最近发现了python版的MCScan,是个大宝藏.由于走了不少弯路,终于画出美图,赶紧记录下来. github地址 https://github.com/tanghaibao/jcvi/wiki/MCscan-(Python-version) 软件安装 1 ## 安装lastal 2 网址:http://last.cbrc.jp 3 unzip last-1060.zip 4 cd last-1060 5 make 6 7 # 把scripts, src 添加到环境变量 8 9 ## jcvi

matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

python所有对象引用计数被减少1的情况: 一.对象的别名被赋予新的对象; a = 23345455 # 增加了一个引用 b = a # 增加了一个引用 print(sys.getrefcount(a)) b = 1.4 # 减少了一个23345455整数的引用 print(sys.getrefcount(a)) 结果:3:2 二.对象的别名被显式销毁; a = 23345455 # 增加了一个引用 b = a # 增加了一个引用 list = [a, b] # 增加了2个引用 del a p

python的垃圾回收采用的是引用计数机制为主和分代回收机制为辅的结合机制,当对象的引用计数变为0时,对象将被销毁,除了解释器默认创建的对象外.(默认对象的引用计数永远不会变成0) 所有的计数引用+1的情况: 一.对象被创建:1.a = 23 这里23这个对象并没有在内存中新建,因为在Python启动解释器的时候会创建一个小整数池,-5~256之间的这些对象会被自动创建加载到内存中等待调用:a = 23是为23这个整数对象增加了一个引用.执行代码: >>> import sys >

<构建之法:现代软件工程>中第2章对效能分析进行了介绍,基于的工具是VSTS.由于我教授的学生中只有部分同学选修了C#,若采用书中例子讲解,学生可能理解起来比较困难.不过所有这些学生都学习过Python,因此我就基于书中对效能分析的介绍,结合Python效能分析工具的文档以及互联网上的博客,准备了一份关于效能分析的讲座,内容如下. 什么是效能分析? 这部分的讲解和书中类似.不过有两个问题: 为什么是效能不是效率,两者之间究竟有什么区别?这是学生提出的问题.个人觉得二者之间的差别不大. 效能分析

今天我们再来讲解一下Python使用Plotly绘图工具如何绘制直方图 使用plotly绘制直方图需要用到graph_objs包中的Histogram函数 我们将数据赋值给函数中的x变量,x = data 即可绘制出直方图如果将数据赋值给y变量, 则会,绘制出水平直方图. 下面我们来看个基本例子 import plotly as py import plotly.graph_objs as go import numpy as np pyplt = py.offline.plot s1 = np

今天我们来讲一下如何使用Python使用Plotly绘图工具,绘制面积图 绘制面积图与绘制散点图和折线图的画法类似,使用plotly graph_objs 中的Scatter函数,不同之处在于面积图对fill属性的设置 也就是说,相当于是在折线图的基础上,对图形进行填充 import plotly as py import plotly.graph_objs as go import numpy as np pyplt = py.offline.plot # 随机生成100个交易日的收益率 s1

今天我们来学习一下如何使用Python的Plotly绘图工具,绘制饼图 使用Plotly绘制饼图的方法,我们需要使用graph_objs中的Pie函数 函数中最常用的两个属性values,用于赋值给需要可视化的数据 另外一个属性labels则是表示不同数据所对应的标签 我们先看一个例子 import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot labels = ['产品1','产品2','产品3','产品

分享点干货!!! Python数据抓取分析 编程模块:requests,lxml,pymongo,time,BeautifulSoup 首先获取所有产品的分类网址: def step(): try: headers = { ..... } r = requests.get(url,headers,timeout=30) html = r.content soup = BeautifulSoup(html,"lxml") url = soup.find_all(正则表达式) for i

[转]python之random模块分析(一) random是python产生伪随机数的模块,随机种子默认为系统时钟.下面分析模块中的方法: 1.random.randint(start,stop): 这是一个产生整数随机数的函数,参数start代表最小值,参数stop代表最大值,两端的数值都可以取到: 函数算法时间复杂度:O(1)核心源代码:return self.randrange(a, b+1)   # 由randrange函数封装而来例子: for i in range(20): pri

Python内置类型性能分析 timeit模块 timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度. class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>) Timer是测量小段代码执行速度的类. stmt参数是要测试的代码语句(statment): setup参数是运行代码时需要的设置: timer参数是一个定时器函数,与平台有关. timeit.Timer.timeit(number=100000

堡垒机尾声: 代码案例:https://github.com/liyongsan/git_class/tree/master/day31 课堂笔记:file send: 1.选择本地文件 2.远程路径 file recv: 1.远程路径 2./usr/local/luffyeye postTask 1.参数校验 1.1 选中主机, 1.2 发送到远程,判断本地文件是否已上传,远程路径是否已输入 1.3 从远程下载,判断远程路径是否已输入 2.提交任务到URL multitask 3.multit

 使用 python Matplotlib 库绘图      转:http://blog.csdn.net/daniel_ustc/article/details/9714163 Matplotlib的安装 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地 进行制图.Matplotlib的安装可以参见 官网链接 http://matplotlib.org/users/installing.html 下面总结步骤如下: window

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例   本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特

上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度.以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集. Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码. 一. 基础知识 上次我们介绍了几个关联分析的概念,支持度,置信度,提升度.这次我们重点回顾一下置信度和提升度: 置信度(Confidence):置信度是指如果购买物品A,有较大可能

Matplotlib 是 Python 的绘图库.作为程序员,经常需要进行绘图,在我自己的工作中,如果需要绘图,一般都是将数据导入到excel中,然后通过excel生成图表,这样操作起来还是比较繁琐的,所以最近学习了一下Matplotlib模块,将该模块的常用的绘图手段和大家分享一下,提高大家在工作中的效率: 在示例中,我们主要用到Matplotlib和Numpy这两个模块来为大家演示Python强大的绘图功能,相信大家通过我下面的10个示例,基本上可以满足大家日常工作的需求,再次强调一下,只是

Python正则简单实例分析 本文实例讲述了Python正则简单用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 悄悄打入公司内部UED的一个Python爱好者小众群,前两天一位牛人发了条消息: 小的测试题:     re.split('(\W )', ' test, test, test.') 返回什么结果 一开始看,我倒没注意W是大写的,以为是小写的w代表单词字符(含下划线),今天运行一看才发现是大写的. 在IDLE跑一下的结果如下:     >>> import re >>>

使用 python 进行微信好友分析 1. 使用到的库 ① wxpy:初始化微信机器人 ② openpyxl:保存微信好友数据为Excel表格 ③ pyecharts:生成可视化的地图 ④ wordcloud.matplotlib.jieba:生成词云图 [特别提醒]:pyecharts 库用的是0.5.x版本,而在 pip 中安装的为1.x.x版本,因此需要自行到[官网]中下载. 2. 基本功能 ① 分析微信好友数据 ② 生成词云图 ③ 生成地图展示 3. 代码实现 此处使用类来实现 (1)

python 中matplotlib 绘图 数学建模需要,对于绘图进行简单学习 matpoltlib之类的包安装建议之间用anaconda 绘制一条y=x^2的曲线 #比如我们要绘制一条y=x^2的曲线,可这样写代码: #当然也可以替换为引入pylab(是matplotlib的一个子包,非常适合于进行交互式绘图,本文将以这个为例): import pylab as pl import matplotlib.pyplot as plt import pylab as pl x = range(10

-----------------------------------------------------------Matplotlib:绘图和可视化------------------------------------------------------------------------------    Matplotlib:---------------------------------------------------是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包    一: