【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题前面我给大家详细介绍过☞GO简介及GO富集结果解读 ☞四种GO富集柱形图、气泡图解读 ☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图,气泡图 ☞KEGG富集分析—柱形图,气泡图,通路图 ☞DAVID G2023-02-26Python170
R语言中curve(dunif(x,0,1)),dunif(x,o,1)是什么意思呢curve()接受的第一个参数可以是一个关于x(一维变量)的函数,可以直接写成f(x)(f是定义好的函数)。dunif()是均一分布的密度函数,第一个参数是要求密度的点,第二、三的参数给出均一分布的最小最大值。所以合起来就是要画出U(0,12023-02-26Python170
R语言之书笔记:常见的概率分布两种可能结果的离散随机变量概率分布 ,失败是0,成功是1,p是成功的概率。dbinorm() :提供任何有效x的概率质量函数pbinom() :提供累积概率分布,求结果成功q次及q次以下的累积概率,给定分位数值q,输出累2023-02-26Python110
R语言求区间不需要排序。直接用quantile就可以。你看看是不是跟你的情况相似set.seed(1234)d <- sample(1:10000,1000,replace = F)quantile(d, probs = seq(0,1,02023-02-26Python180
python生成卡方分布若n个相互独立的随机变量,均服从标准正态分布(也称独立同分布于标准正态分布),则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量,其卡方分布规律称为分布(chi-square distribution),其中参数称为自2023-02-26Python310
「GO富集分析」从原理到实践 ~ 零基础掌握原本,我并无写这一稿件的想法。主要原因有二: 如果要找合理解释,那么针对第一点,就是每天仍然有大量新接触生信数据分析的朋友;针对第二点,......在前两天我推的文稿《零基础快速完成基因功能注释GOKEGGPFAM..2023-02-26Python200
如何用 Python 中的 NLTK 对中文进行分析和处理最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类,计算评论的信息熵(entropy)、互信息(point mutual information)和困惑值(perplexity)等(不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供2023-02-26Python130
最大熵模型信息增益在决策树中介绍,最大熵模型之后再来更。 为了解释熵,首先要引入“信息量”这个词。直观上理解,信息量可以度量一个事件包含的信息。先给出公式,然后结合例子来理解。信息量的定义: 例子:比如有两个事件,狗咬了人与人咬2023-02-26Python230
R语言之 常用的统计函数用的最多的,是求均值的mean()函数,当然这里也要提到,像sum()这种求和函数, 还有sd(x) 标准差函数,var(x) 方差函数。min()求最小值,max()求最大值。 我们来具体试试,这里使用一个向量:test2023-02-26Python180
急求~~如何使用R语言拟合负二项回归以及零膨胀回归?我是用的pscl包,zeroinfl()函数零膨胀负二项模型(ZINB)mod <- zeroinfl(ReportedNumber~ A+B+C+D+E | F+G+H+I, data = zinb, dist = "2023-02-26Python110
请教:R语言中统计矩阵中某一列的某个元素出现的次数的函数。如果是统计整个矩阵,比如y那么直接table(y)>y [,1] [,2] [,3][1,]123[2,]222[3,]321>table(y)y1 2 3 2 5 2 所以如果统计所有列,那就自己写个循环吧for(2023-02-26Python800
python sklearn 朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法,在监督学习领域有着很重要的应用。这个算法叫做Naïve Bayes,但是它到底naive(朴素)在哪里呢?朴素贝叶斯分类器采用了“属2023-02-26Python320
python sklearn 朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法,在监督学习领域有着很重要的应用。这个算法叫做Naïve Bayes,但是它到底naive(朴素)在哪里呢?朴素贝叶斯分类器采用了“属2023-02-26Python140
python怎样生成正太分布的随机数?一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。格式为:numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)Python使用Mersenne Twister为核心的生成器,它会生成53 bit精度的2023-02-26Python280
Python数据分析(5)朴素贝叶斯模型时间:20210809 系统环境:Windows 10 所用工具:Jupyter NotebookPython 3.0 涉及的库:pandastrain_test_splitGaussianNBaccuracy_s2023-02-26Python350
Python数据分析(5)朴素贝叶斯模型时间:20210809 系统环境:Windows 10 所用工具:Jupyter NotebookPython 3.0 涉及的库:pandastrain_test_splitGaussianNBaccuracy_s2023-02-26Python280
python怎样生成正太分布的随机数?一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。格式为:numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)Python使用Mersenne Twister为核心的生成器,它会生成53 bit精度的2023-02-26Python140
统计学入门级:常见概率分布+python绘制分布图如果随机变量X的所有取值都可以逐个列举出来,则称X为离散型随机变量。相应的概率分布有二项分布,泊松分布。 如果随机变量X的所有取值无法逐个列举出来,而是取数轴上某一区间内的任一点,则称X为连续型随机变量。相应的概率分布有正态分布,均匀2023-02-26Python180
python怎样做高斯拟合需要载入numpy和scipy库,若需要做可视化还需要matplotlib(附加dateutil, pytz, pyparsing, cycler, setuptools库)。不画图就只要前两个。如果没有这些库的话去 http:www.2023-02-26Python200
最大熵原理的应用实例例3.1为一随机变量, ,利用最大熵原理来估计 。解:系统的熵值约束条件为构造Lagrange函数求解6元方程组(将作为变量)没有约束条件时的最大熵分布为此时的熵为。由于约束条件提供了更多的信息,减小了系统的不确定性。例3.2解:由定理2.2023-02-26Python230