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PythonPython ① ( Python 引入 | Python 概念 | Python 结构 | 创建 Python | 导入 Python )

一、Python 简介 1、Python 引入 之前 介绍了 Python 模块 , 每个 Python 源码文件 , 都可以定义为一个 Python 模块 ; 如果 定义的 Python 源码模块很多..., 有几百上千个 , 则会出现管理繁琐 , 混乱的问题 ; 这里引入 新的代码结构 " Python " ; 2、Python 概念 Python 概念 : Python 模块 Module...的扩展 , 将若干 相关的 Module 模块 组织起来 形成一个 Python , 可以更好地 组织 和 管理 Python 代码 ; 在 Python 中 可以 定义 变量 / 函数 / 类..., 可以 更好地 组织 和 管理 Python 代码 ; 除了 自定义 Python 之外 , Python 还提供了 Python 标准库 和 其他人编写的第三方 Python 来扩展 Python... 右键点击 PyCharm 中的 Python 工程根目录 , 选择 " New / Python Package " 选项 , 输入 Python 名称 , 然后点击回车 , 创建 Python

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    多个数据集整合神器-RobustRankAggreg

    4个GEO数据集 你也可以很轻松的分析这几个数据集:GSE7476, GSE13507, GSE37815 and GSE65635 ,然后作者就使用了RobustRankAggreg对这4个数据集的差异分析结果进行整合...pathogenesis and therapy strategy of hepatocellular carcinoma 就是下载了3个GEO数据集,走差异分析,并且使用RobustRankAggreg进行整合...circRNA芯片整合 几百篇文章我们就不用一一解读啦,反正都是独立的数据集自己做自己的差异分析,然后把多个数据集的差异基因拿去使用RobustRankAggreg进行整合。...RobustRankAggreg说明书 这个RobustRankAggreg超级简单,有意思的是居然并不在bioconductor列表哦,可能是因为它最开始并不是为生物信息学领域的数据分析而创造的吧...aggregateRanks 一般来说,正常R的函数,都是可以通过问号来调取其帮助文档的,aggregateRanks函数也不例外。

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    python

    python 简介 官网解释是一种通过使用"虚线模块名称"来构建Python的模块命名空间的方法。...看完这句话可能对还没有太多的印象或理解,在使用pycharm中,我们也很容易发现,创建的选项很多,例如文件夹和python package,那么他们的区别就是,包下有__ init __.py 文件,...的使用 如何使用规范导入 结合模块来说,就是多个模块功能的结合体。...需要注意的是,python3中如果包下没有 __ init __.py文件,import不会报错,而在python2中,包下一定要有该文件,否则报错。...('from __init__.py') # 结果 from __init__.py '''发现导入执行了__init__.py下的输出语句''' 在python3中,导入和导入文件夹的区别就是

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    Python

    前言 在 Python 中,是组织代码的重要方式,它使得代码的管理和复用变得更加高效和简洁。本文详细讲解了 Python 的概念和使用以及如何利用第三方扩展 Python 的功能和特性。...本篇文章参考:黑马程序员 一、自定义 1. 什么是Python? 思考:在Python编程中,通过导入外部模块可以扩展代码的功能。...但是,如果Python的模块过多,可能会造成一定的混乱,我们应该如何管理呢? 答:可使用Python的结构和管理方式来有效组织和管理这些模块。...Python(Package)是一种组织和管理Python模块的方式。 2. 目录结构 一个Python实际上是一个包含多个模块的目录。...在 Python 中,第三方指的是由社区或个人开发并发布的,不是 Python 标准库的

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    Python

    Python 用于将一组模块归并到一个目录中,此目录即为,目录名即为报名 是一个有层次的文件目录结构,它定义了一个由模块和子组成的Python应用执行环境 基于Python在执行模块导入时可以指定模块的导入路径..._init_.py文件 _init_.py可包含python代码,但通常为空,仅用于扮演初始化的挂钩、替目录产生模块命名空间以及使用目录导入时实现from * 行为的角色 模块的顶层执行及被导入 一个模块文件可以同时支持顶层执行...py_modules:各模块名称组成的列表,此些模块可能位于的根目录下,也可能位于某子目录中(subpkg1.modname): packages:各子名称的列表 大体分为两类:元数据信息和中的内容列表...4完成打包 在要发布的容器目录中执行“python setup.py sdist --format= ”命令 // 目标 //可以为sdist指定格式(--format=):zip/gztar/...:获取特定命令支持使用的格式 pip,esay_install 安装python setup.py install 步骤:build and install: build定制: python setup

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    Python创建,导入

    Python》一节中已经提到,其实就是文件夹,更确切的说,是一个包含“__init__.py”文件的文件夹。...不过,这里向该文件编写如下代码:'''http://c.biancheng.net/创建第一个 Python '''print('http://c.biancheng.net/python/') 可以看到...由此,我们就成功创建好了一个 Python 。 创建好之后,我们就可以向中添加模块(也可以添加)。...Python的导入 通过前面的学习我们知道,其实本质上还是模块,因此导入模块的语法同样也适用于导入。...("http://c.biancheng.net/python/") 程序执行结果为: http://c.biancheng.net/python/ 另外,当直接导入指定时,程序会自动执行该所对应文件夹下的

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    python:闭

    参考链接: Python  1.前言2.什么是闭3.看一个闭的实际例子:4.修改外部函数中的变量5.思考闭与其他函数的区别 ​ 假设我们需要做一个题目,是求y=kx+b这个一元一次函数在多个...他来了—-闭  第四种:闭  # -*- coding: utf-8 -*- # @Author  : summer def test(k, b):     def create(x):        ...2.什么是闭  # 定义一个函数 def test(number):     # 在函数内部再定义一个函数,并且这个函数用到了外边函数的变量,那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭     def...由此,我们可以看到,闭也具有提高代码可复用性的作用。  如果没有闭,我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样,我们就需要更多的参数传递,也减少了代码的可移植性。 ...3.闭能后完成较为复杂的功能。传递的是这个闭中的函数以及数据因此传递的是功能和数据。 4.对象能后完成最复杂的功能。传递的是很多数据+功能因此传递的是功能和数据。

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    python

    这里主要讲解我对于闭的理解,不太深入,浅谈浅谈哈 1、说到闭我就想先说函数名与变量之间的区别 def test(name): def test_in(): print(name...print("函数test") print(t) t = test t() #输出结果 普通变量t 函数test 这样就就很通俗易懂了,可以看到,函数test也可以像变量一样可以赋值给使用 2、闭...闭:通俗的说就是在嵌套函数中,内部函数使用了外部函数的变量,且外部函数的返回值为为内部函数,这样的函数称为闭 即,1)函数嵌套   2)内部函数使用外部函数的变量   3)外部函数的返回值为内部函数...return test_in ... >>> func = test("zhangsan") >>> func() zhangsan 再来看一下闭的其它例子: >>> def line_conf(a,...> line2(5) 12 >>> line2(6) 14 在这里可以看到,line1 与 line2都都能保存外部函数变量 a,b的值,在我们需要直线的时候可以只传递一个参数就可以得出相应的结果 闭有效的减少了参数的数目

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    python>>numpy

    NumPy数组 python对象 高级数字对象:整数、浮点数容器:列表,字典,元组 NumPy提供: 继承了python中的列表(List)容器中的优良特性丰富的函数,便于提高计算效率,提高代码简洁新专业为科学计算而设计也成为面向数组...,矩阵(多维数组)的计算 高级数字对象:整数、浮点数 容器:列表,字典,元组 NumPy提供: 继承了python中的列表(List)容器中的优良特性 丰富的函数,便于提高计算效率,提高代码简洁新...containing max. 7 letters dtype('S7') 更多: int32int64uint32uint64 int32 int64 uint32 uint64 数据可视化 导入...)  一个有趣的实验 image = np.random.rand(30,30) plt.imshow(image,plt.cm.hot)  索引和切片 创建一个数组之后,因为numpy几乎继承了python

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