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相关性点图和热图高颜值低难度版

::install_github("xjsun1221/tinyarray") 1.带有侧边密度图的相关性点图呀 没错就是上次刚自己搓的代码,太长了,有点常用,写成函数方便用呀(ggstatplot...最新版本报错,旧版本又各种套娃) corscatterplot(iris,"Sepal.Length","Sepal.Width") 可以看帮助文档自行指定密度图的颜色,趋势线的颜色,支持ggscatter...corscatterplot(iris,"Sepal.Length","Sepal.Width",size = 0.5) image.png 侧边栏也可变成条形图 corscatterplot(iris...,"Sepal.Length","Sepal.Width",type = "histogram") image.png 2.相关性热图 同样是因为出镜率高,代码太长。。。...受示例数据限制,没有太多的发挥空间,放两个用它搞成的图: 横坐标斜着是横坐标数量多时自动的O(∩_∩)O

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【科研猫·绘图】今夏最热的“热图”(带R代码分享)

热图是科研论文中一种常见的可视化手段,因其丰富的色彩变化和饱满的信息涵盖量,往往是一篇文章中最引人注目的所在之一。上至CNS顶刊,下至1到2分小文,可以说热图无处不在,堪称文章C位。...如何做出一张完美的热图,是居家旅行(科研写作),拜访亲朋好友(征服editor和reviewer的心)必备技能。本次教程,我们将为大家详细讲述如何使用R语言绘制高大上的热图。 ?...什么是热图,比如上图是来源于两篇CNS级别文章中截取下来的主图,一眼看去,一张合格的热图主要由四大部分组成,一个是像浴室瓷砖一样的小色块铺成的色板,也可以称作热图本身,是热图必不可少的部分,一个是色板上面的聚类树...,一个是色板和聚类树中间附注,用来标注样本的信息,最后一个便是标注色板的颜色变化尺。...使用color颜色更改颜色变化尺之后的热图会更好看啦。我们可以参考文章中的绘图颜色,这样会让我们的热图更富有视觉效果。 ?

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    多分组的PCA图和top基因热图

    多分组的PCA图和top基因热图在转录组和蛋白组的差异分析中,我们常常在质控阶段需要做一下样本的PCA图和标准差top 基因的表达,来评价组内差异和组间差异。...以前主要做的二分组的比较,要想把多个分组的信息放在一张PCA图或者热图上,只需修改下Group值就行。...= F)#不以因子变量读取options(scipen = 20)#不以科学计数法显示load("step1_input.Rdata")exp 图-...# 2.top 1000 sd 热图---- g = names(tail(sort(apply(exp,1,sd)),200)) #day7-apply的思考题n = exp[g,]library(pheatmap...:匹配最后一个点号之前的所有内容。替换为空,保留最后一个点号后的内容。sub("\\d+$", "", ...)\\d+$:匹配末尾的所有数字。替换为空,去除末尾的数字。P1P2

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    R语言ggplot2漂亮的热图和配色简单小例子

    ,今天重复这个热图 这个图具体的数据是什么意思暂时还没太看明白,最终用于作图的数据格式如下 image.png 前半部分准备数据的代码这里就不介绍了 image.png 准备数据的过程可能稍微有点枯燥,...大家感兴趣的话可以自己研究研究 我们直接运行画图代码 加载ggplot2 library(ggplot2) 最基本的热图 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c...)) + geom_tile() image.png 调整热图方块的一些内容 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + geom_tile(colour...="white", #linewidth=2, width=.9, height=.9) image.png 这里原来热图对应的小单元格高和宽是都可以调整的...调整热图的颜色和图例 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + geom_tile(colour="white", #linewidth

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    Altair 数据可视化已超神

    使用 Altair,我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...要将 Seaborn 中的散点图转换为气泡图,只需为"sizes"传递一个值,该值表示图表中气泡的最小和最大尺寸。对于 Altair,我们只需通过 (filled=True) 来生成气泡图。...两个图的语法相似,可以自定义以显示值。 折线图 现在,我们绘制"horsepower"和"mpg"属性的折线图。线图的语法对两者都非常简单。...接下来,我们指定要为选择显示的图表类型(绘制在主图表下方)并传递"select"作为显示值的过滤器。...高级绘图 此外,还有其他高级绘图,如棒棒糖或破折号和点图、热图、树状图,可以使用这两个库进行绘制(Seaborn 可能为此需要一些额外的包),但在此比较中这些已被排除在外以保持它简单的。

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    你没见过的两种高颜值单细胞亚群相关性热图

    群里经常接到一些粉丝提问:单细胞不同亚群间的相关性怎么计算?经过简单检索,发现有两种类型的 相关性热图在已发表的文献中出现过,他们表示的含义不一样,一起来看看吧。...第一种:使用细胞亚群基因表达均值计算亚群间的相关性热图绘制 这种相关性热图计算的是单细胞亚群间伪bulk基因表达的相关性,这里有两个应用。...图注:(A) 使用皮尔逊相关系数(PCC)在对不同疾病分组的细胞亚群进行层次聚类,热图中的颜色表示皮尔逊相关系数的数值。热图上方的颜色条表示细胞类型和疾病组。...简单绘图: pheatmap::pheatmap(cor(cor_data)) 结果如下: 第二种:使用不同样本中各细胞亚群相对百分比计算亚群间的相关性热图绘制 文献案例1 这种图比下面那个传统热图颜值要高...现在计算比例:每个样本中 不同细胞亚群的相对比例,即每一行的值除以这一行的行和。

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    245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

    由于阅读数字时需要思考和比较,无法形成大范围的感官印象;而热图采用颜色的深浅代替数据表使得很多规律性的结果更加明显。...图片元素解读 左侧聚类图为所有样品聚类的结果,左上角的图例代表三大类样品,紫、灰和绿它们分别代表接种菌、土壤和根样品,颜色标签在热图中第一列,用以区分样品组; 右侧为图的主图区,展示左侧样品中对应筛选的...本文是肠道菌群和肿瘤交叉学科的热点,发表仅两年引用1100余次。 ? 图2. 肠道微生物组成差异与免疫治疗反应相关。(A)R(n=30)和NR(n=13)中OTU丰度的热图。...图A的主图区,展示上方对应样品中的OTU相对丰度值,按从小到大对应的颜色梯度为红、黄、绿,即越红越高,越绿越低。 对应的图例在下方。...图9. 热图展示样本间的Bray-Curtis距离和聚类结果。 热图展示范围0-1之间的距离或相似性非常直观。图中对角度为自身相比距离为零为蓝色,越红则差别越大。具体的差异程度(距离)显示在小格中。

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    被Altair圈粉了!这款Python数据可视化库真香!

    例如,使用Pandas读取Excel数据集,使用Altair加载Pandas返回值的实现代码,如下所示: import altair as altimport pandas as pd...( data ) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距,如下图所示。 对照柱形图的实现代码,条形图的实现代码变化的部分如下所示。...使用关键字参数columns设置子区的列数,使用关键字参数header 设置子区序号和子区标题的相关文本内容。...具体而言,使用Header 架构包装器设置文本内容,也就是使用类alt.Header()的关键字参数完成文本内容的设置任务,关键字参数的含义如下所示。 labelColor:序号标签颜色。

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    12个流行的Python数据可视化库总结

    由于Seaborn是在matplotlib之上构建的,因此还需要了解matplotlib以便调整Seaborn的默认值。...与Bokeh一样,Plotly的强项正在制作交互式图,但它提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图,树状图和3D图表。...7. geoplotlib geoplotlib是一个用于创建地图和绘制地理数据的工具库。可以使用它来创建各种地图类型,例如等值线,热图和点密度贴图。...missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性,而不是通过大篇幅的表格。你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接,例如x轴,y轴,颜色等,其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单,友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。

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    博客 | 12个流行的Python数据可视化库总结

    由于Seaborn是在matplotlib之上构建的,因此还需要了解matplotlib以便调整Seaborn的默认值。...与Bokeh一样,Plotly的强项正在制作交互式图,但它提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图,树状图和3D图表。...7. geoplotlib geoplotlib是一个用于创建地图和绘制地理数据的工具库。可以使用它来创建各种地图类型,例如等值线,热图和点密度贴图。...missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性,而不是通过大篇幅的表格。你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接,例如x轴,y轴,颜色等,其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单,友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 ?

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    文献分享——乳腺癌肝和脑转移瘤内异质性的单细胞景观和免疫抑制微环境

    图b为单细胞的t-SNE图,以主要细胞类型着色。...a)分级热图显示大尺度乳腺癌肝和脑转移的癌细胞和T/B细胞的CNVs。...乳腺癌肝和脑转移中淋巴细胞和先天淋巴样细胞的分布 a) 以亚簇着色的T细胞和NK细胞景观的T - sne图。b) 各T细胞和NK细胞亚群中典型标志基因的标准化表达特征图。...c) B细胞亚群着色的t-SNE图。d) 各B细胞亚簇中典型标志基因的归一化表达特征图。e) 所有淋巴细胞和固有淋巴细胞亚型中典型标记基因表达水平的点图。...f) 根据GSVA显示每个T细胞和NK细胞的基因集评分的热图。基因集包括MHC分子、T细胞细胞毒性、T细胞耗竭、炎症通路、调节性细胞因子和免疫检查点通路集。g) 每个基因集中核心基因表达的热图。

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    灵活的热图谁不喜欢?

    导语 GUIDE ╲ 热图是一种流行的可视化高维数据的图形方法,其中一个数字表被编码为彩色单元格的网格。矩阵的行和列按顺序排列以突出显示模式,并且通常伴随有树状图。...热图在许多领域中用于可视化观察、相关性、缺失值模式等。...R包--heatmaply,交互式热图允许通过将鼠标悬停在单元格上来检查特定值,以及通过在相关区域周围拖动矩形来放大热图的区域,使用起来非常灵活方便。...Features", k_col = 2, k_row = 2 ) 很多情况下,我们在相关性热图中还要体现p值,也可以做一个更高级的相关热图,将p值映射到点大小: r 的一员,heatmaply可以绘制交互式的热图,其许多参数设置也和ggheatmap、pheatmap等常用的R包有联动,在色彩的美观度上也是非常优越,通过zoom in/zoom out也可以让我们方便的查看热图的细节

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    6个令人称赞的Python可视化库

    Seaborn 旨在使绘图更加容易,并且能够自动处理复杂的可视化任务,比如分类数据的分布、多变量关系以及热图等。...热图和集群图:Seaborn 可以绘制热图(heatmap)来展示变量之间的关系,以及使用集群图(clustermap)来展示数据集的层次结构。...多种图表类型:Plotly 支持多种图表类型,包括散点图、线图、条形图、箱线图、热图、3D 图表、地图以及仪表板等。...Bokeh 允许用户创建各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、热图等,而且这些图表都可以在 Web 浏览器中交互式地操作。...易于上手:Altair 提供了一种直观的方式来定义数据可视化的外观和行为,使得即使是初学者也能快速上手。

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    快来看看 2022 年最受欢迎的 Python 宝藏工具库! ⛵

    图片基于 Matplotlib 可以借助简单的代码实现:散点图、直方图、条形图、误差图和箱线图,辅助我们理解数据和进行后续工作。图片大家可以从官方 ? 用户指南、? 教程 和 ?...图片它提供了多达40+种图表类型,包括散点图、直方图、折线图、条形图、饼图、误差线、箱线图、多轴、迷你图、树状图和 3-D 图表(甚至包括等高线图,这在其他数据可视化库中并不常见)。大家可以通过 ?...Altair 的 API 简单、友好,可以用最少的代码产生漂亮而有效的可视化效果。大家可以通过官方的 ? Altair Notebook Examples 学习Altair工具库的使用。...对于数据集的每一列(字段),它会分析如下的内容并呈现在交互式 HTML 报告中:类型推断:字段列的类型要点:类型、唯一值、缺失值分位数统计:包括最小值、Q1、中位数、Q3、最大值、范围、四分位间距描述性统计...:包括均值、众数、标准差、总和、中值绝对差、变异系数、峰度、偏度等直方图:分类和数字相关性:Spearman、Pearson 和 Kendall 矩阵缺失值:矩阵、计数、热图和缺失值的树状图文本分析:了解文本数据的类别

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