python写一个RNA特征提取代码用词向量

以下是一个用Python编写的基于词向量的RNA特征提取代码，该代码可以将RNA序列转化为词向量，并提取出每个词向量的平均值、最大值和最小值等特征：

# 导入需要的库
import numpy as np
from gensim.models import word2vec

# 载入训练好的RNA序列词向量模型
model = word2vec.Word2Vec.load("rna_seq_word2vec.model")

# 输入RNA序列
rna_seq = input("请输入RNA序列: ")

# 将RNA序列转化为词向量序列
word_vecs = []
for i in rna_seq:
    if i in model:
        word_vecs.append(model[i])

# 计算词向量序列的平均值、最大值和最小值
if len(word_vecs) > 0:
    avg_vec = np.mean(word_vecs, axis=0)
    max_vec = np.max(word_vecs, axis=0)
    min_vec = np.min(word_vecs, axis=0)

    # 输出RNA序列的特征
    print("RNA序列的平均词向量为: ", avg_vec)
    print("RNA序列的最大词向量为: ", max_vec)
    print("RNA序列的最小词向量为: ", min_vec)
else:
    print("无法生成RNA序列的词向量特征！")

需要注意的是，该代码需要先训练一个RNA序列词向量模型，才能将RNA序列转化为词向量。同时，词向量的维度和RNA序列的分词方法等也会影响到特征提取的效果。具体的训练方法和参数设置可以根据实际需求来进行调整。