问题描述：在当前文件夹中有一个存放同一门课程两个班级同学成绩的Excel文件“学生成绩.xlsx”，每个工作表中存放一个班级的成绩。...编写程序，使用pandas读取其中的数据，然后绘制柱状图和热力图对学生的成绩数据进行可视化。...技术要点：1）使用pandas读取Excel多WorkSheet中的数据；2）使用pandas函数merge()横向合并DataFrame；3）柱状图与热力图的绘制。 测试数据： ? 参考代码： ?
第一种：使用细胞亚群基因表达均值计算亚群间的相关性热图绘制 这种相关性热图计算的是单细胞亚群间伪bulk基因表达的相关性，这里有两个应用。...Figure 2 实战：基于基因表达 计算相关性热图绘制 这里就简单一点，使用经典的pbmc3k数据进行绘制。...，每一行为一个基因： 3、绘图 使用粗糙的pheatmap简单绘图： pheatmap::pheatmap(cor(cor_data)) 结果如下： 第二种：使用不同样本中各细胞亚群相对百分比计算亚群间的相关性热图绘制...这里的x~y是一个公式，指定了转换的规则： x：这通常是一个或多个变量，它们在转换后将成为数据框的行名。在转换过程中，x变量的每个唯一值都会成为结果数据框中的一行。...y：这是一个变量，它在转换后将成为数据框的列名。y变量的每个唯一值都会成为结果数据框中的一列。
，主要用于展示表格 类型：表格元素 table，盒子占用宽度为一整行 属性： border ：表格边框 cellspacing ：每一行之间以及每一列之间的间距 cellpadding ：每一列的内边距...width ：表格宽度，不设置则由内容撑开 子元素： thead：表头部分 tbody：表主体部分 tr：每一行 th：表头中每一列 td：表主体中每一列 anqila ol、li 有序列表 介绍：ol 默认自带了 margin、padding 样式，一般需要结合 li 使用，主要用于展示有序号的列表 类型：块级元素 block，盒子占用宽度为一整行...mp3 格式 loop：是否循环播放 muted：静音 autoplay：自动播放，浏览器一般都是禁止的，需要结合静音使用才能生效 controls：展示播放器控件，样式根据浏览器决定 <audio...mp4 格式 loop：是否循环播放 muted：静音 autoplay：自动播放，浏览器一般都是禁止的，需要结合静音使用才能生效 controls：展示播放器控件，样式根据浏览器决定 <video src
p=24896 漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。...该图显示了集合中的 12 辆汽车： 背景中的气缸。4、6 和 8 缸的浅色、中色和深色。 用蓝色标出每辆车每加仑的里数。 这篇文章是逐步展示如何将所需的元素添加到圆形图中。...我使用前 12 辆汽车，有一列包含行名。 add_rownames\[1:12,\] 绘制数据映射 为了映射我想绘制的任何列的值，我创建了函数。...# 数据点 rotate_data 我想展示绘图范围数据，所以我伪造了一系列 qsec 数据。基本上，您为每辆车（标签）上的 qsec 生成一个具有多个值（行）的数据框。...但是为了简单地将所有轴文本和轴标签设置为blank，我构建了一个可以使用 text 绘制的数据框。
本文内容 什么是混淆矩阵 目标检测中的混淆矩阵 使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 总结 1....什么是混淆矩阵 首先给出定义：在机器学习领域，特别是统计分类问题中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种特定的表格布局，用于可视化算法的性能，矩阵的每一行代表实际的类别，而每一列代表预测的类别...因此为了能够绘制混淆矩阵中的正负例，就需要去区分检测结果中哪些结果是正确的，哪些结果是错误的，同时，对错误的检测也需要归为不同的错误类别。 图5....检测类型的判别 让我们来重温一下目标检测中的最基本概念：如何判断一个检测结果是否正确。目前最常用的方式就是去计算检测框与真实框的IOU，然后根据 IOU 去判别两个框是否匹配。...使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 在理解了什么是混淆矩阵以及如何分析混淆矩阵之后，就可以使用 MMDetection 中提供的小工具，为自己的目标检测模型绘制一个混淆矩阵。
二、origin简单绘图 双击图标打开origin 导入csv数据 可选中多个csv文件导入 为了让两个csv的数据同时显示，在弹出的对话框进行以下操作(默认第二个csv数据会覆盖第一个...新建一空白列 在右侧空白处右击—>添加新咧 在新建的一列的“F(x)=”这一行里输入“A*1000000”，回车即可 设置数据精度 选中某一列，右击—>属性，在弹出的对话框里的“位数”一栏...绘图 新建画布 点击菜单栏里的“新建图” 设置画布大小 双击画布，在弹出的对话框里设置画布的大小 按住Ctrl，滚动鼠标齿轮，即可放大画布 绘制波形 选择“图”—>“图标绘制”...最后点击“应用”即可 设置横纵坐标 双击坐标轴，在弹出的对话框里进行操作 & 设置横纵坐标的范围 设置标题以及标题字体和大小 设置轴线和刻度线 设置坐标轴字体和大小 设置标题的英文字体为...Times New Roman 选中标题右击—>属性 设置波形的颜色和样式 双击波形，选择独立编辑模式，即每一条波形单独设置 设置坐标区域的大小和位置 双击坐标区域，弹出对话框 保存项目
本文将介绍如何使用Selenium Python这一强大的自动化测试工具来爬取多个分页的动态表格，并进行数据整合和分析。...案例 为了具体说明如何使用Selenium Python爬取多个分页的动态表格并进行数据整合和分析，我们以一个实际的案例为例，爬取Selenium Easy网站上的一个表格示例，并对爬取到的数据进行简单的统计和绘图...for row in rows: # 提取每一行数据中的每一列数据 cols = row.find_all('td')...# 判断每一列数据是否为空（因为表头行没有数据） if len(cols) > 0: # 获取每一列数据的文本...() # 将列表转换为Pandas数据框 df = pd.DataFrame(data) # 查看数据框的基本信息 print(df.info()) # 查看数据框的前五行 print(df.head
二、什么是宽表格和长表格 示例数据说明：例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。...79.10000 ## 3 59.11538 8.941935 83.90323 ## 4 59.96154 8.793548 83.96774 而长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列...长数据矩阵中一列代表变量类型，另外一列表示对用的变量值。...915 day 27 ## 916 day 28 ## 917 day 29 ## 918 day 30 默认情况下melt会认为全部为数值的每一列都是带有变量的值...使用dplyr进行数据操作30例 交集intersect、并集union、找不同setdiff R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换 1数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框） 2读写数据所需的主要函数
想必大家都见过下面这款南丁格尔玫瑰图，有没有觉得很高大上？是不是很想知道怎么绘制它？ ?...只是在EXCEL中，它是无法像条形图一样直接制作出来的，但它的原理其实和雷达图差不多，所以可以用雷达图加上一定的技巧进行制作。那今天我们就来讲解如何制作这个南丁格尔玫瑰图。...操作步骤 虽然我们可以直接制作雷达图，但雷达图它并不是一块一块的扇形，而南丁格尔玫瑰图是一个360度的扇形雷达图，它每一块扇形都有一个夹角，每一块扇形都有一定不相连。 ?...我们可以看到，南丁格尔玫瑰图中间它是有一个空白区域的，所以还需要再创建一列辅助，数值可以按照源数据的比例来定。 ?...美化图表 插入图表后，我们可以删除一些没必要的元素，然后把另一列辅助列加进去，再把该系列的形状填充为白色： ? 最后更改图表样式，以及要文本框把数据标签加进去就搞定了。 ?
“1” ②计算列表中每个数据框的 V区片段usage的香农熵 entropy.seg(twb, HUMAN_TRBV) ③计算两个数据框之间的V-usage的JS差异 js.div.seg(twb[...= F) #计算距离 vis.radarlike(imm.js, .ncol = 2) #每个数据框与其他数据框的距离结果绘制距离图 （2）主成分分析Principal Component Analysis...， "nuc"代表使用CDR3的核苷酸序列 #.seq="aa" 代表使用CDR3的氨基酸序列 #.verbose是否输出程序进程#比较twb的前两个数据框 ②twb数据框两两评估相似性 repOverlap...CDR3长度和读数分布图 vis.count.len绘制CDR3核苷酸序列长度图，vis.number.count绘制counts直方图。输入数据数据框或数据列表。...热图 集合的配对距离或相似度可以表示为二元矩阵，其中每一行和每一列表示一个克隆集。vis.heatmap用来可视化。
） 根据图面积选择 大面积的图用柔和的颜色（柱状图/面积图） 小面积的图用强烈的颜色 （折线图/散点图） 绘图指南 柱状图 选中两列Y与一列X绘制柱状图 多人图标修改整体配色，单人修改单个数据列...绘图细节设置对话框 对比 分组柱状图 绘制分组柱状图时，必须有一个Y列用来标记分组的组号（如下图所示）。...分组组号设置 选择绘制图形类型 绘图细节对话框 数据与图形对应关系 Tips: 如何对颜色进行不同的分组？...image-20210402153153625 image-20210402153122251 堆叠分组柱状图 源数据与图形 选中数据然后绘图 在绘图细节对话框，将分子组打开，分组依据设置为...简单散点图 数据结构 第一步：绘制普通散点图 第二步：设置绘图细节对话框 第三步：颜色映射到D列 最终出图
在这一篇中，我们目的是得到满足差异倍数和差异P值得基因，以及同时进行可视化（包括差异分析常见的火山图和热图）。...绘制火山图 （1）第一步制作差异分析结果数据框 myarray = np.asarray(pvalue) result = pd.DataFrame({'pvalue':myarray,'FoldChange...热图的用途一般有两个。以RNA-seq为例，热图可以：1）直观呈现多样本多个基因的全局表达量变化；2）呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。...热图一般使用颜色（例如红绿的深浅）来展示多个样本多个基因的表达量高低，既直观又美观。同时可以对样本聚类或者对基因聚类。...如图所示： （1）每一行为一个基因，每一列为一个sample。 （2）绿色代表相对低表达，红色代表相对高表达。
3文章目录 一、绘制多图 1、绘制多图 2、代码示例 二、设置图形对话框在 Windows 界面的位置和大小 三、在一个图形上绘制多个小图形 一、绘制多图 ---- 1、绘制多图 存在一种绘图情况 ,...需要同时展示两条曲线 , 但是二者的 x 或 y 轴差距过大 , 需要绘制在两个图中 ; 在绘制每个图前 , 先调用一次 figure , 就会在新的对话框中生成一张新的图形 ; 使用示例如下 :...; bottom 参数 : 图形对话框在 Windows 界面中 , 距离屏幕底部的距离 ; width 参数 : 图形对话框宽度 ; height 参数 : 图形对话框高度 ; 代码示例 : %...三、在一个图形上绘制多个小图形 ---- 使用 subplot 可以指定内部的小图形 ; subplot(m, n, 1); m 参数 : 行数 ; n 参数与 : 列数 ; 第三个参数是 1 ~...m \times n 之间的数值 ; 在本示例中是 1 ~ 6 之间的数值 ; 代码示例 : % 生成 x 轴数据 , -10 ~ 10 , 步长 0.1 t = 0 : 0.1 : 2 *
Python生物信息学③提取差异基因 通过Python生物信息学③提取差异基因得到了该数据集的差异分析的两个关键参数，1.差异倍数（foldchange）以及2.差异的P值。...绘制火山图 （1）第一步制作差异分析结果数据框 genearray = np.asarray(pvalue) result = pd.DataFrame({'pvalue':genearray,'FoldChange...绘制热图 热图（heatmap）是生物学文章里（尤其是RNA-seq相关论文）经常出现的图片。热图的用途一般有两个。...以RNA-seq为例，热图可以：1）直观呈现多样本多个基因的全局表达量变化；2）呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。热图一般使用颜色（例如红绿的深浅）来展示多个样本多个基因的表达量高低，既直观又美观。...（1）每一行为一个基因，每一列为一个sample。 （2）绿色代表相对低表达，红色代表相对高表达。
Q: 如何加载一个以符号分隔的文本文件中的数据？...#重新规定每一列的类型使用col_types=参数，也可以设置为blank丢弃它 data 的接口和若干选项来代替基础绘图系统中对图的缝缝补补。本章主要帮助我们从基础绘图过度到ggplot2之中。 2.1绘制散点图 Q: 如何绘制散点图？...*使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行，使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图？...) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值的频数表，使用BOD数据，时间为x值，demand为y值，使用geom_col()函数 ggplot(BOD,aes(x=BOD$Time,Y=BOD$demand
而我最近发现的一个基于matplotlib的第三方库plottable，用它来生成数据表格图既简单又美观，今天的文章中费老师我就来带大家学习它的常用方法~ 2 基于plottable绘制漂亮的表格 ...使用pip install plottable完成安装后，我们先从一个简单的例子了解其基础的使用方式： 2.1 从简单例子出发 plottable的基础使用很简单，在已有数据框的基础上，直接调用plottable...中的Table模块即可： 渲染出的表格图如下： 2.2 plottable的常用方法 了解到plottable的基础用法后，接下来我们来学习如何添加一些常用参数来对表格进行美化： 2.2.1...plottable.ColDef对象列表构成的column_definitions参数，可细粒度地对每一列进行自由的样式定义，其中每个ColDef()对象通过参数name与列名进行对应，常见的用法有：...ColDef设置相同的group参数，我们可以为具有相同group参数的字段添加分组标识： 为指定字段绘制列边框 通过为ColDef设置参数border，我们可以决定如何绘制不同字段的列边框：
来源：Deephub Imba本文约8500字，建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。...所以无论自定义聚合器是如何实现的，结果都将是传递给它的每一列的单个值。 来看看一个简单的聚合——计算每个组在得分列上的平均值。 ...我们还可以构建自定义聚合器，并对每一列执行多个特定的聚合，例如计算一列的平均值和另一列的中值。 性能对比 就性能而言，agg比apply稍微快一些，至少对于简单的聚合是这样。...结果类似于额外的拆栈操作。我们这里尝试重现它。我们将使用我们的原始数据框并添加一个城市列。假设我们的三个学生 John、James 和 Jennifer 都来自波士顿。 ...总结 apply提供的灵活性使其在大多数场景中成为非常方便的选择，所以如果你的数据不大，或者对处理时间没有硬性的要求，那就直接使用apply吧。
1.1准备工作ggplot2是tidyverse的一个核心R包，首先需要加载tidyverselibrary(tidyverse)此处用到内置数据mpg（mpg是一个数据框）复习数据框的概念：变量（列）...和观测（行）的矩形集合，数据框每一列都有一个唯一的列名，长度相等，同一列的数据类型需要一致，不同列的数据类型可以不一致。...mpg中的哪些变量是分类变量？哪些变量是连续变量？当调用mpg时，如何才能看到这些信息？glimpse(mpg)显示为chr的是分类变量，为int的是连续变量。...如果有一个更大的数据集，你将如何权衡这两种方法的优劣？...优势：根据想要观测的变量将数据分为每一分面，显示出每一分面中的趋势及不同分面之间的差别劣势：由于数据被分割为一个个的分面，数据整体的趋势就看不出来了如果有一个更大的数据集，就需要根据目标判断，如果看整体趋势的话就不用分面
通过本文，你将会收获如下这些知识：数据去重、excel常用函数、数据验证、excel常用图表、切片器，以及如何利用excel做数据清洗。做完以后的效果图，我们先进行一个展示。 效果如下： ?...4、数据浏览 数据浏览是为了让我们对数据有一个清楚的认识，知道数据源的每一列表示的什么，同时知道哪些数据是脏乱的数据，为以后数据清洗做了一个铺垫。...3）针对每一列数据，使用筛选器进行查看，看看哪些列需要进行数据处理 经过查看，我们发现如下数据存在脏数据，接下来我们将这些列进行标记一下，方便以后做数据清洗(由于现在列数较少，你可以不做标记，但是当列较多的时候...4）插入每一个需要展示的图形 这一步其实很简单，大家只需要选中“维度汇总”这个SHEET表中的数据源，然后添加你想绘制的图行即可。...由下图可以看出，每一个维度的数据，我们都计算好了摆放在这，你需要啥，就使用啥。我们将做出来的图，直接ctrl+s粘贴到可视化大屏中即可。 唯一难的在哪里呢？
箱式图用于多组数据平均水平和变异程度的直观分析比较。每组数据均可呈现其最小值、最大值、平均水平，最小值、最大值形成间距都可以反映数据的变异程度。 主要函数为geom_boxplot()。...本期我们以表达矩阵为例来做箱式图。 1 原始数据 常规的表达矩阵每一行为一个基因，每一列为一个样本，如果拿到的数据不符合上述规则，首先需要对数据进行调整。...如果每一行为一个样本，每一列为一个基因则需要使用t()进行转置。...2.1 添加分组信息 library(tidyr) library(tibble) library(dplyr) dat = t(exp) %>% # “%>%”为管道符，相当于linux中的“|”...as.data.frame() %>% # 只有数据框才能使用将行名变成一列的命令 rownames_to_column() %>% # 将行名变成一列 mutate(group = rep
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