摘自维基百科(http://zh.wikipedia.org/zh-cn/UTF-8),做了部分删减. UTF-8(8-bit Unicode Transformation Format)是一种针对Unicode的可变长度字符编码

计算用户支付方式占比 SELECT b.*#根据城市ID 年月排序 FROM ( SELECT a.* FROM ( #纵向合并 SELECT b1.ID,a1.城市,a1.收款方式,DATE_FORMAT(a1.确认时间,"%Y%m") AS 年月,SUM(a1.金额) AS 收款方式金额 FROM `a029_collectionment` AS a1 LEFT JOIN `a000_city` AS b1 ON a1.城市=b1.城市 " AND a1.确认时间<

使用java计算数组方差和标准差 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 首先给出方差和标准差的计算公式 代码 public class Cal_sta { double Sum(double[] data) { double sum = 0; for (int i = 0; i < data.length; i++) sum = sum + data[i]; return sum; } double Mean(double[] data) { double mean = 0;

目录 主成分方差解释率计算 绘图示例 主成分方差解释率计算 通常,求得了PCA降维后的特征值,我们就可以绘图,但各个维度的方差解释率没有得到,就无法获得PC坐标的百分比. 有些工具的结果是提供了维度标准差的,如ggbiplot绘图时,直接会给你算出各个坐标的方差解释率.但我觉得这类工具绘图远不如ggplot本身,此时,就需要自己计算. 当理解了PCA的原理和含义后,就比较容易得到.网上一大堆,这里不介绍. 以ggbiplot数据为例,并将算出结果与之比较. if(!require(devtool

今天由于用GD画图, 需要把一段文字在一个框内居中, 但是文字的宽度如果用strlen($str) * $font_size来计算的话, 由于文字不是等宽高的, 所以会导致偏离, 最后选用的GD库的imagettfbbox()函数, 其原型如下 array ImageTTFBBox(int size, int angle, string fontfile, string text); 其中返回一个数组, 有八个元素, 描述了四个角的坐标 0     左下角 X 位置 1     左下角 Y 位置

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

单元格内输入如下代码计算出来的数字即是当日在本年度的第几周,如下: =INT((TODAY()-DATE(YEAR(TODAY()),1,1)-WEEKDAY(DATE(YEAR(TODAY()),1,1),2))/7)+1

opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]

转载自:http://blog.csdn.net/pppjob/article/details/4060336 在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,C

转自:http://blog.csdn.net/pppjob/article/details/4060336 在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,CP

当我们进行群体遗传分析时,得到vcf后,可利用plink进行主成分(PCA)分析: 一.软件安装 1 conda install plink 二.使用流程 第一步:将vcf转换为plink格式 1 plink --vcf F_M_trans.recode.vcf.gz --recode --out testacc --const-fid --allow-extra-chr 2 3 4 # --vcf vcf 或者vcf.gz 5 # --recode 输出格式 6 # --out 输入前缀 7

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

https://zhuanlan.zhihu.com/p/70590683 关于占比,之前有篇文章(利用ALL和ALLSELECTED灵活计算占比)详细介绍了各种情况下占比的度量值. 经星友咨询,还有一种情况没有介绍,实际工作中会经常用到的情形是:父级字段显示该层级值占总体的比例,而打开该层级,显示子级各明细项占该层级值的占比. 仍然用占比文章中的示例,直接来看一下效果. 当处于产品类别层级,显示类别占在总体的比例, 而打开类别,产品明细显示占该类别的比例, 其实单独计算产品明细占类别的比例,以

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57861350 计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度.总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的. 本文就通过 DAX 中的 ALL 和 ALLSELECTED 函数来看看在 PowerBI 中是如何快速计算出各种占比的. 数据为虚拟的某网上商城的电子产品的销售记录,我们根据销售额指标来计算某产品的占总体或者类别的比例. 首先写一个销售额的度量值

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个