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pythonGEO函数 python的glob函数

数据IT技术

基因芯片数据分析-1: 使用GEOquery 包从GEO获取数据 GEOquery 包使用指南
GEO（The NCBI Gene Expression Omnibus）是NCBI专门储存高通量测序的库 。如基于芯片数据（mRNA、DNA、蛋白丰度）pythonGEO函数 ， 蛋白质质谱数据和高通量测序数据 。
GEO数据主要有4种基本类型 。Sample, Platform 和 Series是由作者上传的数据 ， dataset是由GEO官方从做和提交的数据整理出来的 。
## 1.1 Platforms
GEO 号：GPLxxx 。
芯片的组成信息，例如 cDNAs, oligonucleotide probesets, ORFs, antibodies。或者其它定量检测平台信息，例如SAGE tags, peptides 。
## 1.2 Samples
GEO 号: GSMxxx
描述单个样本信息，处理步骤、处理条件以及实验测得的结果 。一个样本可能属于多个研究（Series） 。
## 1.3 Series
GEO 号：GSExxx
涉及同一个研究的记录，包括处理过的数据、总结和分析pythonGEO函数；信息可以从GSEMatrix文件解析快速得到 。
##1.4 Datasets
GEO 号：GDSxxx
一套经过整理的GEO 数据集 。每套数据都是可以进行生物学或者统计学上比较的样本，是GEO自带工具进行数据分析和展示的基础 。一个 GDS数据集来自同一个平台 ， 数据分析和标准化都具有一致性 。
getGEO 函数可以从GEO官网获取数据或者将固定格式数据解析为R格式的数据 。
GEOquery 数据结构大致分为两类 。第一种是GDS, GPL和GSM,他们的操作和数据类型差不多；第二种是GSE，GSE数据是由GSM和GPL整合而成 。
## 3.1 GDS, GSM 和 GPL
这些数据类组成
可以使用show()查看这些数据类 。
##3.2 GSE类
GSE类组成：
GEO datasets与limma 数据结构MAList 和Biobase数据结构 ExpressionSet比较相似 。可以相互转换：
## 4.1 Getting GSE Series Matrix files as an ExpressionSet
GEO Series是一套实验数据的集合，有SOFT，MINiML格式文件，以及一个 Series Matrix File(s)文本 。Series Matrix File是tab-delimited text ， getGEO 函数可以解析 ， 解析结果就是ExpressionSets 。
一个GSE下如果存在多个GPL测序，筛选特定的GPL数据；GSE会有多个列表 gset[[idx]]
##4.2 Converting GDS to an ExpressionSet
##4.3 Converting GDS to an MAList
ExpressionSet不包含注释信息， getGEO 可以帮助我们获取 。
与ExpressionSet不同，the limmaMAList 包含基因注释信息 。上面的gpl包含注释信息 。
MAList不仅包含数据，还包含样本信息，和注释信息 。
4.4 Converting GSE to an ExpressionSet
GSE转换成ExpressionSet
这个GSE包含两个GPLs，GPL96 和 GPL97 。
筛选使用GPL96 的GSM 。
获取表达矩阵：
构造ExpressionSet
##6.1 Getting all Series Records for a Given Platform
英文版原文见：[Using the GEOquery Package
有关python ， numexpr和数组运算加速的应用求助from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
import numpy as np
import numexpr as ne
def geodistance(lng1,lat1,lng2,lat2): #定义geodistance为运算两点经纬度间的距离为多少米的函数
lng1,lat1,lng2,lat2=list(map(lambda x:list(map(radians,x)) ,[lng1, lat1, lng2, lat2]))
dlon=[x-y for x,y in zip(lng2,lng1)]
dlat=[x-y for x,y in zip(lat2,lat1)]
a=[sin(a/2)**2 cos(b)*cos(c)*sin(d/2)**2 for a,b,c,d in zip(dlat, lat1, lat2, dlon)]
dis=[2*i*sin(sqrt(i))*6371*1000 for i in a]
return dis
lng1=np.arange(0,180,0.0001)
lat1=np.arange(0,180,0.0001)
lng2=np.arange(180,360,0.0001)
lat2=np.arange(180,360,0.0001)
a=geodistance(lng1,lat1,lng2,lat2)
Python 数据可视化：地理信息可视化及扩展应用在上一课中，pythonGEO函数我们已经介绍过使用 Plotly 实现地理信息可视化pythonGEO函数的方法 。但是 ， 那个工具对我们不是很友好，特别是由于某种不可抗力的存在，可能根本无法调试 。
不过，pyecharts 的确在地理信息可视化上做得不错——如果仅做国内地图，特别推荐使用，还是通过示例来说明吧 。
首先，要安装地图文件，安装方法如下pythonGEO函数：
不仅可以安装上述官方提供的地图文件，还能够自己制作个性化的地图扩展 ， 具体请点击这里参阅。
有pythonGEO函数了上述基础，就可以进行地理信息可视化了（以下示例的数据源，请点击这里查看 ） 。
实现上述效果的类是 Geo，默认情况下绘制散点图，此外可以实现 type='effectScatter'（闪耀的散点图）和 type='heatmap'（热图） 。
此图也是动态交互的，通过左侧图例选择不同数值范围，相应地会显示该范围内的数据 。
如果按照前面所述安装了各种地图文件 ， 还可以在 geo.add 方法中规定地理范围 。
在 pyecharts 地图中认可的城市名称都如同上述结果显示的那样，例如“阜新”，不要写成“阜新市” 。
下面就绘制江苏省的空气质量分布图 。
输出结果pythonGEO函数：
这里的 geo.add 参数与前面的不同，导致了展示效果的差异 。
一直以来 ， 房价都是人们关注的话题，下面就用可视化的方式研究一下近十年（2009—2018 年）全国部分城市平均房价（数据源：） 。
输出结果：
在热图查看房价的基础上，为了更准确查看某些城市的房价走向 ， 可以使用折线图看看趋势，例如下列几个城市 。
python调用百度地图这个怎么搞不是所有pythonGEO函数的地址都能得得一个有效的地理编码的，需要检查status是否为0 。
参考以下代码pythonGEO函数：
# coding=utf-8
from urllib.request import urlopen, quote
from json import loads as loadjson
ak = '--------------------------------'
def _url(service,**kv):
qstr = ''
url = '' \
service'/v2/' \
'?output=json' \
'ak='ak
for k, v in kv.items():
url= ''k'='quote(v)
return url
def baidumapapi(service,**kv):
data = https://www.04ip.com/post/urlopen(_url(service,**kv)).read().decode('utf-8')
return loadjson(data)
geo = baidumapapi('geocoder',address='gd')
if geo['status'] == 0:
try:
print(geo['result']['location']['lng'])
except (Exception,):
print(geo)
else:
print('{}({})'.format(geo['msg'] if 'msg' in geo.keys() else geo['message'],
geo['status']))
1geo的g为什么函数GEO就是一个函数 。1geo的g是函数的原因是因为GEO就是一个函数 。计算机的函数是一个固定的一个程序段，或称其为一个子程序，可以实现固定运算功能的同时还带有一个入口和一个出口，而geo函数用于生成地理位置（GEOGRAPHY）数据类型的值或对其执行操作 。
Python中的GeoPandas和GeoDataFrame GeoPandas是对pandas的扩展，用于处理地理空间数据
GeoDataFrame是其中一个数据类型，和ArcGIS中的属性表很像，有几何形状字段（红框）和常规的属性字段（绿框），就名称不一样而已 。
前提：import geopandas as gpd
读入之后 ， df为GeoDataFrame格式，结构如下：
结果：
geometry字段中记录的是几何形状 ， 类型是GeoSeries ， 有很多函数进行相应操作
之后的df完全可以套用dataframe的操作方法
假如现在的df为：
iloc 输入的是数字类型位置索引
loc 输入的是文本类型的位置索引名
at 和loc的用法差不多
it 就是属性表中的一行 。math为其中的一个字段名
输出：
df[1]['math']=100 这种只要是 用两个括号进行索引修改的均无效 ， 这种索引方式可以理解为先拿出了一行（是个视图），修改实际上并未对原数据修改 。
此外，尝试利用上述iloc遍历修改也不行
会出现错误：
正确做法是在原df上取值，一个括号直接定位 。
通过iloc遍历修改可写成如下方式：
关键语句：gp.name
正常人的思维都会认为sort_values排序之后，按1,2,3……去索引数据的时候就是一个从排好序的数据，但是实际上如下图所示，sort_values后数据表确实按数学成绩排序了 ， 但是索引并未改变，这是按照按1,2,3……去索引其实还是原来的顺序 ， 看起来好像并未排序，所以排序后最好用reset_index重新建立索引 。
以下将string类型的Neighbors改为list类型
以下将list类型的Neighbors改为string类型
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