分位数 根据其将数列等分的形式不同可以分为中位数，四分位数，十分位数、百分位数等等。四分位数作为分位数的一种形式，在统计中有着十分重要的意义和作用。...与中位数不同的是，四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会有一定差异，但差异不会很大。...第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距（InterQuartile Range,IQR）。...小提琴图 小提琴图 (Violin Plot)是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。跟箱形图类似，但是在密度层面展示更好。...在数据量非常大不方便一个一个展示的时候小提琴图特别适用。 小提琴图概念图 ?
dodge.width = 0.8), alpha=1, shape=21, size = 1.5 )+ 在上面代码中添加点即可得到带抖动点的箱线图 #position_jitterdodge主要用于对齐通过...geom_point()与躲开的箱线图(例如，带有填充美学提供的geom_boxplot())生成的点,dodge.width = 0.8要与上面boxplot中值一样 image.png
如何画出比较好看的堆积小提琴图？...image.png 此外，生信店小二还整理了其他四种实现堆积小提琴的方式。
做单细胞数据分析的时候，我们经常会用小提琴图来展示一些marker在不同细胞亚群中的表达情况。R的Seurat包中就有一个函数叫VlnPlot，专门用来画小提琴图的。...先用默认参数看看效果 load("scRNA.rds") library(Seurat) library(ggplot2) VlnPlot(scRNA, features = "CD3E") 默认情况下，会同时画出小提琴图和散点图...，还有右侧的图注。...如果不想要右侧的图注，可以使用NoLegend() VlnPlot(scRNA, features = "CD3E")+NoLegend() 如果散点图也不想要，这个时候我们就要去研究一下VlnPlot...其实也很容易，VlnPlot这个函数实际上是基于ggplot写的，所以可以通过geom_boxplot()来添加箱型图 VlnPlot(scRNA, features = "CD3E",pt.size=
柱形图看腻了，换个小提琴图试试？ ? 作为医科直男，我当然不会仅仅因为好看就贸然选择小提琴图。这一切都是有苦衷的。...大家在处理数据时经常会遇到非正态分布数据，很多人就不知道该用哪种图来呈现数据了。此时可以考虑使用四分位图，而今天要聊的小提琴图可看成是四分位图plus版。 ? 为何更青睐于小提琴图呢？怎么解读呢？...●（1）小提琴图的“胖肚子”可以显示出数据分布特征，肚子越胖，数据越集中。四分位图在这一点上表现不如小提琴图。 ●（2）小提琴中的散点代表每一个个体数据。假如组内数据很多，采用单纯散点呈现会很杂乱。...此时选择小提琴图模式，会更加清晰。 ●（3）小提琴中的几条横线代表四分位数，其中蓝色线条代表的是中位数。因此采用小提琴模式表达非正态数据既适合也美观。...颜色必须与统计图中的所有颜色区分开，一眼就能识别。线条类型推荐实线，线条磅数推荐1磅。 ? 9.采用同样的方法分别对其它小提琴做出样式美化。最后就能得到一个漂亮的小提琴图了。
提问：单细胞marker基因用小提琴图进行可视化时候，小提琴图图形主要展示什么内容，图上面的点代表什么，为什么有些细胞亚群有很多点，但却没有出来图 chatGPT回答： 在使用小提琴图可视化单细胞测序数据中的...表达的中位数和四分位数： 通常，小提琴图中还可能包含中位数或四分位数线，帮助理解数据的集中趋势。 基因表达的强弱：小提琴图的纵轴表示基因的表达水平，通常是data表达量或原始表达值。...有些亚群有很多点，但没有显著的小提琴图形状： 基因表达较低： 尽管该亚群有许多细胞（点），如果marker基因在这些细胞中表达较低或几乎没有表达，小提琴图的图形可能会非常窄，甚至看不到小提琴图的形状，表示该基因在这个细胞群中的表达很少或不显著...即使细胞很多，但如果测不到目标基因的表达或表达量低于检测限，小提琴图也可能无法显现明显的图形。...这导致小提琴图的大部分区域集中在0附近，图形可能非常狭窄，甚至看不出“小提琴”形状。
将lty.ci=2改成1，添加graph.pos=2 > forestplot(tabletext,csize,hrzl_lines = gpar(col="black",lty=1,lwd=2),is.summary...想起前段时间参加校园宣讲会人事赠送的两本生信工具书，特地学习工具书中的QQ-plot图 QQ-plot分位数图 检验样本的概率分布是否服从某种理论分布，PP概率图的原理是检验实际累计概率分布于理论累积概率分布是否吻合
本文简单的介绍2种散点图添加边际图的方法。...ggstatsplot) data(iris) head(iris) 二 ggplot2 + ggExtra绘制边际散点图 使用ggplot2绘制散点图，然后利用ggExtra包的函数添加边际柱形图...label="r^2 == 0.0138 * ' p-value = 0.1529' ")p2 既然是ggplot2绘制的，那更多细节还不是按照需求直接加就行嘛 2.3 添加边际条形图...OK，文献中常见的带边际图的散点图就绘制好了！更多参数设置详见参考资料。
改变小提琴横坐标的顺序 seurat.object_copy <- seurat.object my_levels <- c(set_your_order_of_clusters) Idents(seurat.object_copy...levels= my_levels) VlnPlot(seurat.object_copy, features = c("some_gene")) 因为顺序变了，要是想保持原来每个样本对应的颜色的话，也要改变小提琴的颜色...如果不知道原来的颜色： library(scales) show_col(hue_pal()(4)) Heatmap调整热图颜色为scale_fill_gradientn() DoHeatmap(object
0.5], ToothGrowth$len[ToothGrowth$supp == 'VC'& ToothGrowth$dose == 0.5]) 带凹口的箱线图 二、小提琴图
ggplot2-annotation|画图点“精”，让图自己“解释” R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？ 本文简单的介绍2种散点图添加边际图的方法。...二 ggplot2 + ggExtra绘制边际散点图 使用ggplot2绘制散点图，然后利用ggExtra包的函数添加边际柱形图 2.1 绘制基础散点图 p1 图 使用ggMarginal添加， Type 可选参数 histogram, density 和 boxplot. ggMarginal(p2, type = "histogram"...OK，文献中常见的带边际图的散点图就绘制好了！更多参数设置详见参考资料。
小提琴图 (Violin Plot) 用于显示数据分布及其概率密度。 ? 这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。中间白点为中位数，中间的黑色粗条表示四分位数范围。...上下贯穿小提琴图的黑线代表最小非异常值min到最大非异常值max的区间，线上下端分别代表上限和下限，超出此范围为异常数据。...（或者，从黑色粗条延伸的细黑线代表 95% 置信区间） Matplotlib库中，使用violinplot()函数来绘制小提琴图。 例子1： ?
小提琴图在单细胞领域应用非常广泛，能比较好的展现具体的某个基因在不同的单细胞亚群的表达量高低分布情况，如下： ?...在编号为11的亚群特异性高表达 通常来说，在单细胞数据处理项目里面，有seurat可以完成一切，同样的，小提琴图也是如此，被包装成为了函数可以直接依据R里面的seurat对象来进行可视化，首先需求找到合适的基因进行可视化..."v", color = "type" ) + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) 这个示例需求仍然是 粉丝继续看小提琴图
在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。...森林图的类型主要包括以下两种： 1. 二值变量的森林图 当研究对象为二值变量（如发生与不发生）时，采用RR和OR作为统计学指标。...连续性变量的森林图 分析指标是连续变量，也称数值变量，可选择加权均数差(WMD)或标准化均数差(SMD)为合并统计量。...森林图中横短线与中线相交表示无统计学意义；横线在左侧说明结局弱于竖线结局；在右侧说明强于竖线结局。最后以菱形所在位置得到总体的评价结果。 以上就是森林图的理论知识。...Graph.pos主要是定位森林图所在的位置。通过数字来确定为第几列。 hrzl_lines以list形式设置表中线的类型以及长度。
森林图（Forest plot）是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。...森林图是Meta分析中最常用的结果表达形式，当然类似的结果也可以用森林图来展示，比如上图即展示了两处理组在各个亚组因素的反应率的差异的95%可信区间。...RATE1 RATE2; run; 画参考线，代码如下： data anno4; %system(2, 2); %line(0, 0, 0, 36, black, 2, 1); run; 将Annotation
这时候用Excel或者Origin作图的劣势就显现出来了，每换一种分析方法或者是数据，我们都需要经过“插入图表”、“调整颜色”、“调整间距”等等繁杂的工序画出一张可以拿去“面圣”的图。...二是R可以自动生成比较貌美的图。不知道大家有没有这样的感受，自己辛辛苦苦画了半天、调整的半天的图会得到真实却很残忍的评价“很丑”（这是小仙同学心中永远的痛）。...折腾了半天，天生就爱不服气的本小仙，最后决定还是把专业的事交给专业的人做啦（偷偷告诉你，据说有科学家专门研究paper插图的配色，所以自己画的图没有那么貌美的时候也不要“妄自菲薄”啦）。...后来本小仙的学习策略就非常简单，用到啥就去搜啥，我对数据结构、语法结构一点都不感兴趣，能让我用最短的时间内画出我想要的图，就是最好的方法。即使这样，小仙同学还是费了一些功夫。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
分布（四）利用python绘制小提琴图 小提琴图 （Violin plot）简介 小提琴图主要用于显示数据分布及其概率密度。...小提琴图结合了箱线图和密度图的优点，既可以了解数据统计信息，也可以了解数据分布特点。...参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。...seaborn主要利用violinplot绘制小提琴图，可以通过seaborn.violinplot[1]了解更多用法 绘制多个小提琴图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的小提琴图来适应相关使用场景。
箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布，又很漂亮的展示图。在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具。...下面这张图展示了Bar plot、Box plot、Volin plot和Bean plot对数据分布的反应。...text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";", check.names=F) # 在melt时保留位置信息 # melt格式是ggplot2画图最喜欢的格式...矩阵准备好了，开始画图了 (小提琴图做例子，其它类似) # 调整下样品出现的顺序 data_m$group 与这种情况。
森林图常见于元分析，但其使用绝不仅如此，比如我现在想要研究的对象有诸多HR结果，我想要汇总为一张图，森林图就是个非常好的选择。...ggpubr包提供的森林图是针对变量分析绘图，我也尝试使用了metafor包的forest画图函数，但太灵活了，我除了感觉文档画的不错，但实际使用却很难得到想要的结果。...安装： install.packages("forestplot") 文本 森林图可以与文本连接起来并自定义。
该包利用R6包构建了两个用于构建和可视化回归模型的类。（对R6感兴趣的学习「R」R6编程）
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