学习目标 使用扩展包“ggplot2”绘制图表。 使用“map”函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用的图片。...`map`系列函数 purrr包map()提供了一系列函数，它是tidyverse中的一个包。参阅R for Data Science一书。...3.用`map_dbl()`处理数据 为了获得所有样本的平均值，可以使用用生成数字向量的函数map_dbl()。...4.数据可视化与 `ggplot2` 处理大数据时，以图片的形式显示信息更有效。可视化应该有自己的整个过程（有很多要知道！）。...可以将它与ggplot2中可用的任何不同几何对象图层一起使用，轻松学习修改图形！
使用purrr函数替代for循环的目的是将常见的列表问题分解为独立的几部分： 对于列表的单个元素，我们能找到解决办法吗？如果可以，我们就能使用purrr将该方法扩展到列表的所有元素。...对操作失败的处理 当使用映射函数重复多次操作时，某次操作失败的概率大大增加。...例如我们想模拟几个均值不同的随机正态分布，我们可以使用map完成这个任务： mu = list(5, 10, -3) mu %>% map(rnorm, n = 5) %>% str...还有一种更复杂的情况：不但传给函数的参数不同，甚至函数本身也是不同的。...purrr还提供了其他一些函数，虽然这些函数的使用率低，但了解还是有必要的。
purrr::map，你应该会看到下面一段话： If a formula, e.g. ~ .x + 2, it is converted to a function....这里值得注意的是，当匿名函数只有一个参数时，我们用 .x 表示函数的输入参数。如果进行拓展，2 个参数时使用 .x 与 .y，3 个参数时使用 ..1, ..2, ..3 等。...purrr 可以写出更简洁的代码： df3 <- purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)) 我们检查下两种操作是否结果相同： identical(df2..., df3) #> [1] TRUE 当只有一个参数时，我们还可以使用 ....identical( purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)), purrr::map_df(df, ~ (. - mean(.)) / sd(
3. purrr purrr向Scala这样的具有高级类型系统的函数式编程语言学习，为data frame的操作提供更多的函数式编程方法，比如map、lambda表达式。...如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。...ggvis最明显的区别就是在作图时直接支持%>%的管道操作，比如： ggplot2与ggvis的关系类似于plyr与dplyr的关系,都是一种演化过程。 六....在R中使用DDF，我们不需要修改之前任何的代码，并且绕过Hadoop的绝对限制，就可以让data frame格式的数据，自动获得分布式处理的能力！...6.知乎的高分问答：如何使用 ggplot2？
如何画出比较好看的堆积小提琴图？...这里主要用到StackedVlnPlot的功能，下面整理了实现的方法 code来自 MingTang library(Seurat) library(patchwork) library(ggplot2...plot.margin ) return(p) } ## extract the max value of the y axis extract_max<- function(p){ ymax<- max(ggplot_build...::map(features, function(x) modify_vlnplot(obj = obj,feature = x,...::map_dbl(plot_list, extract_max) plot_list<- purrr::map2(plot_list, ymaxs, function(x,y) x +
分享是一种态度 绘制FeaturePlot时，遇到基因在所有细胞中表达水平相同展示效果不理想的情况，本文引入函数tryCatch()旨在解决上述问题，并将警告信息保存到日志文件中便于后续追踪。...1 加载R包 library(easypackages) packages <- c('ggplot2', 'cowplot', 'Seurat') libraries(packages) 2 挑选所有细胞中表达水平相同的基因...::map(gene_set, feature_plot_fun) VlnPlot_plot <- purrr::map(gene_set, VlnPlot_plot_fun) featureplot1...feature_plot <- purrr::map(gene_set, feature_plot_fun) VlnPlot_plot <- purrr::map(gene_set, VlnPlot_plot_fun...plotlist=list(VlnPlot_plot_cluster, featureplot1_cluster), nrow=2) ---- References [1] R语言tryCatch使用方法
，在ggplot2图层中代替数据使用。...可使用stat_smooth_draws()中是自动化完成的，其工作原理与stat_smooth()类似，但生成的是多个可能性相同的拟合线，而不是一条最佳拟合线。...： library(purrr) library(glue) plist <- map( c(2, 5, 10, 20), ~ ggplot(mtcars, aes(disp, mpg)) +...语言ungeviz包在绘制一些常见的统计图形时非常有用，特别是涉及多组数据的一些统计指标的绘制时，可以完美替代ggplot2包中的stat_summary()类函数。...喜欢的同学可以安装使用一下~~
基因集可视化是很常见的分析内容，山脊图使用较少，原因可能是默认生成的图片不美观。本文提供山脊图的美化后的效果图，供选择。...1、加载R包 rm(list=ls()) library(Seurat) library(purrr) library(dplyr) library(ggplot2) library(cowplot)...# 第三种基因集表达量高且差异较大，可视化的山脊图较为美观。...(x='', y='', title = gene_set) + theme(legend.position = "top") } ridge.plot <- plot_grid(plotlist=purrr...::map(gene_set[1:2], beautifulRidgePlot)) ridge.plot
tidyverse包，分享整洁数据的基础设计理念、语法和数据结构。...核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats，它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。...其中，readr包用于读取数据，tidyr包用于整理数据，dplyr包用于数据转换，ggplot2包用于数据可视化，purrr包用于函数式编程。...1 readr包：快速读写 1-1 readr包提供了几个新函数，能够更快的读取文件 readr包中的主要的函数有： read_csv，read_tsv，read_table，read_delim， write_csv...包讲解 map系列函数的返回值如下： map_chr(.x, .f): 返回字符型向量 map_lgl(.x, .f): 返回逻辑型向量 map_dbl(.x, .f): 返回实数型向量 map_int
标签：机器学习 作者前言 我使用Iris数据集训练了一系列机器学习模型，从数据中的极端值合成了新数据点，并测试了许多机器学习模型来绘制出决策边界，这些模型可根据这些边界在2D空间中进行预测，这对于阐明目的和了解不同机器学习模型如何进行预测会很有帮助...方面的专家，所以我相信有更好的模型产生更好的决策边界，但是用purrr、map来训练不同的机器学习模型是件很有趣的事。...( ., ~unlist(., recursive = FALSE) ) 校准数据 现在我们有了训练好的模型以及预测，我们可以将这些预测重新放回数据中用ggplot进行可视化，然后使用patchwork...Windows系统上用R编译博客文章时，遇到了一些问题。...使用以下软件包版本（即使用最新的软件包版本），代码正常运行。
使用 AutoMapper 可以很方便地在不同的模型之间进行转换而减少编写太多的转换代码。不过，如果各个模型之间存在一些差异的话（比如多出或缺少一些属性），简单的配置便不太行。...关于 AutoMapper 的系列文章： 使用 AutoMapper 自动在多个数据模型间进行转换 使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题 属性增加或减少 前面我们所有的例子都是在处理要映射的类型其属性都一一对应的情况...source/destination type For no matching constructor, add a no-arg ctor, add optional arguments, or map...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
因此，在整合不同样本的情况下，即使使用相同基因集为相同细胞打分，也会产生不同的富集评分； SCSE 使用基因集所有基因的归一化的总和来量化基因集富集分数； Vision 使用随机签名的预期均值和方差对基因集富集分数进行...z 归一化从而校正基因集富集分数； VAM 根据经典Mahalanobis多元距离从单细胞 RNA 测序数据生成基因集富集分数； Gficf 利用通过非负矩阵分解获得的基因表达值的潜在因子的信息生物信号...； Pagoda2 拟合每个细胞的误差模型，并使用其第一个加权主成分量化基因集富集分数； AUCell 基于单个样本中的基因表达排名,使用曲线下面积来评估输入基因集是否在单个样本的前5%表达基因内富集；...工作流程 使用AUCell、UCell、singscore、ssgsea、JASMINE 和 viper分别对各个细胞进行评分，得到不同的富集评分矩阵。...测试了不同数据大小下各种评分方法使用50个Hallmark基因集进行打分所需的时间和内存峰值， 大家根据自己的电脑和时间进行酌情选择； GSVApy、ssGSEApy 和 viperpy 分别代表 GSVA
导语 GUIDE ╲ ggfortify作为ggplot2的补充包，不仅可以应用于时序分析领域，还能应用于各种统计分析领域。...接下来小编将给大家介绍如何通过ggfortify和ggplot2进行主成分分析和时序分析等多种图片的可视化！...R包的使用 01 时序分析可视化 使用AirPassengers数据集绘制基本时序分析图片 #AirPassengers数据集 autoplot(AirPassengers) 使用 ts.colour...autoplot(Canada, facets = FALSE)#fig.3 fig.1 fig.2 fig.3 02 主成分分析 首先绘制最基本的图形（使用iris数据集）： df <- iris...) res <- purrr::map(c(3, 4, 5), ~ kmeans(iris[-5], .)) autoplot(res, data = iris[-5], ncol = 3) 小编总结
本次主要介绍了一些基本的正则表达式用法以及公式的创建和使用，然后介绍使用 tidyverse 组合拳进行批量建模和可视化。...本文代码和资料部分涉及的链接请访问 https://xsliulab.github.io/Workshop/[1] 第四期内容（原文）。点击原文阅读更佳，可以查看视频。...视频还是老样子后续推送，大家可以关注 B 站或 Github 上的更新（PS：今天对前几期更新了不少学习资料）。...community/tutorials/r-formula-tutorial 因变量与自变量 y ~ x 公式表示 字符串转公式 实战：结合 tidyverse 对 mtcars 进行批量建模和生成 ggplot2...://xsliulab.github.io/Workshop/ [2] 查看本期代码: showcase.R [3] 小抄-因子: factors.pdf [4] 小抄-purrr: purrr.pdf
::filter(ggplot2::mpg, cyl %in% c("4", "6")) ## 生成足够多的颜色 paletter_vector <- paletteer::paletteer_d...color = paletter_vector, size = 5 ), title = "Distribution of mileage of cars", #ggtheme = ggplot2...::theme_dark() ) 图片 --- 4.2 复杂分组绘制 用到的函数是grouped_ggdotplotstats 我们看一下不同cyl和cty的manufacturer分布情况 当然你也可以使用...purrr包批量绘制，前面几期都讲过了， 这里就不赘述了 grouped_ggdotplotstats( ## arguments relevant for ggdotplotstats data...grouped_ggscatterstats 我们看一下不同cly的displ的hwy的相关性 当然purrr包也是支持批量绘制的 grouped_ggscatterstats( ## arguments
❞ 论文 加载R包 library(ggtree) library(tidyverse) 构建数据 set.seed(1234) # 设置随机数种子以确保结果的可重复性 num_tips <- 15...# 设置叶子的数量 # 生成一个随机树 tr <- rtree(num_tips) p <- ggtree(tr) + xlim(0, 3) 构建饼图数据 # 使用dplyr创建数据框，包含四个变量...dat_long % mutate(id = row_number()) %>% gather(key = "variable", value = "value", -id) # 使用...purrr的map函数创建饼图列表 # 对于每个叶子，都创建一个饼图 pies <- map(1:num_tips, ~{ filter(dat_long, id == .x) %>% ggplot...variable, x = "")) + geom_bar(stat = "identity") + # 绘制饼图 coord_polar("y", start = 0) + # 使用极坐标
R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环的使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list的新函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...这篇文章是快速教你使用purrr。 因为Purrr的操作对象基本上都是关于list，所以对R的基本Number，Vector，dataframe及list又个了解。...尽管基本R Apply函数从根本上没有什么错，但不同的Apply函数的语法在某种程度上是不一致的，并且它们返回的对象的预期类型通常是模棱两可的，有的返回vector有的返回list。..., 4, 7), addTen) 或者直接 map(c(1, 4, 7), addTen)，当然了上面介绍了map函数可以有不同的输出格式： map(c(1, 4, 7), addTen) # list
::filter(ggplot2::mpg, cyl %in% c("4", "6")) ## 生成足够多的颜色 paletter_vector <- paletteer::paletteer_d...::theme_dark() ) ---- 4.2 复杂分组绘制 用到的函数是grouped_ggdotplotstats 我们看一下不同cyl和cty的manufacturer分布情况。...当然你也可以使用purrr包批量绘制，前面几期都讲过了， 这里就不赘述了 grouped_ggdotplotstats( ## arguments relevant for ggdotplotstats...grouped_ggscatterstats 我们看一下不同cly的displ的hwy的相关性 。...当然purrr包也是支持批量绘制的。
tidyverse就是他将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2，dplyr，tidyr，readr，purrr，tibble，stringr, forcats。...(清理数据，转为ggplot可用的格式) readr, for data import. (从文件中读取数据) purrr, for functional programming....生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式，不会被强制性改变,即字符串，不会莫名其妙的变成因子格式； 2. 查看数据时，不再会一行显示不下，多行显示得非常丑； 3....5. summarise & group_by group_by通常与summarise搭配使用，如果我们需要对不同species的数据计算均值，那么利用group_by指定需要分组的列，summarise...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
，这个数据就可以直接使用ggplot2自己画图了： p1 % ggplot(aes(ID,fraction))+ geom_bar(stat = "identity...，而且有了tidyHeatmap的加持，直接使用长数据即可，不用在变为宽数据了！...我们可以直接使用ggplot2里面的分面，画一张图。...然后你可以循环出图并保存到本地，不过我并没有使用上面这种花里胡哨的图，你可以自己修改： library(purrr) plot_list % split...$cell_type) %>% # group_split没有名字 map(~ ggplot(., aes(EGFR,score,color=sample_type))+ geom_point
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