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寻找最小数的matlab代码-CompBioClass:生物类
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2021-05-20
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寻找最小数的matlab代码介绍 保罗·里瓦德(Paul Rivaud)编写了本教程,以帮助班上的人们适应数据的实际方面。 本教程解决了从头下载数据的一些问题-您当前未处理这些问题。 这里有大量有用的信息。 这个Github存储库包含数据文件和代码示例,可让您开始在Caltech教授的计算生物学课上学习。 本课程的目的是让学生使用编程语言(Julia,R,Python,Matlab等)分析一些单细胞测序数据。 该自述文件的内容如下: 一般信息Julia[R PYTHON 的MATLAB 一般信息 数据结构 单细胞测序数据通常存储为稀疏矩阵对象以应对数据低密度(约10-15%的条目为非零条目)。 使用稀疏矩阵在计算上效率更高,但是要跟踪行和列标签(存储在单独的数组中)需要更严格(提醒:数组索引在Python中从0开始,在Julia,R和Matlab中从1开始) 。 数据框对象(即,密集矩阵(R,Python))可以解决该问题,但往往执行速度较慢,并且在数据集变大时可能难以加载到内存中。 解压缩后,数据文件夹包含三个文件: matrix.mtx :基因表达矩阵及其各matrix.mtx和列
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CompBioClass-master.zip (21个子文件)
CompBioClass-master
code_rsc
hclust_heatmap
barcodes.tsv 11B
hclust_heatmap.py 2KB
matrix.mtx 167B
genes.tsv 97B
FinalExam
final-exam-due-4.pdf 148KB
Screen Shot 2018-03-11 at 10.54.38 PM.png 68KB
healthy2.csv.zip 5.82MB
Week1
MacKay2.pdf 330KB
ProblemSet1_v2.pdf 189KB
lecture-notes-week1_v0.pdf 133KB
brainmuscle1.csv 699B
week2
ProblemSet2_v3.pdf 131KB
NNMF_Seung_Lee.pdf 162KB
pset2syndata.csv 37KB
sparse_pca.pdf 295KB
PCA-Tutorial-Intuition.pdf 348KB
healthy1.csv.zip 5.37MB
aml1.csv.zip 8.7MB
aml2.csv.zip 10.11MB
gene_names_class.csv 45KB
README.md 22KB
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