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
如何在python中计算最佳拟合线，然后将其绘制在matplotlib中的散点图上？我使用普通最小二乘回归计算线性最佳拟合线如下:fromsklearnimportlinear_modelclf=linear_model.LinearRegression()x=[[t.x1,t.x2,t.x3,t.x4,t.x5]fortinself.trainingTexts]y=[t.human_ratingfortinself.trainingTexts]clf.fit(x,y)regress_coefs=clf.coef_regress_intercept=clf.intercept_这是多变
是否有任何算法可以从一组3D数据点返回直线方程？我可以找到很多可以从2D数据集中给出直线方程的来源，但在3D中没有。谢谢。 最佳答案 如果您尝试从其他两个中预测一个值，那么您应该使用带有a参数的lstsq作为自变量(加上一列1到估计截距)和b作为因变量。另一方面，如果您只想获得最适合数据的线，即如果您将数据投影到其上，则该线将最小化实点与其投影之间的平方距离，那么你想要的是第一个主成分。定义它的一种方法是直线，其方向向量是对应于最大特征值的协方差矩阵的特征向量，它通过数据的平均值。也就是说，eig(cov(data))是一种非常糟糕
有谁知道一个scipy/numpy模块，它可以让数据适应指数衰减？Google搜索返回了一些博客文章，例如-http://exnumerus.blogspot.com/2010/04/how-to-fit-exponential-decay-example-in.html，但该解决方案需要预先指定y偏移量，这并不总是可行的编辑:curve_fit有效，但它可能会在没有初始猜测参数的情况下失败，有时需要这样做。我正在使用的代码是#!/usr/bin/envpythonimportnumpyasnpimportscipyasspimportpylabasplfromscipy.optimi
我正在尝试将Gamma分布拟合到我的数据点，我可以使用下面的代码来做到这一点。importscipy.statsasssimportnumpyasnpdataPoints=np.arange(0,1000,0.2)fit_alpha,fit_loc,fit_beta=ss.rv_continuous.fit(ss.gamma,dataPoints,floc=0)我想使用许多这样小的Gamma分布来重建一个更大的分布(更大的分布与这个问题无关，只是证明我为什么要拟合cdf而不是pdf)。为了实现这一点，我希望将累积分布(而不是pdf)拟合到较小的分布数据。—更准确地说，我希望仅将数据拟合
我正在尝试为我的数据拟合一个高斯(这已经是一个粗略的高斯)。我已经听取了这里的建议并尝试了curve_fit和leastsq但我认为我错过了一些更基本的东西(因为我不知道如何使用命令)。这是我到目前为止的脚本importpylabasplbimportmatplotlib.pyplotasplt#Readindata--first2rowsareheaderinthisexample.data=plb.loadtxt('part2.csv',skiprows=2,delimiter=',')x=data[:,2]y=data[:,3]mean=sum(x*y)sigma=sum(y*(
我想知道是否有办法关闭seaborn的lmplot中的线性拟合，或者是否有一个等效的函数可以生成散点图。当然，我也可以使用matplotlib，但是，我发现seaborn的语法和美学非常吸引人。例如，。我想绘制以下情节importseabornassnssns.set(style="ticks")df=sns.load_dataset("anscombe")sns.lmplot("x","y",data=df,hue='dataset')没有像这样的线性拟合:fromitertoolsimportcycleimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotas
我正在尝试用高斯(和更复杂的)函数拟合一些数据。我在下面创建了一个小例子。我的第一个问题是，我做得对吗？我的第二个问题是，如何在x方向(即观察/数据的x位置)添加错误？很难找到关于如何在pyMC中进行这种回归的好的指南。也许是因为使用一些最小二乘法或类似方法更容易，但我最终有很多参数，需要看看我们能如何约束它们并比较不同的模型，pyMC似乎是个不错的选择。importpymcimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt;plt.ion()x=np.arange(5,400,10)*1e3#Parametersforgaussianamp_tru
下面是我在文本文件中散点绘制数据的代码。我打开的文件包含两列。左列是x坐标，右列是y坐标。该代码创建了x与y的散点图。我需要一个代码来绘制一条最适合散点图中数据的线，并且没有一个内置的pylab函数对我有用。frommatplotlibimport*frompylabimport*withopen('file.txt')asf:data=[line.split()forlineinf.readlines()]out=[(float(x),float(y))forx,yindata]foriinout:scatter(i[0],i[1])xlabel('X')ylabel('Y')tit
我不是统计学家(更多的是研究型网络开发人员)，但我听说了很多关于scipy的信息。和R这些日子。因此，出于好奇，我想问这个问题(尽管这对这里的专家来说可能听起来很愚蠢)，因为我不确定该领域的进展情况，并且想知道没有健全的统计背景的人如何解决这些问题。给定从实验中观察到的一组实数，假设它们属于众多分布之一(如Weibull、Erlang、Cauchy、Exponential等)，是否有任何自动方法可以找到正确的分布和分布数据的参数？有没有什么好的教程可以引导我完成整个过程？真实场景:例如，假设我发起了一项小型调查并记录了一个人每天与多少人交谈的信息，例如300人，我有以下信息:11025
