条形图 条形图易于阅读。用眼睛比较条形图的末端，很容易快速得出结论：哪一类最大、哪一类最小以及类别之间的增减区别。 ★ 水平条形图 水平条形图，顾名思义通过水平条线对比多组数据。...上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...★ 竖直条形图（直方图） 跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上的数据。...但需要注意的是，当你添加多组数据时，专注其中一组并得出结论就变得更为困难，所以谨慎使用包含多组数据的条形图。同时也要注意，有多组数据时，空白会把条形图分隔成视觉组。这使得类别的相对顺序变得重要。...为了克服这个问题，你需要像下图一样添加数据标签。但我仍然觉得饼图不值它占据的这块地方。 用水平条形图替代饼图，按从大到小或者反向组织。记住，在条形图中，我们的眼睛会比较条形图的末端。
条形图 条形图易于阅读。用眼睛比较条形图的末端，很容易快速得出结论：哪一类最大、哪一类最小以及类别之间的增减区别。 ★ 水平条形图 水平条形图，顾名思义通过水平条线对比多组数据。...上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...★ 竖直条形图（直方图） 跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ? ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上的数据。...但需要注意的是，当你添加多组数据时，专注其中一组并得出结论就变得更为困难，所以谨慎使用包含多组数据的条形图。同时也要注意，有多组数据时，空白会把条形图分隔成视觉组。这使得类别的相对顺序变得重要。...为了克服这个问题，你需要像下图一样添加数据标签。但我仍然觉得饼图不值它占据的这块地方。 ? 用水平条形图替代饼图，按从大到小或者反向组织。记住，在条形图中，我们的眼睛会比较条形图的末端。
本公众号已经分享了超过百种DAX+SVG自定义的图表，本文介绍如何将自定义图表空心化。所谓空心图表是指没有填充颜色，仅有边框颜色的图表。...下图展示了条形图的空心效果： 该图表度量值如下，把度量值放入HTML Content视觉对象正常显示。...这个度量值的关键在于，把前期介绍的实心条形图中的fill参数改为none，也就是没有颜色，然后添加stroke参数，stroke进行颜色定义。...空心-条形 = VAR MaxValue = MAXX ( ALLSELECTED( '店铺资料'[城市] ), [M.销售业绩]) VAR SVG = "<svg xmlns...可以的，效果如下： 度量值如下，度量值放入HTML Content视觉对象进行显示。 Fill none stroke color，SVG空心的原理就这么简单。
://www.nature.com/articles/s41592-024-02533-x Introduction Para_01 空间蛋白质组学有潜力在复杂组织中原位研究蛋白质，但需要与其他组学数据层集成...mRNA或以空间解析、确定性的方式将分子条形码送入组织来实现。...条形码表面捕获方法，如空间多组学（SM-Omics）和空间蛋白质与转录组测序（SPOTS），也展示了这种对整个转录组和数十种蛋白质进行空间分析的能力。...Challenges, opportunities and future perspectives Para_01 在我看来，分析多层组学以及组织组织学中的空间信息的一个重要挑战是如何将它们注册和整合在一起...一旦实现，转移RNA与mRNA、蛋白质和氨基酸代谢的空间映射将为单个细胞中的蛋白质合成和功能提供前所未有的见解。
单细胞多组学技术为阐明单个细胞的基因组、表观基因组和转录组异质性的特征提供了见解。然而，它们给数据处理带来了新的计算挑战。...2023年10月，《Briefings in Bioinformatics》发表了一种用于条形码索引的单细胞-单分子多组学数据分析的通用流程——ScSmOP，用于多模态数据分析。...ScSmOP是一个用于条形码索引单细胞单分子多组学数据分析的通用流程。...ScSmOP的本质是利用C语言，根据基于连接的条形码数据和基于合成的条形码数据，建立基于间隔种子哈希表的条形码识别算法，然后进行数据映射和去卷积。...ScSmOP安装方便，一键完成，运行速度快，广泛适用于处理各种单细胞、单分子、多组学技术和不同物种产生的数据。此外，ScSmOP为用户提供了一个接口，以便随后处理他们定制的条形码并执行自动数据处理。
1 数目 数目的可视化最常见的还是使用垂直的和水平排列的条形图。除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。...另外，对于多组别的数目的展示的话，如果是想要展示不同交集之间的数目可以使用venn图和upset图。 ?...但是每一部分之间的比较的话，并排的条形图可能更好一些。堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?...此外，我们可以根据数据为地图中的区域着色，从而显示不同区域中的数据值。这样的图被称为choropleth。
03 条形图 表示类别之间关系（“分类数据”）的高度或长度不等的条形。常用来比较同一指标下的不同群体，如10位不同CEO的薪酬。（当条形图垂直时也称为柱状图。）...缺点：许多条形图可能会造成趋势线的印象，而不是突出离散值；多组条形可能变得难以解析。...缺点：当变量“翻转”（高值是前一个棒棒糖图中的低值）时，多个棒棒糖图之间的比较可能令人困惑；值相似的多个棒棒糖图，使得评估图中的单个项变得困难。...缺点：是一种由包含许多组成部分和流动路径的复杂系统构成的图表。 17 散点图 对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点，表示这两个变量之间的关系。常用于检测和显示相关性，如年龄与收入的关系图。...缺点：包含太多的类别或者将多个堆积条形组合在一起，可能使你很难看到差异和变化。 22 表格 按列和行排列的信息。通常用于跨多个类别显示单个值，如季度财务业绩。
优点：在值的更改中公开详细信息，或者在广泛数据类别中公开地详细分解 缺点：流中的许多值和变化导致复杂而且交叉的视觉效果，虽然很漂亮，但可能很难解释 03 条形图 表示类别之间关系（“分类数据”）的高度或长度不等的条形...优点：大家都熟悉的形式；非常适合于类别之间的简单比较 缺点：许多条形图可能会造成趋势线的印象，而不是突出离散值；多组条形可能变得难以解析 04 气泡图 散布在两次测量上的点，为数据增加了第三个维度（...优点：大家都熟悉的形式；非常适合于一目了然地表现趋势 缺点：如果我们重点关注趋势线，将更难看到和探讨离散的数据点；太多的趋势线使得人们很难看到任何单根的线 12 棒棒糖图 类似于点图，但在单个测量值上绘制两个点...，使得评估图中的单个项变得困难 13 隐喻图 箭头、金字塔、圆圈和其他公认的图形，用来表示非统计概念。...优点：使人们易于发现系统流程中的细节；帮助识别主要的组成部分和低效的地方 缺点：是一种由包含许多组成部分和流动路径的复杂系统构成的图表 17 散点图 对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点，表示这两个变量之间的关系
PART 1 单个分布的可视化 对于一个连续性的变量，进行分布可视化最基本的图形是直方图。...(ii) 对上面分组的数据可视化，主要是通过类似条形图的方式来展示出来。 例如上面的例子，我们可以按照每五岁做一个分组，这样就先形成这样的一个表格。 ?...进一步我们再去绘制一个基于分组形成的数据来绘制类似条形图的形状。 ? 通过以上直方图绘制的步骤我们可以了解到，其实直方图的绘制还是和分组的多少(bin)。...在密度图中，我们试图通过绘制适当的连续曲线来可视化数据的潜在概率分布。关于密度图的绘制，其实和直方图一样也是分了两步，只不过第一步的分组是分了很多小组。...以上介绍的，都是两组分布的时候如何可视化，如果是多组的话，如果使用直方图就比较混乱了。这个时候，就应该使用密度图可能更好一些。 ?
术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量，变量存储于数据框的每一列。 几何对象是用以呈现数据的几何图形对象，如条形、线条和点。...标度控制着数据空间的值到图形属性空间的值的映射。一个连续型的y标度会将较大的数值映射至空间中纵向更高的位置。 引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...mytheme.png 多重图 基础绘图中，我们使用图形参数mfrow和基本函数layout()把两个或多个基本图放到单个图中，同样，这种方法在ggplot2中不适用。...将多个ggplot2包的图形放到单个图形中最简单的方式是使用gridExtra包中的grid.arrange()函数。我们需要事先安装这个包。 让我们创建3个ggplot2图并把它放在单个图形中。
单细胞多组学测序技术概述 单细胞多组学技术 单细胞分离和条形码化 对于单细胞多组学分析，必须从同一细胞中分离出多种类型的分子，这包括（1）单细胞的分离和（2）随后对多种类型的分子进行条形码化。...对于这些样本，分离单个细胞核后对gDNA和细胞核mRNA进行单细胞多组学分析仍然是可能的，但对胞浆mRNAs的分析可能会导致错误的结论。...在这种方法下，微流控设备被用来将单个细胞封装在带有裂解洗涤剂和微球蛋白酶的液滴中，产生单核、双核或三核体。然后将这些核糖体液滴与含有细胞特异性条形码的液滴逐一合并，生成有条形码的染色质片段。...在核裂解液被分成两部分后，在一半的核裂解液中加入第二个条形码，用于RNA-seq，在另一半的核裂解液中加入索引PCR，用于ATAC-seq。组合条码使来自单个核的mRNA和开放染色质得以区分。...SNARE-seq是另一种使用微滴平台和条形码珠对同一单个细胞核的开放染色质和mRNA进行分析的方法。这种方法的流程首先是分离单核，并使用转座酶在分离的核中进行开放染色质标记。
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性tibbles：tidyverse的特殊数据框查看数据框：glimpse(penguins)（Console输出）View(penguins)（R自带交互框）palmerpenguins...::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性...，在aes()中定义使用geom_形状（）定义一个几何图形,表示数据的几何对象形状：bar-条形图；line-折线图；boxplot-箱线图；point-点对于有缺失值的数据，散点图内没有显示，但有报错...ggplot(penguins, aes(x = species)) + geom_bar()#根据条形的频率依据处理因子函数对条形重新排序 ggplot(penguins, aes(x =
3、弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中，节点将沿着 X轴放置，然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...举个例子，如果数据是「5 辆车」，图中便会显示 5 个汽车图案。 推荐的制作工具有：Infogr.am、jChart。...12、多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。...多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。
0x01 对比型数据可视化 在实际工作中，我们经常需要对比多组数据之间的差异，而这些差异通常是通过不同的标记和视觉通道体现出来。 高度差异/宽度差异： 柱状图、条形图。 面积差异： 面积图、气泡图。...2.条形图 条形图，可以视为是柱状图的一种变体，在大部分情况下，是可以互换的。那么在哪些情况下，条形图能比柱状图更好的展示数据呢？...条形图，相比柱状图而言，可以展示更多的数据条数，一般不要超过30条。 若分类项的文本过长时，柱状图的文本需要进行旋转才能不重叠，不利于阅读，而条形图就就没有这个缺点。 ?...星状图是多体多维的数据，即可视化的对象是多个主体，且多个主体维度相同，且单个主体具有多个维度上的数据特征。 对比的是，多个主体，在同一维度上的数值，可以看出不同主体之间的差异和侧重点。...气泡图，除了具体散点图的功能以外，还可以用气泡的面积来映射第三个维度的数据，对应的数据形式是（x,y,z）,同样可以用于多组或多类别数据的比较。
随着scRNA-seq的广泛应用，同时快速出现了多种方法，可以对单个细胞进行多组学分析，平行检测基因组、表观组、转录组和蛋白质组中的细胞间异质性。...其他涉及细胞核和细胞质物理分离的方法已用于从同一单个细胞获得基因表达和DNA甲基化数据，包括MT-seq和scTRIO-seq。...基于单细胞质谱的方法，如SCoPE-MS和SCoPE2，可以分析单个细胞中的数千种蛋白质和翻译后修饰；然而，它们还没有被直接纳入综合多组学方法。...三阶和更高阶的单细胞多组学为了充分探索细胞间异质性的因果，同时从尽可能多的细胞方面获取数据非常重要。...不同的数据类型，每一个都有自己的特异性。Seurat和MOFA+等软件包可以实现单细胞多组学实验的数据整合，后者旨在识别scNMT-seq数据中的细胞分类因素和调控依赖。
随着多组学数据的增加，如何将已有的数据进行整合供后续研究者使用成了一个关键的问题。...不同于基于测序的多组学技术，基于成像的多组学技术显得更为直观，以merFISH与seqFISH为代表的基于成像的空间多组学技术大大丰富了相关数据，然而如何合理的运用这些数据仍然是一个问题。...，开发了世界上首个基于图像的单细胞多组学数据库的综合浏览器——iSMOD。...随后，该文还用几个示例，展示了iSMOD的广泛应用，其中包括通过多组学研究揭示疾病的分子靶点；探索生物现象背后的工作机制；以及将3D多组学数据整合到虚拟细胞核中。...（G，H）癌症细胞系（图G按器官分类）和癌症（图H按一般癌症类型分类）的堆叠条形图。 随着多组学技术的不断发展和发展，相关的学术论文层出不穷，对相关研究进行系统回顾和整合的需求日益迫切。
SIMBA 可应用于 scRNA-seq、scATAC-seq 和多组学数据分析。 1 简介 单细胞多组学技术的出现允许对多个“组学”层测序，包括基因组学、表观基因组学、转录组学和蛋白质组学。...然而，随着单细胞多组学技术的发展，测序数据包含更多的模态和更高的分辨率，这给分析模型带来了极大的挑战。...作者在多个scRNA-seq、scATAC-seq和多组学数据集中广泛测试了SIMBA，实验涵盖了多种单细胞分析任务，包括scRNA-seq分析、scATAC-seq分析、多模态分析、批次校正和多组学数据整合...图2d显示了四个基因的条形码图，在图2c中以红色突出显示。这些基因中有三个是常用的标记基因，用于在PBMCs数据集中识别亚群。...图6 使用SIMBA整合多组学数据 3 总结 SIMBA将单个细胞或特征作为节点编码到图中，并使用可扩展的图嵌入将细胞和特征嵌入到共享的潜在空间中。
并且可以实时生成可视化的结果，包括条形图，箱线图，热图，PCA，散点图，带误差条的条形图等。...从其他软件结果导入 stamp 四、使用案例 4.1 多组比较——肠型 安装好软件，Load data 打开 example 中的 EnterotypesArumugam 目录中的肠型数据...level 选择 Genera，现在我们可以看到三种肠型的不同形状在图中分开比较明显。...4.2 图表类型介绍 比较常用的是两组比较，本软件对多组比较支持也非常好，很容易进一步探索数据。...柱状图：显示每个样品中 feature 的相对比例，并添加组均值，方便查看单个 Feature 的数据分布，如下图显示三种肠型中拟杆菌属的相对丰度。
单变量可视化， 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中...，易于比较各组数据之间的差别 折线图： 易于比较各组数据之间的差别； 能比较多组数据在同一个维度上的趋势； 每张图上不适合展示太多折线 面积图就是在折线图的基础上，把折线下面的面积填充颜色 ： 直方图... 直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...，所以它们对歪斜的数据的处理不是很好： 在第一个直方图中，将价格>200的葡萄酒排除了。...api添加x坐标： 该图中的数据可以和散点图中的数据进行比较，但是hexplot能展示的信息更多 从hexplot中，可以看到《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）评论的葡萄酒瓶大多数是87.5分
np.random.randn(100), index=pd.date_range("5/1/2022", periods=100)) tsc = ts.cumsum() tsc.plot(kind="line") 多组折线图...多组条形图 df = pd.DataFrame(np.random.rand(6, 3), columns=list('ABC')) df.plot.bar() 堆积条形图 df.plot.bar...parallel_coordinates) 自相关图(autocorrelation_plot) 雷达图(radviz) 引导图(bootstrap_plot图) 子图(subplot) 子图任意排列 图中绘制数据表格...np.random.rand(1000) + 0.9 * np.sin(spacing)) plt.figure( figsize=(10,7)) lag_plot(data, c='b') 8）图中绘制表格...在可视化图中插入table表格，可以自定义表格的大小以及位置。
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