问题标签 [skbio]
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python - 我知道即使 scikit-bio 已成功安装，也没有 skbio 模块
我在 mac，OS Catalina，我运行 Python 3.8。我已经成功安装了 scikit-bio：
但我尝试测试，我发现没有名为 skbio 的模块：
我猜想的是，当我在 jupyter 上调用 skbio 时，我会收到相同的消息：
知道为什么吗？
python - Windows 10 操作系统中的 Scikit-bio 安装错误，“错误：scikit-bio 构建轮失败”
我想在我的 Windows 10 操作系统中安装 scikit-bio。但是每当我运行命令时pip install scikit-bio，我都会收到与“无法为 hdmedians 构建轮子”相关的错误消息。
我搜索了类似的问题，并使用最新版本升级了 pip(20.3)、wheel(0.36.0) 和 setuptools(50.3.2)，但它没有用。我收到了与以下相同的消息
在此错误消息之后，又出现了另一个错误
我该如何解决这个问题？
python - skbio 安装验证
我在 Windows 10 中安装了 Scikit-bio python 模块。安装后，我通过运行验证安装python -m skbio.test
我得到以下结果（消息的结尾部分）
错误 AppData/Local/Programs/Python/Python37/lib/site-packages/skbio/io/tests/test_util.py::TestWriteBufferedReader::test_open_gzip_encoding - Pe... ============= =================== 220个失败，2324个通过，30个跳过，4856个警告，318.73s（0:05:18）8个错误======= ==========================
好像有些东西没有安装好。。我的安装没有问题吗？希望回答谢谢。
python - 在python中对矩阵求平方
您好，假设我有一个 df，例如：
我怎样才能得到一个正方形的数据？（即，具有相同的行数和列数）
有类似的东西
并得到一个矩阵：
如果你们中的一些人熟悉它，我们怎么能做同样的事情但使用 1/2 矩阵：
（这里是 biopython 的 mor）非常感谢您的帮助
其他例子
我应该得到：
和
skbio - 有没有办法对 skbio 序列进行切片，以便将间隔正确传输到新序列？
我有一个带有注释的 genbank 文件。
我想切片通过读取该文件生成的 seq obj 并将生成的子序列写入新的 genbank 文件。但是要使此功能有用，功能需要随之而来。我想查看该子序列中的引物结合位点、启动子、基因等。
但是切片似乎在设计上放弃了 interval_metadata 属性。为什么是这样？有没有什么办法可以做一个看起来非常标准且非常有用的东西，它有大量的用例？
skbio - Mac M1 上的 scikit-bio 问题
我尝试通过conda install -c https://conda.anaconda.org/biocore scikit-bio按照文档运行来安装 scikit-bio，但是通过验证安装python -m skbio.test产生了以下错误：Error while finding module specification for 'skbio.test' (ModuleNotFoundError: No module named 'skbio').
接下来，我尝试使用pip install numpyand进行安装pip install scikit-bio，但这会产生大量错误。无论如何尝试了安装测试，得到了相同的 ModuleNotFoundError。
我使用的是配备 M1 处理器的 MacBook Air 2020，所以不确定这是否会导致问题。
python - 带有 skbio 的二维 PCoA 图
我有一个 Jensen-Shannon 距离 (JSD) 矩阵，我想用主坐标分析 (PCoA) 将其可视化。我用 Scipy 获得 JSD，用 Skbio 制作 PCoA。我可以成功获得 3D PCoA 图。下面是我的输出和命令。
我想要这样，而 DistanceMatrix() 和 pcoa() 返回 skbio 对象实例， pcoa.results.pcoa() 返回一个 matplotlib 图。
但是，我想要一个只有 PCo1 和 PCo2 的二维图。例如，下图摘自Costea 等人。2018
科斯蒂亚等。al 使用 R，但我想使用 Python。是否可以使用 Skbio 获得 2D 绘图？如果没有，您会建议使用哪种其他工具？
提前致谢！