# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
参数检验 假定样本数据来自具有特定分布（一般是假设服从正态分布）的总体，然后通过构造出来的估计量对总体的集中趋势和离散程度的参数进行检验，例如总体均值、总体方差和总体标准差等。 ? ?...非参数检验 不需要假定总体分布的形式，用到排秩（排序）的思想来规避分布未知带来的问题，直接对数据的分布和总体参数进行检验。...)……|X|(n) 2.如果总体中位数确实等于给出的值，则其差值会关于零点对称，对称中心两侧数据的疏密和取负值的数据交错出现，取正值数据在样本绝对值样本中的秩和与取负值数据在绝对值样本中的秩和应近似相等...02 案例 根据如下采集到的样本，请判断：健康妇女的日常能量摄入平均为7725KJ这一论断是否正确？ ?...第一步： 计算每个观测值和感兴趣的值的差异，如上表：表格第三列是观测值和感兴趣的值7725的差值 第二步： 忽略差异的符号，将它们按照大小排序，如上表：表格第四列是差异由小到大秩次的排列顺序，假如数值相同
简单的处理就是设备去把每一个APP的标识符记录下来 然后设备发送数据的时候根据标识符一个一个的去发送数据. 但是设备不可能无限制的记录APP的标识符....往里存储的时候判读下有没有这条数据 如果有这个数据,就把这个数据提到buff的第一个位置,然后其它数据往后移 如果没有这个数据就把这个数据插到buff的第一个位置,其它数据也往后移 使用 1.我封装好了这个功能...2.使用的一个二维数组进行的缓存 ? 测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(新数据) 1.先存储 6个0字符 再存储6个1字符 ? 2.执行完记录6个0字符,数据存储在缓存的第一个位置 ?...测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(已经存在的数据) 1.测试一下如果再次记录相同的数据,缓存把数据提到第一个位置,其它位置往后移 ?...使用里面的数据 直接调用这个数组就可以,数组的每一行代表存储的每一条数据 ? ? ? 提示: 如果程序存储满了,自动丢弃最后一个位置的数据.
) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...] 4 > complete.cases(x) [1] TRUE TRUE FALSE TRUE > x[complete.cases(x),] [1] 1 2 4 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值...4 5 6 7 8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 split（x，f）；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因子，函数以列表的形式返回 > x = data.frame...max，min，pmax，pmin：最大最小值 range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx...积 apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图
其输入数据包含两部分，一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)，一是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，然后判断基因集内每条注释下的基因是否富集于表型相关度排序后基因表的上部或下部...每一步统计值增加或减少的幅度与基因的表达变化程度（更严格的是与基因和表型的关联度）是相关的。富集得分ES最后定义为最大的峰值。正值ES表示基因集在列表的顶部富集，负值ES表示基因集在列表的底部富集。...首先对每个基因子集s计算得到的ES根据基因集的大小进行标准化得到Normalized Enrichment Score (NES)。随后针对NES计算假阳性率。...常见表达矩阵格式，tab键分割，txt格式，第一列为基因名字（名字与注释数据库一致，同为GeneSymbol或EntrezID或其它自定义名字），第一行为标题行，含样品信息。...Leading-edge subset 对富集得分贡献最大的基因成员。若富集得分为正值，则是峰左侧的基因；若富集得分为负值，则是峰右侧的基因。
按o键可以改变列的显示顺序。按a-z将相应的列向后移；按A-Z将相应的列向左移。 按F或者O键，然后按照a-z可以将进程按照相应的列进行排序，大写的R键可以将当前的排序倒转。...选择显示列或者其他列：小写字母f 交换列显示顺序：小写字母o 选择需要排序的列：大写字母F 6、top命令显示过程中使用一些交互命令： Ctrl L：擦除并且重写屏幕 h或者？...i :忽略闲置和僵死进程，开关式命令。 q :退出程序。 r :重新安排一个进程的优先级。默认值是10，输入一个正值使优先级降低；输入一个负值使优先级升高。 S ：切换到累计模式。...t ：切换显示进程和CPU状态信息。 m :切换显示内存信息。 I :切换显示平均负载和CPU状态信息。 M ：根据驻留内存大小进行排序。...P ：根据CPU使用百分比大小进行排序。 T ：根据时间或者累计时间进行排序。 W ：写top配置文件的方法。将当前设置写入~/toprc文件中。
前言 本次我们介绍Pandas数据统计函数，如针对数值类型的统计（获取样本个数、平均值、标准差、极值等）；针对非数值类型的统计（获取每个类型的个数）以及计算相关系数和协方差。 本文框架 0....读取数据与数据预处理 2. 汇总类统计 3. 获取唯一值与按值计数 4. 相关系数与协方差 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....获取唯一值与按值计数 对于非数值类型，我们可以通过"unique"进行去重，获取列中有哪些类型值； 以及使用"value_counts"获取每个类型的个数。...相关系数与协方差 相关系数（corr）：检查两个变量之间变化趋势的方向以及程度，值范围-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大相关性越强。...协方差（cov）：协方差可以反应两个变量的协同关系，变化趋势是否一致，同向还是反向变化。
不过，最简单的方法是把单细胞表达量矩阵按照各个亚群来进行表达量平均，我们以大家熟知的pbmc3k数据集为例，大家先安装这个数据集对应的包 SeuratData，并且对它进行降维聚类分群，参考前面的例子：...我们拿到了全部的基因在全部的单细胞亚群的表达量矩阵后，就可以在每个细胞亚群内部进行基因排序后的gsea分析啦。...结果都是正值，没有负值，其次就是除了血小板其它单细胞亚群过于类似，如下所示： 其它单细胞亚群过于类似 我简单挑选了一下各个单细胞亚群特异性的结果，代码如下所示： #每个单细胞亚群的特异性top5基因集的...总体来说，就是很难理解为什么这个GSEA分析结果都是正值，没有负值。...实际上我给大家写的GEO数据库挖掘的标准代码教程里面是有根据MSIGDB数据库的gmt文件来做 GSEA分析的，那个结果就每次都是比较合情理 ： library(ggplot2) library(clusterProfiler
35、范围-线图 范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。...标注：重启间隔：排序是根据维度划开还是放在一起排序 ②设置标签： 1、排名->标签，排名下拉列表->编辑表计算->特定纬度（期间、单位），重新启动间隔（期间），排序顺序（自定义-累计值-最大值），升序...2、单位名称->标签，累计值->标签，左键标签->文本->编辑->转换成同一行数据，标签->标签标记->线末端->全选 ? ?...上图中，我们看到有正值，有负值。我们还需要修改 ⑤创建变化量绝对值，把大小的变化量替换成变化量的绝对值 ? ?...⑥将同期值放在前面高，当期值放后面 点击期间->排序->手动排序->当期值->下移 ?
Tableau数据分析-Chapter11 范围-线图、倾斜图 ---- 本专栏将使用tableau来进行数据分析，Tableau数据分析-Chapter11 范围-线图、倾斜图，记录所得所学，作者：...重新启动间隔（期间），排序顺序（自定义-累计值-最大值或平均值） 标注：重启间隔：排序是根据维度划开还是放在一起排序 设置标签 4....>转换成同一行数据，标签->标签标记->线末端->全选 上图的排序不是我们想要的，我们需要的是倒序，这时候，我们可以修改一下排名： ③线粗细：创建计算字段“变化量”，变化量->大小 粗细显示...： ④线颜色：创建计算字段“增减状态标志”，增减状态标志—>颜色 上图中，我们看到有正值，有负值。...我们还需要修改 ⑤创建变化量绝对值，把大小的变化量替换成变化量的绝对值 ⑥将同期值放在前面高，当期值放后面 点击期间->排序->手动排序->当期值->下移
GSEA的原理 GSEA的基本步骤包括： 排序基因列表：首先，根据某种度量（如差异表达的统计量、相关系数等）对所有基因进行排序。...GSEA的结果解释 富集分数（ES）：表示基因集合在排序列表中的富集程度。正值表示基因集合的基因倾向于在排序列表的前端（上调），负值则表示在排序列表的后端（下调）。...数据框按行绑定，合并成一个新的数据框dat。...将dat中的p值（pvalue）转换为其负对数值（-log10）， dat$pvalue = dat$pvalue * dat$group：根据dat中的group列，将变换后的p值乘以1或-1。...dat = datorder(dat$pvalue, decreasing = FALSE),：按dat中的p值列对数据进行排序。从最小的p值（负数）到最大的p值（正数）。
，只需要基因列和logFC organism：物种，http://www.genome.jp/kegg/catalog/org_list.html nPerm：permutation numbers minGSSize...： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的...pvalue_table = T) # 显示p值 GSEA结果解读： 第一步我们需要根据基因的logFC对基因进行排序 研究的这个数据集中是否包含我们的目的基因，计算Enrich score的原则就是...，从前到后依次检查基因是否是我们当前研究的数据集所包含的，如果包含就加一个正值，如果不包含就加一个负值 横坐标表示基因列表的数量 黑色的竖线代表的是我们的目的基因，已经被排好序，如果竖线聚集在头部，称为头部效应...MSigDB 是一个广泛使用的基因集合注释数据库，它包含了大量关于基因集的注释信息，这些信息可以用于各种基因表达分析，尤其是在癌症生物学、免疫学和其他基因组学研究领域。
blur：模糊距离 spread：阴影的尺寸 color：阴影的颜色 接下来我们通过几个实例来加深对这些值的理解： 1.h-shadow：这个值指定了阴影的水平偏移量。即在x轴上阴影的位置。...如果是正数阴影会出现在元素的右边，如果是负值阴影出现在元素的左边。 如下图所示： 正值 负值 2.v-shadow：这个值指定了阴影的垂直偏移量。即在y轴上阴影的位置。...如果是正值阴影会出现在元素的上边，如果是负值阴影会出现在元素的下边。 如下图所示： 负值 正值 3、blur：这个值代表阴影的模糊半径，如果是“0”意味着阴影是完全实心的，没有任何模糊效果。...该值越大，实心度越小，阴影越朦胧和模糊，该值不支持负数。 值为0： 值不为0： 4：spread这个值代表着阴影的尺寸。这个值可以被看作是从元素到阴影的距离。...如果正值会在元素的四个方向延伸阴影。负值会使阴影变得比元素本身尺寸还要小。默认值“0”会让阴影变得得和元素的大小一样。
框模型(box model)定义了元素框 处理内容，外边距，内边距，边框的方式 框：页面元素皆为框 sss ewrewr 内容区域的... width：宽 height：高 增加了内外边距和边框不会影响内容区域的大小， 但是会改变元素框的大小 元素框的实际宽度：width+左右外边距...，bottom：正值向上运动，right：正值向左运动，left：正值向右移动；负值与正值方向移动相反。...d3（父元素）会跟随进行移动，margin的效果则作用在父元素上。...1.上下(margin-top/magin-bottom)外边距 对行元素无效 2.上下(margin-top/magin-bottom)外边距，对行内块元素有特殊的效果
数据探索可以有两个层面的理解： 一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。...不同的数据类型，在算法进行模型训练时，处理和对待的方式是不同的。区间型数据是直接进行计算的；分类型数据是先将其转换为稀疏矩阵：每一个类别是一个新的字段，然后根据其取值“1”“0”进行计算。...偏斜度（Skewness） 偏斜度是关于表现数据分布的对称性的指标。如果其值是0，则代表一个对称性的分布；若其值是正值，代表分布的峰值偏左；若其值是负值，代表分布的峰值偏右。...峰态（Kurtosis） 标准正态分布的峰态的值是3，但是在很多数据分析工具中对峰态值减去3，使得：0代表是正态分布；正值代表数据分布有个尖尖的峰值，高于正态分布的峰值；负值代表数据有个平缓的峰值，且低于正态分布的峰值...不平衡数据就是一个典型的与业务有关的例子。比如，从业务角度来看，购买黄金的客户只占银行全量客户的很小的一个部分，如果采取简单随机抽样的方式，“是否购买”列的值将只有极少的“是”的取值。
尽管如此，应避免对具有多个维度的列联表进行统计检验，因为除其他原因外，解释结果将具有挑战性。...数据集中的每一行表示单个织机的测量值。为了解释不同织机的可变性，对羊毛和张力的每种组合进行了9次测量，数据集总共包含9 ⋅ 2 ⋅ 3 = 549⋅2⋅3=54 观察结果。...分析目标 我们想确定一种类型的羊毛在不同程度的紧张情况下是否优于另一种羊毛。为了研究我们是否可以找到一些差异的证据，让我们来看看数据： 为了研究链断裂数的差异，让我们可视化数据： ?...与由平方差异产生的卡方值相反，残差不是平方的。因此，残差反映了观测值超过预期值（正值）或低于预期值（负值）的程度。...在我们的数据集中，正值表示比预期更多的链断裂，而负值表示更少的断点： ## tension ## wool L M H ## A
负值表示高优先级，正值表示低优先级 j P 最后使用的 CPU，仅在多 CPU 环境下有意义 k %CPU 上次更新到现在的 CPU 时间占用百分比 l TIME 进程使用的 CPU 时间总计，单位秒...5.3 F/O 键将进程按列排序 按大写的 F 或 O 键，然后按 a-z 可以将进程按照相应的列进行排序。而大写的 R 键可以将当前的排序倒转。...r 重新安排一个进程的优先级别。系统提示用户输入需要改变的进程PID以及需要设置的进程优先级值。输入一个正值将使优先级降低，反之则可以使该进程拥有更高的优先权。默认值是10。 S 切换到累计模式。...l 切换显示平均负载和启动时间信息。 m 切换显示内存信息。 t 切换显示进程和CPU状态信息。 c 切换显示命令名称和完整命令行。 M 根据驻留内存大小进行排序。...P 根据CPU使用百分比大小进行排序。 T 根据时间/累计时间进行排序。 W 将当前设置写入~/.toprc文件中。这是写top配置文件的推荐方法。
内存使用和执行时间对任务进行排序；而且该命令的很多特性都可以通过交互式命令或者在个人定制文件中进行设定。 统计信息区 统计信息区前五行是系统整体的统计信息。...我们来认识一下各列的含义： 列信息 列名 含义 PID 进程id PPID 父进程id RUSER Real user name UID 进程所有者的用户id USER 进程所有者的用户名 GROUP...负值表示高优先级，正值表示低优先级 P 最后使用的CPU，仅在多CPU环境下有意义 %CPU 上次更新到现在的CPU时间占用百分比 TIME 进程使用的CPU时间总计，单位秒 TIME+ 进程使用的CPU...r： 重新安排一个进程的优先级别。系统提示用户输入需要改变的进程PID以及需要设置的进程优先级值。输入一个正值将使优先级降低，反之则可以使该进程拥有更高的优先权。默认值是10。 S：切换到累计模式。...显示完整的命令。 这个功能很有用。 M ：根据驻留内存大小进行排序。 P： 根据CPU使用百分比大小进行排序。 T： 根据时间/累计时间进行排序。 W：将当前设置写入~/.toprc文件中。
Map（映射）：集合中的每一个元素包含一对键对象和值对象，集合中没有重复的键对象，值对象可以重复。他的有些实现类能对集合中的键对象进行排序。 ?...这个装填因子决定了在什么时候对散列表进行再散列。 散列表可以实现几个重要的数据结构，其中最简单的是set类型。set是没有重复元素的元素集合。...a位于b之前，则返回负值； 如果排序后a位于b之后，则返回正值。 ...如果第一项位于第二项之前，就返回负值； 如果第一项位于第二项之后，就返回正值。...Java类库为映射表提供了两个通用的实现：HashMap和TreeMap，这两个类都实现了Map接口。 散列映射表对键进行散列，树映射表用键的整体顺序对元素进行排序，并将其组织成搜索树。
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