03 2023 档案
摘要：1. 在PDB文件中，ATOM模块是记录蛋白质分子中原子坐标信息的模块，每一行代表一个原子的坐标信息。 如下图所示是pdb文件的部分内容： 第一列：记录原子的标识号；第二列：原子序号；第三列：原子名称；第四列：残基名称；第五列：链ID；第六列：残基序号；第7-9列：原子坐标；第10列：occupan
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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://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html 目的：将数组或矩阵分割为随机的训练和测试子集。 语法格式 sklearn.model_selectio
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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：import pandas as pd d1 = [[3,"negative",2],[4,"negative",6],[11,"positive",0],[12,"positive",2], [14,"positive",2]] df1 = pd.DataFrame(d1, columns=["x
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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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摘要：参考：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html 语法格式 numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None) 代码示例 >>> impo
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摘要：pandas.DataFrame.sample-从DataFrame或Series对象中随机取样 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None, ignore
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摘要：语法格式 pandas.concat(objs, *, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=Tru
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摘要：import pandas as pd df=pd.DataFrame({"A":[2,3,4,5],"B":[7,9,6,6]}) print(df) id = [i for i, j in enumerate(df['B']) if j == 6] #if语句是可选项 print(id) 输出结
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摘要：语法格式 enumerate(iterable, start=0) iterable：支持迭代的对象，包括字符串、列表、数组和字典等 start -- 下标起始位置的值，默认为0 代码示例 str1="abcd" for i, j in enumerate(str1): print(i, j) 输出
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摘要：参考：https://www.rosettacommons.org/demos/latest/tutorials/scoring/scoring 介绍 Rosetta有一个被称为ref2015（默认打分函数）的优化能量函数或打分函数，用于计算由L-氨基酸组成的球状蛋白质中所有原子相互作用的能量。还有
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