今天的推文没有详细介绍代码，代码的介绍会以视频形式放到B站，欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 image.png 首先是示例数据的格式...画热图的数据 image.png 用来添加文本的数据 image.png 如果还有其他文本需要添加，可以再准备一份数据 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2...读取热图的数据作图 dfa<-read.csv("20211007.csv") head(dfa) pivot_longer(dfa, !...X, names_to = "Y", values_to = "Value") -> dfa.1 head(dfa.1) 读取添加文本的数据 dfb...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...Altair连接图的能力允许高度互动的可视化和即时计算，不需要运行Python服务器。...应用于一个图的变化可以自动反映在另一个具有类似变量的图中。这个功能允许探索多个地块之间的关系。...# 启用在地图中添加更多的位置 m = m.add_child(folium.ClickForMarker(popup="Potential Location")) 在地图上点击，就在你点击的地方生成一个新的位置标记...例如，如果我们想将全球Github用户的总星数热图可视化，并识别出拥有大量顶级用户和星数的地区，Folium热图插件就可以实现这一目的。
[3-6-]+"))) 可视化距离矩阵 p % ggtree(layout="fan", open.angle=10) 绘制环状热图 p + new_scale_fill
这个库被称为Altair，这是一个为统计数据可视化而构建的开源 Python 库。...同样，这两个图都很好地提供了相同的信息并且看起来同样出色。 条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。...然而，在这两个图中，我们可以看到最大的车辆数量是在 76 年之后，并且在 82 年尤为突出。此外，我们使用了一个配置命令来修改条的颜色和不透明度，这在 Altair 情节的情况下就像一个主题。...这两个图表在传达气缸数之间的关系方面似乎同样有效。对于 Altair 图，我们会发现 x 和 y 列在语法中已互换，以避免出现更高和更窄的图。...高级绘图 此外，还有其他高级绘图，如棒棒糖或破折号和点图、热图、树状图，可以使用这两个库进行绘制（Seaborn 可能为此需要一些额外的包），但在此比较中这些已被排除在外以保持它简单的。
Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据，然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...Folium是一个用于绘制空间数据的“神库”。你还可以使用folium生成热图和等值区域图。...，你可以添加标记，弹出窗口等等。...Altair和Vega生成的分散图和直方图 D3.js（数据驱动文档DDD） D3.js是一个JavaScript库，根据数据操作文档。您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。
例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个： Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用...Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据，然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...Folium是一个用于绘制空间数据的“神库”。你还可以使用folium生成热图和等值区域图。...，你可以添加标记，弹出窗口等等。
Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据，然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...Folium是一个用于绘制空间数据的“神库”。你还可以使用folium生成热图和等值区域图。...，你可以添加标记，弹出窗口等等。...Altair和Vega生成的分散图和直方图 ? D3.js（数据驱动文档DDD） D3.js是一个JavaScript库，根据数据操作文档。您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。
1写在前面 前面写了superheat的教程，今天写一下第二波，如何进行聚类以及添加注释图吧。 分分钟提升你的heatmap的颜值哦！...(123) superheat(mtcars, scale = T, n.clusters.rows = 3) ---- 4.3 强制显示行名 默认情况下，在聚类时...Scatterplots 我们可以在热图的旁边添加一些注释图，非常简单，比如yt (‘y top’)或者yr(‘y right’)。...常用的类型有以下几种，我们一起看看吧。...yr.plot.type = "boxplot", yr.cluster.col = c("beige", "slategray1", "beige")) 10注释图坐标轴的调整
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。...有时候我们还能看到对象X或者属性Y的聚类结果也绘制在热图的旁边，但是这就不属于热图的部分了，因为他已经不热了（热，就是有的地方冷，有的地方热）。 ?...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 ?...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。...列是伪时间中的点，行是基因，伪时间的开始在热图的中间。当你从热图的中间读到右边的时候，你正在跟随一个伪时间谱系。当你读到左边时，另一个。
与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...7. geoplotlib geoplotlib是一个用于创建地图和绘制地理数据的工具库。可以使用它来创建各种地图类型，例如等值线，热图和点密度贴图。...创建绘图后，你可以在它上面添加字段，以便用户可以对数据进行筛选和排序。 9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。...missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。
Seaborn 旨在使绘图更加容易，并且能够自动处理复杂的可视化任务，比如分类数据的分布、多变量关系以及热图等。...热图和集群图：Seaborn 可以绘制热图（heatmap）来展示变量之间的关系，以及使用集群图（clustermap）来展示数据集的层次结构。...多种图表类型：Plotly 支持多种图表类型，包括散点图、线图、条形图、箱线图、热图、3D 图表、地图以及仪表板等。...Bokeh 允许用户创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、热图等，而且这些图表都可以在 Web 浏览器中交互式地操作。...以下是 Altair 的一些关键特点：声明式语法：Altair 使用简单而直观的 Python 语法来描述数据可视化，使创建图表变得容易。
图片通常，我们有以下 3 种方式进行 EDA：方式1：在 Python/R 中使用库/框架手动分析方式2：在 Python/R 中使用自动化 EDA 库方式3：使用 Microsoft Power BI...大家在Python中用到的绝大多数工具包扩展都是构建在 Matplotlib 之上的（包括 Seaborn、HoloViews、ggplot 以及后续提到部分自动化 EDA 工具等）。...Altair 的 API 简单、友好，可以用最少的代码产生漂亮而有效的可视化效果。大家可以通过官方的 ? Altair Notebook Examples 学习Altair工具库的使用。...对于数据集的每一列（字段），它会分析如下的内容并呈现在交互式 HTML 报告中：类型推断：字段列的类型要点：类型、唯一值、缺失值分位数统计：包括最小值、Q1、中位数、Q3、最大值、范围、四分位间距描述性统计...：包括均值、众数、标准差、总和、中值绝对差、变异系数、峰度、偏度等直方图：分类和数字相关性：Spearman、Pearson 和 Kendall 矩阵缺失值：矩阵、计数、热图和缺失值的树状图文本分析：了解文本数据的类别
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现，又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文，发现他是用geom_tile()函数实现的，仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。...首先解决昨天的遗留问题：ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线 非常感谢下面这位的留言 文本添加下划线的小例子 df<-data.frame(A=1:10, B...首先是准备热图的数据 如何画这个热图昨天的推文已经介绍过了，点击下方蓝色字可以直达昨天的推文 R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子 接下来是准备分组颜色条的数据 下面是画这个颜色条...接下来是模仿文章开头，拼接三个热图 p3<-p1+ theme(axis.text.y = element_blank()) pdf(file = "123.pdf",width = 12) p1%
1 如何安装 对于Altair库的安装，非常的方便，大家只需要通过pip install Altair即可完成安装。接着就可以在我们的程序中进行使用了。...可视化的图表中，还提供了可以直接下载的链接，我们可以选择保存图片，或者是在Vega在线编辑器中进行图片的编辑。 3).柱状图的操作 柱状图经常用来进行对比分析，非常直观。...如果大家想要按照不同的原产地，创建出不同的柱状图时，可以利用下面的程序来进行创建。 ? 相比于上面的程序，这里的程序仅仅多添加了column='Origin'这一句程序而已。...其动态交互的可视化功能如下所示： 上图中可以看出，通过不断的选择区域，程序会自动的帮助我们计算选择的区域中，不同类别的数量，并通过下方的横向柱状图直观的展现出来，这项功能可以更加方便的帮助我们理解不同范围下的数据分布差异...可以看到，通过交互来划定不同的区域时，下方的柱状图会显示出所选择区域中不同年龄数量的分布，可以看出： 在左上方的分布中，也即身高较高，体重较小的分布中，年龄在24岁的小姐姐分布最多； 而在右上角，也即体重和身高都较突出的区域中
在 Python 中，我们常使用 matplotlib 用于可视化图形，matplotlib是一个很强大的可视化库，但是它有着很严重的局限性。...从上图可以看出，Altair 选择了连续色标，在本例中这是没有意义的。...这是因为 Altair 只是一个 Python API，它能够生成有效的 Vega-Lite jsons，而 API 是以编程的方式生成的，因此在 Vega-Lite 的新版本发布后，Altair 能够全面而且快速的更新...Vega-Lite 交互性非常强大，我们不仅能够使用一行代码来添加 tooltips，还能将图的选择区与另一个可视化图关联。 高度灵活性。Altair的marks可以理解为图表构建中的模块。...就像许多的高级可视化框架一样，Altair 也不是 100% 可定制的，在某些时候，我们会遇到一些无法用Altair制作的图表。
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