BLOG

블로그 글을 작성할 때 원하는 스타일의 형식을 가져다가 사용할 수 있다. 이때 제목 스타일을 우리가 원하는 디자인으로 고칠 수 있다. 먼저 임의로 제목을 포함한 글을 작성한 후 F12 키를 누르고 Ctrl+Shift+c를 누른 상태로 제목에 커서를 가져간다. 그럼 다음과 같이 제목 1은 .article-view h2 부분에 의해 스타일이 조정되고 있음을 확인할 수 있다. 먼저 웹상에서 값을 조정해보면서 스타일을 맞춘 후, [블로그 관리 홈]-[꾸미기]-[스킨 편집]-[HTML 편집]에서 해당 CSS 부분을 바꿔주면 적용이 완료된다. 적용이 완료된 모습

t-검정은 데이터가 정규분포를 따를 때 샘플 수가 적고, 모분산을 모르는 상황(표본분산은 모분산과 차이가 있으므로 샘플 수가 적을 때 z-test를 쓰면 오차가 발생한다)에서 1) 데이터의 평균이 특정 값과 다른지 (one sample t-test), 2) 두 그룹의 데이터의 평균이 서로 다른지 (two sample t-test) 등을 검정할 때 사용할 수 있다. 이를 R 코드와 함께 알아보도록 하겠다. 참고로 n sum((data-mean(data))**2)/(n-1) # 표본분산 > var(data) # 표본분산 > sqrt(var(data)) # 표본표준편차 > sd(data) # 표본표준편차 > a = qt(p=0.975, df=8, lower.tail=TRUE) # P(-2.3060 pt(q=a..

Jupyter에서 kernel을 이용하면 Python 뿐만 아니라 R도 사용할 수 있다. 다음의 과정을 통해 Jupyter kernel에 R을 등록할 수 있다. 1. R session을 시작한다. Kernel에 등록하고자 하는 특정 version의 R을 실행한다. Conda env 내의 R을 등록하고자 한다면 먼저 environment를 활성화한 후 R을 실행한다. $ R 더보기 R이 설치된 conda environment는 다음의 command로 생성할 수 있다. $ conda create -n r_env r-essentials r-base 2. R에서 IRkernel을 설치한다. > install.packages("IRkernel") 3. IRkernel을 통해 kernel을 등록한다. name은 k..

Pandas 기본 개념 Pandas에서 Series는 하나의 column이나 row, DataFrame은 여러 series의 collection(엑셀 sheet, 파이썬 dictionary)이라고 생각하면 된다. 그리고 DataFrame에서 axis=0은 열 방향, axis=1은 행 방향이다. 또 각각의 row는 index를 가지고 있는데, index의 이름은 column 이름과 구분된다 (index 이름이 없는 경우도 있다). Series 및 DataFrame을 다루는 관련 python 코드는 다음과 같다. Series 생성 및 확인 import pandas as pd # pandas package importing # Series 생성 s = pd.Series(['a','b'], index=['fir..

pip은 파이썬 패키지를 관리해주는 프로그램이다. 이를 이용하면 데이터 분석을 위한 SciPy나 Pandas와 같은 패키지를 다운 받을 수 있다. 아래는 사용 command이다. pip list # 설치된 파이썬 패키지 확인 pip uninstall [패키지 이름] # 패키지 삭제 pip install [패키지 이름] # 패키지 설치 참고 라이브러리: 유용한 기능을 한 데 모아둔 것. 파이썬에서는 라이브러리를 패키지라고 부른다. Reference Do it! 데이터 분석을 위한 판다스 입문

라이브러리 설치 >> pip install mysql-connector-python 실행 코드 SELECT import mysql.connector con = mysql.connector.connect(host='URL', port='PORT', database='DBNAME', user='USER', password='PWD') cursor = con.cursor(dictionary=True) # True로 해야 row에서 column 이름으로 값을 불러올 수 있다. sql="SELECT * FROM table1 WHERE column1 = %s ;" cursor.execute(sql, ("value1",)) for row in cursor: print(str(row['column2'])) cursor..

해당 내용은 QIIME 2 Tutorial을 바탕으로 작성된 글로, Reference의 URL에서 원본 내용을 확인할 수 있습니다. Python에서 QIIME을 import하여 paired-end reads를 deblur로 분석하는 방법을 알아보겠다. 해당 튜토리얼을 command line에서가 아니라 python 환경에서 실행하였다. Alternative methods of read-joining in QIIME 2 — QIIME 2 2021.2.0 documentation Alternative methods of read-joining in QIIME 2 Note This tutorial does not cover read-joining and denoising with DADA2. Instead, ..

QIIME2는 3가지 interface를 제공하며, 관련 내용이 QIIME 2 doc에 소개되어있다 (Reference의 URL 참고). 아래는 QIIME 2 doc을 바탕으로 작성되었다. 1. Command line interface (q2cli): 가장 일반적으로 사용할 수 있는 interface로, QIIME2의 tutorial은 모두 command line에서 진행된다. CLI의 장점은 Bash shell을 사용할 경우, tab을 통해 자동완성을 지원한다는 점이다. 2. Graphical user interface (QIIME2 Studio, q2studio): GUI 환경에서 QIIME을 돌릴 수 있는 studio도 제공하고 있다. 3. Python API (Artifact API): QIIME..

(참고) Jupyter 실행과 관련해서는 아래 글을 확인하자 2021/02/08 - [Computer Science/Jupyter] - [Jupyter] 서버 환경에서 주피터 (Jupyter lab) 실행 및 연결 Jupyter에서 사용되는 커널(Kernel)은 프로그램 실행환경으로 이해하면 된다. Jupyter를 계속 실행시켜둔 채로도 우리는 커널을 바꿔가며 다양한 가상환경을 사용할 수 있는 장점이 있다. 이를 위해서는 먼저 다른 가상환경을 커널 리스트에 넣어주어야 한다. Python kernel 추가먼저 conda 가상환경 리스트는 아래 명령어를 통해 확인할 수 있다.conda env list > jupyter-env /user/bin/miniconda2/envs/jupyter-env > qiime2..

QIIME 2 Tutorial 해당 내용은 QIIME 2 Tutorial을 바탕으로 작성된 글로, Reference의 URL에서 원본 내용을 확인할 수 있습니다. 1. Data Importing QIIME2 pipeline의 input으로는 QIIME2 artifacts가 필요하다. 우리가 가진 데이터를 적절한 단계의 artifacts로 importing이 가능한데, 이를 먼저 알아보고자 한다. 1. “EMP protocol” multiplexed single-end fastq (Earth Microbiome Project) sequences/forward.fastq.gz sequences/barcodes.fastq.gz qiime tools import \ --type EMPSingleEndSequen..