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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

网络可被视为由两部分组成：编码器功能“h = f（x）”和产生重建“r = g（h）”的解码器。 ? 好的，知道你在想什么！只是另一篇没有正确解释的帖子？没有！那不是将如何进行的。...首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。...通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...自动 编码器有两个组成部分：编码器：它具有从x到h的映射，即f（映射x到h） 解码器：它具有从h到r的映射（即映射h到r）。 将了解如何连接此信息并在几段后将其应用于代码。 ?...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。

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如何在箱线图添加显著性--代码分享

多个水平的箱线图，可以展示不同水平的分布、平均值、方差等信息，也可以把显著性甚至多重比较加上去，R语言包这方面越来越友好了，代码都封装好了，十分流畅！...单因素二水平 这种试验，比如有两个品种，株高的差异，每个品种调查了10株，就构成了这样的试验数据。...代码汇总 下面代码是所有代码的汇总，里面包括生成数据，做不同类型的图。只需要将数据整理为这种格式，就可以出图了，对于初学者而言，是最简单最快捷的方法。show you the code！...# > 欢迎关注我的公众号：`育种数据分析之放飞自我`。主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。...主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。 ❞

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scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验，添加p值，分组比较p值

在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化中，基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示，那如何进行统计检验以及添加P值呢？...本文主要解决以下几个问题 （1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较 （5）使用星号代替P值 等 一 载入R包 数据 使用本文开始的基因集评分的结果 和 ggpubr...包进行统计检验以及可视化的展示。...1，指定比较的组 ggpubr 中使用stat_compare_means函数进行统计学检验，需要是list形式。 假设感兴趣的是Epi，T 和 Myeloid 与 un之间 ，是否有统计学差异？...4，多组之间比较 多组的话method使用anova p1 +stat_compare_means(method = "anova") 5，按照group分组然后比较 按照group进行分组，比较原发和转移组之间在不同细胞类型之间是否有差异

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使用Django从数据库中随机取N条记录的不同方法及其性能实测

不同数据库，数据库服务器的性能，甚至同一个数据库的不同配置都会影响到同一段代码的性能。具体情况请在自己的生产环境进行测试。...想象一下如果你有十亿行的数据。你是打算把它存储在一个有百万元素的list中，还是愿意一个一个的query？...” 在上边Yeo的回答中，freakish回复道：“.count的性能是基于数据库的。而Postgres的.count为人所熟知的相当之慢。...此后将不再测试第三种方法 最后，数据量增加到5,195,536个 随着表中数据行数的增加，两个方法的所用的时间都到了一个完全不能接受的程度。两种方法所用的时间也几乎相同。...附上三种方法数据量和SQL时间/总时间的数据图表： 最后总结，Django下，使用mysql数据库，数据量在百万级以下时，使用 Python Record.objects.order_by('?')

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ggpubr!一键绘制出版级论文配图，绘图小白福音...

安装 在R中安装ggpubr可以使用以下命令： install.packages("ggpubr") 主要特点 ggpubr是一个基于ggplot2的扩展，因此它继承了ggplot2的所有功能，并添加了更多的实用功能和自定义选项...ggpubr支持处理多组数据、分组、堆叠、分面、添加回归线、椭圆、置信区间、自定义标记等功能，可以满足各种不同的数据展示需求。...ggpubr提供了丰富的主题和样式选项，使用户可以轻松地自定义图形的外观和风格，以适应不同的出版和展示要求。...ggbarplot()：创建柱状图，用于展示不同组别之间的比较。可以设置分组、堆叠和分面。 ggboxplot()：创建箱线图，用于展示不同组别之间的分布差异。支持分组、分面和添加自定义标记。...支持分组、填充颜色和密度曲线。 ggheatmap()：创建热力图，用于展示两个变量之间的相关性。支持调整颜色映射、标签和注释。 ggpaired()：创建配对图，用于展示两组配对数据之间的差异。

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RNAseq｜oncoPredict 药物反应预测，+基因，+分型，+模型 的联合可视化

一 载入数据，R包 1，安装R包 oncoPredict是CRAN中的包，直接install.packages安装，但是大概率会遇到缺少数据库相关R包的情况，根据提示安装即可。...oncoPredict需要3个输入数据：（1）训练集表达数据-GDSC2 expression data （2）训练集药物反应数据-GDSC2 pType data （3）待预测的表达数据-our...可以直接使用R包oncoPredict整理好的这两个数据库的rdata文件，下载链接https://osf.io/c6tfx/files/osfstorage。...3，读取三个数据集 训练集使用GDSC-V2 ，预测集使用之前使用的SKCM的表达矩阵 ## 药物训练集 trainingExprData=readRDS(file='....testExprData是待预测的自己的基因表达矩阵数据，行名为基因，列为样本。 二 预测药物反应 使用calcPhenoty函数进行预测。

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使用R包RTCGA把TCGA数据本地化

所以我们也推送了两个离线解决方案吧，首先是使用R包RTCGA把TCGA数据本地化。...首先需要使用expressionsTCGA和mutationsTCGA从本地R包里面获取表达量信息，然后使用前面 提到了有3个函数（heatmapTCGA，kmTCGA，pcaTCGA）可以进行统计可视化...，但是这些免疫集联合起来就没有那么强烈的癌症特异性了，说明免疫这个变量在每个癌症内部都是很具有异质性的，所以不同癌症很难根据免疫进行区分。...免疫这个变量在每个癌症内部都是很具有异质性 pcaTCGA 前面我们介绍了仅仅是根据指定的基因列表，就可以筛选表达量矩阵，并且进行合理的分组，见： 基于基因集的样品队列分组之gsea等打分 基于基因集的样品队列分组之层次聚类...基于基因集的样品队列分组之PCA 好像也没有必要使用作者的pcaTCGA函数。

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R语言中科研绘图神器ggpubr

在整理图像的时候会让人觉得苦恼的就是怎么让绘图风格统一、画风高级。今天就跟大家介绍一个画图的神器，据说可以直接赢得主编的好感。此包就是ggpubr，一个联合ggplot2包进行绘图工具包。..., lab.col = "white", lab.pos = "in") ###多组数据绘制（水平分组） ggbarplot(df2, "dose", "len", fill = "supp",...= "dose", y = "len", add = "dotplot") ###添加形状分组 ggboxplot(df, x = "dose", y = "len", add = "jitter..., 15, 33, 4.2, 10, 29.5)) # 基础绘制 ggdotchart(df, x = "name", y ="mpg", ggtheme = theme_bw()) ###根据分组展示不同的颜色...TRUE) ###根据值大小变化散点图 ggscatter(df, x = "wt", y = "mpg", color = "#00AFBB", size = "qsec") ###根据不同值进行颜色变化散点图

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R语言单、双因素方差分析及结果可视化的简单小例子

本篇推文来自于公众号读者的投稿，编辑排版由小明完成 1、单因素方差分析 1.1 加载R包 library(ggpubr) library(rstatix) library(tidyverse) 1.2...数据准备 这里用到的是R语言的内置数据集sample_n_by()函数很有用，能够分组随机抽样%>% 是管道符 是将前面的结果传输给后面的函数 data("PlantGrowth") set.seed...(1234) PlantGrowth %>% sample_n_by(group, size = 1) 函数sample_n_by()加载和检查数据，按组显示随机的一行 显示分组变量的levels levels...(PlantGrowth$group) 单因素方差分析可以用来确定在三种条件下植物的平均生长是否显著不同。...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；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记

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统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享

今天推文的主要内容如下： P值简单介绍 可视化绘制中P值绘制 P值简单介绍 P值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。...本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。...」：如果我们面对分组数据时，我么可通过如下代码进行组与组数据直接的显著性比较，我们还是使用上面的数据，只不过使用group_by进行分组操作： # 分组计算P值 stat.test %...以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。

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统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享

今天推文的主要内容如下： P值简单介绍 可视化绘制中P值绘制 P值简单介绍 P值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。...本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。...boxplot with P value in different form 「分组数据例子」：如果我们面对分组数据时，我么可通过如下代码进行组与组数据直接的显著性比较，我们还是使用上面的数据，只不过使用...以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。

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三阴性乳腺癌表达矩阵探索笔记之差异性分析

下面是学徒写的《GEO数据挖掘课程》的配套笔记（第3篇） B站课程《三阴性乳腺癌表达矩阵探索》笔记之文献解读 三阴性乳腺癌表达矩阵探索之数据下载及理解 以第一个基因为例，根据group_list来检验在分组之间是否存在差异...以第一个基因为例进行表达差异性分析.Rplot ==Note== : 第一个基因是随机挑选的，虽然在两个类群中有差异性，但是从图上可以看出，noTNBC 有一部分是被包含在TNBC中的，并不是完全独立分离的关系...使用limma来进行批量的全部的基因的差异分析 #将绘制箱图的函数包装成函数便于使用 pb <- function(g){ library(ggpubr) df <- data.frame(gene...241662_x_at",]) # deg <- topTable(fit, coef=2, adjust="BH", number = Inf) #Inf就是无穷大,把所有的数值都拿出来 limma筛选出来的在两个分组中差异表达比较显著的基因...hgu133plus2.db #学习包的内容 ids <- toTable(hgu133plus2ENSEMBL) #取出探针和基因名对应的数据集，并将其转化为表格 #merge函数，根据两个数据框的相同的列名进行合并

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一行代码添加P值的可视化技巧分享~~

今天推文的主要内容如下： P值简单介绍 可视化绘制中P值绘制 P值简单介绍 P值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。...本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。...」：如果我们面对分组数据时，我么可通过如下代码进行组与组数据直接的显著性比较，我们还是使用上面的数据，只不过使用group_by进行分组操作： # 分组计算P值 stat.test %...以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。

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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（geom_point（））添加到ggplot上，以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width： library...改变颜色形状 也可以通过分组变量（此处为Species）控制点的形状和颜色。 例如，在下面的代码中，我们将点颜色和形状映射到Species分组变量。...例如，使用以下R代码，我们将： 使用geom_point（）添加点，按组着色。 使用geom_smooth（）添加拟合的平滑回归线。...从R保存任何图形的标准程序如下： pdf(“r-graphics.pdf”), postscript(“r-graphics.ps”), svg(“r-graphics.svg”), png(“

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跟着Nature Communication学作图：R语言ggpubr包画箱线图并添加显著性P值

022-29144-4#code-availability 对应代码链接 https://github.com/ucassee/Challenger-Deep-Microbes 论文里提供了大部分图的数据和代码...，很好的学习材料，感兴趣的同学可以找来参考，今天的推文重复一下论文中的Figure1b 论文中提供的代码是用ggpubr这个R包实现的，如果比较着急要结果可以使用这个R包来作图，如果是学习为目的，还是推荐...ggplot2的基础 部分数据集截图 image.png 读取数据集 dat% mutate(`Novel 16s miTags (%)` = dat$`Novel 16s miTags (%)` %>% parse_number()) -> dat01 对表示分组的文本进行处理...","Deep sea", "Mariana Water"), ordered=TRUE) table(dat02$group) 作图代码 p1<- ggboxplot

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CIBERSORT肿瘤免疫微环境分析，一文就搞定

步骤如下： 在网页注册账号 准备表达数据 需要分析的表达矩阵 参考数据集 上传数据，设置参数，运行CIBERSORT （2）R语言版 看上去比网页版要求要高一些，最起码你要知道R语言怎么用。...基本步骤如下： 准备数据 需要分析的表达矩阵 参考数据集 一键运行 可以说，CIBERSORT作者把代码做的非常方便易用，只需一行命令即可运行，下面就进入到我们的实战演练环节，给大家演示以下如何使用CIBERSORT...示例操练 Implementation and Results 我们选取的测试数据呢，是TCGA数据库当中LUAD肺腺癌的数据，我们的课题是，比较不同给肿瘤分期G1、G2、G3、G4期的肺腺癌样本中，免疫微环境的差异...（注：测试数据可以联系客服领取） 下面就是进行分析了，在进行分析的时候我们需要准备三个文件： LM22.txt（可以从CIBERSORT网站下载，这个就是22种免疫细胞的参考marker基因表达） CIBERSORT.R...然后，为了比较不同分期之间的免疫细胞的差异，我们使用批量统计比较的箱线图。当然，在这里，不用我说大家都知道，为了比较不同分期之间的差异，我们还需要读入一个样本分期的表型文件。

35.3K2218

scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化

有了基因集文件除了做scRNA分析|单细胞GSVA + limma差异分析-celltype分组？样本分组？GSVA分析，还可以计算每个细胞的目标基因集评分 。...一 载入R包 数据 载入R包，加载单细胞数据 通过BiocManager::install的方式安装一下AUCell包 ，后面会用到。...：使用seurat的AddModuleScore函数进行基因集评分分析比较简单，只需要准备（1）单细胞矩阵 和 （2）目标基因集（通路）的基因list即可。...三 AUCell 计算 AUCell使用曲线下面积来计算输入基因集的一个关键子集是否在每个细胞的表达基因中富集。...sce2$AUCell <- AUCell_auc head(sce2@meta.data) 四 可视化 得到基因集分数后，可以使用seurat内置的函数进行可视化，或者提取数据使用ggplot2 或者

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