interlap：快速、简单的间隔重叠测试
interlap的Python项目详细描述
interlap：简单、快速的间隔重叠测试[构建状态]（https://travis-ci.org/brentp/interlap.svg？branch=master）“（https://travis ci.org/brentp/interlap）
interlap比单纯的搜索快20倍（请参阅：https://brentp.github.io/interlap/benchmark.html）
，并且**没有内存开销**，因为它在排序列表上操作。它是纯python，没有依赖关系。
它使用二进制搜索和对最长观测间隔的了解，以100个千间隔快速查询数据集。
请参阅文档，网址是[https://brentp.github.io/interlap/]（https://brentp.github.io/interlap）
usage
----
interlap takes元组或列表，其中前两个元素是开始、结束，其余的
元素可以是任何内容。
``python
>；>interlap import interlap
>；>inter=interlap（）
=random.sample（range（22，10000000，12，10000000，12），50000）
>gt>gt；range=[（i，i+random.randint（2000，20000），randint（2000，20000））for i in sites]
>
>>；inter.update（range）
>>gt；inter.inter.add（（20，22，{'info'：'hi'}）>
>
>>>；[20，21]inter.inter.add（（20，22，{'info''info'：'hi''}}}））
>
>>>>>>>>>（21））
（20，22，{'info'：'hi'}）
>
>>gt>inter.add（（2，3，{'info'：'hello'}））
*注意*：下面显示如何处理边案例。
>>gt>gt；list（inter.find（（2，2））））
[（2，3，{'info'：'hello'}]
>
（2，3，3，{'info'：'hello'}]>
>list（inter.find（（3，3，3，3，3，3，3，2，3，3，3，{'info'：'hello''>>>>>>>>>
测试隔行扫描中的每个项目。这5万个查询需要0.5秒：
>；>；对于s，e，范围：
…inter
interlap对象中的断言（s，e）是可接受的：
>；
断言（seo[0]，seo[1]）在inter
````
----
```` shell
````
示例中，我们希望每个染色体有一个interlap作为基因组数据。
下面的代码片段显示了一种简单的方法，可以在创建
然后查询一些间隔的过程中这样做。
``python
from interlap import interlap
from collections import defaultdict
import sys
=defaultdict（interlap）
toks in（x.rstrip（）.split（“\t”）for toks in（x.rstrip（）.split（“\t”）for x in x in open（sys.argv[1]）：
start，end=map（int，toks[1:3]）
inter[toks[0]].add（（start，end，toks））
现在在另一个文件中发现重叠：toks in（x.rstrip（）.split（“\t”）for toks in x in openx in（sys.argv[2]）：
开始，结束=映射（in t，toks[1:3]）
打印列表（inter[toks[0]]。查找（（开始，（结束））
```
why
--
重叠
测试。
使用排序列表并保持
对最长观测间隔的跟踪是最快的*纯python*方法
*只要最长观测间隔不包含集合中的大量
间隔部分*
interval set操作
` interval`类的行为类似于通常所说的间隔集。
`` python
ss了解更多详情
interlap比单纯的搜索快20倍（请参阅：https://brentp.github.io/interlap/benchmark.html）
，并且**没有内存开销**，因为它在排序列表上操作。它是纯python，没有依赖关系。
它使用二进制搜索和对最长观测间隔的了解，以100个千间隔快速查询数据集。
请参阅文档，网址是[https://brentp.github.io/interlap/]（https://brentp.github.io/interlap）
usage
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interlap takes元组或列表，其中前两个元素是开始、结束，其余的
元素可以是任何内容。
``python
>；>interlap import interlap
>；>inter=interlap（）
=random.sample（range（22，10000000，12，10000000，12），50000）
>gt>gt；range=[（i，i+random.randint（2000，20000），randint（2000，20000））for i in sites]
>
>>；inter.update（range）
>>gt；inter.inter.add（（20，22，{'info'：'hi'}）>
>
>>>；[20，21]inter.inter.add（（20，22，{'info''info'：'hi''}}}））
>
>>>>>>
（20，22，{'info'：'hi'}）
>
>>gt>inter.add（（2，3，{'info'：'hello'}））
*注意*：下面显示如何处理边案例。
>>gt>gt；list（inter.find（（2，2））））
[（2，3，{'info'：'hello'}]
>
（2，3，3，{'info'：'hello'}]>
>list（inter.find（（3，3，3，3，3，3，3，2，3，3，3，{'info'：'hello''>>>>>>>>>
测试隔行扫描中的每个项目。这5万个查询需要0.5秒：
>；>；对于s，e，范围：
…inter
interlap对象中的断言（s，e）是可接受的：
>；
断言（seo[0]，seo[1]）在inter
````
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```` shell
````
示例中，我们希望每个染色体有一个interlap作为基因组数据。
下面的代码片段显示了一种简单的方法，可以在创建
然后查询一些间隔的过程中这样做。
``python
from interlap import interlap
from collections import defaultdict
import sys
=defaultdict（interlap）
toks in（x.rstrip（）.split（“\t”）for toks in（x.rstrip（）.split（“\t”）for x in x in open（sys.argv[1]）：
start，end=map（int，toks[1:3]）
inter[toks[0]].add（（start，end，toks））
现在在另一个文件中发现重叠：toks in（x.rstrip（）.split（“\t”）for toks in x in openx in（sys.argv[2]）：
开始，结束=映射（in t，toks[1:3]）
打印列表（inter[toks[0]]。查找（（开始，（结束））
```
why
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重叠
测试。
使用排序列表并保持
对最长观测间隔的跟踪是最快的*纯python*方法
*只要最长观测间隔不包含集合中的大量
间隔部分*
interval set操作
` interval`类的行为类似于通常所说的间隔集。
`` python
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