随笔分类 - python库学习
摘要：参考：https://rpy2.github.io/ 介绍 rpy2是用C语言编写的，是嵌入在Python进程中的R运行接口。该包由几个子包或模块组成: 1）rpy2.rinterface: R的低级接口，当速度和灵活性最重要的时候。接近R的c级API。 2）rpy2.robjects: R的高级接
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摘要：参考：https://natsort.readthedocs.io/en/stable/api.html#natsort.natsorted 语法格式 natsort.natsorted(seq: Iterable[T], key: Optional[Callable[[T], Union[nats
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摘要：作用：使三引号内字符串与显示的左边缘对齐，同时仍然以缩进的形式在源代码中显示它们。 代码示例 from textwrap import dedent def text_deal(): text=""" I'M fine! Thanks. """ return text print(text_deal
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摘要：参考：https://docs.python.org/3/library/argparse.html argparse.ArgumentParser: 创建Parser对象 语法格式 class argparse.ArgumentParser(prog=None, usage=None, descr
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摘要：sys.argv输出的是一个列表，列表中的每个元素为用户输入的参数。 argv[0]是脚本名(它取决于操作系统是否为完整路径名) 代码示例 <一> 假设我有一个test.py脚本，内容如下： import sys a0=sys.argv[0] a1=sys.argv[1] a=sys.argv[:]
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摘要：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.duplicated.html 语法格式 DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') 参数解释：
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摘要：参考：https://maxbachmann.github.io/Levenshtein/ Levenshtein 距离，也称编辑距离，是一种字符串度量，用于衡量两个序列之间的差异。通俗地说，两个字符串之间的 Levenshtein 距离是将一个字符串更改为另一个字符串所需的最小单字符编辑（插入、删
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摘要：语法格式 numpy.empty(shape, dtype=float, order='C', *, like=None) 参数解释： shape: 空数组的形状 dtype: 数据类型 order: 在内存中以行("C")或列("F")顺序存储多维数据，默认为"C" 返回未初始化(任意)数据给定形
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摘要：参考：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.flatten.html 语法格式 ndarray.flatten(order='C') order: “C”表示按行(C-style)顺序折叠。“F”表示按列(For
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摘要：pandas.DataFrame.drop—从行或列中删除指定的标签 参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html 语法格式 DataFrame.drop(labels
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摘要：语法格式 DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=_NoDefault.no_default, squeeze=_NoDefault.no_default, observe
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摘要：参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html 语法格式 class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, d
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摘要：语法格式 numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 常用参数解释： start: 序列的起始值 stop: 序列的终止值 num: 要生成的样本数量。默认值是50。必须是
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摘要：参考：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html 语法格式 numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None) 常用参数解释： shape: 接受整数
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摘要：参考：https://biopython.org/wiki/Alphabet 作用： 1. 记录序列的分子类型(DNA, RNA或蛋白质)， 2. 在序列、alignment、motif等中声明预期的字符。 在Biopython 1.78及以后的版本中删除了Bio.Alphabet模块。 #old
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摘要：参考：http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html 1.构建Seq()对象 from Bio.Seq import Seq myseq = Seq("AGTACACTCA") print(myseq) # AGTACACTCA print
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摘要：参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.values.html 作用：返回DataFrame的numpy.ndarray。只有DataFrame中的值将被返回，轴标签将被删除。 im
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摘要：介绍 函数Bio.SeqIO.parse()用于读取序列数据作为SeqRecord对象，实际上是返回一个SeqRecord对象的迭代器。这个函数需要两个参数，1)第一个参数是读取数据的句柄或文件名；2）第二个参数是一个小写字符串，指定序列格式，支持的格式list见http://biopython.o
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摘要：参考：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/copy.html 介绍 Python copy模块包括copy()和deepcopy()两函数。 copy.copy(x): 返回 x 的浅层（shallow）复制。 copy.deepcopy(x[, memo
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摘要：参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.shape.html import pandas as pd d1 = [[3,"negative",2],[4,"negative",6],
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