位置依赖的碱基序列独热编码

Question

请问位置依赖的碱基独热编码用python如何编写啊？还没入门，盯着以下图片盯了好久都不懂。

Answer 1

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• 您还可以看一下 刘顺祥老师的Python数据分析与挖掘课程中的 如何预测糖尿病治疗的效果？小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: Python关于如何进行多元线性回归拟合以及出图中的 关于多元线性回归的拟合以及出图，其大致方法与简单线性回归类似，方法详细介绍请参照我的博客 Python关于如何进行简单线性回归拟合以及出图 这里直接列出代码不再做介绍 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  # -*- coding: utf-8 -*-
  import numpy as np
  import statsmodels.api as sm
  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  data=pd.read_excel('dy01.xlsx',encoding='ute-8')
  y=data['box-office']
  x1=data['release-time']
  x2=data['score']
  x3=data['score-num']
  x4=data['length']
  x5=data['name']
  x6=data['h1']
  x7=data['h2']
  x8=data['h3']
  
  x=np.column_stack((x2,x3,x4,x6,x7,x8))
  
  # 线性回归拟合
  x_n = sm.add_constant(x) #statsmodels进行回归时，一定要添加此常数项
  model = sm.OLS(y, x_n) #model是回归分析模型
  results = model.fit() #results是回归分析后的结果
  
  #输出回归分析的结果
  print(results.summary())
  print('Parameters: ', results.params)
  print('R2: ', results.rsquared)
  
  #以下用于出图
  plt.figure()
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaiti']  # 指定默认字体
  plt.title(u"线性回归预测")
  plt.xlabel(u"x")
  plt.ylabel(u"price")
  plt.axis([0, 3000000, 0, 5000000000])
  plt.scatter(x, y, marker="o",color="b", s=50)
  plt.plot(x_n, y, linewidth=3, color="r")
  plt.show()
  
  
  
  
  
  
  
  

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