你还在用 R 手写 Cox 分析代码，使用 ggplot2 或 forestplot 绘制 Cox 模型森林图？如果这样，不妨试试 R 包 ezcox。 想要整洁的结果数据？想要批量处理多个变量？...想要一键绘制森林图？ ? 想要分组分析？ ? 简单的使用方法，优雅简约的文档。 ? ? 不想写代码？试试云端绘图？https://hiplot.com.cn/basic/ezcox ?
之前的推文参考《R语言实战》介绍了R语言做Logistic回归分析的简单小例子，R语言做Logistic回归的简单小例子今天的推文继续，介绍一些Logistic回归分析结果的展示方法。...在文献中，我们常常看到以表格的形式展示各种回归结果（如Logistic回归，多重线性，Cox回归等），比如2019年发表在 Environment International 上的论文 Exposure...当然有，那就是森林图。近年来，越来越多文献用森林图来展示回归的结果。接下来我们一起来学习一下如何用R作森林图。...第一步是准备数据 森林图展示的数据通常是Logistic回归分析的系数和95%置信区间以及显著性检验的P值，那么如何获得这些结果呢？...(df5$Pvalue,3) write.csv(df5,file = "forestplot_example.csv", quote = F,row.names = F) 导出数据以后需要自己手动添加一行
一般meta中的森林图是这样的： 见到过高端文章里比较复杂的是这样的，每个物种有很多个效应量： 那么就来尝试一下实现这种图。...读入数据： >library(ggplot2) >eff_size <- read.table("E:/forestdata.txt", header = T,sep = "\t") >eff_size
这一个过程很容易就可以实现自动化，在细节上还能按需作出微调。 使用 logrotate 命令可以手动执行日志滚动的操作。本文将要介绍的就是手动进行日志滚动的方法，以及预期产生的结果。...在日志滚动的过程中，活动日志会以一个新名称命名，例如 log.1，之前被命名为 log.1 的文件则会被重命名为 log.2，依此类推。...在这一组文件中，最旧的日志文件（假如名为 log.7）会从系统中删除。...rw-r----- 1 root adm 99726 Feb 21 07:46 /var/log/wtmp.report 需要知道的是，无论发生的日志滚动是自动滚动还是手动滚动，最近一次的滚动时间都会记录在...$ grep wtmp /var/lib/logrotate/status "/var/log/wtmp" 2020-3-12-11:52:57 总结 到此这篇关于在 Linux 系统中手动滚动日志的文章就介绍到这了
，用于保存在文章中引入的本地图片资源 |____themes 如上，新建“测试文章.md”时，将会在_posts目录下创建同名文件夹“测试文章”，在“测试文章.md”文件中需要引入的图片文件只要放在目录...原理说明 显然，在hexo中引入图片的方式稍微有点繁琐，即：必须在_post目录下新建一个与文章同名的目录，然后将需要引用的图片文件都放在该目录中。...还好使用插件hexo-asset-image能够帮助我们自动创建图片目录（每次都会自动创建，如果在文章中不需要引用图片资源，可以手动将该目录删除）。...原因是：在执行hexo g命令的时候会将文章转换为一个index.html文件，该文件路径为public/年/月/日/文章名称/index.html，同时也会将文章中引用的图片文件拷贝到与index.html...另外，转换后的index.html文件保存路径中有一个年/月/日，这是在项目配置文件_config.yml的permalink参数中配置的，默认值为： permalink: :year/:month/:
在做前端网页的时候，会涉及到很多界面，有的时候，这些界面都会有重复的代码，比如侧边栏菜单的重复代码，头部导航的 重复代码，底部的重复代码，这个时候，为了使每个页面的代码看起来简洁明了，我们需要把这些重复的代码放到公共的页面里面...，在具体页面只需引用即可。...1：在文件里面新建head.html和side.html ? 2：打开head.html，side.html类似 将头部重复的代码复制在head.html界面里面 ?...fa-tachometer">实时监控 数据管理... 3：在当前界面（test.html）引入公共代码
我们尝试利用机器学习中的随机森林算法预测下，是否存在某些指标或指标组合可以预测阅读后关注人数。 数据格式和读入数据 数据集包括1588篇文章的9个统计指标。...变量少了可以用默认绘图，变量多时绘制的图看不清，需要自己整理数据绘图。 定义一个函数提取每个变量对应的重要性值。...一图感受各种机器学习算法 机器学习算法 - 随机森林之决策树初探（1） 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（2） 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现（3） 机器学习算法-...随机森林之理论概述 机器学习算法-随机森林初探（1） 机器学习 - 随机森林手动10 折交叉验证 机器学习 模型评估指标 - ROC曲线和AUC值 机器学习 - 训练集、验证集、测试集 一个函数统一238...多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 这个统一了238个机器学习模型R包的参考手册推荐给你 莫烦Python机器学习 机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...) library(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df <- read_csv("data.csv...)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的geom_sina函数绘制...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的
igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...由15 – 23 行(最短路矩阵) 可以知道该网络上每两个定点的最短路。如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。...需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。
React from 'react' // 引入 ECharts 主模块 import echarts from 'echarts/lib/echarts' // 引入饼图 import 'echarts...e-charts引入。...interval: 'auto', // onGap: null, inside : false, // 控制小标记是否在grid...坐标轴小标记 show: false, // 属性show控制显示与否，默认不显示 inside : false, // 控制小标记是否在grid...#333' } } } } }, island: { r:
在vue中引入外部的css文件 在项目的src文件下，新建一个style文件夹，存放css文件。 1....全局引入 将外部的css文件放到style文件下，引入外部文件只需在main.js文件中 import '@/style/reset.css' 我引入的是清除默认样式的css文件 2....，就算加scoped，其它没有引入的模块还是可以访问到你的样式，如果某个组件的类名一致，则就会被污染到。...如果不想被污染，修改引入方式 要是在写新的样式，要重新写一个新的style标签 //新的css样式 我引入一个 download.scs 文件： <style
复制就完事，无需多言 <servlet> <servlet-name>SpringMVC</servlet-name> ...
热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。...相关性 计算两个矩阵的相关性，可以得到两两的相关性，这时，用热图的颜色来表示相关性可以看出哪些配对相关性较高。 在单细胞中的应用 表达量 ?...值得注意的是，聚类后的差异表达计算可能会在p值的分布中引入偏差，因此我们建议仅使用p值对基因进行排序。 ? SC3主题 这类图无疑反映了某geneList在某cluster的表达情况。...热图很好地将对象（X，一般是我们的细胞）与它的属性（Y，一般是我们的基因）联系起来。 ? scanpy主题 在monocle2 中我们还看到一种热图将基因的表达情况与细胞发育轨迹结合到一起。...WGCNA主题 ComplexHeatmap在单细胞数据可视化中的应用 人们针对单细胞发展了相应的数据结构如seurat的S4类，monocle的CDS，SingleCellExperiment的sce
ttt.png 一般： 知名的第三方依赖（如jQuery/AngularJS/Bootstrap），放在1——header里。...（尤其在使用那些知名库的公库url后，在特定地域内加载速度有保证） 自写的纯逻辑代码（没有引用可见标签的），放在2——body标签的顶部 界面逻辑相关代码，放在3——确保被引用标签已经被浏览器创建存在。...加载固定内容的脚本，可以前置到文档头部。 浏览器的dom按读取到标签顺序解析并执行，所以脚本引用前置使其尽早加载，有加速效果（尤其浏览器首次打开网页，且网页内容较大或者网速不佳时）
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来分享一个进化树与棒棒糖图结合的案例来进行系统发育可视化展示，案例主要使用phytools包+基础绘图语法来进行展示，当然也可以使用ggplot语法来实现相同的功能。...(eel.data$Max_TL_cm,rownames(eel.data)) # 将鳗鱼的最大全长数据设置为名称 h<-max(nodeHeights(eel.tree)) # 获取树的最大节点高度...0,2*h), # 绘制鳗鱼树 mar=c(0.1,3.1,0.1,0.1)) pp <-get("last_plot.phylo",envir=.PlotPhyloEnv) # 获取最后一次绘制的树的信息...anole.tree<-as.phylo(anoletree) # 将变色龙数据转换为phylo对象 data(anole.data) # 加载变色龙数据 anole_resid<-phyl.resid...绘制变色龙树 mar=c(0.1,5.1,0.1,0.1),lwd=1) pp<-get("last_plot.phylo",envir=.PlotPhyloEnv) # 获取最后一次绘制的树的信息
什么是桑基图 桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，比较适用于用户流量等数据的可视化分析。...这个非常著名的图是Charles Minard在1869年所作的拿破仑东征俄国的信息图。Charles Minard是信息图表的之父，他是信息图领域的创始者。...，会发现在撤退过程中他们路过了一条叫Studienska的河，军队人数在河两岸出现了剧减，原来那个时候天气寒冷，军队长促情况下淌水过河，于是在这条寒冷的河中冻死了很多人。...桑基图怎么看 线条的走向 粗细的变化 节点间的比较 绘制属于自己的桑基图 在单细胞数据分析中有一个关键的步骤FindClusters（分群，以启发样本中可能有的细胞类型数量），但是这个目前用的方法是非监督聚类...image clustertree 在聚类分析中，由于它的启发性本质，经常需要比较不同分群的结果。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
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