在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。
使用corrplot包分析,使用RPKM值 image.png > # <样本相关性> > ## 1.如果不存在corrplot就安装这个包 > if (!requireNamespace('corrplot', quietly = TRUE)) + install.packages('corrplot') > library('corrplot') #加载corrplot包用于绘制相关性矩阵热图 > > > p<-file.choose() > > > fpkm <- read.tabl
初步接触数据集,探索性分析后,经常需要做一个相关分析,得到各变量间的相关系数以及显著性水平。
今天偶然从一篇paper里看到了一张R绘制的相关性图,跟以往看到的有些不一样。这张图里面不仅展示了相关系数,并且相关系数显示的大小跟相关系数是成比例的。这样做的好处是,让那些最显著相关的一目了然,而那些不怎么相关的就不那么显眼。这个引起了小编的兴趣,想自己也画一张这样的相关性图。
回顾之前我们介绍的BIB发表的工作:人类致癌通路的全面综述,文章中的绘图都很漂亮,小编发现文中主要的数据展示的绘图方法有饼图、堆积条形图、网络图、热图、箱式图、翻转条形图,都是一些比较常见的绘图方法,但是因作者比较善用配色,绘制的图形就看起来比较高级。吸引小编的是一组“饼图矩阵”,如下所示:
“ 相关系数可视化图让我们清晰了解变量之间的相关性,corrplot作为一个相关系数的多样式展示包,对我们的科研学习帮助巨大”
在前两篇推文中,我们介绍了使用R语言中ggcorplot相关性矩阵热力图绘制和corrplot!花样更多的出版级相关性矩阵热力图绘制。这期推文我们介绍下Python语言中绘制相关性矩阵热力图的工具包-「BioKit」
网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改,今天为大家介绍更好用的R包,在之前聚类分析中也经常用到:factoextra和factoMineR,关于主成分分析的可视化,大家比较常见的可能是ggbiplot,这几个R包都挺不错,大家可以比较下。
https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP
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:
曼哈顿图(manhattan plot),是一种类似曼哈顿摩天大楼排列的一种展示图。如下图所示。
这一段时间在交流群里发现好多同学讨论相关性矩阵图(correlation matrix),小编今天就给大家带来一篇相关内容的推文,包括各种相关性矩阵图类型的绘制,具体内容如下:
在进行生物信息学分析的过程中,经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵,这种相关系数可以通过R语言自带的cor函数得到,但是R并没有对矩阵提供可视化方法。最近小编在阅读文献的时候发现了一些漂亮的相关性图,在这里分享给大家。同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图!
这篇文章可以说是《怎么分析和展示RNAseq基因表达数据中基因的相关性》的延续。上次绘制了下图:
主要讲了如何展示样本的主成分分析结果,即样本在新的空间中的分布情况,便于查看样本分群的结果。
购买后微信发小编订单截图即邀请进新的会员交流群,小编的文档为按年售卖,只包含当年度的除系列课程外的文档,有需要往年文档的朋友也可下单购买,需要了解更多信息的朋友欢迎交流咨询。
需要说明的是,这个头文件包含了大多数win api函数的定义,绝不仅仅只包含控制台api
ggcorrplot用来可视化相关矩阵,和之前介绍过的corrplot功能完全一样!可以说就是一个ggplot2版本的corrplot。
关于此图的讨论已经有一段时间了。我发现一个事实,对此图教程表现出强烈渴望的小伙伴名字后面都有“生态”二字。不管是土壤生态、草地生态还是水生态。非生态的大佬及吃瓜群众也被图形的美学及提供的丰富信息量所吸引。R小白的我也尝试着去还原文中的美图,但是一直进展缓慢。这几天,擂台赛似的相继出来了几种画法:“坐标法”,“python法”(原谅我也不知道用的什么法),“拼接法”,原图的效果大致都出来了:
我们通常做一个表格的时候,会发现表格是左上对齐的,且表格看起来非常单调,整个页面也很简洁。我们以为表格都应该是这个样子的吗?其实不然,表格也可以在网页中体现得很有层次感、画面感。比如在表格大小,文本字体、颜色背景上都可以利用CSS来美化。
📷 视频地址:http://mpvideo.qpic.cn/0bc3niaasaaatialkbbtenrva2wdbfvaacia.f10002.mp4? 参考: 如何合理的展示相关性分析结果??
快来免费体验ChatGpt plus版本的,我们出的钱 体验地址:https://chat.waixingyun.cn 可以加入网站底部技术群,一起找bug,另外新版作图神器已上线 https://cube.waixingyun.cn/home
R 相关性分析 1. 相关性矩阵计算: 加载mtcars数据 > setwd("E:\\Rwork") > data("mtcars") > head(mtcars) mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 11
在创建图形用户界面( GUI )应用程序时,如何显示文本内容是一个重要的考虑因素。你可能需要更改文本的字体、颜色和样式以满足设计需求或提高用户体验。在 Python 中,使用 Tkinter 库可以轻松实现这些文本样式的更改。在本篇博客中,我们将重点介绍如何使用 Python 的 Tkinter 库来更改字体、颜色和样式。
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而,虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法,但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法,使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中,其结果在图形上接近于corrplot函数的结果,这是优秀的arm包的一部分。
在一些学术论文中,经常会看到用「相关性矩阵(correlation matrix)」 去表示数据集中每队数据变量间的关系,可以实现对数据集大致情况的一个快速预览,常常用于探索性分析。本期推文,小编就汇总一下相关性矩阵的R和Python的绘制方法。
通过将以下内容添加到用户设置中: ctrl + , 并搜索 workbench(工作台)【或者在设置中找到工作台】,进入“外观”,找到“Color Customization”,然后点击「Edit in settings.json」(在settings.json中编辑)
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
RGBA - (Red, Green, Blue, Alpha) RGBA 值在 0-1 之间 color = (0.3, 0.5, 0.7, 0.9) 写法
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统,自去年发布以来,一直都备受瞩目。 他的更新频次相当之高,功能更新迭代非常迅速。 大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们,都明白其中缘由,大数据与云计算的趋势席卷全球,海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛,大部分数据处理业务人员,可能要严重依赖Excel以及其他无需编程的可视化自助操作软件。 以上需求也称为自助式BI工具,也就是无需IT人员主导的、业务人员可自行操作的商务智能工具。 而目前这个领域,Tableau的成功商业化使其已经赢得先机,
致敬每一个开源软件的作者,这里我放一下官网的链接地址:https://blog.bahraniapps.com/gifcam/#download 大家如果喜欢可以去官网给原作者一些支持。
重写这两个类 RadarChart和 XAxisRendererRadarChart。其实也就是更改一个方法,别觉得有什么太困难。
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由:
在评估期间,无心插柳地探索到一个新技术,就是关于PPT课件统一更改字体颜色和页面背景颜色的问题。
上面还有一个缺陷,没有给出显著性检验,默认的cor.test只能对两个变量进行显著性检验,比如:
美图和P图已经成为了一种专业技能。因为在互联网时代当中,许许多多的网站需要图片处理,许多的网站文章也需要插入图片来,使整体的内容更加的丰富,而如何处理所需要的图片,比如增加图片的美观,调整图片的清晰度和大小等等都是非常专业的,需要专业的制图人员来做,现在就来看一看如何处理图片上的字变色。
我们知道R里面计算两个数值向量之间的相关性用cor函数,而检验是否显著相关用cor.test。例如
桑基图是展现数据流动的很好工具,是一种特定类型的流量图。在这个图中,指示箭头的宽度与流量大小成比例。
差异分析可视化 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata") # 火山图 library(dplyr) library(ggplot2) dat = distinct(deg,symbol,.keep_all = T) p <- ggplot(data = dat, aes(x = logFC, y = -log10(P.Va
但是,如果你想要一个独一无二的的终端体验或者符合你自身品位的一些东西,你也可以改变你的 Ubuntu 的终端的颜色。
知更鸟主题的导航文字、大小和颜色其实都可以进行自定义的,下面就介绍一下如何单独修改导航菜单分类和整体修改导航菜单分类字体、颜色、大小的具体方法。
《葫芦兄弟》(又名:葫芦娃),是上海美术电影制片厂于1985-1987年原创出品的13集系列剪纸动画片,是中国动画第二个繁荣时期的代表作品之一,至今已经成为中国动画经典。讲述7只神奇的葫芦,7个本领超群的兄弟,为救亲人前赴后继,展开了与妖精们的周旋。
1.步骤为:File–>Settings–>Appearance & Behavior–>Appearance–>Theme中就可以选择喜欢的主题
把文字渲染到屏幕上主要是通过加载字体获得字形(Glyph)纹理,然后通过字体测量计算出字体左上角的位置和宽高,然后再把纹理贴到2D方块中。字体的存储主要有两种方式:
相关系数矩阵可视化已经至少有两个版本的实现了,魏太云基于base绘图系统写了corrplot包,应该说是相关这个小领域中最精美的包了,使用简单,样式丰富,只能用惊艳来形容。Kassambara的ggcorrplot基于ggplot2重写了corrplot,实现了corrplot中绝大多数的功能,但仅支持“square”和“circle”的绘图标记,样式有些单调,不过整个ggcorrplot包的代码大概300行,想学习用ggplot2来自定义绘图函数,看这个包的源代码很不错。还有部分功能相似的corrr包(在写ggcor之前完全没有看过这个包,写完之后发现在相关系数矩阵变data.frame方面惊人的相似),这个包主要在数据相关系数提取、转换上做了很多的工作,在可视化上稍显不足。ggcor的核心是为相关性分析、数据提取、转换、可视化提供一整套解决方案,目前的功能大概完成了70%,后续会根据实际需要继续扩展。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云