给定一个由 0 和 1 组成的矩阵 mat ,请输出一个大小相同的矩阵,其中每一个格子是 mat 中对应位置元素到最近的 0 的距离。 两个相邻元素间的距离为 1 。 具体题目链接
和弦图可用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点,弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带,表示数据关系流向、数量级和位置信息,连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量(从与连接带颜色相同的外围圆环流出),而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺,还可以一目了然的发现数据流量所占比例。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ,在Seurat中均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式;在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法;在 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。
为了更好的进行前后端的设计开发 后端目前用postgrest设计数据库 前端直接使用react-admin和material ui 5.0进行开发 大大增加开发效率
距离 Extensions Data Grid 重构已经过去了两个多月,因工作忙碌而迟迟没有介绍 Extensions Data Grid 的细节。这几天又重构了一下官网示例,目前的 API 文档放在了 gitbook 上,暂时还没有和官网整合,国内访问会比较慢。本文会介绍 Data Grid 的使用方法及比较好的一些功能实现。说点题外话,开发一款插件最大的难度不在于功能的实现,而在于如何去设计插件。
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。
oncoplot (瀑布图)经常出现在肿瘤研究中的Fig1 ,可以展示多种变异类型的全景图。
https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法,它具有丰富的色彩变化,并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包,今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法,一起来学习一下吧
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。
ComplexHeatmap R包是Zuguang Gu编写的,也是现在文章中利用的较多的R包。这个包能实现的功能很强大,今天给大家介绍一下利用ComplexHeatmap R包中的oncoprint绘制突变景观图。
使用 XENA下载的TCGA-LAML.mutect2_snv.tsv文件绘制基因词云和突变景观图。
大家对热图应该都不陌生,但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。
本书是对ComplexeHeatmap包的中文翻译(1-6章),部分内容根据自己的理解有适当的改动,但总体不影响原文。如有不明之处,以原文为准。原文请见:https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
对于基因组突变全景图相信大家并不陌生,它是基因组学突变数据最基本的可视化展示方法之一。一张漂亮的,高大上的基因突变全景图不仅能展示出丰富的信息,还能为你的文章增色不少,其绘制方法也多种多样。今天我们则来看看最常用的两个包maftools和ComplexHeatmap在绘制基因组突变全景图上的异同。首先让我们来简单的了解下这两个包:
在本文中,我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。如果您对游戏不熟悉,强烈建议您先玩一下游戏,以便了解游戏的基本功能。
上一步,我们鉴定出了重要的干扰因素和解释变量可能对表达定量带来影响。scater允许在后续统计模型中引入这些变量来屏蔽技术操作带来的影响,或者可以给函数normaliseExprs()提供一个设计矩阵design matrix来直接移除干扰因素的影响。在这一章先不涉及这些。
写完今天这一篇,Python小知识这块就完了,一共四篇,也就是我过了一遍《零压力学Python》后记录下来的一些重要的点,希望对初学者或者复习Python基础的读者有所帮助,再多的话我就不说了,一切都在知识里面,加油。
后起之秀奔涌而至,欢迎大家在《生信技能树》的舞台分享自己的心得体会!(文末有惊喜)
在 ComplexHeatmap 中单个热图由热图主体和热图组件组成。热图主体可按行或列进行拆分。热图组件包括标题,进化树,矩阵名称和热图注释,可分别放置于热图主体的四个侧面上,这些组件也可根据热图主体的顺序进行重新排序或拆分。
作者 | 闫永强 来源 | Datawhale 本文利用YOLOV5对手势进行训练识别,并识别显示出对应的emoji,如同下图: 本文整体思路如下。提示:本文含完整实践代码,代码较长,建议先看文字部分的实践思路,代码先马后看 一 、YOLOV5训练数据集 1. 安装环境依赖 本教程所用环境:YOLOV5版本是V3.1。 通过git clone 将源码下载到本地,通过pip install -r requirements.txt 安装依赖包 (其中官方要求python>=3.8 and torch>
4.1,波士顿房价预测:线性回归(无正则化项)、Ridge回归(L2正则)、LASSO回归(L1正则)、Elasitc Net算法(L1和L2正则);
写着神经网络计算代码,对矩阵计算想整个清晰的展示方式,就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下,看看有没有人分享过代码?
📷 前言 Angular 按照既定的发版计划在 11 月中旬发布了 v15 版本。推迟了一个月(几乎每个版本都是这个节奏😳),Ng-Matero 也终于更新到了 v15。其实 Ng-Matero 本身的更新非常简单,但是同步维护的 Material Extensions 这个库要先于 Ng-Matero 发布,所以大部分精力都耗费在组件库上面了。 我已经很久没有写关于 Ng-Matero 的发版文章了。上次介绍发版还是 v10 版本,竟然已经是两年前的事情了。在这两年的开源生涯中,主要精力都在 Materi
https://leetcode-cn.com/problems/rotate-string/
hclust 的顺序是靠order 和 labels 两个数据控制,labels 是有顺序的名称,其座次可以被索引提取。order
如下所示,可以看到有多个样品,每个样品都有多个基因表达量,这个时候我们比较关心的是这些基因的表达量相关性(在多个样品),基因与基因之间有两两组合相关性:
R语言在可视化方面的地位是毋庸置疑的,但是呢相对于MatalabR语言在三维图形的展示上存在一定的劣势。当然,作为大众的免费软件,指定不服,很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包,像rgl,gg3D,plot3D,scatterplot3d等,我们今天就介绍一下其中的scatterplot3d。
MutationalPatterns适用于单核苷酸变体 (SNV)、插入和缺失 (Indel)、双碱基替换 (DBS) 和更大的多碱基替换 (MBS)。
李誉辉,四川大学硕士在读,研究数据分析与可视化,以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的,从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D,文章都整理讲解得很全面系统,我本人也是很喜欢这样的文章,故而推荐给大家。
各位朋友大家好,小之今天又来给大家带来一些干货了。上篇文章机器学习股票价格预测初级实战是我在刚接触量化交易那会,因为苦于找不到数据源,所以找的一个第三方平台来获取股票数据。
就像Harrise算子是在Moravec算子的基础上改进得到的一样: http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/54692818 Shi-Tomasi算子是在Harrise算子的基础上改进的,改进之处在于他们使用了不同的响应函数。
说起R语言的拼图,可能大家一点都不陌生,比如常用的“cowplot”和“patchwork”。gridExtra包也提供了一个拼图函数”grid.arrange“。另外,南方医科大学余光创教授也开发了一个更为神奇的拼图R包:aplot。本文将依次对它们的用法进行介绍。
本文通过自建手势数据集,利用YOLOv5s检测,然后通过开源数据集训练squeezenet进行手部关键点预测,最后通过指间的夹角算法来判断具体的手势,并显示出来。文章第四部分为用C++实现整体的ncnn推理(代码较长,可先马后看)
本文整体思路如下。提示:本文含完整实践代码,代码较长,建议先看文字部分的实践思路,代码先马后看
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
由窗口、菜单、图标、光标、按键、对话框和文本等各种图形对象组成的用户界面叫作图形用户界面(GUI)。它可以允许用户定制与MATLAB的交互方式,从而命令窗口不再是唯一与MATLAB的交互方式。用户通过鼠标或键盘选择、激活这些图形对象,使计算机产生某种动作或变化。
pheatmap是热图中使用频率比较高一个R包,ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级,支持pheatmap 参数转换。
题目:分田地 输入描述: 每个输入包含 1 个测试用例。每个测试用例的第一行包含两个整数 n 和 m(1 <= n, m <= 75),表示田地的大小,接下来的 n 行,每行包含 m 个 0-9 之间的数字,表示每块位置的价值。 输出描述: 输出一行表示牛牛所能取得的最大的价值。 示例1 输入 4 4 3332 3233 3332 2323 输出 2 解答 N, M = [int(each) for each in input().split()] mat = [[int(each) for each in
彩色图像单个像素是(R, G, B),转换成灰度图就是简化矩阵, 提高运算速度 比如一个点,灰度的话,就256个维度而已,但是如果算上RGB色彩的话,那就是1600万以上维度。然后再相互组合,或者说找梯度,可以想象 计算量非常大,于是就先降维(灰度)来计算.
上个月我们分享了基于多组学数据识别关键癌症驱动基因的超实用工具Moonlight,不知道大家是否有注意到传说中“别人家的图”。
没想到我2010年买的笔记本显卡GT330M 竟然还能跑CUDA,果断小试了一把,环境为CUDA6.5+VS2012,写了一个积分图实现均值滤波。类似于OpenCV的blur()函数。 使用lena.
docker我们讲解很多次了,具体大家可以浏览我在在生信技能树上面写过部分docker教程, 目录如下:
范数的指数越高,就越关注大的值而忽略小的值。这就是为什么 RMSE 比 MAE 对异常值更敏感。但是当异常值是指数分布的(类似正态曲线),RMSE 就会表现很好。
一般常见的数据归一化,是归一化到0~1,或者-1~1的区间,但在一些特殊场合下,我们需要根据实际情况归一化到其他任意区间,方法是:
在生物信息分析中,经常会做序列分析图(sequence logo),这里的序列指的是核苷酸(DNA/RNA链中)或氨基酸(在蛋白质序列中)。sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性,据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征,如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。
PCA是在数据集中找到“主成分”或最大方差方向的线性变换。它可以用于降维。在本练习中,我们首先负责实现PCA并将其应用于一个简单的二维数据集,以了解它是如何工作的。我们从加载和可视化数据集开始。
给你一个大小为 m x n 的整数矩阵 grid ,其中 m 和 n 都是 偶数 ;另给你一个整数 k 。返回执行 k 次循环轮转操作后的矩阵。
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