先说说wait和notify的使用 public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Object obj...方法要在基于同一个对象的同步块中使用，那么这是为什么呢？...为什么wait和notify方法要在同步块中调用？ 我们先来发出一个灵魂拷问：什么时候才需要wait? 什么时候又需要notify?...由此看出， 在使用 wait() 和 notify() 这种会挂起线程的操作时， 我们需要一种同步机制保证， condition 的检查与 wait() 操作， 以及 condition 的更新与 notify...所以：wait和notify方法要在同步块中调用的根本原因是，这两个方法存在竞态条件。如果不加锁的话，那么wait被调用的时候可能wait的条件已经不满足了(如上述)。
在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。...而使用Edge Bunding图后，将同一趋势的线捆绑在一起后，就会出现较为清晰的规律。因此，这一类型的图很适合展现较为复杂的关联（不过其实Cytoscape等软件中也有类似的功能）。...其实igraph包本身就是一个专门用于绘制网络图的R包（igraph也有对应的python和C包），而ggraph是一个基于ggplot2的包，它可以让网络图变得更加“优雅”（我最近学会的新形容词）。...那么，我们首先来构建一组数据： library(ggraph) library(igraph) library(tidyverse) set.seed(617) d1 <- data.frame(from...不同width值对网络图的影响 当然其实也可以不用做成circle，比如把ggraph中的layout改为circlepack，即： #plot p<-ggraph(mygraph, layout =
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用igraph+scatterpie来绘制网络饼图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(igraph) library(ggraph) library(graphlayouts) library(ggforce) library...(scatterpie) library(ggsci) 案例一 # 设置随机种子，确保结果的可复现性 set.seed(1439) # 使用sample_pa函数生成一个包含20个节点的随机无标度网络...ggraph函数绘制图形，使用"manual"布局，节点的x和y坐标从属性中获取 ggraph(g, "manual", x = V(g)$x, y = V(g)$y) + # 添加边的可视化，使用...$x <- xy[, 1] V(g_clu)$y <- xy[, 2] # 使用ggraph函数绘制图形，使用"manual"布局，节点的x和y坐标从属性中获取 ggraph(g_clu, "manual
下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时，还可以在图中展示一些属性。...现在，我将随机生成这些节点之间的连接关系： set.seed(123) # set random generator state for the same output N_EDGES_PER_NODE_MIN...这样我们就可以对节点和边使用不同的标度了。默认情况下，ggraph将根据你指定的布局算法放置节点。...lay和拓展包ggraph中的几何对象geom_edge_arc及geom_node_point来作图： ggraph(lay) + country_shapes + geom_edge_arc(aes...例如，当你需要在线图中使用不同标度的点尺寸和线宽时，或者需要在单个绘图中使用不同的色彩标度时，可以考虑采用这种方法。 总而言之，基于地图的网络图对于显示节点之间的地理尺度上的连接关系十分有用。
首先准备需要的R包，当需要一次性加载多个R包时，我们可以利用pacman，它整合了library包中的一些相关函数，利用pacman包中的p_load函数可以自动加载需要的R包，如果没有找到则会自动安装缺失的...R包。...）和国家名字，这些就是之后要在地图中展现的节点，下面我们需要在这些节点之间随机创建一些连结，方便之后将不同国家连起来。...方法二：ggplot2+ggraph ggplot2有一个名叫gggraph的扩展包（点我了解更多的ggplot2扩展包）专门为网络图的绘制添加了geoms美学，它可以帮助我们对节点和连线使用单独的标度...gggraph包中的geom_edge_arc和geom_node_point函数进行绘图 ggraph(lay)+ country_shape+ geom_edge_arc(aes(color=category
为什么我不建议你使用 rm(list=ls()) 你可能会经常在脚本中遇到rm(list=ls())，尤其是某些workflow 的内容。 它们的本意确实是好的：希望开启一个新的R。...存在以下问题： 略显鸡肋，既然是为了开启一个新的R，那何不直接重启R 呢； 对于脚本的开发者来说： 如果在脚本开发过程中加载了新的包，而没有将其写在library 中，其他使用者会报错； 如果在脚本开发过程中进行了其他配置...，如stringsAsFactors = FALSE，而未在脚本中声明，则其他使用者也会报错； 可能外部读取使用了相对路径，而在命令行中直接修改了路径setwd()，而此时又未在脚本中声明新的路径，导致重启...； 避免在脚本中使用rm(list=ls())、setwd()，可以使用rs.restartR() 替代rm(list=ls())； 将重要的对象导出到output 文件夹内，保存为.Rdata，其他脚本中如果需要使用可以直接读取...； 所有的文件输出读取都使用相对路径； 如果是使用R studio 的话，关闭默认保存环境中变量到.Rdata 文件； FYI: prints a reminder about how to do this.usethis
A B 2 A C 3 A D 4 B C 5 B D 6 C D 7 C E 接下来合并节点和边的时候就会遇到报错...那如何判断边中哪个节点是多与的呢？...可以使用 %in% 来看 比如 > edges1$node1 %in% nodes$node [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE > edges1$node2...image.png 关于string中蛋白互作网络输出文件为什么会出现 边文件中有的节点不是我们自己输入的基因id。这个我也不清楚。...我猜，完全是猜 比如你输入基因 a,b,c ，数据库中某个基因 d 刚好是链接这三个基因的中间点 就像这种，中间是d ?
使用STRING构建蛋白互作网络（PPI） STRING 链接 https://string-db.org/ 数据集我使用R语言包clusterProfiler中经常用作示例的基因列表 获取gene symbol...image.png 通常可以把这个文件导入到Cytoscape软件里进行可视化，但是我昨天试了一下，没有找到批量分组添加颜色的办法，比如这个30个基因是我转录组差异分析得到的结果，其中10个上调表达基因...我想给上调基因添加红色，下调基因添加蓝色。我不知道Cytoscape是否可以实现，反正我现在还不知道怎么实现。...下面记录自己用R语言的ggraph包的实现过程 准备数据 基因列表文件 PPI_pra_example_gene_symbol.txt PPI分析结果文件 string_interactions.tsv...初步结果 library(ggraph) help(package="ggraph") library(igraph) nodes<-read.csv("../..
前言 最近我在复现一篇文章的操作。发现每一次生成的结果都有所不同。 难道是我的操作出了问题？难道是我用的R 包版本不对，函数不同？难道是随机数的问题？ 后来发现，果然是随机数的问题。...记得之前[[103-R茶话会18-随机数和取子集是天生不和吗？]] 就曾经聊过。 1-随机数，老是变 通常我们都会通过set.seed 来设置随机数。...如果是在函数中呢？...此外，我也推荐大家在写涉及到随机数的代码时，使用withr::with_seed，起码告诉并且提醒自己，哪个种子，对应哪个随机函数。防止被吞，或者吞了其他人的种子。...额外补充 并不是所有R 的使用者都会注意到随机数的问题了。因此，考虑是否发生随机数的一个方法是，既然set.seed是即用即废，那么这也是个用来判断某个步骤是否调用了随机数的方法。
使用R语言包ggraph做网络图需要准备的最基本的数据是： 1、一个包括一列数据的数据框，每一行是各个节点的名称 2、一个包含两列数据的数据框，每一行代表节点节点之间的连线 比如一个有四个节点的网络，...接下来我想给节点分组，不同组节点填充不同的颜色；按照自己的数值给节点大小；每条连线也可以分配粗细和颜色。这些信息都可以在构造数据的时候添加进去。...("group_1","group_1","group_2","group_2") nodes$Size<-c(5,15,10,18) nodes$Name<-nodes$node 给每条边添加颜色和粗细的映射数值...有的节点超出了绘图边界，可以通过修改x和y轴的范围来调整，加上命令 theme_bw()就可以显示出坐标轴的范围 ggraph(net)+ geom_edge_link(aes(edge_width...这个我知道，但是不在这篇文章中写了！ 下面我不知道的问题又来了：有没有办法人为的改变边的长度呢？应该是可以的，但是自己还不知道！
我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 今天是圣诞节，祝你圣诞节快乐啦，虽然我没有过圣诞节的习惯，昨天平安夜，也是看朋友圈才知道，原来是平安夜了，但是我昨晚跟铭仔两个人都不知道是平安夜跑去健身房玩了...而在接触机器学习算法用R和python实践之后，我们会了解到梯度上升算法，和梯度下降算法。...甚至，你可以定义这个过程损失函数，那么就要使用最大似然估计。 逐步回归法结合了向前选择法和向后选择法的优点。...一开始模型只有截距项，先使用前向选择法选入卡方统计量最大，符合选入模型P值的变量，然后使用后向选择法移除P值最大的变量，即最不显著的变量，不断重复以上过程。...但当一个函数包含多个自变量的时候，函数值的变化不仅取决于自变量的变化，还取决于使用哪个自变量。换句话说，函数值同时决定于移动的距离和移动的方向。 然后，梯度其实就是一定最大的方向导数。
这种数据的可视化方法非常多，今天介绍使用ggraph包可视化，功能很多，布局也很多，很多常见的网络图都是这个包画出来的。...加载R包 # libraries library(ggraph) ## Loading required package: ggplot2 library(igraph) ## ## Attaching...美化 通过组合不同的布局和线型，可以得到非常多神奇的结果。比如大家比较喜欢的圆形布局。...plot_layout(ncol = 3) plot of chunk unnamed-chunk-7 简单，喜欢哪种就用哪种，但是要注意，我们提供的信息是点的，并不是线条的，所以如果你想让线条也有属性映射的话，需要在最开始构建...from-to数据时添加线条属性哦~ 如果你还不会，可以参考另一篇推文：R语言生信图表学习之网络图
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...不是预期的 “abc cba” 和 “efg gfe” 2. nextLine 使用举例： 输入 1： 2 abc cba 结果 1： str[0] = “” str[1] = “abc” 原因：以回车...( “\r” )作为结束符，也就是 nextLine 返回回车( \r )之前的所以字符。...回车符 “\r” 它被丢弃在缓冲区中，现在缓冲区中，只有一个 \r ，于是 下一次 nextLine 扫描的时候就又扫描到了 \r，返回它之前的内容，也是啥都没有 “” ，然后再把 \r 去掉， 对于...这个扫描器在扫描过程中判断停止的依据就是“结束符”，空格，回车，tab 都算做是结束符 而坑点在于 next 系列的，也就是下面这些函数：next nextInt nextDouble nextFloat
这是为什么呢？是我的取子集操作出了问题吗？亦或是，sample 函数有什么魔法？ 一起来探索一下吧。...NA NA NA 重复之后，亦是如此，使用rep 也并非赋值长度的问题： > my_data4 <- my_data3 > set.seed(1) > my_data4[sample(10,5...[tmp,]$Wind [1] 20.1 11.5 8.6 7.4 8.0 而上述奇怪的结果，怀疑和取子集有关： > my_data4[c(4,4,4),] Ozone Solar.R...总结 至此我们可以判断，我们实际设定的种子set.seed(1)，并没有第一步就被数据框进行取子集操作，其使用的实际是该种子的下一批种子。...现在可以解释为什么下标没有对应了。 也就是说，如果需要使用随机数对数据框进行取子集操作，最好还是先将随机结果赋值，防止这样的意外。 那么下一个问题，数据框为什么会被改变呢？这我就不知道了。
使用STRING数据库进行蛋白互作分析是生信常规下游分析项目之一。 本文将通过R包STRINGdb来进行string蛋白互作分析，同时会利用igraph和ggraph对互作网络进行可视化。...STRINGdb包用于蛋白互作分析 STRINGdb包有别于其他的R包，它的帮助信息不是使用help函数查看，而是传给STRINGdbhelp()，如使用STRINGdbhelp("map")查看map...使用igraph和ggraph可视化蛋白互作网络图 先使用igraph创建网络数据，并进行必要的处理，然后转到ggraph绘图。...ggraph绘图 # ggraph是基于ggplot2的包，语法和常规ggplot2类似 ggraph(net,layout = "kk")+ geom_edge_fan(aes(edge_width...除了使用igraph创建网络图外，也可以使用tidygraph的as_tbl_graph函数处理数据，然后使用ggraph绘图： links_2 %>% tidygraph::as_tbl_graph
clusterProler包可以进行富集分析和可视化，对于富集结果它有一个goplot的绘图类型，用于绘制显著富集通路的有向无环图（DAG）。...的父子通路数据 查看goplot的源码enrichplot:::goplot.enrichResult，根据GOSemSim_initial函数的源码，可以确定这个GO父子通路关系数据在GOSemsim包中，...这些网络图有一个缺点，不能展示相应的通路名，否则的话，整个网络图会非常凌乱（我把相应的代码注释了，可以自己尝试展示通路名的情况），这个时候可以考虑使用交互网络图来完成。 ?...html文件，感兴趣可以查看，使用浏览器打开html文件。...链接：https://pan.baidu.com/s/1RtOP1Hlz6QQGuFKnM1TtEQ 提取码：i71r
本文将通过展示各自生态中主要进展来谈一下两种语言各自的一些优势。 1. R 用于研究 ? 如果让我不得不用一个词来形容 R，那就是：tidyverse。...想象一下，您的团队聚在一起进行周一下午的计划会议，已经查看了在 Rmarkdown 中创建的上一周的报告，并使用协作式 Shiny Web 应用程序运行模拟以确定下一步将数据引导到何处。...可以看到 R 已扩展到： 时间序列和预测：modeltime和timetk 金融分析（和其他领域）：tidyquant，quantmod 网络分析和可视化：tidygraph和ggraph 文本分析：tidytext...R 有 Shiny（Apps）和 Plumber（APIs，未显示），但是诸如Airflow 和云软件开发套件（SDK）之类的自动化工具主要在 Python 中可用。...但是，这对我的日常生活有多大作用呢？大约为零。为什么？因为我是用 SQL 数据库的商业分析师和数据科学家。我更多的兴趣是 Python 如何帮助我更好地挖掘信息并将结果用于生产。 ?
❞ install.packages("packagefinder",dependencies = TRUE) library(packagefinder) go("ggraph","website...") # 打开ggraph网站，速度可能稍慢 pak::pkg_install("teunbrand/ggh4x") # 安装github包 pak::pkg_deps("teunbrand/ggh4x...") # 查看所需的依赖包 ❝使用pak包安装会有数据缓存保留，有需要可以清理节省空间。...R语言数据分析指南，购买小编的R数据可视化案例文档(2024版)，「购买将赠送2023年的绘图文档内容」。...目前此文档(2023+2024)「已经更新上传了150+案例文档」，每个案例都附有相应的数据和代码，并配有对应的注释文档，方便大家学习和参考。
一、编程与工具 可视化 1、R 中绘制PPI 网络图[3] 当要绘制网络图时，我第一个想到的是cytoscape，现在使用R包igraph 也可以解决类似的需求了。...此外，还有networkD3 和ggraph 这两个包[4]，可以实现比较丰富的网络绘图。 . 2、使用ggpattern 包填充颜色 ....甚至还可以把照片加进去： . 3、使用vennpie 绘制韦恩图饼版 主要还是使用R 包VennDetail中的vennpie 方法，可以比较直观的显示各部分的比例差异。...这里我觉得可以采用外围边框color 和内圈填充fill 两种颜色区分。 当然也可以采用上述ggpattern 包，通过填充进行修改。...中绘制PPI 网络图: https://zhuanlan.zhihu.com/p/163498417 [4]networkD3 和ggraph 这两个包: https://www.jianshu.com
「这份文档包含数百个数据可视化文档，是学习和提升技能的理想选择」。一次性付费，您就可以长期享受到持续更新的资源，有效地提升您的R语言应用能力。...rcorr(t(df), type = "spearman") : must have >4 observations 报错信息表明rcorr函数在尝试计算Spearman相关性时遇到了问题，原因是数据中的某些变量...解决方案 ❝由于在进行实验设计时，通常多为设置3重复，若我们想分析每一组内不同样本之间的相关性就会频繁遇到这种问题，使用内置的R包则无法解决问题，因为需要我们进行自定义分析函数来进行相关性分析. ❞ 加载...R包 library(tidyverse) library(ggraph) library(Hmisc) library(igraph) 加载R函数 source("corrr.R") df <-...= to) # 过滤掉权重为0的边和自环 创建图形 df_igraph <- graph_from_data_frame(edge_list, directed = FALSE) 提取边的权重 df.weight
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