首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用Python中的装饰器创建具有实例化时间变量的新函数方法

1、问题背景在Python中,我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为,但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建一个装饰器,可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法,那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj,并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题:使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法,则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数,则实例化obj。返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。...然后,dec装饰器会返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。请注意,这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建,那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。

9210

R语言入门之创建新的变量

‍‍‍‍‍ ‍‍今天,米老鼠想和大家聊聊如何在R中创建新的变量。‍‍一般‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍我们可以使用赋值符号 创建新的变量。...下面我主要介绍三种创建新变量的基本方法 ‍ # 方法一 # 我们在R中使用符号$来提取数据框里的变量 mydata$sum 的变量,...它是由原来的两个变量(x1和x2)相加所得 mydata$mean 的变量,它是由原来的两个变量(x1和x2)取平均值后所得...# 方法二 # 我们先将要操作的数据框用attach()函数固定 # 这种方法就不比使用$来提取数据框里的变量了 # 但在数据框中新建的变量,应使用$符号来指定该变量需添加到数据框中 attach...# 接下来的参数就是操作公式 # 公式左边是新变量名 # 公式右边是具体的操作 mydata <- transform( mydata, sum = x1 + x2, mean = (x1 + x2)

2.4K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    基于质谱的蛋白质组学在加速药物发现中的新角色

    蛋白质组学 蛋白质是大多数药物的靶点,目前,通过将新的生化方法与基于质谱的蛋白质组学相结合,能够从全新的维度对疾病表型及其生物活性分子的调节机制进行剖析。...蛋白质组学方法用于靶点识别、靶点验证并监测药物的安全性和有效性。 基于靶点的策略可以通过大型文库的高通量筛选(HTS)或基于片段的方法来识别与重组靶蛋白结合的小分子。...基于质谱(MS)的蛋白质组学已经达到了可以在几个小时内简化分析几乎完整蛋白质组的水平(图 2)。...图 2:主要的蛋白质鉴定和定量策略 靶点识别 基于 MS 的蛋白质组学有助于直接分析小分子与蛋白质组的相互作用。 基于探针的靶向反卷积。...然而,工业试验分析组主要涵盖构成药物发现中既定靶点类别的少数蛋白质家族,以及在药物不良反应中具有已知作用的蛋白质。

    62040

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...系统聚类法的基本步骤:  1、计算n个样品两两间的距离。  2、构造n个类,每个类只包含一个样品。  3、合并距离最近的两类为一新类。  4、计算新类与各当前类的距离。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    31340

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...系统聚类法的基本步骤:  1、计算n个样品两两间的距离。  2、构造n个类,每个类只包含一个样品。  3、合并距离最近的两类为一新类。  4、计算新类与各当前类的距离。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    29750

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...系统聚类法的基本步骤:  1、计算n个样品两两间的距离。  2、构造n个类,每个类只包含一个样品。  3、合并距离最近的两类为一新类。  4、计算新类与各当前类的距离。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    42200

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...系统聚类法的基本步骤:  1、计算n个样品两两间的距离。  2、构造n个类,每个类只包含一个样品。  3、合并距离最近的两类为一新类。  4、计算新类与各当前类的距离。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    31020

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标

    基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。...系统聚类法的基本步骤: 1、计算n个样品两两间的距离。 2、构造n个类,每个类只包含一个样品。 3、合并距离最近的两类为一新类。 4、计算新类与各当前类的距离。...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    7410

    【视频】因子分析简介及R语言应用实例:对地区经济研究分析重庆市经济指标

    分析师:Li Yu 因子分析是指研究从变量群中提取隐藏的具有代表性共性因子的统计技术。进而起到降维的目的,还可检验变量间关系的假设。 最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。...基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    30000

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...系统聚类法的基本步骤:  1、计算n个样品两两间的距离。  2、构造n个类,每个类只包含一个样品。  3、合并距离最近的两类为一新类。  4、计算新类与各当前类的距离。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    38400

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...系统聚类法的基本步骤:  1、计算n个样品两两间的距离。  2、构造n个类,每个类只包含一个样品。  3、合并距离最近的两类为一新类。  4、计算新类与各当前类的距离。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    64910

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    基于主因子得分的聚类分析系统聚类分析聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...系统聚类法的基本步骤: 1、计算n个样品两两间的距离。 2、构造n个类,每个类只包含一个样品。 3、合并距离最近的两类为一新类。 4、计算新类与各当前类的距离。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    71720

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...系统聚类法的基本步骤:  1、计算n个样品两两间的距离。  2、构造n个类,每个类只包含一个样品。  3、合并距离最近的两类为一新类。  4、计算新类与各当前类的距离。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    53100

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    基于主因子得分的聚类分析 系统聚类分析 聚类分析又称群分析,就是将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。...选择距离最近的两类合并成一个新类,计算新类和其他类(各当前类)的距离,再将距离最近的两类合并。这样,每次合并减少一类,直至所有的样品都归成一类为止。 ...系统聚类法的基本步骤:  1、计算n个样品两两间的距离。  2、构造n个类,每个类只包含一个样品。  3、合并距离最近的两类为一新类。  4、计算新类与各当前类的距离。 ...基于主因子得分对重庆市38个区县经济发展分析,采用聚类方法选择组间链接法,计算距离选择平方欧式距离,标准化数据才用标准正太数据化处理。...、基础教育高地、具有特殊的区位优势和突出的战略地位。

    39800

    PNAS:慢波振荡促进长程有效沟通:故障网络中记忆巩固的关键

    我们课题组之前的工作通过对EEG通道流形(manifold)上的SO协同发生进行基于聚类的分析,确定了三个时空类别:前额(Frontal),局部(Local)和全局(Global),其中Global SOs...我们的格兰杰因果分析应用于传感器级数据(EEG信号),还在讨论神经源之间的定向连通性时显然不是最佳的。原则上,可以使用源重建技术创建一组虚拟电极,然后在源空间中重复格兰杰因果分析。...w(n)是模型的加性高斯噪音向量,具有零均值和协方差矩阵Σ。有几个指标使用MVAR来评估基于格兰杰因果的有效连通性,例如格兰杰因果指数、定向传递函数、PDC和这些指标的许多变体。...使用LME模型对GDPC因果信息流分支进行建模,并研究不同变量的影响,包括源通道、汇的脑区等。LME是线性回归模型的扩展,用于在组上收集和汇总的数据。...LME模型描述了响应变量和自变量之间的关系,其系数可能随一个或多个分组变量而变化。每个被试被视为随机变量,每个变量被视为独立的固定效应。

    45640

    【C 语言】字符串拷贝 ( 函数形参使用推荐方法 | 凡是涉及 修改指针指向 的操作一律创建新的 指针变量 执行 | 引入 辅助 局部 指针变量 )

    文章目录 一、函数形参使用推荐方法 二、完整代码示例 一、函数形参使用推荐方法 ---- 在函数中 , 形参 中的 指针变量 , 不建议直接使用 ; 推荐 在 函数中 , 定义 局部 指针变量 , 接收...形参中的 指针变量 , 具体操作的是 函数中 定义的 局部指针变量 ; 直接使用 *to_tmp++ 样式的代码 , 会改变指针指向 , 有可能会导致错误 , 一旦出错 , 根本无法排查 ; 如果 将...辅助 局部变量 , 接收 函数 形参变量 ; 凡是涉及 修改指针指向 的操作一律创建新的 指针变量 执行 ; 代码示例 : /* * 实现字符串拷贝 ( 实现了模块化 ) * 将 from...指针指向的字符串 拷贝到 to 指针指向的字符串换 */ void str_copy(char *from, char *to) { // 使用局部变量 接收 形参 char *from_tmp...拷贝到 to 指针指向的字符串换 */ void str_copy(char *from, char *to) { // 使用局部变量 接收 形参 char *from_tmp =

    1.1K10

    聚光深圳 | 魏晓锋:生物多样性 体现在城市生活每一处细节

    论坛上,魏晓锋就深圳如何进行生态系统建设分享了自己的看法,他表示城市绿地建设应考虑植物适应环境变化、在未来以及极端环境下的碳汇能力,大力发展蓝色碳汇对深圳建设全球海洋中心城市将具有重大现实意义。...图:深圳国家基因库生物信息数据库副主管,地球生物基因组计划(EBP) IT/informatics子委员会主席魏晓锋 深耕 | 创新领域 提供优质数据分析 魏晓锋表示,当前正处于一个物种灭绝速度快于新物种被发现速度的时代...同时,国家基因库生命大数据平台(CNGBdb)基于国家基因库支撑的重大科研项目及现有资源,建立了多个实用科学数据库,提供优质数据及专用分析工具,供科研人员挖掘和使用。...深圳山、海、林、湖、草要素齐全,保有丰富且典型的区域生物多样性,大力发展蓝色碳汇(一种利用海洋生物及海洋活动吸收清除大气中的二氧化碳,并将其固定在深海中的过程、活动和机制)对深圳建设全球海洋中心城市将具有重大现实意义...二是构建蓝色碳汇标准体系。现阶段对蓝碳的价值认同及价值体现在我国也尚未形成普遍共识,加快蓝色碳汇核算、碳汇价值评估等领域相关标准体系的研究和制定,争取掌握国际蓝色碳汇标准制定的主导权。

    42350

    SAP CO主数据介绍-统计指标(组)

    例如: 用于分摊水电费的水表读数、电表读数,用于分摊辅助费用的人工工时等 统计指标组是针对统计指标的层次结构,通过这种组织结构可以对统计指标进行任意组合和分类,以满足不同层面的管理和分析需求。...创建统计指标 控制>成本中心会计>主数据>统计指标>单个处理>KK01 - 创建 ? ? 统计指标定义一些适用于成本中心、利润中心、内部订单的可测量值,用来分配或分摊制造费用的标准。...统计指标可分为固定值和总值 固定值覆盖从其过账期间到同一会计年度中的所有后续期间。这对于希望长时间保持为常数的统计指标很有用(如雇员数)。只有该值更改时才需要输入新的过账。...统计指标总值 总值不结转到下一期间,但必须为每个单独期间输入。这比较适合那些经常在每个期间更改的统计指标(如耗电量的千瓦小时数)。 ? ? ?...创建统计指标组:控制>成本中心会计>主数据>统计指标组>KLH1 - 创建 KK04 ?

    2.4K30

    PAMI-2021:5篇顶级GNN论文

    PAMI(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence),IEEE模式分析与机器智能汇刊,简称PAMI,是IEEE最重要的学术性汇刊之一...基于TAP层,设计了可感知拓扑的池化网络,用于网络嵌入学习。图分类任务的结果表明,该方法与现有方法相比具有更好的性能。...我们提出了一种新的基于拉格朗日公式的GNN学习机制,其中每个节点与其邻域之间的关系由一组约束表示。找到满足约束条件的节点状态表示是重新考虑上述扩散过程中固定点计算的一种简单方法。...与传统基于拉格朗日的训练方法不同的是,状态转移函数和输出函数都是经典的BP可训练模型,所有的训练实例都共享这些模型,而学习问题的唯一附加变量与图的节点有关。...这使我们能够在基于拉格朗日的图扩散公式引入灵活性和添加新变量之间找到一个很好的权衡。我们通过类似于多层计算方法的pipeline of constraints 来计算每个节点的多个表示。

    1.6K30
    领券