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使用 Python 按行和按列对矩阵进行排序

在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建一个函数 printingMatrix（） 通过使用嵌套的 for 循环遍历矩阵的行和列来打印矩阵。 创建一个变量来存储输入矩阵。...通过调用上面定义的 printingMatrix（） 函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。...例 以下程序使用嵌套的 for 循环返回给定输入矩阵的按行和按列排序的矩阵 - # creating a function for sorting each row of matrix row-wise...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。

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使用Python中的igraph为绘图添加标题和图例

在 `igraph` 中，可以通过添加标题和图例来增强图形的可读性和表达能力。我们可以使用 `igraph.plot` 函数进行绘图，并通过它的参数来指定标题和图例。...**1、问题背景**在python中的igraph库中，能否为绘图添加图例和标题？在手册或教程中都没有提到这个功能，但是在R中是可以的。...**2、解决方案**R本身提供了一个相当高级的绘图系统，而R接口只是对其进行了利用，因此可以在R中轻松创建绘图标题和图例。...当你使用一个图表作为参数简单调用plot时，所有这些都是在幕后进行的。...Cairo上下文的当前字体绘制标签，因此你必须使用 القاهرة上下文的set_font_face、set_font_size和相关方法来调整用于绘制的字体。

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    【数据结构】数组和字符串（五）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏行（CSR）

    4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...CSR存储格式通过压缩非零元素的行指针和列索引，以及存储非零元素的值，来有效地表示稀疏矩阵。...CSR存储格式的主要优点是有效地压缩了稀疏矩阵的存储空间，只存储非零元素及其对应的行和列信息。此外，CSR格式还支持高效的稀疏矩阵向量乘法和稀疏矩阵乘法等操作。...然后，根据行索引找到对应行的起始位置，将元素的行索引、列索引和值分别赋给对应的矩阵元素，并更新 col_indices 数组和 row_ptr 数组中的值。...通过遍历非零元素数组，将值、行索引和列索引分别赋给对应的矩阵元素，并更新 col_indices 数组和 row_ptr 数组中的值。

    9710

    Pandas库的基础使用系列---获取行和列

    前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...大家还记得它们的区别吗？可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。

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    Python的常用库的数组定义及常用操作

    np.sort(array_name) # 数组整体排序 np.sort(array_name,axis=0) # 数组仅对行排序 np.sort(array_name,axis=1) # 数组仅对列排序...条件运算，数组中符合条件condition的更改为数值x，不符合的改为y result = np.amax(array_name,axis=0) # 求矩阵中每一列的最大值。...axis=1表示按照行来求。整个矩阵求最大值的话，不用谢axis参数 np.amin(array_name) # 求矩阵最小值。...参数含义同np.amax result = np.vstack(v1,v2) # 两个列数相同的矩阵v1和v2的拼接 result = np.hstack(v1,v2) # 两个行数相同的矩阵v1和v2...=0) # 最后一行添加一行 result = np.append(array_name,[[0], [2], [11]], axis=1) # 最后一列添加一列（注意添加元素格式） result =

    1.3K20

    使用awk和sed获取文件奇偶数行的方法总结

    i)' test.file 打印偶数行 其他相关正则取值说明 1) 打印行号和内容 [root@localhost ~]# awk '{print NR":"$0}' test.file 1...如果使用两个文件filname1.ext filname2.ext，则就会看到差别了。...原来：FNR，是每个文件中的，换了一个文件，会归零；而NR则每个文件会累加起来的 7) 使用简单样式来输出 下面表示"行号占用5位，不足补空格" [root@localhost ~]# awk '{...#awk 'END { print NR }' test.file 10) 计算每一行的和 s用作每行和的累加，从1到NF(每行总的字段数)，依次累加 # awk '{ s = 0; for...(i = 1; i <= NF; i++) s = s+$i; print s }' test.file 11) 计算文件中所有字段的和 s用作总和的累加，每行都处理完成了，再输出s；注意和10

    1.3K40

    Matlab系列之矩阵秀

    先是直接产生一个3行2列的矩阵A，然后使用冒号的功能，直接变成了只有一列的矩阵B，最后使用reshape函数将矩阵A变成了2行3列的新矩阵C，且从中都可以看到，他们都是按列的顺序进行重新排列，第一列排完了才接着下一列的数据...3、拆分 看到标题名字，你也应该猜到要讲的内容是怎样的了，很明显，就是将一个大的矩阵拆掉，然后获得一个子矩阵，在进行拆分之前还需要了解一个比较重要的点，就是要清楚的了解元素的序号，该序号和下标是一一对应的...序号和下标的对应关系也已经说过，以一个m x n 的矩阵A为例，A(i,j)表示第i行j列的元素，其序号就是：（j-1）*m+i，当然你也可以直接一列一列的数 ? ? ? ? ?...回到本标题的正式内容，拆分~ 拆分的形式主要可与分成两种； 第一种 第一种已经出现过很多次了，就是使用冒号来获得子矩阵。...除了以上几种使用具体的维数，来获得子矩阵的方法外，还可以和end运算符结合起来获取子矩阵，end在以前的篇章中也有过介绍，就是代表所在维的最后一行或者最后一列，继续用这个A矩阵来简单看下使用后的结果：

    1.3K30

    你肉眼能看几万个基因名字判断有没有重复的基因？

    他想把第一列变成行号，就加了一个参数：row.names=1 结果报错了。 有趣的是他的提问：行是基因号，怎么会有重复的行呢？ 我的回答，当然是标题啦：你肉眼能看几万个基因名字判断有没有重复的基因？...probe_id（探针名）和symbol（基因名）的对应关系的表达矩阵的函数为toTable head(ids) #head为查看前六行 dat=dat[ids$probe_id,] #ids提取出probe_id...这列，这列的每行都为一个探针，接着在dat这个矩阵中，按照刚刚取出的探针所在的行，再取出来组成一个新的矩阵dat，此操纵为取出与注视ids相对于的dat #保证ids矩阵和dat矩阵长度相等 dat[1...:4,1:4] ids$median=apply(dat,1,median) #ids新建median这一列，列名为median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 ##确保两个矩阵长度一致 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息

    2.2K30

    R语言入门（一）之数据处理

    （例如向量c(1,2,3)）,times为对象中每个元素重复的次数（如times=c(9,7,3)就是将x向量的1重复9次，2重复7次，3重复3次） #rep(x,times)重复x，times次；使用..."R11.txt", sep = "\t", header = T) #读取R11.txt文件，header = T表示将数据的第一行作为标题 ?...a1[2,3] #显示a1第二行第三列的数据 ? a2 = a1[,1:3] #显示a1第一列到第三列内容 ? e = t(a1) #t（x）转置 ?...，右边为列标签；fun.aggregate：聚集函数，如 mean、median、sum；示例 为对行和列进行求平均数；margins=T，加上后显示平均数这一列和行，不加不显示 d2.1 = reshape...Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列 ?

    10.2K40

    利用矩阵分块优化算法

    按行存储(称为行优先)或者按列存储(称为列优先)数组都不能解决问题，这是因为在程序的每个循环体中行访问和列访问同时会被使用到。...因而，分块算法针对子矩阵(submatrice)或者数据块来进行操作，并不针对数组中完整的一行或一列进行操作。...函数doblock 以普通的DGEMM为基础，增加了新参数来描述BLOCKSIZE大小的子矩阵的起始位置。 图4给出使用分块思想对三个数组进行访问的示例。...仅对于容量失效来说，需要访问的内存数据字总数为 图片 。(相比未分块前)这个数据得到了改善，原因在于参数 图片 。...由此可见，分块思想挖掘出程序的时间局部性和空间局部性，比如数组A的访问得益于空间局部性，而数组B的访问得益于时间局部性。 ▲ 图4  数组C、A和B的访问(BLOCKSIZE =3)。

    47230

    【数据结构】数组和字符串（八）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的创建、插入元素、遍历打印（按行、按列、打印矩阵）、销毁

    4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...节点包含了几个字段： LEFT：指向该节点在同一行中的左邻非零元素的地址信息。 UP：指向该节点在同一列中的上邻非零元素的地址信息。 ROW：存储该节点在矩阵中的行号。...关于循环链表： 【数据结构】线性表（三）循环链表的各种操作（创建、插入、查找、删除、修改、遍历打印、释放内存空间） 在稀疏矩阵的十字链表中，每一行和每一列都有一个表头节点。...通过这种方式，可以用较少的空间表示稀疏矩阵，并且可以快速地进行行和列的遍历操作。每个节点的 LEFT 和 UP 指针可以用来定位其左邻和上邻非零元素，从而实现矩阵的访问和操作。 0....通过行表头节点数组获取当前行的行链表头节点。 遍历当前行的行链表，打印每个节点的行、列和值。 打印换行符。

    12010

    画图手册 | ImageGP：今天你“plot”了吗？

    （tab键，在ESC下面）分隔的内容，并且一定要注意是否需要标题行，列名字不能以数字开头，除数字、字母、下划线外不能有空格等其他字符，暂时还不支持中文。...参数属性设置：除了PiCrust，LEfSe，Bugbase和FAPROTAX（可参照示例数据使用），其他的每种绘图页面的最上端都有一个使用示例的图示，右边展示的是结果，左边是制作结果的导入数据和参数设置...线图； Modify plot titles（修改图的标题） 修改主图和图中X,Y轴的标题 线图；GO富集泡泡图；箱线图；散点图；柱状图；火山图；曼哈顿图；直方图；韦恩图；密度图； Plot titles...and colors（图的标题和颜色） 修改图的标题，颜色向量和颜色类型 热图； Picture attributes（图片属性） 修改图片属性，图片长宽度 (一般可以自使用)和颜色值，数据多的时候可以设置大一些...热图； Annotation matrix（注释矩阵） 导入注释矩阵信息，注意注释矩阵的第一列需要和数据矩阵的第一列一致 热图； 结果生成：成功操作上面两步，并且没有出现任何提示信息，比如ERROR

    3.2K31

    两个表达量矩阵去除批次效应之前是否需要归一化

    处理GSE47185表达量矩阵 直接使用作者上传的表达量矩阵即可，如下所示的代码，因为这个GSE47185表达量矩阵样品数量非常多，分组很复杂，但是就选择了第一个数据集的Diabetic的14个样品，全部的代码如下所示...dat[1:4,1:4] #查看dat这个矩阵的1至4行和1至4列，逗号前为行，逗号后为列 pd = pData(a) head(pd) kp = grepl('Diabetic ', pd$title...，列名为median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息

    27110

    pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

    tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names...= FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 genus <- read.delim("genus.xls", header...方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的FDR校正 pp <- corr.test(env, genus, method = "pearson", adjust =..."fdr") cor <- pp$r # 获取相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df...= "vik") pheatmap绘制热图 # 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度，使用自定义颜色映射

    1.6K10

    图出不来主要是数据问题，不怕！提前效验~~

    在我们的文档中也有详细介绍，见下： 数据格式效验主要包括几个内容： 数据矩阵的列分割符是否为单个TAB键。 数据矩阵的每一行列数是否相等。 这也是常见问题。 矩阵的列名字是否有特殊字符。...两个数据矩阵的信息是否匹配。 宽矩阵是否第一列有无重复值、除了第一行和第一列其它元素是否都为数字。 检测不通过的都会给出提示，弹出提示不要惊慌。请仔细阅读提示信息，改正数据后再提交。...错误：XXXX中的数据第一列不允许有重复值。’ 数据的第一列不允许有重复值。对于宽矩阵会有这个限制。...错误：类型错误，当Matrix format是 Wide时，XXXX中的数据除第一行第一列外都是数值 类型，列{self.column_name}包含非数字信息。 提前判断数据中是否有非数值信息。...错误：{self.argument}中的数据的第 {self.line_index} 行的列数与其他行不同 (标题行记为第一行)。 判断矩阵中某一行是不是有缺失的列或者列的分隔符不对。

    7310

    pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

    tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 env <- read.delim("env.xls", header = TRUE, sep = "\t", row.names = 1, check.names...= FALSE) # 读取物种数据文件并存储到genus变量中，使用tab作为分隔符，第一列作为行名，不检查列名的合法性 genus <- read.delim("genus.xls", header...方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的FDR校正 pp <- corr.test(env, genus, method = "pearson", adjust =..."fdr") cor <- pp$r # 获取相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵 数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value和显著性符号列 df..., palette = "vik") pheatmap绘制热图 # 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度

    1.2K30

    使用pandas进行数据快捷加载

    默认情况下，pandas会将数据存储到一个专门的数据结构中，这个数据结构能够实现按行索引、通过自定义的分隔符分隔变量、推断每一列的正确数据类型、转换数据（如果需要的话），以及解析日期、缺失值和出错数据。...（header）以及变量名称（使用names和列表）。...以下是X数据集的后4行数据： ? 在这个例子中，得到的结果是一个pandas数据框。为什么使用相同的函数却有如此大的差异呢？...那么，在前一个例子中，我们想要抽取一列，因此，结果是一维向量（即pandas series）。 在第二个例子中，我们要抽取多列，于是得到了类似矩阵的结果（我们知道矩阵可以映射为pandas的数据框）。...然后，接下来的步骤需要弄清楚要处理的问题的规模，因此，你需要知道数据集的大小。通常，对每个观测计为一行，对每一个特征计为一列。

    2.1K21

    TCGA分析-数据下载2

    通过将 eSet 数据框中的第一列赋值给新的变量 eSet，可以方便地对这些数据进行后续的分析和处理。#上述代码提取表达矩阵，但是提取出来是0行，不存在。...这个函数通常与setNames()函数一起使用，后者为数据框的列设置名称。#phenoData的全称是表型数据。在生物信息学中，它通常指的是描述样本信息的临床数据，如年龄、性别、治疗手段等。...row.names 参数设置为 1，您可以指定数据框中的第一列作为行名。...#1，函数会应用于矩阵的每一列（即，横向）。 #2，函数会应用于矩阵的每一行（即，纵向）。...#常用的过滤基因的标准### 4.分组信息获取 一般使control在前 treat在后 要变成因子型 才具有顺序#header=F参数表示该文件的第一行不是列名，即该文件没有标题行。

    25720

    如何在矩阵的行上显示“其他”【4】看得见与看不见，看上去看不见但还是能看得见，看上去看不见也真的看不见

    按照惯例，先上链接： 往期推荐 如何在矩阵的行上显示“其他”【1】 如何在矩阵的行上显示“其他”【2】 如何在矩阵的行上显示“其他”【3】切片器动态筛选的猫腻 引子 正常情况下，我们所见的表或者矩阵...没什么特别的，因为但凡使用过Power BI两次以上的，都习以为常了。 所以，如果你看到下面这个矩阵，你是否会感到意外？ 注意，后面两列都是度量值。...然而Power BI的表和矩阵在显示的时候，默认会将文本前后的空格忽略掉，也就是上图所展示的，呈现效果完全一样。...原本这个问题可以使用度量值来解决，但是度量值要实现的必要条件是在矩阵上额外添加一列排序： （来源：阿伟，固定城市分组配色。报告非常棒，值得学习。...： Power BI巧用“空白度量值”，解决诸多复杂的问题 将某一列的宽度缩小到最小，可以实现假装“隐藏”，仿佛这一列不存在一样： 但是，一定不能让报告使用者点击其他列排序，因为一旦点击了其他列的排序

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