如何用系列图R避免图预测中的空洞 - 腾讯云开发者社区

最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%

7722 0

R中优雅的绘制环状sina图

❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的...month.abb[1:12]) + scale_y_continuous(breaks=c(seq(0,8,2))) + coord_polar() + # 使用极坐标系 # 使用cowplot包中的

3483 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

R中优雅的绘制物种冲积图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...下面小编就来简单介绍一下代码 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%

2833 0

【R语言】复现paper中的韦恩图

韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。...=========华丽的分割线============ 对于掌控性要求比较高的同学，可以试着自己写R代码来绘制韦恩图。...今天我们就来重现下面这篇学术论文里面的韦恩图 Fig3为韦恩图下面我们用R里面的VennDiagram包来重现这个图我们这里就不用原文作者的数据了，而是随机产生了4个gene list，这四个...fill = rainbow(setnum), #控制圆圈中的数字 cex = 0.3, #字体大小 #fontface = "bold", #粗体 #fontfamily...R的UpSetR包来画Upset plot，如下

8412 0

R中轻松绘制树状热图的若干方法

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。..., groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...metacoder后的结果，其对代码做了简化；下面来通过一个案例来介绍「metacoder」包 ❞ 载入metacoder包 library(metacoder) 解析分类数据 obj <- parse_tax_data...tax_data进行处理 obj$data$tax_data <- zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行...calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图

4813 0

ICLR 2021 | 演化图单纯复形中的高阶结构预测

1 背景许多类型的网络（如社交网络、生物网络和化学反应网络）都是高度动态的，网络中新增的相互作用在网络节点之间引入了新的边，使网络迅速发展和增长。通常，人们通过链路预测来观察网络随时间的演化。...他们提出预测一个相似的封闭事件，一个开放的单纯形（成员顶点之间只有成对的相互作用）将过渡到一个封闭的单纯形(其中所有成员顶点同时参与高阶关系）。图1（中）显示了从开放三角形到封闭三角形的过渡示例。...图1（右）展示了超精度预测任务。 ? 图1 时间变化时，开放单纯形到封闭单纯形演变虽然基于相似闭包事件预测或超边距预测模型都能处理高阶结构，但它们都未能捕捉高阶结构随时间的高度复杂和非线性演化。...为了解决这些问题，本文将图1过程看作非参数时间序列预测框架下的一个时间过程，它模拟了高阶结构及其局部邻域（空间维数)在移动时间窗口(时间维数)上的演化。...3.3 估计量的理论性质估计量具有一致性和渐进正态性，作者给出了一系列公式证明了所提出的估计量的一致性和渐近正态性。同时证明了估计量的误差弱收敛于正态分布。

9546 0

R中优雅的可视化WGCNA模块热图

欢迎关注R语言数据分析指南加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(magrittr) library(WGCNA) library(linkET...# 转置 datExpr0 <- t(gene_exp) # 缺失数据及无波动数据过滤 gsg 的缺失数据比例阈值...datExpr <- datExpr0[gsg$goodSamples, gsg$goodGenes] WGCNA绘制模块热图 MEs2 % dplyr::select(1:20)...zlim = c(-1,1), main = paste("Module-trait relationships")) 绘制模块热图...2)) + scale_colour_manual(values = color_pal(3)) + guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r"

1.1K1 0

CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

卷积神经网络在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...如果我们了解这些特征中的每一个以及它们在张量中的轴位置，那么我们就可以对张量数据结构有一个很好的总体理解。为了分解这个，我们将从后往前推敲，考虑从右到左的轴。...给定一个代表一批图片的张量（类似于上面），我们能使用四个索引定位到一批图片中特定图片的特定通道的特定像素值。输出通道和特征图让我们看一下在通过卷积层转换后，张量颜色通道轴是如何变化的解释。...特征图（Feature Maps）对于输出通道，我们不再拥有颜色通道，而是修改过的通道，我们称之为feature maps。这些所谓的特征图是使用输入颜色通道和卷积过滤器进行卷积的输出。

3.8K3 0

【R语言在最优化中的应用】igraph 包在图与网络分析中的应用

igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...由15 – 23 行(最短路矩阵) 可以知道该网络上每两个定点的最短路。如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。...需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。

4.6K3 0

用R语言的circlize包复现一下Microbiome期刊中的圈图

influence of host genetics on the rumen microbiota drive body weight variance in male Hu sheep lambs 复现论文中的fig2...没有找到论文中提供的数据，我们自己来构造数据，如何利用otu表格把数据整理成作图需要用的格式，这个今天的推文不做介绍，今天的推文只介绍已经有了作图需要用到的数据后如何作图。...首先是最外圈的数据最外圈文字的数据第二圈数据第三圈的数据与第二圈的数据格式一致第四圈的数据第五圈的数据利用第三圈的数据生成最里层连线的数据完整的代码 library(circlize...20240610/data07.xlsx") data07 brk<-seq(0,30,2) brk circos.par(start.degree =86,clock.wise = T) ## 热图的圈参考链接...AI来拼图了今天推文的示例数据和代码可以给推文打赏20元获取

1511 0

深度学习与CV教程(14) | 图像分割 (FCN,SegNet,U-Net,PSPNet,DeepLab,RefineNet)

下图为典型示例，为了直观易懂，示例显示使用的低分辨率的预测图，但实际上分割图的分辨率应与原始输入的分辨率是一致的。...图片语义分割架构的另一个重要点是，对特征图使用「反卷积」（如上动图所示），将低分辨率分割图上采样至输入图像分辨率，或者花费大量计算成本，使用空洞卷积在编码器上部分避免分辨率下降。...- 在最后两个最大池化操作中不降低特征图的分辨率，并在倒数第二个最大池化之后的卷积中使用空洞卷积。- 使用 CRF（条件随机场）作为后处理，恢复边界细节，达到准确定位效果。...Mask R-CNN以Faster R-CNN 为基础，在现有的边界框识别分支基础上添加一个并行的预测目标掩码的分支。...图片关键特点：在Faster R-CNN 上添加辅助分支以执行语义分割- 对每个实例进行的 RoIPool 操作已经被修改为 RoIAlign ，它避免了特征提取的空间量化，因为在最高分辨率中保持空间特征不变对于语义分割很重要

1.5K4 2

深度学习基础入门篇：卷积算子：空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析

空洞卷积在某些特定的领域有着非常广泛的应用，比如：语义分割领域：DeepLab系列2,3,4,5与DUC6。...尺寸为 $3\times{3}$ ，扩张率分别为 $1,2,4$ 时的空洞卷积分别如图1，图2，图3所示。图片图1 扩张率为1时的3*3空洞卷积扩张率为1时，空洞卷积与标准卷积计算方式一样。...图片图2 扩张率为2时的3*3空洞卷积图片图3 扩张率为4时的3*3空洞卷积扩张率大于1时，在标准卷积的基础上，会注入空洞，空洞中的数值全部填0。...对于卷积核大小为 $k$ ，扩张率为 $r$ 的空洞卷积，感受野 $F$ 的计算公式为： $$F = k + (k-1)(r-1)$$ 卷积核大小 $k=3$ ，扩张率 $r=2$ 时，计算方式如图5...通常输入图像会具有 3 个 channel：R、G、B。在经过一系列卷积操作后，输入特征图就会变为多个 channel。对于每个 channel 而言，我们可以将其想成对该图像某种特定特征的解释说明。

4.3K4 3

深度学习视觉研究综述

该网络用更少的参数量提取更多的特征图。Ghost模块通过一系列简单的线性操作生成特征图，模拟传统卷积层的效果，降低了参数量和计算量。...R-CNN系列模型由共享特征提取子网和RoI预测回归子网组成。全卷积网络结构在性能更强的分类网络出现后应用于目标检测任务，但检测精度低于分类精度。...图27 Mask R-CNN网络示意图图28 Mask R-CNN 分支示意图深度卷积神经网络中池化层和上采样层设计存在缺陷，导致图像分割精度受限。...2016年DeepLab提出空洞卷积，避免信息损失，并使用全连接的条件随机场（Condi-tionalrandomfield，CRF）优化分割精度，结构如图29。空洞卷积增大感受野，不增加参数。...图34展示了不使用空洞卷积和使用空洞卷积的级联模块示意图。

7664 0

图像大面积缺失，也能逼真修复，新模型CM-GAN兼顾全局结构和纹理细节

SOTA 方法，如 CoModGAN 和 LaMa。...在每个解码器块中，研究者首先应用全局调制来执行粗略和语义感知的结构合成，然后进行空间调制来进一步以空间自适应方式调整特征图。...物体感知训练为训练生成掩码的算法至关重要。本质上，采样的掩码应该类似于在实际用例中绘制的掩码，并且掩码应避免覆盖整个物体或任何新物体的大部分。过度简化的掩码方案可能会导致伪影。...此外，该研究还扩大了实例分割边界上的空洞，以避免将空洞附近的背景像素泄漏到修复区域中。训练目标与 Masked-R_1 正则化该模型结合对抗性损失和基于分割的感知损失进行训练。...此外，该研究还提出了一种专门用于稳定修复任务的对抗性训练的 masked-R_1 正则化，其中利用掩码 m 来避免计算掩码外的梯度惩罚。

5873 0

图像大面积缺失，也能逼真修复，新模型CM-GAN兼顾全局结构和纹理细节

方法，如 CoModGAN 和 LaMa。...在每个解码器块中，研究者首先应用全局调制来执行粗略和语义感知的结构合成，然后进行空间调制来进一步以空间自适应方式调整特征图。...物体感知训练为训练生成掩码的算法至关重要。本质上，采样的掩码应该类似于在实际用例中绘制的掩码，并且掩码应避免覆盖整个物体或任何新物体的大部分。过度简化的掩码方案可能会导致伪影。...此外，该研究还扩大了实例分割边界上的空洞，以避免将空洞附近的背景像素泄漏到修复区域中。训练目标与 Masked-R_1 正则化该模型结合对抗性损失和基于分割的感知损失进行训练。...此外，该研究还提出了一种专门用于稳定修复任务的对抗性训练的 masked-R_1 正则化，其中利用掩码 m 来避免计算掩码外的梯度惩罚。

7791 0

基于多尺度神经网络和特征融合的SOTA单目深度估计

其中涉及到很多子任务，如目标检测、实例分割、深度估计、场景理解等。神经网络试图模仿人类大脑通过数据学习而不需要明确编程。在这个工作中，我们尝试解决深度估计问题，特别是在自动驾驶的背景下。...虽然全连接层在推理大范围的上下文信息中很重要，但是它仍然是不需要的。相反，我们使用空洞卷积，扩大了感受野，而不增加参数的数量。...我们网络的感受野由于这一操作而大大增加，除了局部信息外，还能够捕捉到全局背景信息。融合后的特征被传播到另一个多尺度块中。该块由普通卷积层和扩张率分别为2和4的空洞卷积层组成。...图3: 我们的网络对测试图像1的输出预测。第一行: 输入图像，第二行: ground truth 深度图，第三行: 模型预测深度图。颜色表示深度(红色表示远，蓝色表示近)。...在 Kitti 数据集测试图像5上，模型预测和 ground truth 深度图的比较，如图4所示: ? 图4: 我们的网络在测试图像5上的输出预测。

2.5K4 1

2D转3D，在《流浪地球》中感受太空漂浮，爱奇艺推出「会动的海报」

在双眼分别获取对应图像后，通过大脑合成处理这种差异，从而获取真实世界的 3D 感知，视差与相机焦距和轴间距间的关系如通过图 1 右所示： ?...各种问题的解决但在研发过程中，仍然存在一系列非常影响最终效果的问题，比如不同相机参数的模型预测、帧间抖动、物体边缘，以及背景存在模糊流动区域、物体空洞等，都是非常大的技术难题。...解决「空洞」填补问题新视角的生成会使部分原本被遮挡的区域在新视角中显露出来，这些信息仅从左视图中是无法获取的，即使通过前后帧的光流信息也很难还原，因此会形成一些空洞。 ?...在生成新视角的后处理过程中，研究人员参考了 ICCV 2019 的一篇图像修复论文中提到的模型框架设计，通过视差图来指导获取产生的「空洞」区域，通过图像修补技术解决新视角的「空洞」问题。...3D 效果测评由于拍摄条件不同会导致 3D 效果不同，所以在 2D 转 3D 效果测评中，研究者用大量人力对预测的视差图和成片在 VR 中的 3D 效果进行综合性的评测。视差图估计如图 4： ?

1.1K2 0

鱼与熊掌可以兼得：何恺明等人一统语义分割与实例分割

语义分割任务中占领榜单 [17, 14] 的网络是 FCN，它拥有由空洞卷积增强的特殊主干 [55, 10]。...图 1：全景 FPN：（a）作者从目标检测中广泛用于抽取丰富的具有多尺度特征的 FPN 主干入手。（b）在 Mask R-CNN 中，作者在 FPN 上利用基于区域的分支进行实例分割。...而在语义分割中，附加在 FPN 上的这一简单密集预测分支产生的准确率却足以匹敌基于空洞卷积的最新方法（如精心设计的 DeepLabV3+）。...全景 FPN 具有高效的存储和计算能力，在 Mask R-CNN 上所需花费甚少。通过避免使用开销很高的空洞卷积，该方法可以使用任何标准的顶级主干（如大型 ResNeXt）。...语义分割分支：为了根据 FPN 特征生成语义分割输出，作者提出了一个简单的设计——将来自 FPN 金字塔所有级别的信息合并至单个输出中。图 3：语义分割分支。

9533 0

谷歌——DeepLab v1

相关工作： DeepLab系统应用在语义分割任务上，目的是做逐像素分类的，这与使用两阶段的DCNN方法形成鲜明对比(指R-CNN等系列的目标检测工作)，R-CNN系列的做法是原先图片上获取候选区域，再送到...(padding到原大小)，再通过2或4的采样率的空洞卷积对特征图做采样扩大感受野，缩小步幅。...空洞卷积的使用简单介绍下空洞卷积在卷积神经网络的使用(在DeepLabv3中有更详细的讨论)。在1-D的情况下，我们扩大输入核元素之间的步长，如下图Inputstride： ?...在VGG16中使用不同采样率的空洞卷积，可以让模型再密集的计算时，明确控制网络的感受野。保证DCNN的预测图可靠的预测图像中物体的位置。...与这些弱分类器相比，现代的DCNN体系产生质量不同的预测图，通常是比较平滑且均匀的分类结果(即以前是弱分类器预测的结果，不是很靠谱，现在DCNN的预测结果靠谱多了)。

9965 0

用于从单细胞 RNA 测序数据中预测基因调控的图注意力网络

幸运的是，TF-DNA绑定数据的激增（例如ChIP seq）使得有监督的GRN推断成为可能。作者将监督GRN推理视为一个基于图的链接预测问题，它期望学习基因低维矢量化表示，以预测潜在的调控相互作用。...结果：在本文中，作者提出了GENELink，以利用图形注意网络推断GRN中转录因子（TF）和靶基因之间的潜在相互作用。GENELink将观察到的TF基因对的单细胞基因表达投射到低维空间。...然后，通过优化嵌入空间，学习特定的基因表示，以服务于成对基因的下游相似性度量或因果推断。...与现有的八种GRN重建方法相比，GENELink在七个scRNA序列数据集和四种类型的地面真值网络上取得了相当或更好的性能。...此外，独特肺转移GRN的本体丰富结果表明，线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）在癌转移级联的种子阶段具有重要的功能，这一点已通过药理学分析得到验证。

5622 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

R中优雅的绘制物种冲积图

R中优雅的绘制环状sina图

R中优雅的绘制物种冲积图

【R语言】复现paper中的韦恩图

R中轻松绘制树状热图的若干方法

ICLR 2021 | 演化图单纯复形中的高阶结构预测

R中优雅的可视化WGCNA模块热图

CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

【R语言在最优化中的应用】igraph 包在图与网络分析中的应用

用R语言的circlize包复现一下Microbiome期刊中的圈图

深度学习与CV教程(14) | 图像分割 (FCN,SegNet,U-Net,PSPNet,DeepLab,RefineNet)

深度学习基础入门篇：卷积算子：空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析

深度学习视觉研究综述

图像大面积缺失，也能逼真修复，新模型CM-GAN兼顾全局结构和纹理细节

图像大面积缺失，也能逼真修复，新模型CM-GAN兼顾全局结构和纹理细节

基于多尺度神经网络和特征融合的SOTA单目深度估计

2D转3D，在《流浪地球》中感受太空漂浮，爱奇艺推出「会动的海报」

鱼与熊掌可以兼得：何恺明等人一统语义分割与实例分割

谷歌——DeepLab v1

用于从单细胞 RNA 测序数据中预测基因调控的图注意力网络

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐