这种图又称 cross-talk ，当数据集做完富集分析后，查看两个通路里有哪些基因是重叠的。...输入矩阵 假设我们整理好这样的矩阵，第一列是FC值，第二列是基因名，第三列是基因所在的通路名，其中在两个通路中都有的基因用intersect表示。...library(ggplot2) library(ggrepel) temp<-test[which(test$X=="intersect"),] library(Cairo) CairoJPEG("crosstalk.jpeg...一直以来都觉得自己是弱弱的小透明，执着的学一点就在简书上更一点，和众多在生信路上自学的伙伴抱头前(tong)行(ku)…… 扯远了，补一下健明大大给我的建议，用upsetR绘制crosstalk 1...6个，和上面的crosstalk花瓣图一致 总结：如果想讨论两个通路的交集，请选择花瓣图，如果超过3个，请毫不犹豫的选择UpsetR。
Django中想要把模型类聚合得到想要的数据可以用F对象。 比如有模型类A和B，A和B之间有外键关联在一起，A是子表，B是父表（反过来没试过。。...这样操作的结果就是可以查询到userid为3且模型类A字段bookid等于模型类B字段bid的集合数据了。 F对象是可以比较两个关联模型类的字段数据的。...“本身”字段,而不是相关模型.以下方法将实现,在应用类的列表管理显示页面,显示父表的字段;在编辑页面,父表对子表进行编辑. models.py如下 class Level(models.Model):...models.Model): # 写一个方法,定义在管理页面上能够显示的外键字段字段 # grade为Students模型的外检表,level为Grades模型的外检表,那么为Level模型的字段...以上这篇使用Django实现把两个模型类的数据聚合在一起就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
前言 目前有这样一个需求，在一个域名下 如：http/【php教程_linux常用命令_网络运维技术】/://example.com 下，有两个项目，example.com/a/,example.com.../b/，这两个项目是相互独立的程序，有不同的会员登录机制，但是我们知道，在同一个域名下，它的 session 会话是共享的，也就是你在a站登录后，b站也会出现你在a站的session信息，因为默认的 session_id...这样就会出现会话信息共享的局面，应该怎样独立出两个不同的会话信息呢？...一、定义session_name 其实很简单的，只需在b项目的初始化文件中使用session时，修改下 session_name 就可以了。...session_name('EBCP_SID'); // session_name 必须定义在session_start() 前 session_start(); // ...
这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。...，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了，而ggpubr可轻松绘制出符合出版物要求的图形。...4 patchwork 作者：Thomas Pedersen 网址：https://www.rdocumentation.org/packages/patchwork 简介：平常我们绘制图形的时候常常要将几幅图形组合在一起...geoms都可以用于地图可视化，可以在地图上绘制等高线图或散点图。...可以使用GGally快速绘制模型的系数，或者在地图上绘制网络，如下面的图片所示。 ?
这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。...幸运的是，在过去10年里，R社区一直在努力为ggplot2构建扩展包，到如今已有超过40个扩展包可供使用，今天为要介绍的是大家比较钟爱的12个ggplot2扩展包，想要查看所有ggplot2扩展包的介绍及使用例子...4 patchwork 作者：Thomas Pedersen 网址：https://www.rdocumentation.org/packages/patchwork 简介：平常我们绘制图形的时候常常要将几幅图形组合在一起...geoms都可以用于地图可视化，可以在地图上绘制等高线图或散点图。...可以使用GGally快速绘制模型的系数，或者在地图上绘制网络，如下面的图片所示。 ?
但是我们同样观察到在图右侧，一些gdp非常高而预期寿命中等的国家影响了曲线的走势。对于这种干扰，我们可以进一步采用可靠的线性模型，重新对数据进行拟合。...并绘制出拟合出的线性模型： ggplot(X,aes(x =log(X$gdpPercap),y=X$lifeExp)) + geom_point(shape=19) + xlab("gdpPercap...////这里顺带说一句，ggplot2的2.0版本以前是提供直接使用qplot函数更改拟合模型的，例如，广义线性模型（glm）或者用户自定义的模型(例如y=x^3)。...不过2.0以后，ggplot2的编写者为了鼓励大家放弃qplot这种简单暴力的绘图函数，使用ggplot2提供的更多其他的绘图功能，所以不再在qplot里支持更改拟合模型的功能。...然后我们继续观察年份与寿命的关系，通常我们可以猜测，随时间推移，人的寿命是可以续一波的（例如改变了中国的他），所以我们尝试在图中将这种趋势展现。
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地，本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路，详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接 常见的分析思路可以是， （1）通过某种目的初步筛选出候选的基因集合（数目较多）...除特殊节点外，还可以绘制不同时间点的Time-AUC曲线 R|timeROC-分析 2 独立预后 预后模型需要 添加一些临床信息来进行独立预后验证，通常会绘制森林图来直观展示Forest plot（...森林图） | Cox生存分析可视化 3 模型校准 确定riskscore是独立预后的风险因素后，可以进一步绘制列线图（诺莫图）以及校准曲线，当然可以再加个DCA决策曲线。...6 多模型比较 确定构建的预后模型有意义后，还需要和当前经常使用的预后分层因素（比如stage，T ,N,M分期，其他的经典模型等）进行比较，确保我们得到的预后模型在准确性，稳定性等指标上更优。...四 预后模型特征 1，临床和免疫指标 经过上面的分析可以初步确定预后模型是有意义的，最好再加一些和常见临床指标（左侧两个）以及药物反应（IC50） 和 免疫反应（IPS，TIDE）等。
经过这么长时间对R语言的学习，相信对于R中的四种独立图形系统，你肯定也不会感到惊奇。...为了给大家展示这些选项的作用，这里给出两个例子（图5，6）。图6中将小提琴图和箱线图结合起来，这对于基础图形来说，就很难实现了。 表2，几何函数中的常见选项 ? 图5，展示常见选项的图例 ?...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...在基础图形中可以实现的图形“组合”在ggplot2中自然也不是难事，可以使用函数facet_wrap()和函数facet_grid()创建。...下面是使用了函数geom_smooth()绘制的两个薪水和毕业年数的关系图（图11，12）。 图11，博士毕业年数与目前薪水之间的关系 ? 图12，男性和女性博士毕业年数和薪水之间的关系 ?
，比如我们下面演示下3个模型画在一起，其中prob代表的是上面的model模型，Marker2代表的是只有一个预测变量Marker2的模型，Smokes代表只有一个预测变量Smokes的模型！...下面我们返回2个模型的画图数据，自己稍加整理，然后使用ggplot2画DCA，大家如果只有1个模型或者更多的模型，道理都是一样的哦，就是整成ggplot2需要的格式就行了！...是不是已经有了JAMA杂志的味道？ 下面是2个模型画在一起的例子，和上面的思路一模一样！..., type="response") # 返回两个模型的画图数据 dca12 <- dca(data = df, outcome="Cancer",...在今天推荐的所有方法中，这个方法我是最喜欢的，虽然只有一段代码，连个正经的R包都没有，但是很明显这个方法的潜力最大！只要你会自己修改，那这个方法就是万能的，适合很多模型的DCA绘制！
在典型的探索性数据分析工作流程中，数据可视化和统计建模是两个不同的阶段，而我们也希望能够在最终的可视化结果中将相关统计指标呈现出来，如何让将两种有效结合，使得数据探索更加简单快捷呢？...R-ggstatsplot 统计可视化包介绍 R-ggstatsplot 统计类型 R-ggstatsplot 统计可视化包介绍 R-ggplot2 拥有超强的可视化绘制能力(小编用完果断安利)我们是知道的...，但对于数据的统计分析结果进行展示，ggplot2还也有所欠缺，而R-ggstatsplot包的出现则可弥补不足(小编在研究生期间可没少使用该包绘图)。...ggscatterstats:(scatterplots) 用于表示两个变量之间的相关性。 ggcorrmat:(correlation matrices) 用于表示多个变量之间的相关性。...总结 这一篇推文我们介绍了R-ggstatsplot进行统计分析并将结果可视化，极大省去了绘制单独指标的时间，为统计分析及可视化探索提供非常便捷的方式，感兴趣的小伙伴可仔细阅读哦~~
ggdensity是一个新的ggplot2扩展包，用于展示二维密度估计，使用的方法是基于最高密度区域（HDR）的密度估计方法。（什么是HDR？...简单的说就是在指定概率所覆盖的样本空间所有可能的区域中，HDR具有可能的最小区域。）...中绘制两个连续变量联合分布的标准方法是geom_density_2d( )或者geom_density_2d_filled( )。...这种展示最直接的方法就是将散点绘制在密度图上。...下面两个例子，假设一个联合分布由两个独立的指数分布随机变量生成： 2-1geom_hdr_fun( ) f <- function(x, y) dexp(x) * dexp(y) ggplot() +
ggplot2及其衍生包可以绘制各种各样的复杂绘图，常见的使用场景是使用ggplot2绘制单图，使用ggpubr、cowplot、gridExtra及patchwork等工具包进行拼图，尤其是patchwork...拼图可以解放很多ggplot2的绘图限制，是一个非常有意思的话题。但是如果做过拼图的人就会发现，拼图只是简单的将两个图摆放在一起，图与图之间依然保留着很多空白空间。...ggplot_1 假如可以去除这个空白空间，那就可以实现无缝拼图，可以在很多复杂图表的绘制中发挥作用。...ggplot_2 为了更清晰的展示这个图的两个子图，可以在子图的panel上添加一个边框，可以发现两个子图的绘图区域的确是无缝拼接。...但是aplot有局限，不能把两个aplot拼在一起，但是无缝拼接的思路就可以很容易的实现‘多拼多’。
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源 地理网络图与传统的网络图不同，当引用地理位置进行节点网络可视化时，需要将这些节点放置在地图上，然后绘制他们之间的连结...))%>% rename(xend=lon,yend=lat) assert_that(nrow(edges_for_plot)==nrow(edges))# 给每个节点一个权重（weight）值，在之后的绘图中将反应在节点的大小上...nodes$weight <- degree(g) 下面再定义以下ggplot2主题用来绘制地图。...方法二：ggplot2+ggraph ggplot2有一个名叫gggraph的扩展包（点我了解更多的ggplot2扩展包）专门为网络图的绘制添加了geoms美学，它可以帮助我们对节点和连线使用单独的标度...下面创建第一个需要覆盖在地图上的图层——各节点之间的连线(edges)。
不需要自己再额外添加一下图形的统计信息 别说，还真有，而且常见的统计图形它都能绘制，更重要的是，统计指标信息自动添加，绘制的结果完全符合出版需求~~ 今天这篇推文就带大家了解一下R语言中的王炸绘图工具-...「ggstatsplot」 ggstatsplot包介绍 ggstatsplot是一个基于ggplot2的可视化工具包，旨在简化统计分析和数据可视化的过程。...ggstatsplot中的图形旨在显示有关单个变量或两个变量之间的统计信息，这些信息通常需要使用多个图形和函数才能获取。...使用ggstatsplot可以快速而方便地创建常见的统计图表，并将其与其他图表和函数组合在一起以获得更完整的数据分析。...ggstatsplot中包含了许多图形和函数，其中一些常用的图形包括： 均值/中位数对比图：用于比较两个或多个变量的均值或中位数； 箱线图：用于显示变量的分布情况，包括中位数、上下四分位数和异常值； 密度图
在前面我们学习了基础绘图系统和 ggplot2 绘图系统的图形排版组合，具体可见下面推文。 1....基础绘图系统组合图形排版 2. ggplot2绘图系统图形排版 今天我们继续来学习下 patchwork 包排版 ggplot2 图形。...绘制图形 我们随便绘制四个 ggplot2 图形用来演示。...在排版组合图形前需要将一个个 ggplot2 图形传递给一个参数，比如说上面的 p1，p2 等，然后使用这些参数来排版组合图形。 首先可以使用简单的+号运算符来将图形排在一起。...p1 + p2 如上图所示，两个图形的边边角角是对齐的。 p1 + p2 + p3 默认情况下，排版将按方形排列，按行的顺序来填充图形。
在拥有坐标系的基础上，我们便可以描绘数据点，注意此处默认图表类型是点状图。 在plot()语句括号中，逗号前我们定义了数据点的X轴坐标值，逗号后定义了对应数据点的Y轴坐标值，两个都是用数组的方式表达。...R数据可视化工具 在R语言里，除了R自带的可视化工具plot(),还有很多精彩的工具包，比如ggplot2, 以及gganimate。 ggplot2 ggplot2 是R中被广泛应用的绘图包。...与R plot()的基本作图系统相比，ggplot2旨在运用简单的编程语言绘制及美化数据可视化图表。...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理，我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...不同于R plot(),我们可以将ggplot()的绘制理解为两个步骤：首先我们先将需要的数据以及颜色等一些参数输入ggplot()中，其次叠加geom_*()语句，来绘制指定的图表的几何图像类型，比如散点图
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！ 目前r和Python是数据分析领域最常见的两个编程语言，尤其适合于统计可视化。...它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂，目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn，我们来分开介绍一下： ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...图层（Layer）：图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起，可以创建复杂的图形。...ggplot2提供了多种主题，如theme_gray、theme_bw等。 通过组合和调整这些概念，ggplot2可以绘制出高度可定制的、美观且具有统计意义的图形。...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！
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。...函数的参数含义是： plot：要放置的plot (ggplot2图形或gtable图形)。 x，y:：用于指定标签的位置。 size ：要绘制的标签的字体大小。...可以在图形中将图形分块。例如，如果希望首先将图形分成两块，在左边放一幅子图。然后在右边分两块，绘制两幅子图。...图4 合并多幅图形 上面的代码在使用grid.arrange函数合并图形的时候，使用arrangeGrob函数首先将dp和brp这两幅图合并在一起，然后再和bxp图形合并在一起。...三、添加边缘分布图 在绘制散点图的时候，如果希望进一步了解单个变量的分布，可以在散点图中添加边际分布图。
ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。...4.3.2.3 通过使用qlot()减少键入语法代码的数量 在ggplot2中，有两个主要的高级函数用于创建绘图：qlot()和gglot()。...对于这个图，我们将该方法设置为lm（线性模型的缩写）来绘制最佳拟合线 # Add smoothing geom (layer2) p2 <- p1 + geom_smooth(method="lm")...刻面是在一个图中绘制多个图形。faceting的功能类似于lattice包中的panel。它经常出现在微生物组学研究的出版物上。在ggplot2中，刻面可以通过两种主要方式执行：网格刻面和包裹刻面。...使用facet_grid(公式)在栅格中绘制多个图 数据根据两个或多个变量分成亚组，facet_grid(公式)函数用来生成grid faceting。
通过RNAseq|Lasso构建预后模型，绘制风险评分的KM 和 ROC曲线构建的预后模型KM显著，还需要验证其独立性？...本文就介绍下添加临床因素构建多因素COX模型 以及 森林图，诺莫图（列线图），校准曲线以及DCA决策曲线的绘制方法。...riskScore_cli %>% inner_join(phe) head(riskScore_cli2) 二 多因素森林图 得到riskscore后，除了使用其他数据集验证外，还需要使用多因素COX模型验证其独立性...cmethod="KM", method="boot", u=1*365*5, m= 100, B=1000) 使用plot 函数进行可视化即可，如果想1，3，5年的校准曲线绘制在一张图中...，参数以及ggplot2的优化方案，详情见首发！
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