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    跟着Nature Methods学画图：R语言ggplot2+ggtree+aplot画气泡图组合聚类树图

    今天继续昨天推文的内容跟着Nature Methods学画图：R语言ggplot2画气泡图（dotplot）展示基因表达量，今天的内容介绍如何在气泡图和左侧和上方添加聚类树图，今天的内容主要参考 aplot...包：让你画出更复杂的图 这篇论文是在简书 土豆学生信 分享的内容看到的。...image.png 以y轴为变量，做层次聚类，并使用ggtree展示层次聚类结果 聚类用到的是平均表达量那一列 df<-data.final[,c(1,2,4)] 首先是长格式数据转换为宽格式 df1<...image.png 这里和论文中的图有些不一致，可能是聚类算法的原因;ggtree有一个默认的从上到下排序，比如左侧的树现在第一个是H6,第二个是H5，如果想把H5放到第一个也是可以实现的，可以参考之前的推文...R语言ggtree按照指定的节点旋转树 如果需要示例数据可以直接文末留言！

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    如何保证文章中同一组样品在不同子图颜色一致？

    在整理结果发表文章时，通常会有很多子图来显示样品不同层面的信息。...如下面Alpha多样性、Beta多样性中，每个样品组KO、OE、WT颜色一致，这样编辑、审稿人、用户读文章时不需要思考就可以很快获得信息。 如果我们的图都是用同一个工具能做出来，颜色就很好统一。...但通常都是会用到不同的工具进行出图，配色也会不同。另外不同工具制定颜色的方式不同，有的支持单词如red, green，有的支持颜色代码如RGB(20,30,40)。...如果我们有了一张图，想让其他图都参考这个配色，怎么获取16进制颜色代码呢？ 这里推荐一个申请：QQ截图工具，可以截图、可以取色。QQ我们都用，不需要安装其它工具。

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    R语言packcircles包画圆堆图（circle packing chart）展示美国不同年龄段在情人节送的礼物的不同

    这个圆堆图（circle packing chart）之前有人问过，但是当时也不知道是如何实现的。...今天看到一个很有意思的数据可视化案例：画圆堆图展示美国不同年龄段在情人节送的礼物的不同 数据和代码链接 https://github.com/BjnNowak/TidyTuesday/blob/main.../valentine_day.R 这部分代码看的还不是很明白，这里画这个图是用 packcircles + ggplot2来做的，查了一下这个R包的基础用法，链接 https://r-graph-gallery.com.../305-basic-circle-packing-with-one-level.html 先来画一个最基本的 这里我们只画18-24年龄段的这个图 读取数据 library(tidyverse)...scale_fill_manual(values = tst) -> p2 library(patchwork) p1+p2 这个应该如何调整布局暂时还没有想明白，比如能不能把最大的圆放到中间的位置 这个形式在科研作图中应该可以用来替换柱形图

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    【R语言在最优化中的应用】igraph 包在图与网络分析中的应用

    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。...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。...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。...而LINGO 则需要针对每个问题输入不同模型、约束条件等，远远不如R效率高，至于绘图功能，LINGO 还需要很大的改进。 求红包

    4.6K30

    一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现

    这么好的知识，当然希望和大家分享，故约稿陈博士在“宏基因组”发布一下他的经验，感谢陈博士的整理和分享。...基于图论(Graph theory)的网络科学认为，任何非连续事物之间的关系都可以用网络来表示，通过将互联网内的电脑、社会关系中的个人、生物的基因等不同属性的实体抽象为节点(Node)，并用连接(Link...目前生态学领域大家用到的网络图多为基于群落数据相关性构建的Co-occurrence网络图。此类网络可以采用R中igraph包构建并实现出图。...但我认为，对于R使用者来说，通过R做图还是最方便的。大致的流程如下图所示： ? 1）根据观察，实验或者相关性推断来确定物种间的联系。Co-occurrence网络的构建多是基于相关性推断来构建的。...聚集系数(Clustering coefficient)：分局域聚类系数和全局聚集系数，是反映网络中节点的紧密关系的参数，也称为传递性。整个网络的全局聚集系数C表征了整个网络的平均的“成簇性质”。

    9.7K106

    关于create database语句在10g，11g中的不同(r5笔记第88天)

    最近抽空练习了下手工建库，在10g的时候基本都在20分钟搞定，在11g中其实还可以更快，因为10g中需要配置的admin目录，需要创建bdump,udump之类的目录等等，在11g都被adr给默认替代了...其它步骤完全可以按照10g的脚本来使用，没有任何问题，但是如果反过来，在11g里使用的一些语句在10g中可能会有一些问题，这一点也是在今天的测试中发现的一个小细节。...在11g中是默认有2个 第二个不同之处是在10g中有一个配置MAXINSTANCES,在11g中缺没有，因为是单实例数据库，是在找不出理由是这个地方的不同引起的问题。...blocksize的不同了，在10g中没有blocksize的字样。...在不同的os中可能会有所不同。 查看blocksize的配置，可以使用基表。

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    【C++】构造函数分类 ② ( 在不同的内存中创建类的实例对象 | 栈内存中创建实例对象 | new 关键字创建对象 )

    一、在不同的内存中创建类的实例对象 1、栈内存中创建实例对象 在上一篇博客 【C++】构造函数分类 ① ( 构造函数分类简介 | 无参构造函数 | 有参构造函数 | 拷贝构造函数 | 代码示例 - 三种类型构造函数定义与调用...栈内存中的 变量 Student s1 ; 这些都是在 栈内存 中创建 类的实例对象 的情况 ; // 调用无参构造函数 Student s1; // 打印 Student s1 实例对象值...中声明 类 的 实例对象 方式是 : 该 s1 实例对象存放在栈内存中 , 会占用很大块的栈内存空间 ; Student s1; 在 堆内存 中声明 类 的 实例对象 方式是 : 该 s2 实例对象是存放在堆内存中的..., 栈内存中只占 4 字节的指针变量大小 ; Student* s2; 在 C++ 语言中 , 可以使用 new 关键字 , 调用有参构造函数 , 创建类的 实例对象 ; 在下面的 C++ 代码中 ,...声明并定义了 MyClass 类 , 该类定义了一个有参构造函数 , 接受两个整数作为 构造函数参数 ; 在 main 函数中 , 使用 使用 new 关键字 来调用 有参构造函数 创建 MyClass

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    WSDM22「微软」会话推荐：多粒度连续用户意图学习

    本节所提方法不仅学习单个商品所表达的意图，还学习了连续片段中商品的组合意图。令 v_j^k=(v_j,...,v_{j+k-1}) 表示一个连续片段，从第j个开始，长度为k。...,e_{j+k-1}^1\}) 这部分考虑两类函数R，产生两类表征，即基于集合和基于序列来生成高级意图单元的表示。...如果节点在会话序列中相邻，则它们具有连接。level-1会话图捕获商品之间的细粒度意图转换。随着意图单元长度的增加，会话图包含意图单元之间的更高级别的转换模式。...2.3.2 MIHSG 将上述构建的不同粒度的会话图整合后，构建统一的异构会话图，MIHSG。...例子：在会话 = {1, 2, 1, 3} 中，可以构造两个粒度间的边。它们是 (1, inter, (2, 1)) 和 ( (2, 1), inter, 3)。这可以捕获跨粒度级别的意图转换模式。

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    A.深度学习基础入门篇：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解

    将这些坐标点进行连线可以得到 图2.3 。 图2.3 PR曲线 而最终mAP的计算方式其实可以分成如下两步： AP（Average Precision）：某一类P-R曲线下的面积。...^nc_w(r_k))}{\sum_{w\in W}c_w(x)} 其中， c_w(x) 为N元组合词w在生成序列x中出现的次数， c_w(r_k) 为N元组合词w在参考序列 r_k 中出现的次数。...N元组合的精度 P_N(x) 即为生成序列中的N元组合词在参考序列中出现的比例。...前边反复提到一个概念–N元组合词，我们可以根据生成序列x构造不同长度的N元组合词，这样便可以获得不同长度组合词的精度，比如P1(x)，P2(x)，P3(x)等等。...， c_w(r_k) 为N元组合词w在参考序列rk中出现的次数。

    1.6K40

    CAP：多重注意力机制，有趣的细粒度分类方案 | AAAI 2021

    Proposing integral regions  为了更高效地学习上下文信息，论文在特征图$o$上定义不同粒度级别的基本区域，粒度级别由区域的大小决定。...在不同的位置产生相似的区域合集$R$，得到最终的区域合集$\mathcal{R}={R}$。...论文借鉴NetVLAD的思想，用可导的聚类方法来对隐藏层的响应值进行转换，首先计算隐藏层响应对类簇$k$的相关性，再加权到类簇$k$的VLAD encoding中： 图片   每个类簇都有其可学习的参数...$W_i$和$b_i$，整体思想基于softmax，将隐藏层的响应值按softmax的权重分配到不同的类簇中。...除了像素级别的注意力机制，还有区域级别的注意力机制以及局部特征编码方法，与以往的视觉方案很不同，值得一看。

    1K10

    A.深度学习基础入门篇：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解

    将这些坐标点进行连线可以得到 图2.3 。图片图2.3 PR曲线而最终mAP的计算方式其实可以分成如下两步：AP（Average Precision）：某一类P-R曲线下的面积。...(r_k))}{\sum{w\in W}c_w(x)}$其中，$c_w(x)$为N元组合词w在生成序列x中出现的次数，$c_w(r_k)$为N元组合词w在参考序列$r_k$中出现的次数。...N元组合的精度$P_N(x)$即为生成序列中的N元组合词在参考序列中出现的比例。...前边反复提到一个概念–N元组合词，我们可以根据生成序列x构造不同长度的N元组合词，这样便可以获得不同长度组合词的精度，比如P1(x)，P2(x)，P3(x)等等。...c_w(r_k)$为N元组合词w在参考序列rk中出现的次数。

    1.7K30

    「图上的预训练」 STRATEGIES FOR PRE-TRAINING GRAPH NEURAL NETWORKS

    真实世界中，图数据通常包含与原始数据分布不一致的样本点，意思就是图数据中，训练集与测试集的数据分布很可能不一致。这是真实世界的图数据的一个普遍现象。...这有助于GNN学习到全局和局部级别的有效表示，并且至关重要的是，能够迁移到不同的下游任务的图级（通过节点表示的集成）表示。...本文的策略与朴素的策略相比，最大的不同是朴素的策略要么只用在节点级别的表示，要么只捕获图级别的表示。...由于combinatorial nature of graphs（这句话很不解，直接翻译是图的组合性质，我的理解是图的离散性质，可是 这和nlp有什么关系，难道是指节点个数不确定？）...这与自然语言处理不同，自然语言处理中，单词都是定长有限的词表中来的。为了使得context可以预测，作者将context graphs 编码成一个定长的向量。

    1.1K20

    R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）

    但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基因数据。 R语言中进行主成分分析可以采用基本的princomp函数，将结果输入到summary和plot函数中可分别得到分析结果和碎石图。...EFA和PCA的区别在于：PCA中的主成分是原始变量的线性组合，而EFA中的原始变量是公共因子的线性组合，因子是影响变量的潜在变量，变量中不能被因子所解释的部分称为误差，因子和误差均不能直接观察到。...在R中通常使用disk函数得到样本之间的距离。MDS就是对距离矩阵进行分析，以展现并解释数据的内在结构。 在经典MDS中，距离是数值数据表示，将其看作是欧氏距离。...在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。 下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。...然后使用hclust函数建立聚类模型，结果存在model1变量中，其中ward参数是将类间距离计算方法设置为离差平方和法。使用plot(model1)可以绘制出聚类树图。

    8.3K90

    去噪：用于验证码图片识别的类续（C#代码）

    自从发表了用于验证码图片识别的类（C#代码）后，不断有网友下载这个类后，问如何用于一些特定的验证码。...，特别是在一片连续变化缓和的区域中（比如人的衣服，皮肤），几乎100％去除灰度突变点（可以认为是噪声点），也因为如此，中值滤波不适合用在一些细节多，如细节点，细节线多的图像中，因为细节点有可能被当成噪声点去除...中值滤波可以进行线性组合，不同窗口形状的滤波器可以线性组合     改进中值滤波方法：     对一些内容复杂的图像，可以使用复合型中值滤波。...中值滤波的线性组合是将几种窗口尺寸大小和形状不同的中值滤波器复合使用，只要各窗口都与中心对称，滤波输出可保持几个方向上的边缘跳变，而且跳变幅度可调节。    ...高阶中值滤波组合可以使输入图像中任意方向的细线条保持不变。

    2K30

    EEG频谱模式相似性分析:实用教程及其应用(附代码)

    脑磁图和脑电图(M/EEG)高时间分辨率使人们能够检查刺激呈现试验中不同时间点的神经模式的相似性，从而确定特定信息在大脑中呈现的时间和持续时间。...刺激呈现持续1500 ms，刺激间间隔抖动在1500 ~ 2000 ms之间。刺激顺序是伪随机化的，3~10个刺激(来自其他类别)出现在同一项目的重复之间，至少5个项目出现在同一类别的不同样本之间。...与此相反，类别间RSA计算所有可用类别的所有成对组合(自相似性除外)，会得到60*n-1*n-1的时间*时间的相关矩阵。因此，类间RSA需要相当多的计算，相应地需要更长的运行时间。...所识别的聚类包含了广泛的时间-时间组合范围和所有电极(见图5)，表明在类别内和类别内的相似性方面存在广泛的差异，因此具有高度的物品特异性神经表征。...图5 在儿童(上)和成人(下)的聚类中显示项目特异性(即，项目内和项目间相似性的可靠差异)的效应大小(t值)的可视化图6 模式相似性矩阵(与图2相同)加上已识别的簇的轮廓(见图5)，从儿童(上)和成人(

    1K30

    深度 | 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程

    我们最终在 Luminoth 中实现了 Faster R-CNN，Luminoth 是基于 TensorFlow 的计算机视觉工具包，易于训练和监控，支持多种不同的模型。...例如，在图片分类中，输出是 (N,) 形状的张量，N 是类别的数量，其中在第 i 个位置标量含有该图片属于类别 i 的概率。...兴趣区域池化 在 RPN 步骤之后，我们有很多没有分配类别的目标建议。我们接下来要解决的问题就是如何将这些边框分类到我们想要的类别中。...R-CNN 需要固定大小的特征图，以便将它们分类到固定数量的类别中。 ?...另一方面，为了拟合完整的梯度，训练基础网络在时间和必要的硬件上都是昂贵的。 用加权和将四种不同的损失组合起来。

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    Generalized Few-Shot Object Detection without Forgetting

    与图像分类不同，同时检测两个类别的联合域的能力对于目标检测甚至是至关重要的，因为测试时的样本可能包含两个类别的实例，这要求检测器在计算上高效，并且在没有灾难性遗忘的情况下学习新概念。...因此，我们建议在迁移学习范式中解决G-FSD问题：首先通过在Db上训练获得基础模型fb，然后通过在Dn上微调fb(或Db子集和D n的组合)获得新模型fn。...我们从预先在MS-COCO的Db上训练的R-CNN收集感兴趣区域特征，并计算C和C的平均像素L2范数。结果显示在C和C的D像素L2范数上训练。结果显示在图2(a)中。...在图2(a)中，基像素L2范数和C范数之间的巨大差异。可以很容易地观察到基类和看不见的新类之间规范的巨大变化。这可以解释余弦分类器对特征规范不可知的有效性。...Bias-BalancedRPN.为了验证我们设计的有效性，在表6中评估了不同类别的不同RPN设计的RPN召回率和最终检测精度的结果，包括RPN输出的集合策略和微调期间未冻结层的选择。

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