转录组分析中,计算了两组间差异表达的基因后,通常怎样表示?您可能第一时间想到可以使用火山图。的确,火山图是使用频率最多的,在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
散点图(scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart )是科研绘图中最常见的图表类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。
这是 酒仙桥六号部队 的第 30 篇文章。全文共计2229个字,预计阅读时长8分钟。0x01 前言大家在做代码审计或者学习代码审计的过程中,会有大量时间是对着代码的。有时候会觉得代码枯燥无聊,看代码看到怀疑自我。这时候不妨通过其他思路,换个思维,看点有趣的相关事务。回过头来再看代码,也许会有意想不到的惊喜!0x02 查看各种记录更新日志我在 GITHUB上找
前言ZOOM麻烦不断全部漏洞一览屏幕共享功能中的漏洞漏洞详情修复方案与Facebook 共享数据漏洞详情修复方案参会者注意力跟踪漏洞详情修复方案参与者IP地址泄露漏洞详情修复方案误导性的安装提示漏洞详情修复方案LinkedIn销售导航仪功能漏洞详情修复方案内置的web服务器漏洞详情修复方案UNC安全问题漏洞详情修复方案zoom炸弹漏洞原理修复方案数据中心错误划分漏洞原理修复方案会议加密漏洞原理修复方案Zoom安全性问题可能是故意设计的功能zoom的改造计划zoom不适合群体参考资料
数据总共三列,一列x,一列y,还有一列是文字标签,想给哪个点添加文字标签,对应就在这一行写上文字标签的内容,不想添加就是空白
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
今天只给大家讲一个知识点,是属于ggplot2高阶用法中的分面与多图层关系如何对应,这个用法之前困扰我很久,也是最近帮朋友做东西才发现这个漏洞,于是感觉分享给大家。 ggplot2的多维分面系统非常完美,可以让我们非常方便的将一个多维度的复杂图形按照某个维度的类别进行矩阵化,使得单个类别的信息更加清晰明了,数据呈现直观易懂。 通常我们可以通过如下步骤做出一个基于地理位置的分面图来。 library(ggplot2) library(plyr) library(maptool
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
最近业务需要出一份Java Web应用源码安全审查报告, 对比了市面上数种工具及其分析结果, 基于结果总结了一份规则库. 本文目录结构如下:
R 作为入门级编程语言,被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图,我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先,需要有一张空白的画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后,我们还可以在画布上添加额外信息,例如图表名称,图例等,当然
aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数,它用于将变量映射到图形属性上,如颜色、形状、大小、位置等。它的主要功能包括以下三个方面:
excel作为一个强大的统计工具,自身包含着一部分数据可视化的功能。R作为可视化的大势,自然也可以画出这些图,有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结,甚是有趣,小编复刻学习了一番,现对代码做简单注释,以作分享。
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
开头一个小tips:在运行R project时,界面上最好每次只有一个脚本,否则不同脚本之间流程、变量容易混乱
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
几何对象的本质,也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后,便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层,接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等,便可以实现图层的添加。
今天推文模仿的图片是来自于论文 Landscapes of bacterial and metabolic signatures and their interaction in major depressive disorders。有读者在公众号的后台留言问 论文中Figure2中的A图如何实现 image.png image.png 今天的推文就介绍一下,因为A图的数据较多,我们来模仿B图,过程其实是一样的 image.png image.png 左边两幅图是柱形图叠加误差线还叠加了散点图 最右
在先前的内容中[[101-R可视化29-底层绘图系统grid学习之使用grid作图]],我们说过,如果可以结合grid 与ggplot 绘图就好了:一方面,通过ggplot 绘图的高级语法,可以省去许多绘图中复杂的代码设置;另一方面,通过grid 底层的调用,我们也可以实现更加灵活的图层设置。
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。
myisamchk是MySQL安装包内部自带的一个工具,它的作用是检查、修复或者优化MyISAM存储引擎的表。
本最近打算把《R数据科学》过一遍,并且把课后习题都做一下。先从第一章开始吧,快速把ggplot过一下。第一章目录如下:
一篇旧文,解决一个困扰已经的小技术问题,权当是学习ggplot2以来的整理回顾与查漏补缺。 ---- 今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化,主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致,仍然使用昨天的数据集。 加载包: library("ggplot2") library("plyr") library("maptools") library("sp") library("ggthemes") 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("
在图像信息技术被广泛应用的情况下,对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点,因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中,由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善,加之物体运动、噪声污染等原因,不可避免地带来某些图像失真和降质,这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。
最简单的一种方法是:使用geom_point()画出散点图。你可以将相关变动看作点的模式。例如,你可以看到钻石的克拉数和价值之间存在一种指数关系:
目前MySQL数据库最常用的是主从架构,大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况,比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等,本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。
此类故障比较常见,即从硬盘无法启动,从A盘启动也无法进入C盘,使用CMOS中的自动监测功能也无法发现硬盘的存在。这种故障大都出现在连接 电缆 或IDE口端口上,硬盘本身的故障率很少,可通过重新插拔硬盘电缆或者改换IDE口及电缆等进行替换试验,可很快发现故障的所在。如果新接上的硬盘不承认,还有一个常见的原因就是硬盘上的主从条线,如果硬盘接在IDE的主盘位置,则硬盘必须跳为主盘状,跳线错误一般无法检测到硬盘。
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
之前在学习ggplot的时候,一直存在着一个困惑。 就是这个函数是否允许两个做出来的两个相关图表重叠嵌套(也就是在一个大图(主图)的边缘位置,放置另一个缩小版的小图)。 这个想法很奇葩,本来想着没啥希望,鉴于该包的开发者那犀利的审美观,估计也不能允许这种情况的发生。 不过最近浏览一位大神的博客,真的有这种情况的解决措施,喜出望外,赶紧在这里分享给大家。 不过他的处理方式不是通过ggplot的内置函数,而是通过grid包中的viewport函数来实现的: 以下是具体的实现步骤: 加载包: library(gg
#这一小节介绍标尺,在对图形属性进行映射之后,使用标尺可以控制这些属性的显示方式,
GraphPad Prism在2022年12月7日发布了Prism 9.5版本。主要更新内容:
segmentio/kafka-go 是一款开源的golang kafka读写sdk,开源地址为:https://github.com/segmentio/kafka-go 。截止写文章时,这个开源代码库收获了3.3K的star,在很多公司内外部项目广泛使用。与 https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-go 和 https://github.com/Shopify/sarama 一起,作为最常用的三个golang kafka sdk。
今天开始跟大家分享散点图及其美化技巧! R语言中的散点图需要两个数值型变量分别作为X轴、Y轴映射对象,同时通过颜色、大小、形状进行分类变量映射。 由于散点图在数据量较多的情况下效果更佳,这里使用ggp
今天跟大家分享关于如何在地图图层上添加散点图。 散点图需要精确的经纬度信息才能在叠加的图层上进行映射,因此我们选用中国省级轮廓地图以及各省省会城市的经纬度进行案例演示。 加载包: library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.fr
以下内容为kaggle网站上的一个案例;原文地址 Kobe Bryant Shot Selection。主要内容是探索科比20年NBA生涯的数据,包括进攻方式,出手距离和出手区域,命中率等。
通常而言,在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形,例如绘制一张散点图,绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形,可能是因为这些图形有某种联系,需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。之前介绍的边际图形就是这样的一个例子。本章节会介绍,当我们绘制了好了多幅图形之后,如何将多幅图形合并起来。
Redo日志是Oracle为确保已经提交的事务不会丢失而建立的一种机制。实际上,Redo日志的存在是为两种场景准备的,一种称之为实例恢复(Instance Recovery),一种称之为介质恢复(Media Recovery)。
硬盘误分区后怎么恢复?这是一件发生在我身上的真实事件。因为我的U盘爆满了,需要进行清理,却由于手滑,将操作对象误选择为Mac笔记本内置的硬盘,导致意外删除了所有分区。硬盘误分区后怎么恢复数据?
气泡图是一种多变量图表,是散点图的变体,也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列,和散点图一样。气泡图通过气泡的位置及面积大小,可分析数据之间的相关性。
饼图的设计应该直观而清晰,理论上,一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。
变量可以分为很多种,如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时,我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化,这时散点图中则会出现大量重叠,而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
1写在前面 我们在处理数据的时候常常会遇到存在缺失值(NA)的情况,如何处理就仁者见仁,智者见智了。🤒 最简单粗暴的方法可能就是行删除法(listwise)或者个案删除法(case-wise)了,这种方法在缺失值比较少的情况下比较适用,但在NA较多的情况下可能就会丢失过多信息导致无法继续分析。😘 本期我们介绍一下mice包和ggmice包这两只可爱的小老鼠,全名Multivariate Imputation by Chained Equations, mice,即链式方程多重填补。📍 一张图总结基本原理,嘿
本文来自:微信移动客户端开发团队公众号(WeMobileDev) 前言 长久以来SQLite DB都有损坏问题,从Android、iOS等移动系统,到Windows、Linux 等桌面系统都会出现。由于微信所有消息都保存在DB,服务端不保留备份,一旦损坏将导致用户消息被清空,显然不能接受。 我们即将开源的移动数据库组件 WCDB (WeChat Database),致力于解决 DB 损坏导致数据丢失的问题。 之前一篇文章《微信 SQLite 数据库修复实践》介绍了微信对SQLite数据库修复以及降低损坏率的
怎么恢复删除的微信聊天记录?大家是不是跟小编有着一样的烦恼,因为微信中有着很多重要的信息以及跟家人之间美好的回忆,由于自己的操作失误导致微信聊天记录删除。那么微信聊天记录删除能不能恢复呢?想必很多朋友都想知道,那么今天小编就把自己亲身经历的3种恢复技术告诉大家,不知道大家了解几种。
大家应该在很多文章中看到类似箱线图或者小提琴形状的散点图。有时候的确给文章增彩不少,这种图就是抖动散点图。今天我们给大家介绍一个绘制抖动散点图的R包ggbeeswarm,但是呢,如果真正多样化绘制还需要ggplot2的协助。那么也就是我们需要两个包来完成我们抖动散点图的绘制:ggbeeswarm和ggplo2。具体安装我们不再赘述,ggplot2的使用可以参考我们前面的《R语言绘图之ggplot2》。
EasyRcovery的软件支持因各种原因损坏或误删的文件,文档,照片,视频,音频,电子邮件等等类型的数据它都可以恢复。同时,这款软件不仅仅支持u盘的数据恢复,移动硬盘,磁盘,sd卡,光盘等等数据存储介质的数据数据恢复工作它都支持。
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