单细胞转录组确实是利器,但我们大多只利用了表达的信息,而从reads到表达之间的信息完全被我们忽略了. 最近nature发了一篇单细胞方法类文章,讲得就是如何利用RNA velocity来做细胞发育路径的推断. velocyto velocyto-notebooks RNA velocity of single cells 首先需要了解一些基本概念: RNA velocity:the time derivative of the gene expression state—can be dire

解决两个问题: (1)Import Error: No module named numpy (2)Python version 2.7 required, which was not found in the registry (1)这种错误是因为没有安装numpy科学计算库,因此需要安装此模块. 首先下载正确的exe安装文件:numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe. 接着我们双加打开安装文件,点击运行按钮 安装过程很简单,点击下一步 在第一步,如果你看到自己的

点击返回:自学Aruba之路 自学Aruba1.3-WLAN一些基本常识802.11n速率计算 1. 802.11n速率计算方式1.1 802.11n使用的主要技术 802.11n采用MIMO多天线技术当存在一根天线(1X1),在每种带宽下它存在8种速率(记为MCS0-MCS7,MCS:Modulation and coding scheme);当存在两根天线(2X2),在每种带宽下它存在16种速率(记为MCS0-MCS15)当存在三根天线(3X3),在每种带宽下它存在24种速率(记为MCS0-

安装和配置计算节点这个章节描述如何在计算节点上安装和配置计算服务. 计算服务支持几种不同的 hypervisors.为了简单起见,这个配置在计算节点上使用 :KVM <kernel-based VM (KVM)>`扩展的:QEMU <Quick EMUlator (QEMU)>`作为hypervisor,支持虚拟机的硬件加速.在旧的硬件上,这个配置使用通用的QEMU作为hypervisor.你可以根据这些说明进行细微的调整,使用额外的计算节点来横向扩展你的环境. 节点配置信息说明:

R安装package报错: [root@Hadoop-NN-01 mysofts]# R CMD INSTALL trimcluster_0.1-1.tar.gz * installing to library '/usr/local/lib64/R/library' WARNING: omitting pointless dependence on 'R' without a version requirement * installing *source* package 'trimclus

点击返回:自学Aruba之路 自学Aruba1.2-WLAN一些基本常识802.11n速率计算方式.802.11n及802.11AC速率表 1. 802.11n速率计算方式 以802.11g的54M最大速率作为参照来分析.802.11g工作在2.4G频段下,能够支持OFDM和CCK两种调制方式,提供16-QAM.64-QAM和BPSK.QPSK四种编码方式,我们通常说的54M速率就是在2.4G频段下,通过OFDM调制,采用64-QAM编码的情况下实现的.其中影响速率的计算因子如下: 802.11

1. R 安装 通常在Terminal下直接apt-get 即可,在16.10下可以get到R-3.3.1,目前最新好像是 R-3.4.2,可以去官方网站下载源码编译 (https://www.r-project.org)​ sudo apt-get install r-base 2. 在jupyter notebook中配置R的kernel 近期在Jupyter下跑python,方便边调试边记笔记.因为Jupyter也支持R语言,所以尝试添加R kernel到Jupyter中. 主要依赖 "I

我们在采集HDMI口的数据时,首先肯定要计算它的速率是多少.怎么计算这个速率,本文要跟大家分享的便是这个事情. HDMI口有三个TM-DS(Time Minimized Differential Signal 最小化传输差分信号)数据通道,我们的速率计算对象就是这三个通道.这三个口在传输数据时是有时钟同步的,所以HDMI口还有一个时钟信号通道,在每一个时针周期内,一个>真美妙S通道传输10bit,其中8bit为视频信息,2bit为控制信号.每一幅图像称为一帧,一帧图像是由若干个像素点组成的,每个

R语言是一种很方便的应用于科学计算的语言,推荐给大家学习. 由于R的版本对程序包的兼容有些问题,推荐使用2.15.3. 下面给出下载链接,安装一路默认即可,可以自己更存放目录,其他的都没有影响.下面是镜像链接,可以下载http://cran.r-project.org/bin/windows/base/old/2.15.3/ 之后,在把R.exe所在路径添加到path中即可. 例如:D:\R\R-2.15.3\bin; 对于使用R的IDE,默认的IDE不是很友好,要拖来拖去,推荐使用Rstudi

安装matplotlib: pip install matplotlib 背景: 目的:要用Python下的DBSCAN聚类算法. scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类.回归.聚类系列算法,主要算法有SVM.逻辑回归.朴素贝叶斯.Kmeans.DBSCAN等,目前由INRI 资助,偶尔Google也资助一点. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处

在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵,应用该函数时需要输入必要的参数值. > args(matrix) function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) data项为必要的矩阵元素,nrow为行数,ncol为列数,注意nrow与ncol的乘积应为矩阵元素个数,byrow项控制排列元素时是否按行进行,dimnames给定行和列的名称. a<-c(3,4,9,8,3,55,2,334) m&l

安装sequenza bam文件要放在前面,否侧会-f命令可能识别错误 samtools mpileup a.bam -f hg19.fasta -Q 20 |gzip > normal.pileup.gzsamtools mpileup b.sorted.bam -f hg19.fasta -Q 20 |gzip > tumor.pileup.gz ········································································

linux: 在编译R之前,需要通过yum安装以下几个程序: #yum install gcc-gfortran              #否则报”configure: error: No F77 compiler found”错误 #yum install gcc gcc-c++              #否则报”configure: error: C++ preprocessor “/lib/cpp” fails sanity check”错误 #yum install readline

转自:http://blog.fens.me/r-math-derivative/ 前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学

GSL(GNU Scientific Library)作为三大科学计算库之一,除了涵盖基本的线性代数,微分方程,积分,随机数,组合数,方程求根,多项式求根,排序等,还有模拟退火,快速傅里叶变换,小波,插值,基本样条,最小二乘拟合,特殊函数等.下面介绍一下GSL的安装和使用. 方法一: 首先从官网下载到源代码(我用的版本是 gsl-1.9)压缩包,解压后进入目录,执行 ./configure make make install 这个过程需要几分钟.这里还有一点需要注意的是,执行 make inst

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

上一篇文章分享了控制节点的nova计算服务的安装方法,在实际生产环境中,计算节点通常会安装一些单独的节点提供服务,本文分享单独的nova计算节点的安装方法 ----------------  完美的分割线 ----------------- # 参考文章: https://docs.openstack.org/install-guide/environment.html https://docs.openstack.org/nova/rocky/install/compute-install-r

R > -------------------------------------------------[解决方案]1.使用命令单独安装caret,安装的时间很长.install.packages("caret", dependencies = c("Depends", "Suggests")) 需要安装依赖的包全部安装之后,就可以了.依赖包如下:dependencies ‘doMC’, ‘rpvm’, ‘Rcompression’, ‘

数据的分布特征: 分布的集中趋势,反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度(平均数,中位数,四分位数,众数) 分布的离散程度,反应各数据远离其中心值的趋势(极差,四分位差,方差,标准差,离散系数) 分布的形状,反应数据分布的偏斜程度和峰度(偏态系数,峰度系数) ####################### 平均数(均值):一组数据相加后除以数据的个数而得到结果,称为平均数(mean) 中位数:一组数据排序后处于中间位置上的变量值,称为中位数(median) 四分位数:一组数据排序后处于25%(下四

下载和安装Windows环境的R 1.进入主页,点击 蓝色加粗的 download R 2.随便点击一个镜像,这里点击的是http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/ 3.点击Download R for Windows 4.点击install R for the first time. 5.点击 Download R 3.2.3 for Windows 6.双击安装包(左),安装成功后,双击R图标(右),打开RGui      R是由赋值和函数组成 R有一些默认

在RStudio里安装car包的时候报错 /usr/bin/ld: cannot find -llapack /usr/bin/ld: cannot find -lblas make: *** [quantreg.so] Error 1 ERROR: compilation failed for package ‘quantreg’ * removing ‘/home/tony/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/quantreg’ 找不到依赖项在Ubuntu s