Cell Ranger是一个"傻瓜"软件,你只需提供原始的fastq文件,它就会返回feature-barcode表达矩阵.为啥不说是gene-cell,举个例子,cell hashing数据得到的矩阵还有tag行,而列也不能肯定就是一个cell,可能考虑到这个才不叫gene-cell矩阵吧~它是10xgenomics提供的官方比对定量软件,有四个子命令,我只用过cellranger count,另外三个cellranger mkfastq.cellranger aggr.cellra

表达矩阵 要做两两样本的相关性散点图,并计算标明相关系数. 编写函数要点: 直接在aes中传参是不行的 线性回归表达式 函数 方法1:用!!ensym myplot <- function(indata, inx, iny){ nms <- names(indata) x <- nms[inx] y <- nms[iny] regression <- paste0(x, " ~ ", y) dat.lm <- lm(as.formula(regres

首先是mat类,这个类的主要作用是构造一个容器,并将对应像素的灰度值放在容器内 #ifndef MAT_H #define MAT_H #include <vector> #include <qimage.h> #include <qstring.h> class mat{ public: mat(){} mat(QImage &img):width(img.width()), height(img.height()),_img(img){} //构造函数,通过

下载安装 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("affy") BiocManager::install("estrogen") affy 包为 Bioconductor 之中一个用于数据预处理的包. affy 包的功能只有一个:读取 affymetri

线性代数课程,无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手,从一开始就充斥着莫名其妙.比如说,在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材(现在到了第四版),一上来就介绍逆序数这个“前无古人,后无来者”的古怪概念,然后用逆序数给出行列式的一个极不直观的定义,接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上,再把那一列减过来,折腾得那叫一个热闹,可就是压根看不出这个东西有嘛用.大多数像我一样资质平庸的学生到这里就有点犯晕:连这是个什么东西都模模糊糊的,就开始钻火圈表演了,这未免

0x00 前言 首先要说明的是,本文的标题事实上来自于知乎上的一个同名问题:为什么directX里表示三维坐标要建一个4*4的矩阵? - 编程 .因此,正如Milo Yip大神所说的这个标题事实上是存在问题的:矩阵是用于表示变换而不是坐标的.再了解了矩阵的作用之后,我们就要继续思考为什么变换要使用一个4×4的矩阵而不是3×3的矩阵呢?是不是多此一举呢?下面我们就来聊聊这个话题. 0x01 怎么平移一个三维空间中的点? 我们应该怎么平移一个三维空间中的点呢?答案很简单,我们只需要对这个点的坐标中的

线性代数是计算机图形学的一块基石,本篇文章总结如何在Shader中使用矩阵来移动.缩放和旋转顶点. 代码和效果 把下面的代码复制到OpenGL Console里: import java.nio.ByteBuffer import java.nio.ByteOrder import javax.media.opengl.GL import org.glob.math.Matrix4f // shaders def vertexShaderCode = """ uniform

矩阵快速幂是基于普通的快速幂的一种扩展,如果不知道的快速幂的请参见http://www.cnblogs.com/Howe-Young/p/4097277.html.二进制这个东西太神奇了,好多优秀的算法都跟他有关系,这里所说的矩阵快速幂就是把原来普通快速幂的数换成了矩阵而已,只不过重载了一下运算符*就可以了,也就是矩阵的乘法,  当然也可以写成函数,标题中的这三个题都是关于矩阵快速幂的基础题.拿来练习练习熟悉矩阵快速幂,然后再做比较难点的,其实矩阵快速幂比较难的是构造矩阵.下面还是那题目直接说话

Description Input 第一行包含三个正整数N M P表示矩阵的行数列数以及每个数的范围,接下来N行每行包含M个非负整数,其中第i行第j个数表示以格子(i,j)为右下角的2*2子矩阵中的数的和.保证第一行与第一列的数均为0,且每个和都不超过4(P-1). Output 包含N行,每行M个整数,描述你求出的矩阵,相邻的整数用空格分开.(行末不要有多余空格) Sample Input 3 3 3 0 0 0 0 4 5 0 5 3 Sample Output 0 0 2 2 2 1 1

目录 im2col实现 优缺点分析 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN im2col实现 如何将卷积运算转为矩阵相乘?直接看下面这张图,以下图片来自论文High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing: 上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比,传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动,当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果,一个窗口一个结果.相

写一个函数,接收两个由嵌套列表模拟成的矩阵,返回一个嵌套列表作为计算结果,要求运行效果如下: >>> matrix1 = [[1, 1], [-3, 4]] >>> matrix2 = [[2, -1], [0, -5]] >>> add(matrix1, matrix2) [[3, 0], [-3, -1]] >>> matrix1 = [[1, -2, 3], [-4, 5, 6], [7, -8, 9]] >>>

题目描述 给定矩阵A,B和模数p,求最小的x满足 A^x = B (mod p) 输入 第一行两个整数n和p,表示矩阵的阶和模数,接下来一个n * n的矩阵A.接下来一个n * n的矩阵B 输出 输出一个正整数,表示最小的可能的x,数据保证在p内有解 样例输入 2 7 1 1 1 0 5 3 3 2 样例输出 4 提示 对于100%的数据,n <= 70,p <=19997,p为质数,0<= A_{ij},B_{ij}< p 保证A有逆     发现式子的形式可以$BSGS$,但唯

常量: np.pi π 创建矩阵数组 import numpy as np # array=np.array([[1,2,3],[5,6,7]]) #定义一个2行3列的矩阵数组.2行=2维 # print(array.ndim) #返回矩阵数组的维数 # print(array.shape) #返回矩阵数组的维数和列数.(2, 3) # print(array.size) #返回矩阵数组的元素总个数 # # array1=np.array([[1,2,3],[5,6,7]],dtype=np.i

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1757 题意不难理解,当x小于10的时候,数列f(x)=x,当x大于等于10的时候f(x) = a0 * f(x-1) + a1 * f(x-2) + a2 * f(x-3) + …… + a9 * f(x-10); 所求的是f(x)取m的模,而x,m,a[0]至a[9]都是输入项 初拿到这道题,最开始想的一般是暴力枚举,通过for循环求出f(x)然后再取模,但是有两个问题,首先f(x)可能特别大,其

http://blog.csdn.net/canglingye/article/details/41316193 [相互转换]:http://stackoverflow.com/questions/32456808/sparsevector-to-densevector-conversion-in-pyspark 1.稀疏矩阵和稠密矩阵可以转换成数组 2.数组可以转换成稠密矩阵 3.稀疏矩阵不能直接转换为稠密矩阵,需要先转换为数组:但是,数组和稠密矩阵都不能直接转换为稀疏矩阵 from pysp

问题描述 给你一个图(有向无向都ok),求这个图的生成树个数 一些概念 度数矩阵:\(a[i][i]=degree[i]\),其他等于\(0\) 入度矩阵:\(a[i][i]=in\_degree[i]\),其他等于\(0\) 出度矩阵:\(a[i][i]=out\_ degree[i]\),其他等于\(0\) 邻接矩阵:\(边集a[i][j]=[(i,j)\in 边集]\) 基尔霍夫矩阵:度数矩阵-邻接矩阵 外向树:长成树的样子但是边有方向,方向为根-->叶子 外向树:长成树的样子但是边有方向

不多说,直接上干货! Distributed  matrix : 分布式矩阵 一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合 每一行就是一个具有相同格式的向量数据

在使用BA平差之前,对每一个观测方程,得到一个代价函数.对多个路标,会产生一个多个代价函数的和的形式,对这个和进行最小二乘法进行求解,使用优化方法.相当于同时对相机位姿和路标进行调整,这就是所谓的BA. 在优化过程中,对每一个代价函数求取雅克比矩阵E和F,形成一个H矩阵,正因为H矩阵的稀疏性,才可是使用稀疏方法对BA进行求解.把一个大的稀疏矩阵,通过特定的消元法,消解为一个小的稠密矩阵,降低计算量. 摘抄部分有趣的链接,如有不适,请移步原文. 参考原文链接:Jacobian矩阵和Hessian矩

title: [线性代数]2-6:三角矩阵( A=LUA=LUA=LU and A=LDUA=LDUA=LDU ) toc: true categories: Mathematic Linear Algebra date: 2017-09-12 15:41:12 keywords: A=LU A=LDU Factorization Abstract: 如何将矩阵分解成三角矩阵 Keywords: A=LU,A=LDU,Factorization 开篇废话 今晚苹果要新版本iPhone了,不知不觉

目录 @0 - 参考资料@ @0.5 - 你所需要了解的线性代数知识@ @1 - 矩阵树定理主体@ @证明 part - 1@ @证明 part - 2@ @证明 part - 3@ @证明 part - 4@ @2 - 一些简单的推广@ @3 - 例题与应用@ @4 - prüfer 序列@ @0 - 参考资料@ MoebiusMeow 的讲解(超喜欢这个博主的!) 网上找的另外一篇讲解 @0.5 - 你所需要了解的线性代数知识@ 什么是矩阵? 什么是高斯消元?这个虽然与主题无关,但是求解行列