序列类型的分类 1.容器序列(可以在容器中放置任意类型的数据) list、tuple、deque 2.扁平序列 str、bytes、bytearray、array.array...序列的abc继承关系 1.collections中的abc模块： collections中相关的抽象基类 2.序列化协议：（每个序列类型中的魔法函数共同构成了序列协议） 例：”Sequence...”（可变的序列类型）, “MutableSequence”(不可变的序列类型) 2.1Sequence 继承至Reversible,Collection Sized中实现__len__(...序列的+、+=和extend的区别 +只能是同一类型（如列表），+=就地加,不产生新序列，且参数可以为任意的序列类型.是通过魔法函数__iadd__实现的，extend也可以添加任意序列类型... 1.作用： 用来处理已排序的序列，用来维持已排序的序列，升序(性能高)； 采用二分查找，性能非常高，推荐使用 2.例： 默认插入右边，如插入两个3，则第二个在第一个的右边，可以查看插入的位置
前言 为了实现的简便，keras只能接受长度相同的序列输入。因此如果目前序列长度参差不齐，这时需要使用pad_sequences()。该函数是将序列转化为经过填充以后的一个长度相同的新序列新序列。...maxlen：None或整数，为序列的最大长度。...大于此长度的序列将被截短，小于此长度的序列将在后部填0. dtype：返回的numpy array的数据类型 padding：‘pre’或‘post’，确定当需要补0时，在序列的起始还是结尾补` truncating...：‘pre’或‘post’，确定当需要截断序列时，从起始还是结尾截断 value：浮点数，此值将在填充时代替默认的填充值0 1.2 返回值 返回的是个2维张量，长度为maxlen 2....keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(list_2, maxlen=10) array([[0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5]], dtype=int32) 在自然语言中一般和分词器一起使用，在分词器笔记中也提到过
趋势分析（Trend） 常用趋势的数学函数 线性函数 y=ax+b 指数函数 y=a^x 二次函数 y=ax^2+bx+c 曲线拟合方法 nls可以拟合任意表达式的曲线 nls(formula...,start,data) formula 曲线表达式 start 参数的初始点，可以随便设置一个 设置这个参数的目的：（减少递归的次数，加快运算的速度） data 需要拟合的数据 data
时间序列预测（time series forecasting） ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model） ARIMA模型，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列...，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...install.packages(“forecast”) 拟合曲线的方法 auto.arima(ts) forecast(arimaModel,h) arimaModel ARIMA模型...h 需要预测的时间长度 代码实现： #install.packages('forecast') library(forecast) data <- read.csv("data.csv
——佚名 在r2dbc中自动填充审计字段可以使用org.springframework.data.annotation.CreatedDate注解 以及org.springframework.data.annotation.LastModifiedDate...createdAt; @LastModifiedDate private LocalDateTime updatedAt; } 然后需要配置org.springframework.data.r2dbc.config.EnableR2dbcAuditing...例如 @Configuration @EnableR2dbcAuditing class Config {} 即可自动填充
今天跟大家介绍REmap函数家族中的第三个函数——REmapC。 REmapC函数允许我们同时在一张地图上制作填充图和点图、线图。 library(REmap) library(baidumap) ?...，共2列，第一列为省份或者城市名称，第二列为对应的数值，数值大小将决定地图颜色深浅。...参数四：mindata与maxdata可以设置颜色极端点对应数据的上下限（默认是使用data中的数据最大值最小值作为两端极值）。...，我们模拟出广东省回流各省的人口数，使用填色地图表示人流规模，使用动态流向线表示回流最大的前10个省份。...所以mydata数据中需要忽略 广东的数据 mydata1 <- mydata[-12,] map_out2 <- remapC(mydata1, maptype =
1. numpy.pad 在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息...在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作，具体分析如下： 1）语法结构 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 返回值：数组...2）参数解释 array——表示需要填充的数组； pad_width——表示每个轴（axis）边缘需要填充的数值数目。...取值为：{sequence, array_like, int} mode——表示填充的方式（取值：str字符串或用户提供的函数）,总共有11种填充模式； 3) 填充方式 ‘constant’——...表示连续填充相同的值，每个轴可以分别指定填充值，constant_values=（x, y）时前面用x填充，后面用y填充，缺省值填充0 ‘edge’——表示用边缘值填充 ‘linear_ramp’—
与之前利用单向上下文进行序列生成的方法相比，IgLM基于自然语言中的文本填充来构建抗体设计，允许它使用双向上下文重新设计抗体序列中的可变长度区域。...具体来说，作者采用了自然语言处理中的填充式语言模型公式，即在训练期间将任意长度的序列段（跨度）掩盖，并附加到序列的末尾。通过在这些重排序列上的训练，模型学会在周围序列上下文的条件下预测掩盖的跨度。...核采样有效地在采样过程中的每个位置剪辑概率分布，使得只有最可能的氨基酸被考虑。对于这49种治疗性抗体中的每一种，作者为每个T和P的组合生成了1,000个填充序列，每个亲本抗体总共有9,000个变体。...在填充库中，作者发现了不同亲本抗体的多种CDR H3环长度（图3B）。跨越抗体的填充环的中位长度从11到16个残基不等。作者观察到在变化采样温度和核概率时，填充环长度上的影响很小（图3C）。...参考资料 Shuai, R. W., Ruffolo, J. A., & Gray, J. J. (2023).
这部分是用指数平滑法做的时间序列的R语言实现，建议先看看指数平滑算法。...用R中的forecast包中的forecast.HoltWinters()方法可以来做这个预测。首先安装forecast包。安装方法很简单就不说了。安装完成后加载forecast包。 ?...测试在1-20的延迟期中，是否有意义的非零相关值，我们可以用Ljung-Boxt测试。在R中，用Box.test()的方法。Box.test()方法中的lag参数用来定义我们想要查看的最大延迟期。...还是用R中的HoltWinters()方法，这里我们需要用到alpha和beta两个参数，所以只需要设置gamma=FALSE就行。给女性裙子边缘直径的变化这个时间序列做预测模型过程如下： ?...三个参数的取值范围都是0-1。在R中的实现，还是使用HoltWinters()方法，这一次，它的三个类似参数，我们都需要用到。
利用fill可以将容器区间填充为指定的值 属于算术生成算法一类的小型算法-----需要包含头文件numeric 自定义数据类型操作和内置数据类型一样 #include using...v.begin(), v.end(), p()); } int main() { test01(); cout << endl; system("pause"); return 0; } 一般多用于后期填充
:4两遍 rep(1:4,2) #注意，重复1:4两遍 seq(from=3,to=5,by=0.2) rep(seq(from=3,to=5,by=0.2),2) #混合使用 rep在使用过程中也很灵活...，each代表AABB；默认的为ABAB。...在构造一些序列时候十分好用。...2、矩阵构造 #构造矩阵 matrix(1:15,nrow=3,ncol=5,byrow=T) #byrow按行的顺序（横向）赋值；bycol按列（竖）赋值 array(1:15,dim=c(3,5...函数应用起来 更多字符串处理见：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51122043 #3、利用List批量读出操作 #难点：如果构造输出表格的名称
序列分解 1、非季节性时间序列分解 移动平均MA(Moving Average) ①SAM（Simple Moving Average） 简单移动平均，将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。...用Wi来表示每一期的权重，加权移动平均的计算： WMAn=w1x1+w2x2+…+wnxn R中用于移动平均的API install.packages(“TTR”) SAM(ts,n=10)...ts 时间序列数据 n 平移的时间间隔，默认值为10 WMA(ts,n=10,wts=1:n) wts 权重的数组，默认为1:n #install.packages('TTR') library(TTR...在一个时间序列中，若经过n个时间间隔后呈现出相似性，就说该序列具有以n为周期的周期性特征。...分解为三个部分： ①趋势部分 ②季节性部分 ③不规则部分 R中用于季节性时间序列分解的API 序列数据周期确定 freg<-spec.pgram(ts,taper=0, log=’no
概述 本文讲述如何在Openlayers实现面状要素的图片填充。
TP学到CURD部分，在模型中使用自动填充功能碰到点问题 一开始不知道还有第5个格式参数，手册里都没有，心塞(>﹏的形式，数据库中的create_time字段数据类型要是datetime protected $_auto = array( array('time_at','time','1','function...'), ); 如果使用以上的填充方法，数据库中的create_time字段数据类型要是int 以下附录一下自动填充的规则： 要使用自动填充功能，只需要在对应的 Model类 里面定义 $_...$_auto 属性是由多个填充因子组成的数组 protected $_auto = array( array(填充字段,填充内容[,填充条件][,附加规则]) }; ?...array('user','sha1',3,'function'), //把email字段的值填充到user字段中去，因为很多时候，用户注册时没有填写昵称或其他， //所以我们可以把用户填写的email
今天给大家介绍一篇康奈尔大学和IBM研究院上周法发布的一篇时间序列相关工作，将时间序列预测任务和缺失值填充任务进行联合建模。...通过对时间序列预测和缺失值填充这两个任务的整体建模和端到端训练，实现了一个模型同时解决两个任务，并提升两个任务效果的目标。...X和Y都有一定比例的缺失值。并且假设，Y是可以根据X预测出来的。目标是训练一个端到端模型，将X和Y的历史观测值中的缺失值补全，同时预测X和Y的未来值。...第二项是让整个序列的值（X和Y），与根据g()函数的预测结果差距尽可能小。g()输入观测到的外部特征和使用观测到的外部特征预测的目标变量Y，预测整个序列的历史（缺失值填充）和未来（时间序列预测）。...实验结果表明，这种统一联合建模的方式，对于时间序列预测和缺失值填充都有正向作用。 、
前面跟大家聊了一下☞R如何reverse一个字符串，其实这个只能实现反向，那怎么样才能实现互补呢？其实获取DNA的反向互补序列这个事情本身并不是很难。...将你的序列贴进对话框，点击Do the Job!...就可以得到反向互补序列了 接下来我们用R语言来实现这个功能，我还是给大家介绍两种不同的方法。一种是比较原始一点的方法。第二种是站在前人的肩膀上，使用已有的R包来实现。...1.使用strsplit，rev，paste等R自带的函数来实现 DNA='ATTTAGCGATGCGGCTATGCTATCGGA' #定义互补配对的表 from=c("A","T","G","C",...rev_complementary_DNA 2.使用mgsub包中的mgsub函数 #安装mgsub和stringi BiocManager::install("mgsub") BiocManager
通常我们会使用比对好的fasta文件构建进化树，fasta文件中大于号后的内容就是最终进化树上的文字标签。如果拿到进化树文件后你想替换掉其中的一些内容，那该怎么办呢？...本篇推文介绍一下使用R语言的ggtree包实现这个目的 这个问题是来源于公众号的一位读者的提问 ?...大家可以关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 留言相关问题，如果我恰巧会的话，我会抽出时间介绍对应的解决办法 首先你已经有了构建好的进化树文件 (Synergus:0.1976902387,(((((Periclistus...image.png 第一列x就是进化树中原本的序列名称 第二列y是想要替换成的id名称 读入进化树文件 library(treeio) tree<-read.newick("ggtree_practice_aligned.fasta.treefile...image.png 把这个新的进化树写出到文件里 write.tree(tree1@phylo,file = "pra.nwk") 这样就达成目的了 这里导出的进化树文件没有了最初的支持率的信息，我们再通过一行代码给他加上就好了
以下是我推荐的一些R语言时间序列分析的最佳实践：准备数据：确保数据按照时间顺序进行排序。检查并处理数据中的缺失值和异常值。...确定时间间隔（例如每日、每周、每月）并将数据转换为适当的时间序列对象（如xts或ts）。可视化数据：使用绘图工具（如ggplot2包）绘制时间序列的趋势图，以便直观地了解数据的整体情况。...拟合时间序列模型：根据数据的特征选择适当的时间序列模型，如ARIMA、GARCH等。使用模型拟合函数（如arima、auto.arima）对数据进行拟合，并估计模型的参数。...模型诊断：使用模型诊断工具（如AIC、BIC、残差分析等）对拟合的时间序列模型进行评估。检查残差序列是否为白噪声，并对其进行必要的修正。...这些最佳实践可帮助您在R语言中进行时间序列分析时更加规范和有效地工作。
这个模型能够在与时间相关的数据中，寻到一些隐藏的信息来辅助决策。 当我们处理时序序列数据的时候，时间序列模型是非常有用的模型。...本文包含的内容如下所示： 目录 * 1、时间序列模型介绍 * 2、使用R语言来探索时间序列数据 * 3、介绍ARMA时间序列模型 * 4、ARIMA时间序列模型的框架与应用...接下来就看看时间序列的例子。 2、使用R探索时间序列 本节我们将学习如何使用R处理时间序列。这里我们只是探索时间序列，并不会建立时间序列模型。...本节使用的数据是R中的内置数据：AirPassengers。这个数据集是1949-1960年每个月国际航空的乘客数量的数据。...4、ARIMA时间序列模型的框架与应用 到此，本文快速介绍了时间序列模型的基础概念、使用R探索时间序列和ARMA模型。现在我们将这些零散的东西组织起来，做一件很有趣的事情。
今天教大家怎么在Excel里制作带负值的双色填充图表 正负值双色填充 ▼ 通常如果数据中带负值 默认的图表输出虽然能够显示负值 但是负值颜色与正值并没有任何区别 视觉效果大打折扣 今天来教大家怎么处理正负值双色填充的问题...1 互补色填充法吧 激活图表选中数据条 单击右键进入设置数据系列格式菜单 选择第一项：填充 勾选以互补色代表负值选框 此时可以看到下面有两个可以更改的颜色 第一个是图表的默认颜色 第二个是白色（也就是默认的负值互补色...） 图表中现在负值已经变成了白色 我们肯定不希望用白色代表负值颜色 万一背景颜色也是白的话负值直接就消失了 所以要为负值的互补色自定义一种反差比较大的颜色 这里就用红色了 现在图表的正负值分别用不同的颜色标识是不是醒目多了...这是从新组织后的作图数据 然后利用新数据创建堆积柱形图（堆积条形图） 看吧新图表自动把正负值分别填充了不同的颜色 不知道大家看明白了没 其实理念很简单 就是把图表中正值和负值分为两个序列 空白单元格无数值默认为...0 这样做成堆积柱形图或者堆积条形图之后 软件就可以自动为两个序列分别填充不同颜色 因为0值无法显示（每一个数据条本来应该包含两段不同的颜色） 所以看起来好像正负值分别填充了不同的颜色 这种方法的理念在制作图表中将会经常用到
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