简介:我是一名生物信息学家。在我对所有人类基因(大约20000个)进行的分析中，我搜索了一个特定的短序列基序，以检查该基序在每个基因中出现的次数。基因以四个字母(A、T、G、C)的线性序列“写入”。例如:CGTAGGGGGTTTAC...这是遗传密码的四个字母表，就像每个细胞的secret语言，是DNA实际存储信息的方式。我怀疑某些基因中特定短基序序列(AGTGGAC)的频繁重复对于细胞中特定的生化过程至关重要。由于基序本身非常短，因此使用计算工具很难区分基因中真正的功能示例和那些偶然看起来相似的示例。为了避免这个问题，我得到所有基因的序列并连接成一个字符串并打乱。存储了每个原始基因的
我刚开始使用scipy/numpy。我有一个100000*3的数组，每一行是一个坐标，一个1*3的中心点。我想计算数组中每一行到中心的距离并将它们存储在另一个数组中。最有效的方法是什么？ 最佳答案 我会看看scipy.spatial.distance.cdist:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.cdist.htmlimportnumpyasnpimportscipya=np.random.normal(size=(1
我非常沮丧，因为几个小时后，我似乎无法在python中进行看似简单的3D插值。在Matlab中，我所要做的就是Vi=interp3(x,y,z,V,xi,yi,zi)使用scipy的ndimage.map_coordinate或其他numpy方法与此完全等价的是什么？谢谢 最佳答案 在scipy0.14或更高版本中，有一个新功能scipy.interpolate.RegularGridInterpolator这与interp3非常相似。MATLAB命令Vi=interp3(x,y,z,V,xi,yi,zi)将转换为:fromnump
我使用的是centos，我将python2.7交替安装到默认python。我可以使用pip安装我想要的所有模块，但我无法安装scipy。当我在做的时候sudo/usr/local/bin/pip2.7installscipy它正在下载它，但是我收到以下错误消息:blas_mkl_info:librariesmkl,vml,guidenotfoundin['/usr/local/lib64','/usr/local/lib','/usr/lib64','/usr/lib']NOTAVAILABLEopenblas_info:librariesnotfoundin['/usr/local/
以下错误是什么意思:Warning:overflowencounteredinexp在scipy/numpy中使用Python一般是什么意思？我正在计算对数形式的比率，即log(a)+log(b)，然后使用exp取结果的指数，并使用logsumexp的总和，如下所示:c=log(a)+log(b)c=c-logsumexp(c)数组b中的某些值被有意设置为0。它们的日志将为-Inf。此警告的原因可能是什么？谢谢。 最佳答案 在您的情况下，这意味着b在您的数组中的某个地方very很小，并且您得到一个数字(a/b或exp(log(a)-
我在同一个不规则网格上定义了几个值(x,y,z)我想插入一个新的网格(x1,y1,z1).即，我有f(x,y,z),g(x,y,z),h(x,y,z)我想计算f(x1,y1,z1),g(x1,y1,z1),h(x1,y1,z1).目前我正在使用scipy.interpolate.griddata它运作良好。但是，因为我必须单独执行每个插值并且有很多点，所以速度很慢，计算中有大量重复(即找到最接近的点，设置网格等......)。有没有办法加快计算速度，减少重复计算？即类似于定义两个网格，然后更改插值的值？ 最佳答案 每次调用scipy
当我从文件中读取数据时，我正在尝试构建和更新一个稀疏矩阵。矩阵大小为100000X40000更新稀疏矩阵的多个条目最有效的方法是什么？具体来说，我需要将每个条目增加1。假设我有行索引[2,236,246,389,1691]和列索引[117,3,34,2757,74,1635,52]所以以下所有条目必须加一:(2,117)(2,3)(2,34)(2,2757)...(236,117)(236,3)(236,34)(236,2757)...等等。我已经在使用lil_matrix，因为它在我尝试更新单个条目时给了我一个警告。lil_matrix格式已经不支持多次更新。matrix[1:3,0
我正在使用PIP安装带有MKL的Scipy以加速性能。我的操作系统是Ubuntu64位。使用question中的解决方案，我创建一个文件.numpy-site.cfg[mkl]library_dirs=/opt/intel/composer_xe_2013_sp1/mkl/lib/intel64/include_dirs=/opt/intel/mkl/include/mkl_libs=mkl_intel_lp64,mkl_intel_thread,mkl_core,mkl_rtlapack_libs=这个文件帮助我成功地使用MKL安装Numpy。但是，使用上面相同的文件，安装Scipy
我想知道在稀疏NumPy数组上使用.toarray()与.todense()是否有任何区别(优点/缺点)。例如，importscipyasspimportnumpyasnpsparse_m=sp.sparse.bsr_matrix(np.array([[1,0,0,0,1],[1,0,0,0,1]]))%timeitsparse_m.toarray()1000loops,bestof3:299µsperloop%timeitsparse_m.todense()1000loops,bestof3:305µsperloop 最佳答案 t
一段时间以来，我一直在尝试使用scipy.optimize.curve_fit对某些数据进行指数拟合，但我遇到了真正的困难。我真的看不出这不起作用的任何原因，但它只会产生一条直线，不知道为什么!任何帮助将不胜感激from__future__importdivisionimportnumpyfromscipy.optimizeimportcurve_fitimportmatplotlib.pyplotaspyplotdeffunc(x,a,b,c):returna*numpy.exp(-b*x)-cyData=numpy.load('yData.npy')xData=numpy.load
