上篇简单的写了一下VINS-Mono这个框架依赖的技术框架，这篇文章简单的展示一下它的成果，以及系统安装的几种方式。...这个是可视化IMU的几个轴的曲线变化 这个也是，红色的线是IMU，绿色的线是相机 这个就是港科大的办公室里面在进行一个轨迹的显示 图书馆内的一个导航 这个是特征点的一个估计 这个是建图的结果...，看起来效果还是可以的 这个是在室外的一个导航结果 绘制出来的线路的周长是642M，高度的范围自己看，以及最高的速度是8.9 这个硬件的使用是A3的飞控+一个普通的摄像头 这个是室外的在一个...AR图像建立的情况下一个环绕建图的结果 这个是代码的目录 里面有一份详细的论文解读，虽然50多页但是很棒 接下来会写一下关于这个代码目录的一些文件夹的作用： ar_demo benchmark_publisher
前面讲述了富集分析泡泡图的绘制，富集分析结果也可以用网络形式同时展示富集的条目以及对应的基因。 首先看下示例数据，列数可多可少，这里只用到Description列和geneID列。...column 设置只保留geneID和Description列，且geneID列在前 (Specify columns to be included in final matrix) 点击提交，下载结果...（如果结果直接在浏览器打开了，则右键另存为下载） 获得转换后的数据格式如下 (两列文件，基因和其对应的富集条目)： geneID Description PER1 HALLMARK_TNFA_SIGNALING_VIA_NFKB
小编前面给大家介绍过 ☞GO简介及GO富集结果解读 ☞四种GO富集柱形图、气泡图解读 ☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图 ☞GO和KEGG富集分析视频讲解 小编前面也用了好几期的内容来给大家介绍...如何使用DAVID做GO富集分析，并且给大家演示了如何使用Excel，零代码展示GO富集分析的结果。...【R】四种风格展示DAVID GO富集分析结果 6.展示DAVID富集分析结果中感兴趣的GO条目和KEGG通路 今天小编在给大家介绍另外一种展示GO富集分析结果的图，circleplot。...这篇文章中的第一张图就是用circleplot来展示GO富集分析的结果。 下面我们来展示一下这张图是如何绘制出来的。...GO富集分析结果，通过查看EC$david这个变量，我们来看看数据格式 关于如何做GO富集分析，可以参考下面这些文章 ☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图 ☞ 基因富集工具DAVID介绍（
为了解决这个问题，同时为了清晰、美观地展示出评测报告，我们设计了评测结果展示平台。...竞品间数据对比主要关注各个产品在指定的指标下的数据差异，因此推荐使用柱状图进行展示： ? 3 ● 如何进行结果展示 ● 准确 对于评测结果的展示，最重要的就是数据准确性。...即我们最终展示给用户的评测结论以及各类图标数据，都应当与原始的评测结论、数据保持一致，同时评测结果的展示要与最终上线后预期的结果或趋势保持一致，这样的评测结论才是可信的、有指导意义的。...因此，为了让结果展现得更清晰，我们可以在展示时说明被评测的场景、前提。...4 ● 总结 ● 需要说明的是，对于评测结果的展示并不是一成不变的。本文只是列举了一些通用的原则和方法，权当抛砖引玉。
相信很多小伙伴在看miRNA相关的paper中都看到过如下图所示的miRNA成熟体序列和靶基因的序列比对结果。 那么这样的比对结果是怎么来的呢？...我们知道很多miRNA-target之间的结合都是根据序列互补配对预测出来的，因此每一个结合位点都应该能得到一个类似于上图的比对结果。...，具体可以参考前面的文章 ☞miRNA 靶向预测软件targetscan ☞R批量预测miRNA和靶基因之间的调控关系-TargetScan篇 其实这张示意图，就是miRNA-target序列比对结果示意图了
流程 每次执行完测试之后将测试结果插入数据库 使用Spring Boot+MyBatis读取数据 前端通过接口获取处理后的数据并在图表上展示 最终展示 数据表创建 数据源来自于pytest执行之后的结果...，由于使用allure进行结果的保存，所以直接读取对应的测试结果文件 解析报告存储路径，拿到包含'-result.json'名称的文件 遍历json文件，读取到测试结果信息 处理重复执行数据 json文件...:param path: 存放allure运行json结果的文件夹 :return: """ result_list = [i for i in os.listdir(...logger.error(f"存储数据{i}失败：「{e}」") Spring Boot数据处理 目的 通过用例执行明显拿到每天的执行情况 Do对象 我们在图表中要展示的数据如下...$nextTick(() => { this.showCharts() }) } }, 查询某个项目 查询某个项目的某个时间 然后使用vue进行展示
关于Jmeter的压测数据的展示，Jenkins也有performance plugin的插件来实现。 但是，如果能把压测监控指标弄到grafana上展示，就是看起来更方便和直观了。
最大似然函数 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan ...
还有就是多基因与多基因之间相关性的展示，这种一般通过热图展示。一个基因与多个基因之间的相关性也可以通过热图展示。 再比如下面这个图，就是分析了一个基因与免疫相关的基因的相关性热图。
当二级联动比如选择国家的时候，希望选中一个国家的时候后面城市默认选中第一个城市，则给国家的select加一个@change事件就可以了 <div class=...
Cell Landscape 比较对象是：t-SNE, UMAP, and PHATE 图中上面8张是小数据集，下面8张是大型数据集 对小数据集来讲，t-SNE, UMAP, and PHATE的降维结果都还不错...当然，PHATE对大型数据集的处理结果不理想 ?...图n和o都是scPhere的两个展示方式，分别是Embedding和Equal Earth map projection，对300,000个stromal, epithelial, and immune...图p、q是利用Harmony的批次处理结果，分别采用t-SNE和UMAP的降维，结果就不理想。...hierarchical trees for betterd interpreting developmental trajectories model perturbation data 最后看一下这种降维结果的动画
一行代码搞定火山图 ☞手把手教你绘制火山图 ☞EnhancedVolcano绘制火山图 今天有个公众号粉丝问了小编一个问题，他想用前面讲过的EnhancedVolcano这个R包去绘制火山图来展示...ChIP-Seq peak结果。...其实我刚听到这个想法的时候也是有些诧异的，因为在我的脑海里火山图一般是用来展示差异表达分析结果的。...实际上只要跳出这个盒子，更抽象的去看待EnhancedVolcano这个函数，他要求的输入就是前面说到的三点，它并不管你究竟是不是差异表达分析的结果。
多个基因集富集结果展示 通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析，结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列，标记该结果是哪个基因集的富集，在Excel中可以很方便地操作。...数据粘贴就不展示了，直接看参数选择。 与单组富集结果相比，最大的改动就在： 新增的Group列而非 log_odds_ratio列作为横轴(X-axis)信息 提交后获得结果。...这里换一套数据更好展示(因为Group2、Group3是模拟数据，直接从Group1中抽取出来的，所以绘制出来会存在重叠) GOID Ontology Term Level q...这些条目按其log_odds_ratio的值排序后展示，log_odds_ratio高的条目在Y轴上方展示；每个点的大小代表用于分析的基因集中匹配到该通路的基因数目，颜色代表富集程度。...结果就正常了，可以下载PDF版、PPT版（如果选了参数）和对应的R代码
models.Teacher.objects.get(pk=id) # id=id的某位老师 students = teacher.student_set.all() # 以一表反向查询多表，查询这位老师的学生 此时，all()返回的是一个结果集...<QuerySet [<Student: 学生1 , <Student: 学生22 , <Student: 学生3 , <Student: 学生44 ] 这里要将这个结果传给前端ajax需要先将其转成...json格式，但是这样的一个结果集又不能使用json.dumps的。...<button id=”submit2″ 点击查看我的学生</button <p id=”students” </p 就是这个小小的按钮，竟然在背后做了这么多事情，使得我们要的信息成功的展示在了下面的标签里
之前我们会绘制多个火山图或Upset图去呈现结果。但是，由于这两种方式被大家用太多了，所以我们想换几种另外的展示方式。我们在网上差了很多资料，其中有两个图个人感觉很不错，于是，就有了这一期的文案。...保存结果 当然，上述图用R也可以实现，但我个人认为TBtools可视化结果更方便！...借助单细胞差异分析的思路，将多个比较组的数据放到一张图上以散点图的形式展示 2.1 首先是将差异表达分析的结果整理成如下格式 第一列：基因名；第二列：logfc；第三列：adjusted p value...aes(x=x,y=y,label=label)) #输出图片 pdf(file="DEseq2-FC1.pdf", height=7, width=7) print(p) dev.off() 2.3 结果展示...由于数据尚未发表，这里我们就不放结果的可视化效果图了，只要把表格信息整理好，稍微改一下代码就能做出效果图了。
结果图 ?
之前的推文参考《R语言实战》介绍了R语言做Logistic回归分析的简单小例子，R语言做Logistic回归的简单小例子今天的推文继续，介绍一些Logistic回归分析结果的展示方法。...在文献中，我们常常看到以表格的形式展示各种回归结果（如Logistic回归，多重线性，Cox回归等），比如2019年发表在 Environment International 上的论文 Exposure...image.png 就采用表格的形式展示Logistic回归分析的结果，上述表格把有统计学意义的结果进行了加粗，使得读者看起来不那么费劲。那么，有没有更加直观的方法展示回归结果呢？...近年来，越来越多文献用森林图来展示回归的结果。接下来我们一起来学习一下如何用R作森林图。...第一步是准备数据 森林图展示的数据通常是Logistic回归分析的系数和95%置信区间以及显著性检验的P值，那么如何获得这些结果呢？
RIdeogram 是用来展示 染色体组型 （idiogram）的一个R语言包，比如展示snp的密度分布；展示某类基因在染色体上的分布等等。...我在看这个包的帮助文档的时候也发现了展示2个或者3个基因组共线性分析的图。...1 25021643 969696 Grape 12 252525 6 VI 1 21508407 0ab276 Grape 12 252525 第二个是共线性分析的结果...cccccc 6 11 10861038 10886821 10 8099058 8011502 cccccc 了解了基本的数据输入格式，那么我们就可以将blast的比对结果转化成这种形式...synteny_dual_comparison) ideogram(karyotype =df1 , synteny=df4,output = "1.svg") rsvg_pdf("1.svg",'3.pdf') 结果
Grafana: (4) 使用外联表格(Outer Join Table) 展示多个查询结果 建议点击 查看原文 查看最新内容。...原文链接: https://typonotes.com/posts/2023/06/16/grafana-outer-join-table/ 在使用 Grafana 的时候， 通常会希望将 多个查询结果...展示到 同一个的表格 上。...， grafana 会按照查询 独立展示 表格内容。...在展示界面， 可以看到其他 冲突 字段已经自动命名了 数字后缀 用与区分， 例如 namespace 1 对应的， 值字段 字段名根据查询条件对应并区分， Value #A 优化外联表格 优化外联表格展示
数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径...R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。...首先是gwas结果的部分截图 image.png 然后还需要准备一个染色体长度的文件 image.png 读取数据 library(tidyverse) library(readxl) library
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