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GSV接口：新的Python访问气候数字...
lon（ncells）float64 101MB 45.0 45.04 44.96 ... 315.0 315.0 315.0 lat（ncells）float64 101Mb 0.0373 0.0746 0.0746 0.0746 0.0746 ... 315.0 315.0 lat_bounds (ncells, cell_corners) float64 403MB 0.0746 0.0373 ... -0.0373 * time (time) datetime64[ns] 192B 2024-01-01 ... 2024-01-01T23:00:00 Dimensions without coordinates: ncells, cell_corners Data variables:
使用Python中数据科学的糖尿病预测
i naveenrangasamy b then削弱了我在我在我的指导下，题为“使用python中使用数据科学的糖尿病预测”。在Sathyabama科学技术学院，一部分履行了
使用Python教学大纲的机器学习
数据科学和人工智能依靠机器学习为基础，而Python是首选的编程语言。本课程提供了使用Python进行机器学习的动手培训，涵盖了受监督和无监督的学习，统计建模以及各种算法和模型的基础。学生将探索机器学习及其对社会的影响的现实应用。课程亮点包括： *监督与无监督的学习：了解这两种方法之间的差异 *统计建模和机器学习：它们如何相互关系：流行算法 *流行算法：分类，回归，聚类，尺寸还原，尺寸还原 *流行模型：火车/测试分裂，root平均误差，root平均正方形，随机森林，五个模型 监督与无监督的学习2。 有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。 监督学习II（回归算法，模型评估）4。 无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。 Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。监督与无监督的学习2。有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。监督学习II（回归算法，模型评估）4。无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。Machine Learning Course Overview ------------------------------- This course provides an introduction to machine learning using the Python programming language, covering supervised and unsupervised learning, deep learning, image processing, and generative adversarial networks.该课程是为没有事先编程或计算机科学背景的个人而设计的，专注于实际应用和技术，而不是统计方法。Key Topics ------------ * Machine learning fundamentals * Supervised and unsupervised learning techniques * Deep learning concepts * Image processing and generative adversarial networks * Scikit-learn toolkit introduction * Clustering and dimensionality reduction * Model evaluation, tuning, and practical projects in Jupyter Notebooks Course Requirements ------------------- The course is open to anyone interested in learning Python programming and machine learning.建议在Python中介绍数据科学并在Python中进行绘图，图表和数据表示。目标------------ *学习受监督和无监督技术之间的差异 *确定适合特定数据集的技术和需求 *工程师的功能 *以满足特定需求 *编写Python代码以进行分析 *获得分析的实践经验 *通过Scikit-Leartor和其他图书馆在此课程中，与他们最终的py newers a Outs Authers Pys Outs Angine conguts of Scikit-Leargie nocal of Machine conform n of Machine conform n of Machige a Grachips Py Accorment Py newers nocal of Py noce py，该领域的从业者。立即开始您的机器学习冒险，并通过获取雇主大声疾呼的技能来增强您的简历。今天就注册以在就业市场上获得竞争优势！
NeuroPycon：一个用于快速多...的开源 Python 工具箱
近年来，神经科学领域出现了大量可重复研究的趋势。不幸的是，这一努力往往受到所用工具种类繁多、项目特定的自定义代码以及难以跟踪所有用户定义参数的挑战。NeuroPycon 是一个开源多模态脑数据分析工具包，它提供基于 Python 的模板管道，用于 MEG、EEG、功能和解剖 MRI 数据的高级多处理，重点是连接性和图论分析。重要的是，它提供可共享的参数文件，以方便复制所有分析步骤。NeuroPycon 基于 NiPype 框架，该框架通过将许多常用的神经成像软件工具包装到一个通用的 Python 环境中来促进数据分析。换句话说，NeuroPycon 并不是一个拥有自己脑信号处理标准算法实现的脑成像软件，而是将现有包（用 Python、Matlab 或其他语言编写）无缝集成到一个统一的 Python 框架中。重要的是，由于 NiPype 提供的多线程处理和计算效率，NeuroPycon 提供了一种快速并行处理的简单选项，这在处理大量多维脑数据时至关重要。此外，其灵活的设计允许用户通过将不同的节点相互连接来轻松配置图形分析管道。每个节点可以是 Python 包装的模块、用户定义的函数或成熟的工具（例如用于 MEG 分析的 MNE-Python、用于图论指标的 Rada 工具等）。最后但并非最不重要的一点是，使用 NeuroPycon 参数文件完整描述任何管道的能力是可重复性的重要特性，因为它们可以共享并用于他人轻松复制。NeuroPycon 的当前实现包含两个互补的包：第一个称为 ephypype，包括用于电生理分析的管道和用于动态管道创建的命令行界面。目前的实现允许 MEG/EEG 数据导入、预处理和清理，通过自动去除眼部和心脏伪影，以及传感器或源级连接分析。第二个包称为 graphpype，旨在通过各种图论指标（包括模块化分区）研究功能连接。本文介绍了该工具包的理念、架构和功能，并通过交互式笔记本提供了说明性示例。NeuroPycon 可通过 github（https://github.com/neuropycon）下载，两个主要包均在线记录（https://neuropycon.github.io/ephypype/index.html 和 https://neuropycon.github.io/graph pype/index.html）。未来的发展包括多模态数据融合（例如 MEG 和 fMRI 或颅内 EEG 和 fMRI）。我们希望 NeuroPycon 的发布能够吸引更多用户和新的贡献者，并且
使用python-oracledB中的Oracle数据库23AI向量
＃vector.py import import impas intim intray导入oracledb un =“ scott” cs =“ localhost/orclpdb1” pw = getPass.getPass.getPass（f“ Enter for {un}@{cs}：”） = array.Array（'d'，[4.25，5.75，6.5]）＃64位float vector_data_8 = array.Array.Array（'B'，[7，8，9]）＃8位签名的整数Vector vector vector_data_data_bin = array = array.Array.Array.Array（ oracledb.connect（user = un，password = pw，dsn = cs）as conn：cursor = conn.cursor（）cursor.execute.execute（“如果存在samem sample_vector_tab”）cursor.execute.execute（“”） int8），vbin vector（24，二进制））“”）cursor.execute（“插入sample_vector_tab values（：1，：1，：2，：3，：3，：4）”，[vector_data_32，vector_data_64，vector_data_64，vector_data_8，vector_data_8，vector_data_data_data_bin] curnecter.exectectectectectectectectem.tecter.exab.excute.exectab.try * curry.tab.tab.tabry.tabry.tab）光标中的行：
编程（Python）级别III
沟通1.3在工作场所问题中做出了建设性的贡献1.4寻求工作场所问题1.5对工作场所问题迅速响应1.6清晰有效地书面形式1.7使用适当的信息来源1.8提出了适当的问题1.9提供了准确的信息2。资源含义应提供以下资源：2.1各种信息2.2通信工具2.3模拟工作场所3。可以通过以下方式评估本单元的评估能力方法：案例问题3.1。第三方报告3.2。投资组合3.3。面试3.4。演示/角色扮演4。评估背景4.1。可以在工作场所或模拟工作场所环境中评估能力
肽-A-a-light-weight-python-for-for-for-pheptide-
肽是化学和生物学中相关的分子实体，其应用从药物发现[1，2]到食品技术[3，4]。机器学习已加速了肽发现，例如，用于从头设计，序列优化和证明/生物活性预测[5-8]。机器学习的关键步骤是肽的反应[9，10]，从而将相关的结构插入转换为用于模型训练的数值格式。可以采用几种策略来编码肽信息，例如，通过描述物理化学特征[10]，单速编码[11]和/或进化信息[12]。这些方法中的每一种都捕获了不同的结构信息，可能适合不同的机器学习方法[13]，并且可能对模型性能有唯一的贡献[11，14]。虽然公共批准可用于特定编码meth-
scbean：用于单细胞多摩变数据分析的Python库
摘要：单细胞多摩s技术提供了一个独特的平台，可通过同时量化和整合各种模式的分子特征来表征细胞状态并重建发育过程，包括基因组，转录组，表观基因组和其他幻象层。但是，在这个新生的领域中，仍然需要对新型计算工具的紧急需求，这对于在不同的OMIC模式之间对功能的有效和有效询问至关重要。scbean代表一个用户友好的python库，旨在无缝合并各种模型，用于检查单细胞数据，涵盖了配对和未配对的多摩学数据。库为任务提供了统一，直接的接口，例如降低维度降低，批处理效应消除，细胞标记从良好的scrna-seq数据转移到scatac-seq数据，以及识别空间可变基因的识别。Scbean的模型经过精心设计，以通过张力流来利用GPU加速的计算能力，从而使它们能够毫不费力地处理包含数百万个单元的数据集。可用性：Scbean在Python软件包索引（PYPI）（https://pypi.org/project/scbean/）和Github（https://github.com/jhu99/scbean）上发布。可以在https://scbean.readthedocs.io/en/latest/上找到文档和示例代码。联系人：jhu@nwpu.edu.cn
岩池作为环境 DNA 来源，用于检测濒危的皮尔巴拉橄榄蟒 ( Liasis olivaceus barroni )
环境 DNA (eDNA) 研究正在改变全球范围内的生物监测，但由于爬行动物的脱落率较低，其适用性受到限制。因此，eDNA 作为一种生物监测工具在澳大利亚可能有相当大的局限性，因为 40% 的陆地脊椎动物都是爬行动物。然而，有必要评估方法改进（例如针对某些底物）是否可以提高检测爬行动物 eDNA 的能力。皮尔巴拉橄榄蟒（Liasis olivaceus barroni）是一种罕见且难以捉摸的澳大利亚顶级捕食者，具有较高的保护优先权。与许多其他蛇类一样，皮尔巴拉橄榄蟒很难用传统的调查方法监测；因此，探索基于 eDNA 的方法非常重要。众所周知，蟒蛇偶尔会栖息在岩石池中。因此，开发一种可靠的基于 eDNA 的方法来检测水中的蟒蛇将提供一种急需的替代方法。在这里，我们使用之前开发的针对爬行动物的宏条形码检测方法，对从西澳大利亚皮尔巴拉地区六个广阔地点的 40 个岩石池和排水池中采集的总共 228 个水样进行测序，并确认在六个广泛采样地点中的三个地点的 12 个水池中的 37 个样本中存在皮尔巴拉橄榄蟒 eDNA。还检测到了其他脊椎动物，包括其他爬行动物、两栖动物、哺乳动物和鸟类。我们记录的从岩石池水样中检测皮尔巴拉橄榄蟒 eDNA 的能力代表着朝着基于 eDNA 的该物种精确监测迈出了重要一步。
dipwmsearch：用于搜索 di-PWM 图案的 Python 包
摘要 动机 在序列中寻找概率基序是注释假定转录因子结合位点 (TFBS) 的常见任务。有用的基序表示包括位置权重矩阵 (PWM)、双核苷酸 PWM (di-PWM) 和隐马尔可夫模型 (HMM)。双核苷酸 PWM 结合了 PWM 的简单性（矩阵形式和累积评分函数），但也加入了基序中相邻位置之间的依赖关系（不同于忽略任何依赖关系的 PWM）。例如，为了表示结合位点，HOCOMOCO 数据库提供了来自实验数据的 di-PWM 基序。目前，两个程序 SPRy-SARUS 和 MOODS 可以在序列中搜索 di-PWM。结果 我们提出了一个 Python 包 dipwmsearch，它为这项任务提供了一种原创且高效的算法（它首先枚举 di-PWM 的匹配词，然后立即在序列中搜索它们，即使它包含 IUPAC 代码）。用户可以通过 Pypi 或 conda 轻松安装，使用文档化的 Python 界面和可重复使用的示例脚本，从而顺利使用 di-PWM。可用性和实施：dipwmsearch 可在 https://pypi.org/project/dipwmsearch/ 和 https://gite.lirmm.fr/rivals/dipwmsearch/ 下根据 Cecill 许可获得。