11 2021 档案
摘要：1、测试数据 root@PC1:/home/test# cat a.fna ## 实现将碱基转换为1行， 其他信息不变 >NC_019458.2 Ovis aries breed Texel chromosome 1, Oar_v4.0, [whole genome shotgun sequence
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摘要：来源：https://blog.csdn.net/samwalt/article/details/84707346 1、直接测试 > a= c(1,3,8,5,6,7,5,2) ## 测试数据 > max_idx <- which.max(a) ## 返回最大值在a中的索引 > max_idx [1
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摘要：1、直接测试 root@PC1:/home/test# ls a.fna root@PC1:/home/test# cat a.fna >NC_019458.2 Ovis aries breed Texel chromosome 1, Oar_v4.0, [whole genome shotgun
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摘要：+ ：表示1个以上 * ：表示0个以上
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摘要：1、head 直接实现 root@PC1:/home/test# ls a.txt b.txt c.txt root@PC1:/home/test# cat a.txt 1 2 3 4 5 root@PC1:/home/test# cat b.txt 06 07 08 09 10 root@PC1:
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摘要：1、在所有行后面添加空行，awk实现 root@PC1:/home/test# ls a.txt root@PC1:/home/test# cat a.txt i 3 a d g x 8 6 k m x a a y n root@PC1:/home/test# awk '{print $0, "\n
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摘要：1、[^xx] 表示取反 root@PC1:/home/test# ls a.txt root@PC1:/home/test# cat a.txt ## 测试数据 333 d g 8 3 d g ! _ d g ! ! ! , . ? root@PC1:/home/test# grep -v "3"
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摘要：1、合并所有的.txt文件 root@PC1:/home/test# ls ## 测试数据 a.txt b.txt c.txt d.csv e.csv txt_combine.py root@PC1:/home/test# head a.txt b.txt c.txt d.csv e.csv ##
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摘要：1、遍历以特定字符结尾的文件 root@PC1:/home/test# ls ## 测试文件类型 out1.csv out1.ped out2.csv out2.ped out3.csv out3.ped test1.txt test2.txt test3.txt traverse_file.py
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摘要：1、查看当前工作目录 >>> import os ## 导入os包 >>> os.getcwd() ## 查看当前工作目录 'D:\\programs\\python\\Lib\\idlelib' 2、修改工作目录 >>> os.chdir("C:\\Users\\75377\\Desktop\\p
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摘要：1、测试数据下载：ftp://ftp.ensemblgenomes.org/pub/plants/release-44/gff3/arabidopsis_thaliana/Arabidopsis_thaliana.TAIR10.44.chromosome.1.gff3.gz 2、测试： root@P
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摘要：1、测试 root@PC1:/home/test# ls a.txt test.py root@PC1:/home/test# cat a.txt ## 测试数据 gataaaaaataaatagaaacaaaatcactgaagaaCCAGTGTGCCTGCTCAGGTCAGATGAAGCCAGA
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摘要：1、测试 root@PC1:/home/test# ls a.txt test.py root@PC1:/home/test# cat a.txt ## 测试数据 a 3 d s 1 j z c m q e i 3 4 k h f 3 root@PC1:/home/test# cat test.py
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摘要：1、测试数据 root@PC1:/home/test# ls 5gene_CDs.bed id_mapping.txt root@PC1:/home/test# head -n 3 5gene_CDs.bed chr6 117609654 117609965 NM_001378891.1_cds_0
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摘要：1、测试1 > bed <- c("NM_001378891.1_cds_0_0_chr6_117609655_r","NM_001378891.1_cds_1_0_chr6_117622137_r") > bed [1] "NM_001378891.1_cds_0_0_chr6_117609655
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摘要：示例： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter 更新pip： python -m pip install --upgrade pip
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摘要：1、测试 test <- c(2,NA,5, 8, NA, 10, 5) test test2 <- as.integer(na.omit(test)) ## 清除NA test2 test3 <- which(!is.na(test)) ## 返回非空的索引 test3 test4 <- whic
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摘要：（一） 1、测试 [root@centos79 test2]# ls source.txt [root@centos79 test2]# cat source.txt ## 首先准备了3个下载资源 https://s3.amazonaws.com/plink1-assets/plink_linux_
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摘要：1、将连续两行数据合并为一行 dat <- read.table("outcome.ped") dat <- dat[,-(1:16)] dat result <- data.frame() ## 生成母版 for (i in 1:(nrow(dat)/2)) { ## 行数缩减1倍 temp1 <
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摘要：1、两列合并为1列 dat <- read.table("outcome.ped") dat <- dat[,-(1:6)] dat result <- data.frame(v1 = 1:(2 * nrow(dat))) ## 先生成合并后的框架，两列合并为1列，因此行数翻倍 for (i in
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摘要：1、问题 2、以管理员身份运行dos 然后输入：bcdedit /set hypervisorlaunchtype off （开启方法：bcdedit /set hypervisorlaunchtype auto ）， 并使用bcdedit /enum命令检查 3、 关闭Hyper-V 打开控制面板
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摘要：1、点击右下角setting 2、更换国内阿里源：https://9cpn8tt6.mirror.aliyuncs.com，然后应用即可 3、不到一分钟，pull了7个G，比之前快多了
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摘要：来源：https://blog.csdn.net/systiger/article/details/107670404 想玩docker的话：以管理员身份运行cmd：bcdedit /set hypervisorlaunchtype auto重启；想玩虚拟机的话：以管理员身份运行cmd：bcdedi
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摘要：1、三个关键概念 镜像（类似操作系统）、 容器（独立环境，集装箱）、 仓库（储存镜像）。 2、常用命令 a、docker info ## 查看基本信息 C:\Users\75377>docker info Client: Debug Mode: false Plugins: compose: Doc
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摘要：1、问题 2、解决方法 install.packages("readxl") library("readxl") test <- read_excel("cor.xlsx", sheet = 1, col_names = T, col_types = NULL) dim(test)
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摘要：几何平均数：几何平均数是对各变量值的连乘积开项数次方根。求几何平均数的方法叫做几何平均法。如果总水平、总成果等于所有阶段、所有环节水平、成果的连乘积总和时，求各阶段、各环节的一般水平、一般成果，要使用几何平均法计算几何平均数，而不能使用算术平均法计算算术平均数。（百度百科） 几何平均数：几何平均数是
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摘要：变异系数：变异系数（Coefficient of Variation）：当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大（比如cm, km），或者数据量纲(比如重量，长度）的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原
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摘要：1、测试数据 test <- c(5.3, 5.6, 0.7, 0.6, 1.3, 2.8, 2.9, 2.1, 2.4, 3.7, 4.2, 4.9, 4.7, 4.8, 4.2) 2、生成统计节点 breaks <- seq(0, 6, length.out = 7) ## 生成统计节点 bre
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摘要：1、方式1 test <- matrix(1:12, byrow = T, nrow = 3, ncol = 4) test c1 <- rep(1:nrow(test), times = ncol(test)) c2 <- rep(1:ncol(test), each = nrow(test))
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摘要：1、 a <- c("b", "a", "b") b <- c("c", "b", "a") c <- c("x", "a", "d") d <- data.frame(a, b, c) d e <- unlist(d) e sum(e == "b") ## 统计b出现的次数 sum(e == "d
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摘要：1、测试数据 root@PC1:/home/test# ls outcome.map outcome.ped root@PC1:/home/test# cat outcome.map 1 snp1 0 55910 1 snp2 0 85204 1 snp3 0 122948 1 snp4 0 203
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摘要：1、 cut -d " " -f 7- $1 > nuc.ped awk '{for(i = 1; i <= NF; i = i + 2) {printf("%s ", $i)} {printf("\n")}}' nuc.ped > top.ped awk '{for(i = 2; i <= NF;
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摘要：1、R实现 dat <- read.table("outcome.ped") name1 <- c("FID", "IID", "PAT", "MAT","SEX", "PHENOTYPE" ) name2 <- dat[,1:6] name3 <- rbind(name1, name2) dat
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摘要：1、测试数据 root@PC1:/home/test/test/test2# cat nuc.ped G G C C G G G G A G A A G G G C G G G G G G A A G G C C G G G G G G A A G G C C G G G G G G A A G G
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摘要：1、测试数据 root@PC1:/home/test2# cat a.txt 1 e d 2 a g 3 w e 4 d g 5 g j 6 e j 7 l m 8 i n 2、awk命令实现 root@PC1:/home/test2# cat a.txt 1 e d 2 a g 3 w e 4 d
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摘要：1、测试数据 root@PC1:/home/test2# ls a.txt root@PC1:/home/test2# cat a.txt 1 2 3 4 5 6 7 8 e a w d g e l i d g e g j j m n 2、将连续的两列数据转换成一列数据 root@PC1:/home
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摘要：set.seed(）用于保证多次生成随机数的结果一致。 1、 par(mfrow = c(2,2)) a <- rnorm(10) plot(a, pch = 19, cex =2) b <- rnorm(10) plot(b, pch = 19, cex =2) set.seed(100) c <
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摘要：1、统计每行中特定字符出现的次数 root@PC1:/home/test/test# cat a.txt w d t i d g e d t c d t j k j j k k k j root@PC1:/home/test/test# awk '{print gsub(/d/,"&")}' a.t
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摘要：1、测试数据 root@PC1:/home/test/test# cat a.txt w d t d g e t c d root@PC1:/home/test/test# awk -v RS="@#$j" '{print gsub(/d/,"&")}' a.txt ##RS是输出分割符，定义特殊分
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摘要：1、 result1 <- data.frame(1:100) for (i in 1:10) { temp1 <- sample(c("A", "C", "G", "T"), 2, replace = F) temp2 <- sample(c(temp1[1], temp1[2]), 100, r
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摘要：R语言中apply函数，可以实现批量对矩阵、数据框的行或者列进行各种处理。 apply的第一个参数指定操作对象， 第二个参数指定对行还是列进行操作， 第三个参数指定操作类型 1、示例1 a1 <- c(4,2,1,6) a2 <- c(3,2,3,6) a3 <- c(2,1,4,8) dat <-
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摘要：R语言中rnorm函数用于产生服从正态分布的随机数。（r：random， norm： normal） 1、直接使用，默认产生平均数为0，标准差为1的随机数。 dat <- rnorm(30) dat mean(dat) sd(dat) 2、可以设定平均数 dat <- rnorm(30,5) ##
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