(auto x : input)是什么意思
时间: 2024-05-02 09:20:26 浏览: 25
它是C++11中的范围for循环的一种语法形式。它可以遍历一个容器(如数组、向量、列表等)中的每个元素,并将每个元素的值赋给变量x。例如:
```
std::vector<int> input = {1, 2, 3, 4, 5};
for (auto x : input) {
std::cout << x << " ";
}
```
该代码将输出:
```
1 2 3 4 5
```
在这个例子中,auto关键字自动推导出变量x的类型为int,因为容器input中存储的是int类型的值。
相关问题
High speed: % mafft in > out % mafft --retree 1 in > out (fast) High accuracy (for <~200 sequences x <~2,000 aa/nt): % mafft --maxiterate 1000 --localpair in > out (% linsi in > out is also ok) % mafft --maxiterate 1000 --genafpair in > out (% einsi in > out) % mafft --maxiterate 1000 --globalpair in > out (% ginsi in > out) If unsure which option to use: % mafft --auto in > out --op # : Gap opening penalty, default: 1.53 --ep # : Offset (works like gap extension penalty), default: 0.0 --maxiterate # : Maximum number of iterative refinement, default: 0 --clustalout : Output: clustal format, default: fasta --reorder : Outorder: aligned, default: input order --quiet : Do not report progress --thread # : Number of threads (if unsure, --thread -1)
这是mafft的一些常用命令和选项,用于在不同情况下生成高速或高精度的序列比对结果。以下是各个选项的含义:
1. High speed: 这是用于生成快速比对结果的选项。使用“mafft in > out”或“mafft --retree 1 in > out”命令可以获得快速比对结果。
2. High accuracy: 这是用于生成高精度比对结果的选项。使用“mafft --maxiterate 1000 --localpair in > out”、“mafft --maxiterate 1000 --genafpair in > out”或“mafft --maxiterate 1000 --globalpair in > out”命令可以获得高精度比对结果。
3. If unsure which option to use: 如果不确定应该使用哪个选项,则可以使用“mafft --auto in > out”命令。mafft将根据序列的数量和长度自动选择适当的比对选项。
4. --op #: Gap opening penalty。这是一个用于指定序列中插入空位(gap)的惩罚系数,默认值为1.53。
5. --ep #: Offset。这个选项类似于gap extension penalty,用于指定插入空位时的额外惩罚, 默认值为0.0。
6. --maxiterate #: Maximum number of iterative refinement。这是指定迭代次数的选项,用于控制算法的收敛速度,默认值为0,表示不进行迭代。
7. --clustalout: 输出clustal格式比对结果,默认输出FASTA格式。
8. --reorder: 指定输出结果的序列顺序,可以选择“aligned”或“input order”。
9. --quiet: 不显示比对进度信息。
10. --thread #: 指定线程数,如果不确定,请使用“--thread -1”选项,mafft将自动选择最佳线程数。
这些选项的具体用法和参数取值可以在mafft的官方文档中找到。
FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning super()._check_params_vs_input(X, default_n_init=10)啥意思
这个警告是关于 Scikit-learn 中的 KMeans 聚类算法的参数 `n_init` 的默认值将在未来版本中更改的提示。
在当前版本中,默认的 `n_init` 值为 10,表示 KMeans 算法将使用随机初始化的中心点运行 10 次,选择最好的一次结果作为最终的聚类结果。然而,未来版本中的默认值将被更改为 'auto',该值将根据数据集的大小自动选择一个合适的初始值。
为了避免这个警告,你可以在使用 KMeans 算法时明确设置 `n_init` 参数的值,如 `n_init=10`。这样可以确保在未来版本中仍然使用固定的初始值数量,并且不会收到警告信息。
虽然这个警告只是一个通知,但建议在代码中明确设置 `n_init` 参数,以确保结果的一致性和可重复性。
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