6.5 测试结果 单图结果： 每张图上的预测结果（红色）或类别预测结果（左下角） 在界面左下角显示OK／NG：图上预测出缺陷显示为NG，否则显示为OK 不随切换模型版本变化 整体结果： 显示训练集、测试集各自的精确率和召回率...图片过滤： 在图片列表顶部过滤规则中选择过滤规则，筛选特定类型的图片显示在图片列表中。针对漏检和过检等关键分类设置相应过滤规则。...所有支持的过滤规则如下: 显示所有图（默认） 显示已标注图 显示未标注图 显示未标注有缺陷图 显示测试集 显示测试集 显示正确的测试结果 显示错误的测试结果 显示学出缺陷的图 显示未学出缺陷的图 显示错检的图...显示漏检的图 显示过检的图 显示漏检且过检的图 显示漏检且误检的图 显示错检且过检的图 显示类别过滤项 显示标注为OK的图 6.8 报表 完整报表： 完整报表包含模块内所有图片。...切换过滤规则到漏检、过检和漏检且过检时，在图片列表中选中图上右键“添加到报表”，可以在部分报表中添加对应分类。 说明：本文根据个人掌握资料结合阿丘AIDI软件帮助文档整理而来。
开始前 主要为ggplot2 中的后四个部分的内容。 geometries 几何对象 不同的几何对象 image.png 几何对象的叠加 几何对象的本质，也就是画面上的不同图层。...若希望显示出的不是频数，而是频率，则可以通过为y 赋值，将直方图计算出的统计结果重新映射给比例 ..prop.. 。...散点图 jitter 通过为本来重叠在同一位置的点添加随机的“抖动”，使重叠的点产生错位，也因此能够完全地显示在图像里。 柱状图 dodge 可以让组中的直方图并列显示。...theme_bw() 非常适合显示透明度的映射内容。 theme_void() 去除非数据外的全部内容。 theme_classic() # 经典ggplot 主题，白板背景。...尝试在此图上叠加点图， # 能发现什么问题？ 点图覆盖在箱线图上。后设定的图层在更靠近顶层的位置。
、火山图、功能富集）等内容。...# 保证细胞至少检测到1000UMI keep_rows 1000 bmmsc <- bmmsc[keep_rows,] Normalizing data： 在使用...通过髓样标记基因Mpo为图上色： ggplot(bmmsc_PCA) + geom_point(aes(PC1, PC2, color=bmmsc$Mpo)) + labs(color="Mpo...用MAGIC可视化PHATE上的基因： 许多基因都受到dropout的困扰，以致无法检测到其表达。以髓系干细胞标记Ifitm1为例。...这样看起来合理多了，有时候图像显示表达程度并不明显，这时我们可以通过调整colorbar的参数，帮助显示更为合理。
4.数据可视化与 `ggplot2` 处理大数据时，以图片的形式显示信息更有效。可视化应该有自己的整个过程（有很多要知道！）。...开始吧： ggplot(new_metadata) # what happens? 你会得到一个空白图，需要使用运算符指定图层+。 几何对象是图层的一种。是在图上添加的具体图形。...尝试不同的东西，在图上同时显示细胞类型和基因型。为此，我们可以为列标题指定shape映射，不同形状表示不同的celltype。...或者通过添加theme()图层并传入我们希望更改的内容的参数来调整当前默认主题的特定元素。也可以两者都用。 添加一个图层theme_bw()。通过更改theme，观察轴标签或刻度标签是否会变大？...将图片导出到文件 有两种方法可以将图输出到文件中（而不是简单地在屏幕上显示）。第一种（也是最简单的）是直接从RStudio“Plots”面板导出，点击绘图面板上方的Export。
5.8.2 ggplot2的原理 如果要使用ggplot2绘制数据，则数据必须是数据框。 使用aes映射函数来指定数据框中的变量如何映射到图上的要素 使用geoms来指定数据在图表中的表示方式，例如。...任务1：修改上面的命令以初始化ggplot对象，其中cell10是x变量，cell8是y变量。 很明显，我们刚刚创建的图表信息量不大，因为它们上没有显示数据。要显示数据，我们需要使用geoms。...5.8.4 Geoms 我们可以使用geoms来指定我们希望数据在图表上显示的方式。例如，我们选择的geom可以指定我们的数据显示为散点图，条形图或箱形图。 让我们看看我们的图形怎样看起来像散点图。...现在我们已经解决了这个问题，我们更容易在一个图上绘制来自所有10个细胞的数据。 ggplot(counts,aes(x=Cell_ID, y=Counts)) + geom_boxplot() ?...显然，这不是非常有用的信息，当我们查看超过10个细胞和20个基因时，这将变得不切实际。幸运的是，我们可以设置我们在图上看到的聚类数量。
本文作为AIDI的快速入门篇章将以分割模块为例介绍如何使用AIDI软件在一组数据上训练出可用的模型。 在开始之前让我们确认软件证书已经安装，并且在使用数字证书时保持网络连接。...使用方法为：在图片列表中选中图上右键设为OK图 1.5 数据划分 首次使用推荐将所有标注图片加入训练集 在图片列表中使用CTRL+A选择所有图片 右键加入训练集 ✳详见高级功能-数据划分 1.6 参数设置...1.8 验证结果 在图片显示控制区切换显示类型为显示测试结果，可以在每张图上看到预测结果 在右侧栏中可以看到训练集和测试集的精确率召回率 1.9 输出模型 在菜单中点击文件-导出模型，选择模型存储路径...2.专业术语说明 数据集： 训练集：已标注且参与网络训练 测试集：已标注但用于模型自动评价 未标注：未标注数据用于人工模型评价 OK图： 无缺陷的图为OK图 指标： 漏检率 = 未检出NG数量 / NG...总数 过检率 = OK判为NG数量 / OK总数 基础操作： 训练：利用训练集训练模型的过程 测试/推理：利用已训练好的模型对数据进行计算并得到结果 导出模型：将已经训练好的模型导出到其他设备上使用 AIDI
从5层的LeNet5到16层的VGGNet，再到1000层以上的ResNet，网络的深度急剧增加。ResNet-101显示了其在特征提取和表示方面的优势，尤其是在用作对象检测任务的基础网络时。...如上图所示，深度特征图上的多尺度感受野将激活对象的语义和上下文信息。红色、黄色、蓝色和绿色分量代表四种尺寸的过滤器，分别对应不同的对象表达。...今天内容暂时到这里，下一期我们将带领大家一起对新框架详细分析！...下面我通过一小段视频展示下多尺度深度特征学习的效果，主要基于单分支的YoloV3-Tiny网络，效果如下： 小型的篮球被检测到 科比投出的篮球被检测到 观众席的观众的领带被检测到 简单训练后，...不同尺寸都是可以检测到，部分错检是因为没有该类型数据，被错检为相似目标 © THE END 转载请联系本公众号获得授权
今天这篇推文小编写一些基础的内容：如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。...这里小编使用R和Python分别绘制，主要内容如下： R-ggplot2::geom_smooth()函数绘制 Python-seaborn::lmplot()函数绘制 R-ggplot2::geom_smooth...()函数绘制 小编这里将结合R-ggpubr包进行必要图表元素的的添加，首先，我们使用ggplot2进行基本的绘制，如下： 「样例一」：单一类别 library(tidyverse) library(ggtext...以上就是简单的介绍如何使用R和Python绘制带有拟合区间的散点图，更多详细资料可参考：ggplot2::geom_smooth()[1]seaborn.lmplot()[2] 总结 本期推文小编简单介绍了如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间...，同时也比较了R-ggplot2和Python-seaborn绘制图表的不同，希望小伙伴们可选择适合自己的工具进行可视化图表的绘制。
要玩图，离不开哈德雷大神的ggplot2，《R数据科学》第1章和21章是专门讲图的，我写过对应的笔记： R数据科学--详解ggplot2 R数据科学--第21章 图形化沟通 完整的R数据科学笔记目录（点击这里...可以看到，一部分点有标签， 一部分没有，思路就是把不要标签的部分变成空字符串“”。 学以致用 火山图的本质就是点图，那么在火山图上标记部分基因，就是在点图上标记部分点。...step2:筛选部分基因，用于显示在图上 想在图上做修改，一半是调参数，一半是调数据。我们现在要做的就是调数据：要标记的，label=基因，无需标记的，label=“”。...step2：生成用于添加图层的新数据 ⭐重点在这里 新数据框的内容是你想要标记的基因，这里根据logFC和Pvalue的大小来筛选，可以自定义阈值来调整要显示的基因的数量： for_label 的函数有现成的参数 这个函数叫ggscatter，还是用刚才的test数据来做。 代码来源 当然是群主在GitHub的的800M的GEO数据挖掘代码啦，还有配套视频： ?
而在Map对象的生成形式上，可以在定义所有的图层内容之后，将其保存为html文件在浏览器中独立显示，也可以基于jupyter notebook在一个ipynb文件内部嵌入对应的交互地图，本文即采用后者对应的方法...__class__ 可以看出，m的类型为folium中的Map，类似ggplot2中显示图形的方式，接下来直接在jupyter notebook调用m即可显示地图（默认的osm资源地址在国外，需要稍许等待...m''' m 3.2 在地图上添加圆圈 除了单点类型的图形部件，我们还可以在地图上施加指定范围的几何图像，例如圆圈： '''创建Map对象''' m = folium.Map(location=[...m''' m 3.3 在地图上绘制任意几何图形 很多时候我们希望在地图上呈现不规则的几何区域，folium.PolyLine()就可以实现这个功能，下面是一个简单的演示： import folium...()对象，用于控制线条样式 3.4 在地图上添加点击触发事件 有些时候我们希望我们的地图不光是死板的展示信息，还能根据鼠标的点击事件，来唤起更多的信息展示内容，即为地图添加更多的子内容，我们使用add_child
") 下面是用的数据内容如下： ?...bed文件不同了) end: 基因结束位置 (负链的基因起始位置绝对值大于结束位置) strand: 基因属于哪条链 (可选) 如果想显示基因的子区域，如外显子、或翻译为特定功能域的区域等。...make_alignment_dummies()会根据给定的数据和待对齐的基因，生成一组空基因；再使用geom_blank()将这些空基因添加到绘图中，就可以填充两侧的空白，以在图上直观地对齐所选的基因...用geom_gene_label()标记基因 把基因名字所在的列名字映射到label属性可以在图上标记每个基因的名字。...使用geom_subgene_label()给子区域在图上加标签，它的工作原理类似于geom_gene_label()，但主要的区别是它需要xsubmin和xsubmax属性 (而不是xmin和xmax
在图形上显示文本，或者标签（与文本的区别是在文本外有一个矩阵边框）是常规需求。...用 ggplot2 画图时，有一个默认的几何对象 geom_text 在图上添加文本，但有时候表现得并不好，比如文本与点重叠在一起，文本与文本之间重叠在一起。...p1 + p2 + p3 也可以通过不同的图层在同一幅图中向左或向右排列标签： set.seed(42) dat 2.75 & wt < 3.45) dat..., 2.75, 3, 3.25, 3.5), limits = c(2.4, 3.8) ) + geom_point(color = "red") 可以看到，ggrepel 包为避免图上文本间的重叠提供了很好的解决方案...，使我们能够轻松地在图上添加各种文本内容。
并且，无论你喜欢在R或Python，都有快速和简单的方法把你的数据展现在地图上。...，借助CDC在Kaggle上发布的数据，以显示美国哪些州每日吸烟者的百分比最高。...最终的成果清楚地描述了美国哪些州每天吸烟人数最多。 美国的吸烟者和非吸烟者在地图上的分布。...你可以在底图文档中阅读更多内容，这里有各种示例。...一个用户pavelevap使用记录历史全球气温的数据创建一个惊人的动画，显示世界各地城市的平均温度。当你观看动画展开，你急切希望更多的蓝色球体出现。
之前在学习ggplot的时候，一直存在着一个困惑。 就是这个函数是否允许两个做出来的两个相关图表重叠嵌套（也就是在一个大图（主图）的边缘位置，放置另一个缩小版的小图）。...这个想法很奇葩，本来想着没啥希望，鉴于该包的开发者那犀利的审美观，估计也不能允许这种情况的发生。 不过最近浏览一位大神的博客，真的有这种情况的解决措施，喜出望外，赶紧在这里分享给大家。...不过他的处理方式不是通过ggplot的内置函数，而是通过grid包中的viewport函数来实现的： 以下是具体的实现步骤： 加载包： library(ggplot2) #用于画图，主图和附图都使用ggplot...#设定附图长宽及其最终落在主图上的精确位置： vie<-viewport(width=0.669,height=0.4,x=0.7,y=0.306) #制作附图 chart2 ggplot(diamonds...因为附图要放置在主图边缘并且缩放很大比例，为了防止其背景和网格线系统遮挡主图的重要信息，对其主题元素进行了大量的简化。 将主图与附图合成一并显示： print(chart2,vp=vie) ?
上次小编教大家用R语言绘制气泡矩阵图后，好多朋友都在后台留言问小编怎么给气泡矩阵图上色，今天小编就教大家怎么给气泡矩阵图上个色 ！ 不管我们做什么组学分析，分析到最后总是躲不过富集分析。...但有时候我们的富集分析结果是用其他工具做出来的，或者想要更改气泡图显示的内容时，又该怎么样做出和Y叔一样的气泡图呢？ 如，我想展示结果中A-D四个GO term的富集倍数、q值和count数。...准备好输入文件后，输入以下代码 ： ## 导入R包 library("ggplot2") ## 导入数据 data <- read.table("input.txt",header = T,sep="...\t") ## 绘制气泡图 p ggplot(data, aes(x = Enrichment, y = Description, size = Count, color=qvalue)) + geom_point...这样我们就完成气泡图的上色过程啦！ 如果想要更改其他颜色，可以在scale_color_gradient 函数中修改。 参考资料： ggplot2|详解八大基本绘图要素
柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。...当您有代表下列内容的类别时，可以使用簇状柱形图类型： 数值范围（例如，直方图中的项目计数）。 特定的等级排列（例如，具有"非常同意"、"同意"、"中立"、"不同意"和"非常不同意"等喜欢程度）。...堆积柱形图以二维垂直堆积矩形显示数值。三维堆积柱形图以三维格式显示垂直堆积矩形，而不以三维格式显示数据。当有多个数据系列并且希望强调总数值时，可以使用堆积柱形图。...三维百分比堆积柱形图以三维格式显示垂直百分比堆积矩形，而不以三维格式显示数据。当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时，尤其是总数值对每个类别都相同时，您可以使用百分比堆积柱形图。...") 看看如何给条形图上色:运用fill=" ",我们发现,fill是填充色,colour是边框色,(这里colour是英式英语颜色的写法,等价于美式英语color) ggplot(pg_mean, aes
从5层的LeNet5到16层的VGGNet，再到1000层以上的ResNet，网络的深度急剧增加。ResNet-101显示了其在特征提取和表示方面的优势，尤其是在用作对象检测任务的基础网络时。...如上图所示，深度特征图上的多尺度感受野将激活对象的语义和上下文信息。红色、黄色、蓝色和绿色分量代表四种尺寸的过滤器，分别对应不同的对象表达。...今天内容暂时到这里，下一期我们将带领大家一起对新框架详细分析！...下面我通过一小段视频展示下多尺度深度特征学习的效果，主要基于单分支的YoloV3-Tiny网络，效果如下： 小型的篮球被检测到 科比投出的篮球被检测到 观众席的观众的领带被检测到 简单训练后，不同尺寸都是可以检测到...，部分错检是因为没有该类型数据，被错检为相似目标 © THE END
从5层的LeNet5到16层的VGGNet，再到1000层以上的ResNet，网络的深度急剧增加。ResNet-101显示了其在特征提取和表示方面的优势，尤其是在用作对象检测任务的基础网络时。...如上图所示，深度特征图上的多尺度感受野将激活对象的语义和上下文信息。红色、黄色、蓝色和绿色分量代表四种尺寸的过滤器，分别对应不同的对象表达。...今天内容暂时到这里，下一期我们将带领大家一起对新框架详细分析！...下面我通过一小段视频展示下多尺度深度特征学习的效果，主要基于单分支的YoloV3-Tiny网络，效果如下： 小型的篮球被检测到 科比投出的篮球被检测到 观众席的观众的领带被检测到 简单训练后，不同尺寸都是可以检测到...，部分错检是因为没有该类型数据，被错检为相似目标
主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...，然后修改点的大小，然后翻转X，Y轴 library(ggplot2) # Basic dot plot pggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) +...设置仅显示dose为0.5mg和2mg两个分组的点图 p + scale_x_discrete(limits=c("0.5", "2")) ?...第三步：在点图上添加摘要统计信息，使用函数stat_summary（）可用于向点图中添加均值/中值点等。...第七步：按组更改点图颜色，在下面的R代码中，点图的填充颜色由剂量水平自动控制： # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len
devtools::install_github("wilkox/gggenes") 下面是用的数据内容如下： ? example_genes包括118行和6个变量。...make_alignment_dummies()会根据给定的数据和待对齐的基因，生成一组空基因；再使用geom_blank()将这些空基因添加到绘图中，就可以填充两侧的空白，以在图上直观地对齐所选的基因...用geom_gene_label()标记基因 把基因名字所在的列名字映射到label属性可以在图上标记每个基因的名字。...正负链基因分开展示 forward属性可以用于在同一张图分开正负链基因的展示。...使用geom_subgene_label()给子区域在图上加标签，它的工作原理类似于geom_gene_label()，但主要的区别是它需要xsubmin和xsubmax属性 (而不是xmin和xmax
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