import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def adjacent_values(vals, q1, q3): upper_adjacent_value = q3 + (q3 - q1) * 1.5 upper_adjacent_value = np.clip(upper_adjacent_value, q3, vals[-1]) lower_adjacent_value = q1 - (q3 - q1) * 1.5
The NASA NEX-DCP30 dataset is comprised of downscaled climate scenarios for the conterminous United States that are derived from the General Circulation Model (GCM) runs conducted under the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5, see Taylor et al. 2012) and across the four greenhouse gas emissions scenarios known as Representative Concentration Pathways (RCPs, see Meinshausen et al. 2011) developed for the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC AR5). The purpose of these datasets is to provide a set of high resolution, bias-corrected climate change projections that can be used to evaluate climate change impacts on processes that are sensitive to finer-scale climate gradients and the effects of local topography on climate conditions.
今天要跟大家介绍的图表是箱线图！ ▽▼▽ 在恶心excel2013及以下版本中，没有直接制作箱线图的图表工具，需要借助股价图，并对数据做少许变换才能做出箱线图的效果，不过自excel2016版本开始，
本次任务的目的是处理PO2，PCO2两个指标。这两个指标均为病人的血气指标，以一定的时间间隔采集。一个病人一次住院期间可能收集一次或者多次。要求，按照采集时间的前后顺序，汇总每个病人每次住院期间的所有的pO2, pCO2指标值。涉及到的预处理方法包括插值，去噪，缺失值填充，离群点数据处理，可视化等。
https://cds.nccs.nasa.gov/wp-content/uploads/2014/04/NEX-DCP30_Tech_Note_v0.pdf http://www.nasa.gov/content/nasa-supercomputer-generates-closer-look-at-future-climate-conditions-in-us
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。”
这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。中间白点为中位数，中间的黑色粗条表示四分位数范围。上下贯穿小提琴图的黑线代表最小非异常值min到最大非异常值max的区间，线上下端分别代表上限和下限，超出此范围为异常数据。（或者，从黑色粗条延伸的细黑线代表 95% 置信区间）
90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this.
roughly the average deviation around themean, and has the same units as the data
本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
百分位数是一个统计学里面的概念，原来在review的elasticsearch中文文档聚合的章节里面遇到过，一直没搞明白什么意思，后来在jmeter里面又看到了这个术语，所以觉得有必要补充了解一下这个知识，下面的这个文章是网上不错的一篇文章比较通俗的通过例子解释了百分位数的含义，原文如下： jmeter里面90% Line 参数正确的含义： 虽然，我的上面理解有一定的道理，显然它是错误的。那看看JMeter 官网是怎么说的？ 90% Line - 90% of the samples took no m
原文主要内容是利用Titanic数据集讲解常用的机器学习算法，原数据集的主要任务是根据相关变量预测乘客是否可以存活（It is your job to predict if a passenger survived the sinking of the Titanic or not.）。这份数据集总共
本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用。
关联规则是以规则的方式呈现项目之间的相关性：关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。
在本文中，我们探索了如何使用开源库将日常能源消耗的时间序列数据集转换为表格形式。然后，我们尝试了多种机器学习模型，包括梯度提升决策树和自动机器学习(AutoML)，将其与Prophet模型的性能进行对比。我们的发现显示:
分位数 使用QUARTILE函数算出 第一分位数:25%分位数 第二分位数:中位数 第三分位数:75%分位数
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。
前面环境都搞的差不多了，这次咱们进入实战篇，来计算一列的统计值。统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数、四分位数。话不多说，直接进入正题。
RFM 分析是一种简单而有效的技术，可根据客户的购买行为对其进行细分。它代表最近度、频率和货币价值。通过分析这三个指标，企业可以识别最有价值的客户并相应地制定营销策略。
unique()和value_counts()能够从数组中提取到不同的值并分别计算它们的频率
Seaborn 是一个出色的数据可视化库，它让我们的生活变得轻松。首先，您应该在编辑器中键入以下命令：
在机器学习和数据科学的世界里，数据的质量是建模成功与否的关键所在。这就是特征工程和数据预处理发挥作用的地方。本文总结的这些关键步骤可以显著提高模型的性能，获得更准确的预测，我们将深入研究处理异常值、缺失值、编码、特征缩放和特征提取的各种技术。
前面小编给大家详细介绍过TCGA这个数据库，以及如何从这个数据库下载，合并表达谱数据。然后做差异表达分析，以及构建ceRNA网络。
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分位数是指的把一组按照升序排列的数据分割成n个等份区间并产生n-1个等分点后每个等分点所对应的数据。按照升序排列生做第一至第n-1的n分位数。（如果等分点在其左右两个数据的中间，那么该等分点所对应的数就是左右两数的平均数）
这个是kaggle上的一个基础项目，目的是探测泰坦尼克号上的人员的生存概率，项目地址：https://www.kaggle.com/c/titanic
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
1写在前面 我们还是在正式进行代码操作前想几个小问题：👇 如何将单细胞数据导入R中？ 不同类型的数据/信息（如细胞信息、基因信息等）是如何存储和操作的？ 如何获得细胞和基因的基本信息并对数据进行相应的过滤？ 2用到的包 目前常用的scRNA-seq分析包，包括Seurat、Scanpy(python)、Scater、Monocle2、Monocle3等。🤒 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(SingleCellExperiment) library(Dro
seaborn.violinplot基本参数为： violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, bw='scott', cut=2, scale='area', scale_hue=True, gridsize=100, width=0.8, inner='box', split=False, dodge=True, orient=None, linewidth=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, ax=None, **kwargs)
最近做项目遇到了一个实际数据清洗的问题，如何将连续数据按从大到小分成n类？刚开始我是打算用tidyverse包的，但是找不到合适的函数。只能通过较为笨拙的方法进行了。
课程地址 Category: Machine Learning Artificial Intelligence Data Science Basic Statics Tips
现在 Nearing, Douglas et al. Nature Comm. Microbiome differential abundance methods produce different results across 38 datasets.文章对常用的差异分析方法做了基准测试，本文将不同方法的核心代码记录下来。
它显示了定量数据在一个（或多个）分类变量的多个层次上的分布，这些分布可以进行比较。不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点，小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。
2.方差（Variance，VAR）:是标准差的平方，表示一组变量值的平均离散程度。方差越大，离散程度越大。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写 API，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目 (GSP)、 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？我们来看个具体的例子
本文是一篇数据挖掘实战案例，详细探索了从台湾经济杂志收集的1999年到2009年的数据，看看在数据探索过程中，可以洞察出哪些有用的信息，判断哪一个模型能够最准确地预测公司是否破产。
在执行数据科学（DS）时，统计是一种强大的工具。笼统来看，统计学是利用数学来进行数据的技术分析。基础的可视化（例如，条形图等）可能会为你提供一些高级信息，而通过统计，我们可以以更加信息驱动且更有针对性的方式对数据进行操作。当中用到的数学帮助我们形成关于我们数据的具体结论，而不仅仅是猜测。
https://www.cnblogs.com/chentianwei/p/12488891.html
本篇介绍增强箱型图、小提琴图和二维统计直方图绘制方法。其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库，二维统计直方图用到了matplotlib库。
小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似，它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布，我们可以通过观察来比较这些分布。与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。
TCGA mRNA定量分析流程测量HT-Seq 原始reads统计中的基因表达水平，Fragments per Kilobase of transcript per Million mapped reads（FPKM）和FPKM-UQ（上四分位标准化）。首先将reads与GRCh38 reference genome 参考基因组比对，然后通过量化比对的reads产生这些值。为了促进样品间归一化，所有RNA-Seq读数在分析过程中都被视为unstranded的状态.
T客汇官网：tikehui.com 原文作者 | Ajay Agarwal, Ben Vonwiller 编译 | 李哲 衡量客户成功（Customer Success），有很多受人追捧的指标，如净流
Metrics本来是一个Java库, 捕获JVM和应用程序级指标。也就是说可以获得代码级别的数据指标，比如方法调用了多少次之类。
今年，分区表共设18个大类，176个小类（JCR学科分类体系Journal Ranking）。在原有自然科学期刊的基础上，新增社会科学期刊 (SSCI所收录的期刊 ）。材料科学新设置为一单独大类，预计有373本期刊将归属在材料科学大类。最多的仍然是医学大类，有3554本，工程技术大类有1188本。
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