热图是科研论文中一种常见的可视化手段，因其丰富的色彩变化和饱满的信息涵盖量，往往是一篇文章中最引人注目的所在之一。上至CNS顶刊，下至1到2分小文，可以说热图无处不在，堪称文章C位。...如何做出一张完美的热图，是居家旅行（科研写作），拜访亲朋好友（征服editor和reviewer的心）必备技能。本次教程，我们将为大家详细讲述如何使用R语言绘制高大上的热图。 ?...什么是热图，比如上图是来源于两篇CNS级别文章中截取下来的主图，一眼看去，一张合格的热图主要由四大部分组成，一个是像浴室瓷砖一样的小色块铺成的色板，也可以称作热图本身，是热图必不可少的部分，一个是色板上面的聚类树...热图的本质是表现数值矩阵，色板中的每个方格都是一个数值，按照色彩变化尺的要求，根据数值大小显示出不同颜色。...使用color颜色更改颜色变化尺之后的热图会更好看啦。我们可以参考文章中的绘图颜色，这样会让我们的热图更富有视觉效果。 ?
然后大家最感兴趣的是每个单细胞数据集里面的多个单细胞亚群各自两两之间的受体配体基因对的数量，其实就是一个热图，以及对应的数据，值得注意的是这个 单细胞亚群各自两两之间的受体配体基因对的数量 统计文件，其实是需要使用...CellPhoneDB自带的一些统计绘图函数： conda activate cellphonedb # 必须要保证当前路径下面有前面的步骤输出的out文件夹哦 cellphonedb plot dot_plot...cellphonedb plot heatmap_plot cellphonedb_meta.txt # 做完后为了跟前面的区分，我把 out文件夹，修改名字为 out-by-symbol 文件夹啦...，而上面的数值就是它与其它所有单细胞亚群连接数量的总和，还不如我们前面的热图展现的更加直观。...如果你确实需要把前面的单细胞亚群各自两两之间的受体配体基因对的数量热图，转换为蛋壳图，也是有成熟的代码，如下所示: rm(list = ls()) library(psych) library(qgraph
❝本节来复现「nature microbiology」上的一张环状热图，图表主要使用「ggplot2」,「ggtree」，「ggtreeExtra」等包来实现，此图的重点不在绘图方，而是在于如何构建绘图数据下面来进行具体介绍...draw(lgd,x = unit(0.55,"npc"),y = unit(0.85,"npc"),just = c("right","top")) ❝好了本节介绍到此结束，整个代码还是非常简洁的主要还是在于数据的构建
那么，本文依然秉持我们号的风格，只讲「图」最实用的，离我们最近的部分，让你心里对图有个直观的认识。 图的逻辑结构和具体实现 一幅图是由节点和边构成的，逻辑结构如下： 什么叫「逻辑结构」？...比如还是刚才那幅图： 用邻接表和邻接矩阵的存储方式如下： 邻接表很直观，我把每个节点x的邻居都存到一个列表里，然后把x和这个列表关联起来，这样就可以通过一个节点x找到它的所有相邻节点。...那么，为什么有这两种存储图的方式呢？肯定是因为他们各有优劣。 对于邻接表，好处是占用的空间少。 你看邻接矩阵里面空着那么多位置，肯定需要更多的存储空间。 但是，邻接表无法快速判断两个节点是否相邻。...比如说我想判断节点1是否和节点3相邻，我要去邻接表里1对应的邻居列表里查找3是否存在。但对于邻接矩阵就简单了，只要看看matrix[1][3]就知道了，效率高。...为什么回溯算法框架会用后者？因为回溯算法关注的不是节点，而是树枝，不信你看 回溯算法核心套路 里面的图，它可以忽略根节点。
可视化第二弹，作图专题呢，没有看到大家的索图评论，就随缘更新吧 此次带来的是带标签的火山图，众所周知我们在差异分析后会得到logFC和P值的表格，继而就是经典的火山图了。...那么如何做出一张好看的火山图呢？ 好看：颜色顺眼 + 重点突出。颜色众口难调，重点就是你想要聚焦的哪些基因咯！ 简单的推导过程得出公式：好看的火山图=标注基因，如何把他们标注在图上呢？...eg <- df[order(abs(df$logFC)),]#对数据排序 for_label 的top10，也可以自己指定基因的数据 ggplot(data =...，这也是更新的动力来源啦！...代码中需要用到的输入数据：差异的结果（我瞎编的数据啦）
今天给大家介绍的的图表为雷达图(Radar/Spider chart),这种类型图表在生活中较常使用，是一种以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。...本期推文带你使R-Python绘制雷达图，主要内容如下： R 绘制雷达图 Python 绘制雷达图 R 绘制雷达图 在R语言中，绘制雷达图的包主要为fmsb包和*ggradar包，这里我们首先介绍fmsb...(这里我没找到设置刻度label颜色的属性 ? ? ) 介绍完fmsb包绘制雷达图，接下来我们介绍ggradar包绘制。...Mult Var Charts 当然，我们还可以使用 「+」 对其进行其他图层熟悉的添加(和ggplot2一样) 以上就是使用R进行雷达图的绘制，接下来，小编再简单介绍下，使用Python 进行绘制。...Radar chart Python make 总结 以上就是关于雷达图(Radar chart)的R和Python绘图方法，大家可以结合自己喜好选择工具进行绘制哈(感觉还是R方便哈
作为开篇的介绍，这好像是我第一次写关于R画图的内容，原因呢当然是因为本人懒。现在既然有要做平台，那么就努力更新点干货给大家吧！ 虽然是一门统计语言，它的画图能力也毫不逊色。...“R以能创建漂亮优雅的图形而闻名。”这是《R语言实战》一书中对R语言的简短有力的一句评价。 那么在研究生涯中。对于简单的统计图，我们使用prism、excel等画出来的竟然比自己用R画出来的还要好看。...不禁让我们产生了疑问，这到底是为什么呢？ 于是乎，大家就开始在百度上搜啊搜，谷歌上搜啊搜，很难找到对上自己口味的图，找到了呢可能又没有代码实操。 此次就是给大家这样一次机会，自己动手，丰衣足食。...图给你，代码也给你。当然啦，文章分享出去，有了影响力，以后会有更多的同学从其他地方搜到我们的内容，就更好不过了。...neoplasm_histologic_grade)#因为改动了数据，原有的因子转换成字符型了，这里返回NULL class(df$neoplasm_histologic_grade)#查看类型果然是"
image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现，这个是箱线图和热图的拼接，右侧的热图可以借助geom_point()函数实现，将点的形状改为正方块，数值按照正负来映射颜色，按照一定的数值来映射大小...基本的思路有了。今天的推文记录一个小知识点是 如何将图例远离主图并且给放到右上角去 首先是构造一份数据 df<-data.frame(x=LETTERS[1:4],y=1:4) df ?...image.png 拉大图例与主图的距离 使用theme()函数中的legend.box.margin参数来调节 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(aes...image.png 还有另外两个知识点是调节图例的标题和图例的距离以及图例的文本和图例的距离 分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数 ggplot(data=...image.png 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记
发现是由于猜想，但是毕竟是猜想，我发现只有几百M的内存了，但是我不知道是不是那个原因。于是我把内存扩容，并压缩，给它2G的内存，但它还是打不开，我不确定是否是由于内存不足。...我去看了，原创作者是那样解决了，底下一堆评论问为什么他们那样做不能解决。那不是废话吗，环境都不一样。至于网上其他抄袭的底下根本没评论。跟着做大概率是不行的。...我来解释一下这第三步操作是什么：是清理内存碎片（就像手机内存不足的时候清理一下垃圾）。这我在外面就可以做的事情，做了无效的。 那个博主我挺佩服他的，虚拟机上能有那么多的垃圾？...删除大文件，卸载大软件，是最快的。当然，要是愿意一点点做内存清洗我也没意见。 最终的目标是要开机，其他事情都可以靠边站，要开机，开机！！！...5、临时挂载命令：mount 分区路径 预挂载路径 6、如果挂载错了，想取消挂载：umount 分区路径 或 挂载路径，我为什么写俩，自己机灵点。 ---- 至此，问题解决。
，这个星球上可以见到的最智能的机器人，他可以完成一些人类认知范围内认为机器无法完成的事情，多的不说，这就是他最简单的一个介绍，文章篇幅很长，耐心看完，会对你对智能的认知有些帮助，先别着急喷我，看完再喷...或者什么才算的上智能，这个问题说实话不是我回答不出来，讨论了那么多年的地球人也没有对智能做出了一个完美的定义，原因很简单，随着技术的发展，不同时期对机器的可操作性认识是不同的，举个极端的例子，回到钻木取火的时代...为什么我会把它和语音助手相提并论，多少有点侮辱gpt了，但是我身边的人不搞技术的人还是比较多的，他们认知里面GPT就是一个相对比较聪明的语音助手，当我试图和他们解释的时候我发现我竟然说不出来什么理由，他确实就是一个比较聪明的语音助手...-成熟期，我们可以回顾一下所有经历过的技术，几乎都是沿着这个曲线进行发展的，最后到达成熟期之后为人所用，给人类的生活带来便利甚至改变人类的生活方式 ， 为什么chatGPT才算是未来最具有意义的人工智能...我对提示工程师的看法 最近一个工种的出现，引起了热议，随着GPT的普及，提示工程师的岗位慢慢的出现在人们的视线里，他的工作就是将我们的需求描述给GPT听，以便于GPT可以精准的给到我们希望得到的答案，
我们将介绍如何绘制散点图、折线图、柱状图等，以及如何设置图表的标题、坐标轴标签等基本格式。...)plt.title('多图层折线图')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()2.3 统计分析利用Origin进行统计分析是研究工作中的重要一环...('使用Python脚本的折线图')ax.set_xlabel('X轴')ax.set_ylabel('Y轴')plt.show()三、精通篇3.1 三维绘图在某些情况下，需要以三维方式呈现数据。...)plt.title('数据集相关性热图')plt.show()3.3 交互式图表提高图表的信息传递效果是科研绘图的一个目标。...希望这些知识能够为大家的科研工作提供有力的支持！我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
实践证明，价值流图是精益实施中关键的第一步，因为它消除了很多复杂和混乱的情况--它是基于现场的事实。绘制过程包括检查和记录产品从原材料到成品流程中发生的所有活动。...绘制价值流图是对整个流程的高瞻远瞩，而不是单个单元或工序产生的独立效率。价值流图包含了所有与最终客户有关的数据，它可以识别到增值和非增值的活动。...图片价值流现状图是对目前正在发生的事情的可视化描述，它允许每个人看到并同意正在发生的事情。价值流现状图应该由一个跨职能的人员团队来进行。...绘图小组应该包括来自制造、工程、维护和生产控制（材料处理）的代表。价值流现状图的数据必须从车间的现有条件中收集，而不是存储在某人的电脑上的数据。...为了收集信息，跨职能绘图小组必须走遍整个车间，从工序到工序，跟踪产品的生产情况。价值流现状图是一个纸笔过程，旨在让员工参与其中，并对产品、流程和信息流有一个更好、更深入的了解。
前言：Go 语言大热的今天，来看看 Michael Stapelberg 在 2017 年提到自己为什么喜欢 Go 语言吧。本文是一篇翻译文章，原文点此处。...为什么 Go 语言是我最喜欢的编程语言 2017-08-19 发表，上次修改 2020-11-21 我努力尊重每个人的个人喜好，所以我通常会避开关于哪种是最好的编程语言、文本编辑器或操作系统的辩论。...然而，最近我被问到了几次为什么我喜欢和大量使用 Go，所以这是一个连贯的文章，可以填补我临时当面胡诌的空白 :-)。 我的背景 我曾用 C 和 Perl 语言写过一些大型项目。...在 Go 中，我们认为它们是理所当然的。 入门 希望我能够表达我为什么喜欢用 Go 工作。 如果你有兴趣开始使用 Go，请查看人们加入Gophers slack 频道时指出的初学者资源。...注意事项 当然，没有哪个编程工具是完全没有问题的。鉴于这篇文章解释了为什么 Go 是我最喜欢的编程语言，它的重点是积极的一面。不过，我还是要顺便提一下几个问题。
下面是去年实习生的分享 数据和代码都是在：数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC 大家自己去下载哦！...t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法，是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey...相对于PCA来说，t-SNE可以说是一种更高级有效的方法， 下面来实现Fig.2d的t-SNE图 文章来源："Preoperative immune landscape predisposes adverse...(pca参数表示是否对输入的原始数据进行PCA分析，然后使用PCA得到的topN主成分进行后续分析，t-SNE算法的计算量是特别大的，对于维度较高的数据数据，先采用PCA降维可以有效提高运行的效率，默认采用...# 保存3D图 # rgl.postscript(filename = "..
为什么我要选择Java 最近有一些小伙伴问我，为什么当初选择走Java这条路，为什么不做C++、前端之类的方向呢，另外还有一些声音：研究生不是应该去做算法方向么，本科生不就可以做开发了吗，为什么还要读研呢...其实吧，这个问题搁在不同人身上，回答可能也是完全不一样的。我可能还是主要以我的角度出发，结合一些读者的问题，来说一说为什么要选择Java这条路。...其实我最早打算做的是游戏开发的，所以我们先聊聊游戏开发这个方向。...从我大三那一年第一次在课堂上听老师讲JAVA课程到现在，也已经快4年的时间了，回顾我的学习历程，可以说是充满艰辛的，但又是不断在进步的，所谓道路是曲折的，前途是光明的，大抵就是这个意思吧。...在我初学Java的阶段，我非常喜欢看视频这种学习方法，很轻松，而且不懂的地方可以反复看，虽然效率不算高，视频质量也参差不齐，但是对新手来说，是很友好的。
下面是去年实习生的分享 author: "ylchen" 一、前言 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法...其实，关键是减少数据集的维数，同时还保持数据集贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。 （===图===） PCA图一般是在分析前期用来探索不同样本间的关系。...现在来展示PCA图的绘制以及如何突出展示某一部分内容。...我下面展示第二种方案：借助ggforce这个包里的facet_zoom()函数。不过还是原文有些出入，我还是很喜欢R语言+AI美化，这才是王道！...可以看到，这个本质上是散点图的PCA图仍然是不够美观，其实仅仅是因为分辨率问题，调整输出的pdf大小和像素即可
为什么要有HTTPS 在HTTPS出现之前，所有请求都是以明文方式送出的，那么如果有人在传输途中偷听或者抓包的话，你的所有通信内容都会泄漏。 比较安全的方法是将通信内容加密在发送给对方。...但是在通信之前，客户端和服务端是不会有这样同一把密钥的。需要其中一方将密钥发送给对方。 在整个传输过程没有任何验证操作，所以黑客也可以截取到这把密钥从而破译出加密的内容。 所以纯对称加密是不安全的。...那么问题来了，要如何安全的将这把密钥送到对方手上呢？ 我们来看密钥的传输过程 ? 为什么HTTPS是可靠的？ HTTPS是可靠的，因为它解决了三个问题。...如果客户端验证了这个证书，说明这个证书和公钥是由服务端发来的且真实可靠。 如果客户端验证不了这个证书，就说明这个证书不可靠，有可能是假的。 3、CA证书的公信力。...避免了黑客冒充网站获取证书的可能。 在技术层面上，CA机构的公钥是写在操作系统或者浏览器里的。只有用CA机构的私钥加密的内容才能完成解密。确保了证书的确是CA机构发行的。
此外，它还提供了多种数据可视化方式，包括散点图、折线图、柱状图、热图等，使用户能够更直观地理解数据。...GraphPad Prism 9 for Mac(医学绘图软件) 图片 GraphPad Prism 9功能特点： 数据可视化：GraphPad Prism 9 可以将数据转换为各种图表，包括线图、柱状图...、散点图、箱形图等，帮助用户更直观地理解和呈现数据。...用户友好性：GraphPad Prism 9 的界面简洁明了，操作简单易懂，即使是初学者也能快速上手。...总之，GraphPad Prism 9 是一款非常优秀的科学统计软件，适用于生物医学、环境科学、社会科学等领域的数据分析和图像处理。
小编在一次浏览网页的时候不经意间发现了这张图 —— “HI”，仿佛是向小编打招呼，“你好，我在这儿呢！”如此精妙绝伦的画面小编是从来都不会放过的。可惜，点开图片没找到原始出处，咋办呢？...于是开启各种搜图模式，经过几番周折终于找到了根源，原来是工程师Mike Croucher于2007年在Walking Randomly上使用Mathematica发布的，数学公式如下： ?...上式中，要求x∈[-3,3]，y∈[-5,5]，f(x,y)则限定在[-0.001，0.001]区间内，他公布的图如下： ? 3年后，他又在Walking Randomly上发布了matlab版。...为了让小伙伴们能体验到这个探寻过程，建议大家先不对f(x,y)值做限制，一点一点地减小f(x,y)的取值范围，观察图像的变化情况。...Zero (小编版，简单粗暴缺乏美感 clc;clear;close all; x = -5:0.2:5; y = -5:0.2:5; zH = 0.00165778; % 参数来源于Google绘图
今天教大家用python制作北上广深——地铁线路动态图，这可能是全网最全最详细的教程了。 ? 坐标点的采集 小五之前做过类似的地理可视化，不过都是使用网络上收集到的json数据。...坐标系的转换 其实我之前有看到类似地理可视化文章，结果自己一试发现缩小看还行，一放大就会发现坐标点飘出二里地了? 正好拿上文获取的坐标点给大家演示一下，看看同样的经纬度在不同地图里的地理位置? ? ?...可以看到该经纬度在高德地图里指的是金安桥地铁站，然而在百度地图里，地理位置则指向了几公里外的某大厦。 为什么会出现这个问题呢？ 其实是不同地图产品的地理坐标系导致的。 ?...我网上找到了一张图，来自知乎@师大Giser[1]? ? 上图可以作为参考，具体原因我们就不细究了。重点是什么，如何利用python转换坐标系？...正好我们还要绘制其他三个城市的地铁图，那就调整一些参数，看看能获得什么效果吧？ 上海-变色 ? 上海的数据接口是： http://map.amap.com/service/subway?
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