- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 5-4 向量化
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前一小节实现了简单线性回归，但是性能比较低。本小节主要介绍使用向量化的方式提升性能。
88020发布于 2019-11-13 - 来自专栏coding for love
5-4 使用 webpack-dev-server 实现请求转发
请求转发，其实是使用 webpack-dev-server 的代理功能来实现的，本节为大家介绍 webpack-dev-server 的代理功能和主要使用场景。
2.8K20发布于 2020-05-09 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题5-4 使用函数求素数和
习题5-4 使用函数求素数和 本题要求实现一个判断素数的简单函数、以及利用该函数计算给定区间内素数和的函数。 素数就是只能被1和自身整除的正整数。注意：1不是素数，2是素数。
2.8K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Signac R｜如何合并多个 Seurat 对象 (2)
pbmc500_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc500.counts, fragments = frags.500) pbmc500 <- CreateSeuratObject meta.data=md.500) pbmc1k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc1k.counts, fragments = frags.1k) pbmc1k <- CreateSeuratObject meta.data=md.1k) pbmc5k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc5k.counts, fragments = frags.5k) pbmc5k <- CreateSeuratObject meta.data=md.5k) pbmc10k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc10k.counts, fragments = frags.10k) pbmc10k <- CreateSeuratObject assay <- CreateChromatinAssay(counts = counts.500, sep = c(":", "-"), min.features = 500) pbmc500 <- CreateSeuratObject
79410编辑于 2024-12-30 - 来自专栏生信补给站
scRNA挖掘 |只有矩阵如何构建单细胞对象？meta信息如何利用？
1.2 创建seurat对象 依然使用CreateSeuratObject 函数，此处count 为读取的矩阵文件。 sce0 <- CreateSeuratObject(counts = data) sce0 head(sce0@meta.data) An object of class Seurat 19790 1，CreateSeuratObject中的meta.data参数 CreateSeuratObject函数除了简单的过滤条件外 ，还有一个重要的meta.data参数，可以输入提供的meta信息。 检索之后https://github.com/satijalab/seurat/issues/2715 发现 ，是因为CreateSeuratObject要求meta文件中rownames是count文件的 CreateSeuratObject函数的帮助文档中也很明确的提到了该点要求。 发现问题后，只需要将meta文件的cellid列转为rownames即可。
1.8K30编辑于 2023-08-25 - 来自专栏单细胞天地
如何读取单细胞数据
Read10X(data.dir = paste(dataset_loc, ids[1],"filtered_feature_bc_matrix", sep="/")) seurat_obj <- CreateSeuratObject Read10X_h5(file.path(dataset_loc, ids[1], "filtered_feature_bc_matrix.h5"), use.names = T) seurat_obj <- CreateSeuratObject row names as the gene IDs rownames(counts) <- gene_ids colnames(counts) <- cell_ids seurat_obj <- CreateSeuratObject 1L),sep="_") d10x }) seurat_merge <- do.call("cbind", d10x.data) # for "dgCMatrix" seurat_data <- CreateSeuratObject Read10X(data.dir = paste(dataset_loc, file,"filtered_feature_bc_matrix", sep="/")) seurat_obj <- CreateSeuratObject
5.9K35发布于 2020-06-23 - 来自专栏IT技术圈
PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
一、题目描述 本题要求编写程序，计算交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+... 的前N项之和。 输入格式: 输入在一行中给出一个正整数N。 输入样例: 5 输出样例: 0.917 二、思路分析 观察交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+...发现， 分子：1，2，3，4，5，6...
3K30发布于 2021-07-14 - 来自专栏小汪Waud
Seurat对象的构建和信息提取
dgCMatrix" # attr(,"package") # [1] "Matrix" # 构建 Seurat 对象 # 初步过滤一般不需要修改参数，除非数据实在太难看 Seurat_object <- CreateSeuratObject ScRNAdata <- Read10X_h5(filename = "GSM3489182_Donor_01_raw_gene_bc_matrices_h5.h5") Seurat_object <- CreateSeuratObject read.table( "data/GSM2829942/GSM2829942_HE6W_LA.TPM.txt", row.names = 1, header = T) Seurat_object <- CreateSeuratObject CreateSeuratObject( counts, project = "CreateSeuratObject", assay = "RNA", names.field = 1,
3.2K33编辑于 2023-02-16 - 来自专栏Java经验之谈
导航软件如何规划"最短路线"？
的最短路径，所以之前无法到达的顶点(4、6)，在该步骤就可以通过顶点5间接的到达了 于是再次统计距离 dist 1-2：270 dist 1-3：300 dist 1-4 > 1-5 （200） + 5- 3 细节来了，注意看这里的顶点4，由于前两步我们打通了顶点2、5的最短距离，因此到达顶点4的路径有两条： dist 1-4 > 1-5 （200） + 5-4（260）：460 1-2 （270） + 最终统计的距离 dist 1-2：270 dist 1-3：300 dist 1-4 > 1-5 （200） + 5-4（260）：460 dist 1-5：200 dist 1-6 > 1-5 （200 dist 1-2：270 dist 1-3：300 dist 1-4 > 1-5 （200） + 5-4（260）：460 dist 1-5：200 dist 1-6 > 1-3 （300） + 3-6 5 dist 1-2：270 dist 1-3：300 dist 1-4 > 1-5 （200） + 5-4（260）：460 dist 1-5：200 dist 1-6 > 1-3 （300） +
1K10编辑于 2022-02-23 - 来自专栏生信技能树
创建Seurat对象时忽略的两个参数竟然有这样的功能？
这两天分析一个单细胞数据发现一个奇怪的问题，就是创建 seurat 对象的时候，我明明设置了参数 CreateSeuratObject 函数的project 参数，但是最后merge 不同的样本后发现 > gsub(".txt","", pro) [1] "IRI1d_1" CreateSeuratObject 这个函数做了什么？ 赶紧查看 CreateSeuratObject 的帮助文档： Create a Seurat object Description Create a Seurat object from raw data = NULL, project = "CreateSeuratObject", ... ) Arguments counts Either a matrix-like object with # 创建Seurat对象 sce <- CreateSeuratObject(counts = counts, min.cells=3, project = gsub(".txt","", pro),
67110编辑于 2025-03-14 - 来自专栏生信菜鸟团
【文献荐读】骨髓单细胞测序：一码通
MACS <- CreateSeuratObject(counts = MACS, project = "H14_MACS", min.cells = 3, min.features = 100) MACS H21 <- CreateSeuratObject(counts = H21, project = "H21", min.cells = 3, min.features = 100) H21 H23 <- CreateSeuratObject(counts = H23, project = "H23", min.cells = 3, min.features = 100) H23 H24 <- CreateSeuratObject = H32, project = "H32", min.cells = 3, min.features = 100) H32 H33 <- CreateSeuratObject(counts = H33 = 3, min.features = 100) H36 H38 <- CreateSeuratObject(counts = H38, project = "H38", min.cells = 3,
92811编辑于 2024-07-10 - 来自专栏生信菜鸟团
V5版seurat读取不同格式单细胞数据
如果是单个样品，直接读取进来然后创建seurat对象即可：初试Seurat的V5版本 主要区别在于，V4版本中一般是循环读取样品，使用CreateSeuratObject创建seurat对象，然后使用merge 那我们可以先把多个样品合并成为了一个超级大的表达量矩阵，并使其行名为基因名，列名为barcodes信息，后面直接针对它来使用CreateSeuratObject函数去构建Seurat对象，就是完美的下游分析的输入数据啦 GSE212975/',samples) names(dir) <- samples #读取数据创建Seurat对象 counts <- Read10X(data.dir = dir) sce.all = CreateSeuratObject sceList[[i]])<-paste0(samples[i],"_",col) } #数据整合后创建seurat对象 merge <- do.call(cbind,sceList) sce =CreateSeuratObject F,data.table = F ) head(rl) #整合矩阵信息 colnames(mtx)=cl$V1 rownames(mtx)=rl$V1 #创建seurat对象 sce.all=CreateSeuratObject
6.4K24编辑于 2024-01-06 - 来自专栏落雨的专栏
【Python】学习笔记week10-0 循环
count+1 sum=sum+eval(s) s=input() print("该歌手最终成绩为{:.1f}".format(sum/count)) 【PYTHON】1-2/3+3/5- #循环 题目描述 求和 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+...
29.2K87编辑于 2021-12-11 0单细胞单样本读取方法
，tsv/txt，h5ad格式10x格式的读取展开代码语言：TXTAI代码解释library(Seurat)ct=Read10X(data.dir="GSE145154_RAW/")seu.obj<-CreateSeuratObject install.packages("hdf5r")ct<-Read10X_h5("GSE200874_RAW/GSM6045826_wt_filtered_gene_bc_matrices_h5_2.h5")seu.obj<-CreateSeuratObject row.names=1#是将第一列设置为行名的意思ct<-read.csv("GSE130148_raw_counts.csv.gz",row.names=1)class(ct)seu.obj<-CreateSeuratObject
13610编辑于 2026-01-14- 来自专栏数据结构与算法
计算机是如何理解表达式的？从中缀到后缀一文搞定！
我们日常最熟悉的表达形式就是中缀表达式，如下所示： 5-4\*3/(2+1) 中缀表达式最符合人类的书写和阅读习惯，但对于计算机来说，它却并不友好。 流程如下： 二、前缀表达式 前缀表达式又称波兰表达式，其特点是：运算符写在两个操作数的前面，如下所示： -5\*4/3+12 该前缀表达式所对应的中缀表达式是 5-4\*3/(2+1) 前缀表达式的优势在于 三、后缀表达式（重点） 后缀表达式也叫逆波兰表达式，其特点是：运算符写在两个操作数之后，比如： 54321+/\*- 该后缀表达式所对应的中缀表达式同样是 5-4\*3/(2+1) 后缀表达式的优势 不需要括号
53710编辑于 2025-04-22 - 来自专栏小汪Waud
多个单细胞样本数据的循环读取
library("Seurat") scrna_data_ctrl <- Read10X("data/GSE96583/ctrl/") ctrl <- CreateSeuratObject( counts , min.cells = 3, min.features = 200) scrna_data_stim <- Read10X("data/GSE96583/stim/") stim <- CreateSeuratObject sample_list){ filedir = str_c("data/GSE96583/",sample) scrna_data <- Read10X(filedir) Seurat_object <- CreateSeuratObject str_c("data/GSE96583/",sample) # 数据的读取 scrna_data <- Read10X(filedir) # 对象的构建 Seurat_object <- CreateSeuratObject
2.7K10编辑于 2023-02-16 - 来自专栏山东朗坤网络卫士
网线测试仪可以测哪些线缆故障？
反接故障——反接是因为进行端接操作时将同一线对在铜缆两端的针位接反了，比如一端为5-4，另一端却为4-5。 错对故障——错对就是将一对线接到另一端的另一对线上，比如一端接在了5-4针上，另一端却接在了3-6针上。 串绕故障——串绕是将原来的两对线分别拆开后又重新组成的线对，包括分岔线对、分离线对和拆分线对。
2.4K20发布于 2021-03-18 - 来自专栏Elasticsearch&Lucene
【腾讯云ES】分片均衡算法深入浅出
该索引平均在每台节点的分片数)复制4、计算每个索引在所有节点的权重及差值假设先遍历到index1，index1在3台节点上的分片个数分别为3、2、1，index1在每台节点上的权重分别为：node1：(5- 4)* 0.45 + (3-2)*0.55 = 1node2：(5-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.45node3：(2-4)* 0.45 + (1-2)*0.55 = -1.45index1 在3台节点的权重差为最大值减去最小值=1+1.45=2.45 > 1复制index2在3台节点上的分片个数分别为2、3、1，index2在每台节点上的权重分别为：node1：(5-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.45node2：(5-4)* 0.45 + (3-2)*0.55 = 1node3：(2-4)* 0.45 + (1-2)*0.55 = -1.45index2在3台节点的权重差为最大值减去最小值 此时就是node1上的分片少了一个，node3上的分片多了一个)，试图迁移中index1在每个节点上的权重分别为：node1：(4-4)* 0.45 + (2-2)*0.55 = 0.0 node2：(5-
1.4K30编辑于 2022-12-12 - 来自专栏生物信息云
单细胞专题 | 6.单细胞下游分析——不同类型的数据读入
使用CreateSeuratObject生成Seurat对象，后续分析都是在该对象上进行操作。 rownames(x = raw.data), value = FALSE) raw.data <- raw.data[-ercc.index,] dim(raw.data) 有了表达矩阵，直接使用 CreateSeuratObject 然后慢慢添加这个表达矩阵的一些其它外部属性，全部代码如下： # Create the Seurat object with all the data (unfiltered) main_tiss <- CreateSeuratObject # lapply是对列表或向量进行循环，而apply是对数据框或矩阵操作) library(Seurat) sceList <- lapply(folders,function(folder){ CreateSeuratObject ##### # 读取单个 sce <- Read10X_h5(filename = "GSM4107899_LH16.3814_raw_gene_bc_matrices_h5.h5") sce <- CreateSeuratObject
4.6K41编辑于 2022-12-16 - 来自专栏单细胞生信分析
单细胞实战(1)数据下载-数据读取-seurat对象创建
读取h5格式的文件（使用Read10X_h5函数读取h5格式的单细胞数据文件） seurat_data <- Read10X_h5(file = h5_file) # 创建Seurat对象（使用CreateSeuratObject /data/GSE130148/GSE130148_raw_counts.csv.gz"), row.names = 1) # 使用CreateSeuratObject()函数创建Seurat对象，并在此处指定项目名称 seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = seurat_data, min.features /data/GSE130xxx/xxxx.txt.gz"), row.names = 1, header = TRUE, sep = "\t") # 使用CreateSeuratObject()函数创建 Seurat对象，并在此处指定项目名称 seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = seurat_data,
6.4K33编辑于 2023-08-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号