boxplot 函数文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/stats/boxplot.html
在博客园写文章有一段时间了,除了自己有一些新的发现想与别人分享外,推动我写文章的最大动力就是看博客园排名不断增长啦!然而在博客园后台,只能看到当天的积分与排名,历史值和趋势却没有办法查询,对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观,于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。
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 。
本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。 可以使用以下函数创建不同类型的错误栏:
errorbar图在很多文章中都是可见的,其意义也就是展现两组数据的差异性,柱高代表的一组数据的均值,顶部的横线代表的该组数据的标准差。为了方便广大学者也有很多现成的工具可以绘制errorbar图,例如ploty,origin甚至Excel都是可以的。我们今天给大家分享下在R语言中如何实现errotbar图的绘制,同时把图的每一部分都拆开,实现在R语言中任意调整。
本文介绍了如何使用Caffe绘制训练过程中的loss和accuracy曲线。首先介绍了如何安装和配置Caffe,然后讲解了如何使用Caffe自带的日志工具来分析训练过程中的loss和accuracy。最后给出了一组示例,展示了如何修改gnuplot设置以绘制双曲线。
用过这些IDE的都知道,统一的UI,强大的项目管理,以及一些有助于搬砖的小功能,让无数的开发者一见倾心~
ggplot2是一个神奇的R包,可以将自己的统计数据绘制成想要的图案。从今天起小编计划为各位观众老爷们带来一个ggplot2的系列教程。那么首先呢,大家在可视化自己的科研数据时,最最最常用的就是绘制一个带误差或者显著值的柱状图。
函数功能: 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名: plt.bar(x, y) 参数说明:
对于任何科学测量,误差的准确计算几乎与数字本身的准确报告一样重要,甚至更重要。例如,假设我正在使用一些天体物理观测来估计哈勃常数,即宇宙膨胀率的局部测量值。我知道目前的文献显示,它是大约71 (km/s)/Mpc,我用我的方法测得的值为74 (km/s)/Mpc。这些值是否一致? 鉴于此信息,唯一正确的答案是:没有办法知道。
这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。包含了三种不同的剂量(Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg))和相应的两种不同使用方法( [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)])。
这里我们要讲的是画一些与对数(log)有关的图像,这里的log,既可以是图像是log,又可以是坐标轴是log,我们接下来用一个例子来说明
我们就拿论文配图里的误差柱形图来说,真的是PS痕迹满满啊!简单给大家列举一下,可能存在的问题也在图中给大家标注了(仅限个人理解,可能有的误差线就是这么做的呢
参考: https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
出自percona公司,是一款多线程系统压测工具,可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如,可以用来测试文件IO,操作系统调度器,内存分配和传输速度,POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言,Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL,操作系统和硬件的测试。
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
用户有时需要根据期刊的配图绘制要求进行诸如字体、刻度轴、轴脊、图例等图层属性的定制化修改,耗时的同时也会容易导致用户忽略一些图层细节要求。
之前写过一篇绘制博客园积分与排名趋势图的文章——《查看博客园积分与排名趋势图的工具 》,使用那篇文章介绍的工具,可以通过趋势图直观的看出排名前进的走势。但是如果想看看自己积分达到多少才能进入前多少名次,就无能为力了。如果我们能够根据历史数据,拟合出一条预测曲线,然后根据这条曲线就可以预测多少积分进多少排名啦!想想就很激动呐~
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
在matplotlib中,errorbar方法用于绘制带误差线的折线图,基本用法如下
可视化是数据分析的主要内容,其中图形是可视化的主要方式。本节将从基础统计图形函数的功能、调用方式、参数说明和代码展示来探索统计函数的基本使用方法。由于不可能涉及到所有方面,如果有不全之处,可以评论或者网上查询。
matplotlib中使用errorbar()绘制误差棒图来表示被测量的误差范围。
❝本节来复现「nature genetics」上的一张图,自定义绘制误差线图;下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图;❞ 📷 图形展示 📷 ❝此图作为基础图形系列,但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化,如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现,此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标;那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggtext
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
最近我们被客户要求撰写关于SVM,KNN和朴素贝叶斯模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。线图一般表达的目的是:某个因变量随着自变量改变而变化的趋势。因变量可以为数值型变量或者分类变量。可供选的函数有: geom_line(), geom_step(), geom_path() 举例来说:因变量可以是
加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) 导入数据 df <- read_tsv("data.txt") 数据可视化 df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) + geom_jitter(aes(fill=case_control,color=case_control), pch=21,width=0.1,size=2)+ stat_boxplot(geom="errorbar",widt
经常遇到‘一个循环绘制每一个差异基因在肿瘤和正常的表达差异’和‘需要在一张图中展示多个差异基因在肿瘤和正常组的表达分布’需求。如下列两张图所示:
关于这个误差bar的添加,主要的问题其实是计算的问题,需要max和min,如果存在分组的问题,那么就需要使用按照分组再计算max和min,然后再在aes中使用。 love&peace
df<-ToothGrowth #这里用的是R自带数据Toothgrowth
本系列是数据可视化基础与应用的第03篇,主要介绍基于matplotlib实现数据可视化。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇,本文介绍了seaborn的绘图功能实现,本文是关系绘图,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包,如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+,向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。此外,matplotlib还有一个基于图像处理库(如开放图形库OpenGL)的pylab接口,其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。
文献:Ledoit, O. , & Wolf, M. . (2004). A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices. Journal of Multivariate Analysis, 88(2), 365-411.
统计学一直是让医学生头疼的课程,文章中各式各样的统计方法让人云里雾里。举个简单的例子,两组之间的比较,该怎么分析?你肯跟会说用t检验,不过t检验一定是正确的吗?是否方差齐性,是否正态分布,这些都是我们要关心的,如果方差不齐,我们该怎么办?如果有很多分组,我们两两之间必要,也要花费很多的时间。那有没有什么快速、高效、准确的方法,能够让我们快速准确绘制统计检验的图形呢?哈哈,今天我们就来学习一下如何用最快最简单的方式完成统计检验和绘制发表级的图片吧!
话说“一图胜千言”,在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形,例如折线图、条形图、箱线图、点图等。
在之前关于列线图的文章中,我们介绍了利用列线图来可视化预后模型,同时也提到了模型性能的几种评估方式,校准度以及校准曲线就是其中一种方式。
1写在前面 写毕业课题统计时编写的一段代码,大量数据很快就可以统计出结果并作用,方便的很。统计使用的是r基础stat包,绘图使用的ggplot2包。都是很常见的,网上教程也很多。 2示例数据 示例为利用excel随机生成的一列数字 📷 y <- read.table("clipboard", header = F) 该法是直接访问的剪贴板,可以用read.xlsx,read.table,read.csv等函数读取已经整理好的数据。分组信息也可读入。 3输入分组信息 a1 <- factor(c(rep(c
Matplotlib是Python著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,是强大的数据可视化工具和做图库,且绘制出的图形美观。
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制条形图
Step1. R包和数据加载、主题设置 测试数据在: 链接:https://pan.baidu.com/s/1MuMgMZZCcdO-IGS7_ysfkQ?pwd=1234 提取码:1234 libr
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半(half-half plots)的图片。比如:在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
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
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构,主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
今天遇到了这样一个问题,使用matplotlib绘制热图数组中横纵坐标自然是图片的像素排列顺序,
继续“一图胜千言”系列,箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点(outlier),通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。
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