生信小驿站

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用户1359560

一篇基于美剧的scientific study(绘制临床三线表)

文章标题:“Death is certain, the time is not”: mortality and survival in Game of Thro...

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用户1359560

Python从零开始第五章生物信息学②热图及火山图目录

通过上一篇的过程,我们得到了该数据集的差异分析的两个关键参数,1.差异倍数(foldchange)以及2.(差异的P值)。在这一篇中,我们目的是得到满足差异倍数...

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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)①③多变量绘图目录

科研工作中我们经常需要把每两个变量之间的关系计算, 然后可以得到一个相关矩阵。 如果两个变量的变化趋势一样, 那么这个值就会大于零, 表明连个变量正相关,值越大...

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R语言之生信⑧Cox比例风险模型(多因素)目录正文

现在,我们想描述这些因素如何共同影响生存。 为了回答这个问题,我们将进行多变量Cox回归分析。 由于变量ph.karno在单变量Cox分析中不显着,我们将在多变...

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Python数据处理从零开始----第三章(pandas)④数据合并和处理重复值目录数据合并移除重复数据

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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(11)多分类ROC曲线目录

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R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)目录

在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.危险和生存功能的定义 2.为不同患者群构建Kaplan-M...

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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(10)二分类ROC曲线目录

机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价,混淆矩阵中存在多个评价指标,这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣,以下内容通过简单的理论概述和案例展...

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Python数据处理从零开始----第三章(pandas)②处理缺失数据

在实际应用中对于数据进行分析的时候,经常能看见缺失值,下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有,过滤、填充。

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Python数据处理从零开始----第三章(pandas)①删除列目录

在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1; inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个...

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R语言之可视化①④一页多图(1)目录

这里要分享一页多图其实就是指,在做了很多图的情况下,如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上,而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。这个技能在制作多...

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R语言之可视化①③散点图+拟合曲线目录

gene2) Pearson's product-moment correlation data: data gene1 and data$gene2 ...

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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(9)线性相关曲线目录

这是通过python语言绘制的线性相关曲线拟合图,感觉比R语言在代码上更简洁,且图片能展示的信息更多。

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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(8)火山图目录

来源数据分别是差异基因分析的两列指标,FoldChange和Pvalue值,根据这两个指标,我们可以把基因分为up,down和normal三种差异表达类型,...

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R语言之可视化⑩坐标系统目录

ggplot2可以通过coord_flip()切换x和y轴。例如,如果你想要水平箱形图。 这对长标签也很有用:很难让它们在x轴上不重叠的情况下适合。

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R.python常见问题③(xgboost介绍和安装)

XGBoost :eXtreme Gradient Boosting 项目地址:https://github.com/dmlc/xgboost

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R语言之可视化⑦easyGgplot2散点图目录

ggplot2.stripchart是一个易于使用的函数(来自easyGgplot2包),使用ggplot2绘图系统和R软件生成条带图。 条形图也被称为一维散点...

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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(7)(多图合并)目录正文

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用户1359560

R语言之可视化⑥R图形系统续目录

ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如,以下R代码将数据集初始化为ggplot,然后将一个图层...

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用户1359560

R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续目录

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