做了不少練習，整理一下以前的經驗。
主要是歸納一些模組化的東西，提取一些常用的函式還有一些小tricky

# split的用法
str = "Line1-abcdef \nLine2-abc \nLine4-abcd"
print (str.split( ))
print (str.split(' ', 1)) # 從頭開始切一刀
list1 = [ [1,5,7], [10,3, 4], [6, 8, 5]]

# continue的用法
for list1_item in list1:
    for item in list1_item:
        print(item)
        if
 
(item >= 10):
            print('10以上')
            break
    else:  
        continue
    break

對字典排序

# 方法1  據說這種方法更快 
from operator import itemgetter
d = {'a':2, 'b':23, 'c':5, 'd':17, 'e':1}
sorted(d.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
# 方法2
paixu = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1
 
],reverse = True)

# zip()可以把兩個列表合成一個字典，順序不變
#dictionary = dict(zip(index, cg_percentage))

格式化輸出
percent3 = ('%.3f') % percent3

enumerate(lines)

# enumerate返回的是一個字典
# 列表的行數（從0開始）和對應的內容
line = 列表
for index,item in enumerate(lines):

正則

#正則替換字串的方法
①
re.sub("\([A-Z][a-z].*?\)","",line)
②
regex = re.compile(r'\([A-Z][a-z].*\)'
 
)
for i in lines:
    d = regex.sub("",i)  #把空格替換過去，相當於刪除了

# 正則提取檔案的方法 group()   
regex = re.compile(r'\([A-Z][a-z].*\)')
reg = open("c:/2-1.txt","w") 
for i in lines:
    m = regex.search(i)
    if m:
        reg.writelines(m.group(0).strip("\(""\)")+"\n")

# 正則search的用法        
if re.search('ORGANISM',line):
    n=line.split('ORGANISM')[1].strip() # strip()不光可以刪除空格 也可以用來刪除特定字串
    print ('> %s : %s' % (n,m))

# 正則分割 re.split()
import re
a='Beautiful, is; better*than\nugly'
# 四個分隔符為：,  ;  *  \n
x= re.split(',|; |\*|\n',a)
print((x))

# 正則查詢 re.search()
str = 'user<[email protected]>'
print (re.search('<(.+)>', str).group(1))

按行讀檔案的方法

while True:
    line = fobj.readline()#按行讀取
    if len(line)== 0:
        break #如果遇到檔案末尾（前提是檔案中間沒有空行），跳出迴圈

逐行讀取fastq檔案的方法

# 按行讀的時候加上計數器，（只讀奇數行）
with open("c:/Test1.fastq","r") as f:
    line_number = 0
    while True:       
        line = f.readline()
        line_number += 1        
        if line_number % 4 == 2 :             
            for i in range(len(line)):
                if line[i] == "C"  or line[i] == "G" :
                    number[i] = 1 + number[i] 

一次讀取fasta檔案，返回一個大字典

import os
os.chdir("c:/")
def readfasta(filename):
    fa = open(filename, 'r')
    res = {}
    ID = ''
    for line in fa:
        #print(line)
        if line.startswith('>'):           
            ID = line#.strip('\n')
            res[ID] = ''
        else:           
            res[ID] += line#.strip('\n')
    return res

R語言畫餅圖，沒用ggplot

data <- read.table("c:\\1-2.txt")
jpeg("c:\\Users\\mega\\17.7考核\\pie.jpeg",width=2000,height=2000,res=300)
pct <- round(val/sum(val)*100)  # 數值用百分比表示
lbls2 <- paste(key, "  ", pct,"%",sep = "") #加上百分號
pie(val,labels = lbls2,main = "Pie Chart of Qual")#,col = rainbow(length(lbls2))) 可以改成彩虹色
dev.off()

R 語言畫折線圖

# 不用ggplot會很醜
setwd("c:\\Users\\Desktop") 
data <- read.table("cg.txt",header = T) 
plot(data$location,data$frequency,main="折線圖",xlab="number",ylab="len",col="red",cex=1,lwd=1,type='o')

用了ggplot：
# 每條reads的CG分佈 畫圖
library(ggplot2)
setwd("c:\\Users\\Desktop") 
dataa <- read.table("cg.txt",header = T) 
jpeg("line.jpeg",width=2000,height=2000,res=300) 
ggplot(dataa, aes(x = location, y = frequency)) + 
geom_line()+  # 這一句是畫出折線的！ 
theme(axis.text.y= element_text(size=10, color="black", face= "bold", vjust=0.5, hjust=0.5))+
theme(axis.text.x= element_text(size=10, color="black", face= "bold", vjust=0.5, hjust=0.5))+
theme(axis.title= element_text(size=12, color="black", face= "bold", vjust=0.5, hjust=0.5))+
ylim(0,1)+  #y軸的範圍
ggtitle("CG location") +  #標題
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+  # 標題的位置
xlab("Location") + ylab("frequency")  # xy軸的名字，可以覆蓋之前的名字
dev.off()

matplotlib畫圖

import matplotlib.pyplot as plt
x = list(fanal.keys())
y = list(fanal.values())
plt.plot(x, y)
plt.ylabel('frequency')
plt.xlabel('location')
plt.title('CG of reads')
#plt.text(6, .15, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.show()

17.8.16