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。
在日常生活中,可视化技术常常是优先选择的方法。尽管在大多数技术学科(包括数据挖掘)中通常强调算法或数学方法,但是可视化技术也能在数据分析方面起到关键性作用。
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系,以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然,还有一大类问题就是分类数据的问题了? 在这种情况下,散点图和回归模型方法将不起作用。当然,有几个观察可视化这种关系的选择,我们将在本章中讨论。
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由:
这篇论文数据分析和可视化的部分用到的数据和代码全部放到了github上 https://github.com/karkman/crassphage_project
在科研工作中,箱线图是一种常用且重要的统计图。在R语言里我们可以针对单一变量绘制箱线图,也可以针对分组后的变量绘制。其中主要的函数是boxplot(x, data=),这里x是一个公式,参数data=则代表提供绘图数据的数据框。常用的公式是y~group,这里group是用来进行分组的变量,y是纵坐标的数据,这样便可以对分组变量绘制出箱线图了。除此之外,如果添加参数varwidth=TRUE,那么箱线图的宽度便会与样本量的平方根成正比。另外参数horizontal=TRUE则可以使横纵坐标颠倒过来。
进化树在生物学中,用来表示物种之间的进化关系。生物分类学家和进化论者根据各类生物间的亲缘关系的远近,把各类生物安置在有分枝的树状的图表上,简明地表示生物的进化历程和亲缘关系。在进化树上每个叶子结点代表一个物种,如果每一条边都被赋予一个适当的权值,那么两个叶子结点之间的最短距离就可以表示相应的两个物种之间的差异程度。
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;
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA),是指对已有的数据在尽量少的先验假设下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。EDA强调让数据自身“说话”,通过EDA可以最真实、最直接的观察到数据的结构特征,发现数据变量之间的联系与区别,它是机器学习工作者挖掘关键特征的重要手段。
ggplot2的特殊语法规则:列名不带引号,行末写加号(加号表示不同函数之间的连接)
今天说一下帆软的弊端,优势什么的请自己去发现,使用了这么久帆软了,唯一感觉的是赶紧找一台服务器安装上,本机跑太消耗内存了。
提到R语言,总会想到它强大的绘图包ggplot2,甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如,python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下,总结了一些日常绘图中常用的命令。
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;
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
如你所见,直方图上叠加核密度图,专业来说,核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法:
箱线图一般用于可视化基因的表达情况,常化用统计学方法计算组间基因的表达差异情况。以下主要是用boxplot和geom_boxplot
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
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:
箱式图适用于连续变量的可视化展示,显示变量的四分位数,中位数、异常值等 同时箱式图可以预览两组之间的差异,为后续统计分析做准备
往期的教程里详细为大家做了R语言安装和环境配置的课程,错过的喵咪们,课前赶紧复习一下吧。生物信息系列课程-R语言入门;挖掘GEO速成SCI文章系列教程(3)-R语言基础。古语云“字如其人”,现在讲“第一印象”,说的都是形象、气质的重要作用,在科研领域而言,规范的、高质量的图片是发表高水平文章的必备条件。有请我们科研猫特聘作图系列讲师,飞飞老师~
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器,可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据,并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
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。
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
此代码的意思是用rnorm函数产生服从正态分布的50(这个数字是20,30等任意数)个随机数,然后用plot函数画图
iTOL(https://itol.embl.de/)也即Interaction Tree Of Life,是一个集系统发育树在线展示、注释与管理为一体的交互工具。绘图过程中可以随意调整树枝、标签的颜色、形状和字体。iTOL最大的特点是可以同时展示不同的数据集,按照个性化的需求控制数据集的位置、大小和颜色,并允许导出高质量的位图和矢量图。
notch控制是否在图中显示中位数的置信区间,默认值为False, 当取值为True时,会计算中位数的置信区间,并在图中将置信区间与中位数相连,用法如下
【1.当不确定自己输入的代码是否正确时,可以用attach()括号内填入你想使用的数据,这样当你想用a数据里面的某列名字时,可以直接用Tab打出他的名字并且不会出错
在您阅读这篇文章之前,您需要先了解以下内容:
ggeconodist是开发者受Economist杂志独特风格的启发,开发的一款与普通绘制的箱型图不同风格的R包。
今天我们来学习下数据可视化,其实在前面的章节中,我们也接触到了一些数据可视化的知识,在分析数据集的时候,有效的可视化图表,可以帮助我们更好的了解数据。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
抖动是平时可视化中的常用的观察“密度”的方法,除了使用参数抖动,特定的抖动需求也可以用numpy在数据上处理实现
Q1 :能不能自行指定映射的具体颜色? 想要自行指定映射的颜色,就必须要有映射。
base包、ggplot2、ggpubr(ggpubr对ggplot2进行了简化和美化,适用于新手入门,可操作空间较小)
Seaborn是一个基于Python的数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,提供了一种更简单、更美观的方式来创建统计图形。Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。
可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能,可以让你创建各种绘图。Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的,如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法,将图形元素抽象成可以自由组合的要素,类似Photoshop中的图层累加,ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加,最终形成所图形。更加深入学习ggplot2,请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
学过数据分析的朋友们肯定都知道鸢尾花数据集。作为一个简简单单只有 4 个特征的150 行数据,经常被拖出来在数据处理和聚类算法课上作为例子。
A. 事实上,我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果,因此分组数据在我们平常的工作中更加常见,也更加科学严谨,那么我们就来了解下分组数据的描述。
Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看,种类更多,但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量的分布情况 1、使用jiontplot()函数画出散点图 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np iris = pd.read_csv('./data/iris.csv') sns.jointplot(x='sepal_leng
小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。它是箱式图和密度图的组合,密度图通过旋转放置在箱式图侧边,以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。主要是数据的分布,可以看出是双峰的还是多峰的
ggplot常用的五个参数:color, size, shape, alpha, fill;shape有25中形状
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。
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