vertices, monitor = zeros(shape=(int(len(nucleotides) ** observed_length),), dtype=bool), Monitor()
时间: 2024-04-15 17:25:35 浏览: 25
这段代码定义了两个变量:`vertices`和`monitor`。
- `vertices`是一个布尔类型的Numpy数组,形状为`(len(nucleotides) ** observed_length,)`,所有元素初始化为`False`。根据代码中给出的信息,这个数组的大小是`nucleotides`的长度的`observed_length`次方。
- `monitor`是一个Monitor对象,可能是用户自定义的类。根据代码提供的信息,无法确定Monitor类的具体实现和用途。
请注意,由于代码中没有提供完整的上下文,无法准确判断这些变量的用途和后续操作。以上只是根据代码片段提供的信息所做的推测。
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observed_length = 6 max_homopolymer_runs = 1 gc_bias = 0 undesired_motifs = [] special_filter = dsw.LocalBioFilter(observed_length=observed_length, max_homopolymer_runs=max_homopolymer_runs, gc_range=[0.5-gc_bias, 0.5+gc_bias], undesired_motifs=undesired_motifs) vertices = dsw.find_vertices(observed_length=observed_length, bio_filter=special_filter, verbose=False) _, coding_accessor = dsw.connect_coding_graph(observed_length=observed_length, vertices=vertices, threshold=2, verbose=False) coding_vertices = dsw.obtain_vertices(coding_accessor) start_index = coding_vertices[0] coding_latter_map = dsw.accessor_to_latter_map(coding_accessor) out_degree_counter = collections.Counter([len(x) for x in coding_latter_map.values()]) if need_logs: print('built spider-web, status below:') self.survey_latter_map(coding_latter_map)
在这段代码中,首先定义了一些参数,包括观察长度(observed_length)、最大同源多聚体运行数(max_homopolymer_runs)、GC偏差(gc_bias)和不希望出现的motifs(undesired_motifs)等。
接着,根据这些参数创建了一个特殊的过滤器(special_filter),用于过滤符合条件的序列。
然后,使用该过滤器找到了一些顶点(vertices)。
接下来,使用这些顶点和阈值(threshold)连接了一个编码图(coding_accessor)。
之后,通过编码图获取了编码顶点(coding_vertices)。
再然后,获取了编码顶点中的第一个顶点的索引(start_index)。
接着,将编码图转换为后续映射(coding_latter_map)。
最后,统计了编码图中每个顶点的出度,并打印了一些日志信息(如果需要)。
请注意,以上只是对代码的简要解释,并不包括完整的代码功能和细节。如果您需要更详细的解释或有其他问题,请随时提问。
m_Mesh.vertices = temp;
这行代码将 temp 数组的值赋给 m_Mesh.vertices。
m_Mesh 是一个网格对象,而 temp 是一个存储顶点位置的数组。通过将 temp 数组赋值给 m_Mesh.vertices,可以更新网格对象的顶点位置信息。
这行代码可能用于更新网格的形状,将 temp 数组中的顶点位置应用到网格上,以实现形状的变化。具体的效果和上下文需要查看更多相关代码来确定。