以上包中ggalluvial，networkD3，riverplot三个均可构建桑基图，当然从简单到复杂就是networkD3->ggalluvial->riverplot。那么接下来我们看下具体如何实现图的绘制。
Sankey Diagram, 也叫做桑基图，是一种展示数据流的可视化方式，一张典型的桑基图示例如下
本文将描述如何在R中创建自定义Sankey图。我将首先解释Sankey图的基础，然后提供自动创建和手动控制的布局的示例。
R语言里面主要用networkD3包的sankeynetwork（）函数. 主要参数为：
桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。 也可以视为一种层级网络图，比如展示上一篇文章中的生物信息课程网络图；也可以展示菌群随时间变化的趋势，如3分和30分文章差距在哪里文章所示哈扎人肠道菌群的季节变化规律。 下面将用2个例子，以我们生物信息研讨班涉及的学习框架和课程分配为示例数据，展示如何用常见网络图数据绘制桑基图。 最简单桑基图 第一列为上游，第二列为
文献里的桑基图：展示了克罗恩病患者的菌群变化 图片来源：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/772483v1.full
随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件（如Excel）容易生成，这些方法是常见可视化问题的
今天小编继续给大家送上优秀可视化教程推文，同时，我们也提供练习数据哦~本期的重点是是关于桑葚图(Sankey Diagram),中文名字叫法不同，我们还是以英文名称为主哈，本期内容主要包括以下几点：
1写在前面 桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图，应用场景非常广泛，举个栗子：ceRNA调控网络等。😉 本期我们画一个不一样的桑基图吧，可视实现动态交互。🤗 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(visNetwork) library(networkD3) library(igraph) 3示例数据 本次使用的示例数据是Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成，包括writer
桑基图作为相对复杂的图表种类，平时很少用到，不仅仅是因为它的引用场景相对狭窄，另一方面则是制作难度相对较大，门槛较高。 不过针对第一个问题，如果你能很好地理解自己所涉及到的业务数据结构及想要表达和呈现的维度信息，那么关键时刻使用桑基图确实会让你的报告锦上添花。 桑基图用于表达流量分布于结构对比，最初的发明者使用它来呈现能量的流动与分布。 百度百科给了桑基图相对完善的解释： 桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量
在前面的文章《图像的表示（1）》里，我们提出了一个问题：从我们眼睛看见的『画面』，到我们用手机、电脑所处理的『图像数据』，其中经历了什么？从这个问题出发，我们探讨了『图像的定义是什么』和『图像成像的原理是什么』这两个问题，接下来我们继续探讨下个问题：『怎样对图像进行数学描述』。全文分为如下几节内容：
HDR系列前几期为大家介绍了HDR的色调映射技术（Tone Mapping）。其中提到：在色调映射环节，为了便于操作，且不使图像颜色产生巨大失真，色调映射算法通常会仅处理图像亮度信息，将HDR图像亮度映射到SDR图像亮度域中，通过原HDR图像的颜色信息，恢复并重建SDR图像的颜色信息。由于前面的主题是色调映射，因此颜色转换相关技术，我们没有深入介绍。但颜色转换或色域映射问题（Color Transfer or Gamut Mapping），也是HDR的重要环节。本文将介绍HDR中颜色转换(或色域映射)技术，分为两个部分，第一部分介绍色域映射的定义以及相关背景知识；第二部分将介绍代表性的色域映射算法，特别对ITU中相关标准进行浅析。
在显示器发明之后，从黑白显示器发展到彩色显示器，人们开始使用发出不同颜色的光的荧光粉（CRT，等离子体显示器），或者不同颜色的滤色片（LCD），或者不同颜色的半导体发光器件（OLED和LED大型全彩显示牌）来形成色彩，无一例外的选择了Red,Green,Blue这3种颜色的发光体作为基本的发光单元。通过控制他们发光强度，组合出了人眼睛能够感受到的大多数的自然色彩。 不过这里面的YUV TO RGB的算法,效率实在是低,因为里面有了浮点运算,解一帧176*144的图像大概需要400ms左右,这是无法忍受的,如果消除浮点运算,只需要10ms左右,效率的提升真是无法想象.所以大家还是避免在手机上面进行浮点运算.
彩色图像：每个像素由R、G、B三个分量表示，每个通道取值范围0~255。数据类型一般为8位无符号整形。
存在问题： 搞视频编解码的童鞋对此深刻理解，但是好多小伙伴在andriod或其他嵌入上做启动动画时候图像是如何转化存在一定的疑惑。 解决方案： 针对这些问题我们来简单了解了解。 在视频等相关的应用中，YUV是一个经常出现的格式。本文主要以图解的资料的形式详细描述YUV和RGB格式的来由，相互关系以及转换方式，并对C语言实现的YUV转为RGB程序进行介绍。 人类眼睛的色觉，具有特殊的特性，早在上世纪初，Young（1809）和 Helmholtz（1824）就提出了视觉的三原色学说，即：视网膜存在三种视锥细胞
参考https://www.artstation.com/artwork/3omYwB做一个这样的视图, 用于Debug光照亮度:
最近在做开发的时候有用到红、绿、蓝三色号的色彩调节，然后想使用某种色彩还需要去相关的网站上进行查询很是麻烦，于是就想着利用Java的GUI开发一个简单的调色器。可以自行调节色彩并且获取到对应的红绿蓝三种色号。
HDR技术的第二个理论基础是色度学。从前面的文章中我们了解到，光学以及人类视觉感知模型为人类提供了解释与分析人类感知亮度的理论基础，但是HDR技术不仅仅关注于提升图像与视频的亮度范围，同时也关注于提供更加丰富的色彩。因此，在本文中，我们将首先介绍人眼与色度学相关的生理特征以及人类对颜色的识别方式，然后介绍颜色空间的概念，最后再回到HDR，介绍与HDR相关的颜色标准。
配置文件、结构和绘图文件基础在前几期的分享中已经分享了，今天小编从highlight开始分享绘图block的内容。
每个女孩都喜欢男孩对自己浪漫的表白，不过每个人性格不同，浪漫表白的方式也不尽相同。那么520怎样浪漫的表白好呢？程序员如何俘获心仪女神的心呢？当然是要用程序员的方法了！ 在2020年5月20日到来之际，作为一个爱看抖音的纯小白的我也要跟跟风：用Python语言实现无法拒绝的音乐表白代码并用QQ图标方式打开！有想法的小伙伴们快快拿去向心爱的TA表白爱意吧！
在开发过程中会遇到一些很小但有意思的功能，有一个功能是把一张图片的灰度作为另一张图片的alpha。功能实现很简单，把实现过程和遇到的一些知识分享给大家。
在Metal / OpenGL ES 框架,只有3种基本图元. 点,线,三角形. 所以在显示一个矩形图片时. 实际在显示本质是由2个三角形组成.
1. 知识点 BGR/HSV 彩色通道分离为单独通道； 针对不同通道使用不同阀值提取mask； 学会使用【通道分离】函数 cv.split； 学会使用【通道合并】函数 cv.merge； 学会使用【把输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道（通道复制）】函数 cv.mixChannels； 学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。 2. cv.split() 函数解释 2.1 函数使用 cv.split(src, mvbegin) 2.2 参数说明 参数
添加无指向性注释文本，设置文本的x和y坐标(文本左下角），文本类容，粗细风格和颜色
HSV（Hue, Saturation, Value）是根据颜色的直观特性由 A. R. Smith 在 1978 年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型（Hexcone Model）。
韦恩图是一种在科研文章中非常常见的图示法，比如在转录组数据中，常常会涉及到几千甚至上万的基因数量，有时为了研究需要，会分别获得两组或多组数据中具有某种特定功能或特点的基因集。通过绘制韦恩图，可以直观的显示出这些特定功能的基因集中，哪些是组间共有的基因，哪些是每组独有的基因[PMID: 32388965]。
circos 主要用于展示染色体上的相关数据，根据在染色上的位置进行不同方式的可视化。
上一节中，我们了解了色彩空间的转换，那为什么要了解色彩空间？上一节中并没有进行说明，这一节将通过色彩空间的转换，使我们能够对一些对象进行追踪；这一节所需要转换的色彩空间是HSV色彩空间，在HSV色彩空间中，不同的颜色有不同的取值范围，通过这些范围可以对一些指定颜色进行过滤捕获，从而实现跟踪。
色相是用来区别区别颜色的标志，是光由于波长、频率的不同而产生的性质。色相是在光谱上自然分割的结果。
做UI界面时，常常会遇到配色的问题，有专业美工还好，没有的话，你想要什么颜色，需要自己进行提取，如果没有PS，那我们就用OpenCV做个简单的颜色提取功能。
BottomNavigationBar和其他控件的配合是完全解耦的，日常使用分为BottomNavigationBar+ViewPager 、BottomNavigationBar+FrameLayput
BottomNavigationBar和其他控件的配合是完全解耦的，日常使用分为BottomNavigationBar+ViewPager 、BottomNavigationBar+FrameLayput 1 使用 BottomNavigationBar+ViewPager 直接上代码 <android.support.v4.view.ViewPager android:id="@+id/view_pager" android:layout_width="match_pa
一、光和颜色 1 光和颜色 可见光是波长在380 nm～780 nm 之间的电磁波，我们看到的大多数光不是 一种波长的光，而是由许多不同波长的光组合成的。如果光源由单波长组成，就 称为单色光源。该光源具有能量，也称强度。实际中，只有极少数光源是单色的， 大多数光源是由不同波长组成，每个波长的光具有自身的强度。这称为光源的光 谱分析。 颜色是视觉系统对可见光的感知结果。研究表明，人的视网膜有对红、绿、 蓝颜色敏感程度不同的三种锥体细胞。红、绿和蓝三种锥体细胞对不同频率的光 的感知程度不同，对不同亮度的感知程度也不同。 自然界中的任何一种颜色都可以由R，G，B 这3 种颜色值之和来确定，以这 三种颜色为基色构成一个RGB 颜色空间。
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。
将彩色图像，分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。
Android在处理图片时，最常使用到的数据结构是位图（Bitmap），它包含了一张图片所有的数据。整个图片都是由点阵和颜色值组成的，所谓点阵就是一个包含像素的矩阵，每一个元素对应着图片的一个像素。而
在第2篇中提到过，如果是二值图片（黑白图）或者灰度图片，一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像，一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层，而普通的彩色图像则有三个图层。
Selector使用 Selector使其能够在不同的状态下更换某个View的背景图片。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <selector
Android中使用图形处理引擎，2D部分是android SDK内部自己提供，3D部分是用Open GL ES 1.0
测试目标：探索斯特鲁普效应，即被试在判断文字颜色时，当文字的颜色与其所表示的颜色名称不一致时，是否会出现干扰效应，即反应时间延长或准确率下降。
1.App主题使用NoActionBar 2.Activity需要继承AppCompatActivity 3.在代码中调用setSupportActionBar方法替换Actionbar
前面的几篇文章，介绍Qt例程，都是和硬件无关的，Windows平台和嵌入式平台都能运行。
VIM VIM颜色显示和移动光标 VIM一般模式下移动光标 一般模式下复制剪切粘贴 ---- VIM介绍 vi这个命令，它是linux中必不可少的一个工具。没有它很多工作都无法完成。早期的Unix都是使用的vi作为系统默认的编辑器的。你也许会有疑问，vi与vim有什么区别？可以这样简单理解，vim是vi的升级版。 vi 和vim最大的区别就是编辑一个文本时，vi不会显示颜色，而vim会显示颜色。显示颜色更易于用户进行编辑。其他功能没有什么区别。 1.一般模式： 当你vim filename 编辑一个文件时
本节我们来继续学习Android系统给我们提供的几个原生的Date & Time组件，他们分别是： DatePicker(日期选择器)，TimePicker(时间选择器)，CalendarView(日期视图)。
CIRCOS圈图绘制 - 最简单绘图和解释介绍了CIRCOS的安装、基本的配置文件的解释、如何最简单的获得一个CIRCOS图。最主要的部分还是配置文件的位置信息和各个参数的含义解释。 本篇则处理染色体层面展示时用到的配置参数，若有困惑的请先参考上一篇。如果两篇都没有讲明白，请留言。 展示染色体染色条带数据 把前面的配置文件再拓展一些，给染色体加上名字，并且按照染色深浅上色。 karyotype变量指定了绘制CIRCOS图所必须的一个文件 (文件的内容虽然通常是染色体的信息，但不局限于染色体信息，其它的区域信
ROI指的是region of Interest，翻译过来就是你所感兴趣的区域。弱在一张图片中，你感兴趣的是某一个区域，那么这个区域就可以称为ROI。我们通过一些方法选取了该区域后，可以进行操作；例如颜色填充、图像变换等编辑。
通过ideogram和ticks这两个block, 我们能够把全部的染色体信息绘制在circos 图片中，但是染色体只是提供了一个基础的坐标系统，重点是染色体上相关区域的数据如何展示。
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