摘要 在单细胞水平上对转录组进行分析的高通量技术发展取得的突破，有助于生物学家对细胞群体的异质性，疾病状态和发育谱系的理解。...接下来，根据基因表达模式的相似性对细胞进行分组，概括为两维或三维进行可视化。这些数据可以进一步分析，在感兴趣样本中提供一个细胞类型或发展轨迹的深入观点。 总流程： ?...DropEst、Kallisto-BUStools、UMI-Tools、STARSolo和Alevin都是可选的read处理方法，它们对运行时长和内存进行了实质的改进，允许用户处理他们的scRNA-seq数据而不必在计算基础设施上投入太多...但是，使用相同大小因子对高表达和低表达的基因进行标准化会导致低表达的基因如转录因子的过校正，高表达的基因如管家基因的低校正。...尽管这些基因在细胞内的总体表达水平较低，但它们在揭示细胞命运方面可能很重要。 一种简单的稳定变异的方法是归一化的count数进行对数变换，它可以减少高表达和低表达基因之间的差异。
本文简要总结一下阿里妈妈在 KDD 2019 上组织的第一届面向高维稀疏数据的深度学习实践 Workshop[1] 收录的论文。...今年阿里妈妈在 KDD 2019 上组织了第一届面向高维稀疏数据的深度学习实践 Workshop（官网：https://dlp-kdd.github.io），看这个名字就知道极具推荐、广告领域工业界的大规模深度学习色彩...效果主要和经典的 ICF 、IMF 等在两大公开数据集上进行了对比有明显提升。 4....针对每一个类别特征的每一个离散 field 都学习一个低维向量，然后依靠网络门学习特征内和特征间的交互。在 CTR 预估任务中，效果好于 FNN 和 PNN 等。 8....Yu Zhang, Di Zhang, Jinhui Li, Jian Xu, Xiaoqiang Zhu and Kun Gai 论文：t.cn/Ai87tBXC； 阿里妈妈自研的面向推荐、广告领域高维稀疏数据的深度学习框架
翻译 | 赵朋飞 校对 | 赵若伽 整理 | 孔令双 在诸如自然语言处理、推荐系统构建等深度学习研究的许多方面，词汇嵌入和高维数据无处不在。...谷歌最近开源了 embedding project 项目，此项目是一个交互式、协作、可视化工具，可用于高维数据的可视化。该项目是在欧几里得空间中实现点到空间数据的映射。...张量输出数据大约有 10,000 x 200 层。 ? 图 7，将卷积神经网络的隐藏层分配给变量。 这段代码的目的是采用降维的方式可视化高维数据，以便人眼识别。...在 Jupyter Notebook 上运行这个会话将会评估张量并保存数据。 ? 图 9，在深度学习配置 log 文件中创建张量。...我已经将我的程序在 Github 上分享，在 GPSingularity 页面。 一旦会话被执行，可以通过如下命令在 TensorBoard 中将其可视化。
最后，对于非常高维的数据集，执行降维可能是有用的，例如以主成分分析的形式。 11.1 散点图 这里，我们使用对123只蓝松鸦体征数据集来演示基本的散点图和其中的几个变量。...在体重相同的情况下，雌性的头部往往比雄性的短。另外，平觉而言，雌性比雄性要轻 ? 另外数据集当中还有一个头骨大小的变量。因此我们想要在上面数据的可视化的基础上，再观察头骨大小是否和头部长度有关系。在?...类似这种我们把一个变量映射到点的大小上形成的图，我们称之为 气泡图。 ? 11.2 散点图矩阵 气泡图的好处，是我们可以把多个变量放到一个二维的图形上面进行展示。...但是对于气泡的大小和其他变量的关系，我们在感官上并不能很明显的表现出来。因此作为气泡图的一个替代方法，我们可以对所有变量绘制散点图矩阵。在这个矩阵上。...在下图的下图的散点图矩阵上，我们可以看到三个变量(身体长度，头骨大小以及身体质量)互相为XY变量下绘制出的散点图。通过这个矩阵我们可以看出不同变量的散点图是什么样子的。 ?
GAN 在网络结构上的升级版--DCGAN，最初始的 GAN 采用的还是神经网络，即全连接网络，而 DCGAN 则是换成卷积神经网络（CNNs）了，这可以很好利用 CNN 强大的特征提取能力，更好的生成质量更好的图片...在本文中，介绍的是在 2016年7月26日发表在 arXiv 上的论文“Semantic Image Inpainting with Perceptual and Contextual Losses”[...绘制代码如下： ### 绘制从正态分布采样的 1D 散点图例子 ### nSamples = 35 # np.random.normal 是从正态分布中随机采样指定数量的样本,这里指定 35个 X =.../images/normal-samples.png") 这是 1 维概率分布的例子，因为输入数据就只是一维数据，我们也可以实现二维的例子，如下图所示： ?.../blob/master/simple-distributions.py 图片和统计学之间的关键关系就是我们可以将图片解释为高维概率分布的样本。
Tecplot是功能强大的数据可视化工具，可以将计算中得到的大量数据形成直观图形。Tecplot的功能包括绘制XY曲线、轮廓图、云线、等值线、向量图、离散点等。...Tecplot也能读取和处理二维和三维的有限元网格数据，绘制应力云图，可作为有限元程序的后处理软件。本篇介绍Tecplot绘制散点图，由于作者是新手，尚在摸索，以下内容高手可以无视。...现有一组平面上的离散点和这些点上的取值，将这些数据写入dat格式的文件。 ? 在Tecplot菜单栏点击File - Foad Data File(s)，将文件导入，Tecplot默认绘制成直线。...其中颜色可以选择Multi C1，这可以使离散点以第三列数据为基础，着上不同的颜色。 ? ?
可视化图形介绍 散点图 散点图是因变量随自变量变化的大致趋势图。数据点绘制在直角坐标系上，以一个变量为横坐标，另一个变量为纵坐标。散点图利用坐标点（散点）的分布形态来反映变量的统计关系。...当图形中有两个分类变量、一个数值变量的时候，可以绘制分组柱形图，即分组柱形图可用于展示三维数据。...条形图 条形图使用的可视化元素是一维空间的长度信息。研究表明，条形图在比较不同类别时的效果要比柱形图差一些，这可能是基于人的视觉的一些特征。但总体上来讲，条形图和柱状图的差异不大。...按统计结果来绘制图形。 直方图特别适合用于展示连续数据的分布情况，横轴上的数据是连续的，而纵轴上的数据代表数据对应的频数或频率。比如一年内不同气温出现的天数，我们就可以用直方图非常直观地呈现。...比如下面幻灯片右边第一幅图称为气泡图，它是散点图的一个变体，以散点的面积大小表示数值变量的大小，配合位置和不同的颜色来展示三维、甚至是四维的数据。
这样的可视化称为连接散点图，因为我们在技术上做了一个两个变量相对的散点图，然后连接相邻的点。物理学家和工程师通常称其为相位图，因为在他们的学科中，通常用它来表示相空间中的运动。...如果这两个变量有某种循环关系，我们将在连通的散点图中看到圆或螺旋。在?，我们看到一个从2001年到2005年的小圆圈和一个在剩余时间中的大圆圈。...当绘制一个连通的散点图时，我们指出数据的方向和时间尺度是很重要的。如果没有这样的提示，图形可能会变成毫无意义的涂鸦。 ? 即使连接的散点图一次只能显示两个变量，我们也可以使用它们来可视化高维数据集。...技巧是首先应用降维(参见第11章)。然后我们可以在降维空间中绘制一个连通的散点图。作为这种方法的一个例子，我们将可视化一个由圣路易斯联邦储备银行提供的每月对100多个宏观经济指标观察的数据库。...我们对所有指标进行主成分分析(PCA)，然后绘制一个连接的PC 2与PC 1的散点图。 ?
概述：通过使用Qlik，高通在短短几天内构建一个产品生命周期管理 (PLM) 应用。该应用可以即时访问并分析员工的系统使用情况，包括高峰时间、系统性能以及产品平均周转时间。...虽然已经有许多可用的BI系统，但是高通发现，除了要应付一个经常令人沮丧并且低效的流程之外，创建数据仓库需要耗费一定的时间和资源，开发语义层以及运行临时报告也使他们的数据无法访问。...通过使用Qlik，高通在短短几天内构建一个产品生命周期管理 (PLM) 应用。该应用可以即时访问并分析员工的系统使用情况，包括高峰时间、系统性能以及产品平均周转时间。...从精简的流程中获得回报 在初始应用获得成功之后，高通迅速将Qlik应用到其他业务部门。高通已经在15个业务部门部署了超过100个仪表盘和报表操作。所有这些都有助于简化高通现有的分析和报告流程。...Qlik还使高通的工程师能够访问改进质量控制流程所需的数据。以前，质量技术人员每周至少要花费4个小时来为8个不同的高通产品系列准备详细报告，这项工作既耗时又令人沮丧。
PCA我们称之为主成分分析，是一种经典的数据降维算法，通过将高维数据用几个主成分表示，从而将其映射到低维空间。在实际处理中，由于我们只能对二维和三维数据有直观的感受，所以通常绘制二维和三维的散点图。...PCA本质上属于排序分析的一种，降维之后的数据在二维或者三维平面通过散点图进行展示，两个样本点间的距离越接近，说明这两个样本越一致, PCA图在生物信息学中应用的非常广泛，该算法适用范围广泛，在基因组，...转录组等多种数据分析中都有应用，本文主要介绍在chip_seq数据分析中的PCA分析。...软件默认选择第一和第二主成分来绘制二维的散点图，在该图中通过观测样本点之间的距离，可以对数据质量做出一些基本判断，理论上讲，input和抗体处理的样本之间应该有较大距离，而生物学重复样本之间应该比较接近...虽然通过碎石图我们可以筛选出主成分，但是由于我们最多只能直观观察三维空间，所以PCA分析中最多只能绘制3维散点图，如果前3个主成分不能有效代表总体的信息，我们只能考虑使用其他降维算法了，这个问题也是所有降维算法的一个通病
让我们一起加油，一起学习进步鸭这份学习目录可以让大家更容易地了解笔记里面的内容哦：一、热图输入数据：数值型矩阵或者数据框图片图例中的颜色深浅表示数值大小，相关性大小二、散点图和箱型图散点图通过在二维平面上绘制数据点来展示两个变量之间的关系...散点图可用于显示数据之间的关系，如相关性或聚集情况，以及异常值的存在。箱型图（又称箱线图）是一种展示数据集中值分布情况的方法。...它通过绘制一条水平线表示数据的中位数和一个矩形框表示第一四分位数和第三四分位数之间的数据，来显示数据的分布范围和中心趋势。...data(iris)# 绘制散点图plot(iris$Petal.Length, iris$Petal.Width, xlab = "123", ylab = "678", main =...在火山图中，被差异表达的基因会呈现出显著的分布，并聚集在图表的左上角或右上角。图片四、主成分分析主成分分析（PCA）是一种数据降维技术，可以在不丢失太多信息的情况下对高维数据进行可视化和分析。
平均模型权重 学习深度神经网络模型的权重需要解决高维非凸优化问题。 解决此优化问题的一个挑战是，有许多“ 好的 ”解决方案，学习算法可能会反弹而无法稳定。...为了了解问题的复杂性，我们可以在二维散点图上绘制每个点，并通过类值对每个点进行着色。...多层感知器模型 在定义模型之前，我们需要设计一个集合的问题。 在我们的问题中，训练数据集相对较小。具体来说，训练数据集中的示例与保持数据集的比例为10：1。...) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) 最后，我们将在训练和验证数据集上的每个训练时期绘制模型准确性的学习曲线...在每个训练时期的训练和测试数据集上模型精度的学习曲线 将多个模型保存到文件 模型权重集成的一种方法是在内存中保持模型权重的运行平均值。
如果想要更加直观地研究某一数据随时间的变化趋势，时间序列图就是绝佳选择。因此，时间序列图在分析财务数据和传感器数据上应用得尤为普遍。...热图 另外一种能够把二维图升高一个维度的方法就是热图，这种方法同样很厉害并且色彩也比较丰富。在热图中会有一个矩阵或者地图显示，其上的颜色用来表示频率或者浓度。...三维图 目前，为了分析三维数据，人们通常会选择在散点图的基础上增加一个维度，并且这种方式也正变得越来越普遍。这种三维图有许多优势，尤其是其交互性。...高维图 在分析高维数据时，需要同时对四项、五项，甚至更多的相关数据进行可视化处理。因此，为了达到这个目的，可以利用上文所讲过的任何一个可视化技术，先构建一个二维或者三维模型。...t-SNE算法在降低数据维度的同时，还会对原高维空间内数据点之间的距离进行保留。 来看看下面这幅图，图中的数据信息取样自MNIST手写数字数据库³。
一、数据降维 单细胞数据中包含很多细胞以及很多基因，是一个较大的数据集，维度较大，需要对数据进行降维。降维就是对原始数据进行特征提取，经常会得到高维度的特征向量。...t-SNE 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法，非常适用于将高维数据降维到二维或者三维，再使用散点图等基本图表进行可视化。...Etienne Becht 等人 2019 年在 Nature Biotechnology 上发表的一篇文章将其应用在生物学数据上并分析了 UMAP 在处理单细胞数据方面的应用和优势。...PCA 散点图 DimPlot(pbmc,reduction = "pca" ) 第一主成分散点图 绘制两个主成分的热图 DimHeatmap(pbmc,dims =...t-SNE 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。非常适用于将高维数据降维到二维或者三维，再使用散点图等基本图形进行可视化。
从均值数据可以看出，数据集选取的球员在28岁左右，身高在192cm左右，与联盟平均数据相吻合，说明数据集比较具有代表性。 3....打球时间直方图 继续使用字段time_played的数据绘制直方图查看球员生涯比赛时间的基本情况。 可以看到大多数球员都有丰富的比赛经验，打球时间在35000分钟左右的球员最多。...在人们印象中，比赛经验较多的球员得分能力和助攻能力都较强，接下来会使用散点图进行分析。 7. 年龄直方图 接下来使用字段age的数据绘制直方图，分析球员年龄的基本情况。...年龄与打球时间散点图 在人们的一般印象中，随着年龄的增长，球员的打球时间也会增加，现使用字段age和time_played的数据绘制年龄与打球时间散点图，探究年龄与打球时间之间的关系。...由散点图可以得到，年轻球员并没有身高变高的趋势，但他们的平均身高也达到了193cm，可能的原因是运动员目前高度已经满足篮球的对抗要求，身高过高会影响球员的运动能力等。 10.
在本书中，我们会使用变量名fig来指代图形对象，以及变量名ax来指代维度变量。 一旦我们创建了维度，我们可以使用ax.plot方法将数据绘制在图表上。...让我们通过一个随机值数据集绘制不同颜色和大小的散点图来说明。...=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以在一维上使用数值对应的直线划分桶一样，我们也可以在二维上使用数据对应的点来划分桶。...但是要在图表中将这么高维度空间的联系可视化出来是非常困难的。有一种做法是使用降维技术，比方说使用流形学习来减少数据的维度然而不会丢失数据中有效的信息。...到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。
在本书中，我们会使用变量名fig来指代图形对象，以及变量名ax来指代维度变量。 一旦我们创建了维度，我们可以使用ax.plot方法将数据绘制在图表上。...让我们通过一个随机值数据集绘制不同颜色和大小的散点图来说明。...正如前面我们可以在一维上使用数值对应的直线划分桶一样，我们也可以在二维上使用数据对应的点来划分桶。...但是要在图表中将这么高维度空间的联系可视化出来是非常困难的。有一种做法是使用降维技术，比方说使用流形学习来减少数据的维度然而不会丢失数据中有效的信息。...到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。
一旦我们创建了维度，我们可以使用 ax.plot 方法将数据绘制在图表上。...让我们通过一个随机值数据集绘制不同颜色和大小的散点图来说明。...正如前面我们可以在一维上使用数值对应的直线划分桶一样，我们也可以在二维上使用数据对应的点来划分桶。...但是要在图表中将这么高维度空间的联系可视化出来是非常困难的。有一种做法是使用降维技术，比方说使用流形学习来减少数据的维度然而不会丢失数据中有效的信息。...到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。
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