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def read_seq(inputfile):
    """reads and returns the imput sequence with special characters removed."""

    with open(inputfile, 'r') as f:
        seq=f.read()
    seq = seq.replace("\n","")
    seq= seq.replace("\r","")
    return seq

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import statsmodels.api as sm

mod=sm.OLS(y, x) #ordinary least sqares
est=mod.fit()
print (est.summary())  
#這裡得出來的斜率較大是因為沒有截距，從0開始畫
#可以print 出詳細資訊 

X=sm.add_constant(x)
mod=sm.OLS(y, X) 

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#Basics of NetworkX
import networkx as nx
G=nx.Graph()

#增加節點
G.add_node(1)

#一次增加多個節點
G.add_nodes_from([2,3,'u','v'])

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"""
np.isnan()
查看是否有nan

np.isnan(speed).any()
是true的話代表一定有nan值

np.sum(np.isnan())
看有幾個nan的值

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運用的觀念

pearson correlation 
spectral co-clustering
adjacency matrix
eigenvalues eigenvectors

bokeh用法

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numpy.power(兩點相減,相差的平方)

max(dictionary) = max(dictionary.keys())
max(dictionary.values()) 是找值

scipy.stats.mstats.mode
直接丟入list( or array)，可以轉換成(最多出現的值,次數)
但是呈現規則為「次數皆相同者，只會秀出最小的值」，沒有考慮重複的問題

np.argsort(np.array) #從給定的np.array中由小排到大的index位置