本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
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。
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而，虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法，但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法，使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中，其结果在图形上接近于corrplot函数的结果，这是优秀的arm包的一部分。
再比如前面笔记两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制提到的两次差异分析结果的对比，就使用了ggpubr包的ggscatter函数绘制了相关性散点图：
使用corrplot包分析,使用RPKM值 image.png > # <样本相关性> > ## 1.如果不存在corrplot就安装这个包 > if (!requireNamespace('corrplot', quietly = TRUE)) + install.packages('corrplot') > library('corrplot') #加载corrplot包用于绘制相关性矩阵热图 > > > p<-file.choose() > > > fpkm <- read.tabl
https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1E7WS
WGCNA （weighted gene co-expression network analysis）权重基因共表达网络分析（流程模块见下图），可将表达模式相似的基因进行聚类，并分析模块与特定性状或表型之间的关联，常用于筛选关键表型的hub基因 ，是RNAseq分析中的一块很重要的拼图。而之所以叫组学数据黏合剂是因为表型可以是患者的临床信息（生存信息，分期信息，基线信息等），可以是重测序信息肿瘤（驱动基因的变异与否，signature ，CNV信息等），可以是转录组结果（免疫浸润，risk score ，GSVA ，分子分型结果），可以是单细胞数据（celltype ，AUCell 打分）等等 。注：这些在公众号之前的文章中大多都有涉及，文末有部分链接。
数据可视化作为数据分析最直接的结果呈现方式，了解其制作方式和应用场景是很有必要的，本文来了解一下各个图标的应用场景及代码实现。
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
数据可视化是指以图形或表格的形式显示信息。成功的可视化需要将数据或信息转换成可视的形式，以便能够借此分析或报告数据的特征和数据项或属性之间的关系。可视化的目标是形成可视化信息的人工解释和信息的意境模型。
在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过R语言自带的cor函数得到，但是R并没有对矩阵提供可视化方法。最近小编在阅读文献的时候发现了一些漂亮的相关性图，在这里分享给大家。同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图！
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
R^2越大，越接近无标度网络，选择使R^2第一次到达0.8/0.85/0.9的β值
曾老师给我分享了一篇数据挖掘的文章，里面的WGCNA非常奇怪，我之前没见过这样的模块与表型的相关性热图
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis，即加权基因共表达网络分析）是一种用于分析基因表达数据的系统生物学方法。WGCNA的主要目的是识别基因表达数据中的共表达模块，并研究这些模块与外部样本特征（例如，疾病状态、临床特征等）之间的关系。
热图是科研论文中一种常见的可视化手段，而在转录组研究领域，我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性，来判断生物样本中是否存在共表达情况，以及共表达基因模块。除了基因集之间，其他方向，比如免疫细胞群体之间相关性，样本的相关性，也常常用相关性热图的形式进行展示。总而言之，往大了说，任何表征相关性的数值都可以用相关性热图来进行绘制。
加权基因共表达网络分析 (WGCNA, Weighted correlation network analysis)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法，可以用来鉴定高度协同变化的基因集, 并根据基因集的内连性和基因集与表型之间的关联鉴定候补生物标记基因或治疗靶点。
作者：Patrick Triest 编译：Katherine Hou、林海、Shan LIU、高宁、Yawei 比特币市场到底是如何运作的？数字加密货币（cryptocurrency）跌宕起伏的原因是什么？不同的山寨币（altcoins）市场之间是紧密联系还是各自为营？我们该如何预测接下来将发生什么？ 关于数字加密货币（如：比特币和以太坊）的文章铺天盖地，数百个自诩专家的作者各自发表着他们对比特币未来的猜想。而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如
可以看出，税前及付息前收益 -20，刚好等于前面的两个数之和，即：150 - 170，最后的净收益 6，刚好等于 -20 + 18 + 10 - 2 。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
瀑布图是一种二维图表，专门用于了解随着时间或多个步骤或变量的增量正负变化的影响。瀑布图也称为浮砖图、飞砖图。
本文应该是第二全的WGCNA分析教程，参考了最新的文档。第一全的还在路上，会出现于生信宝典和宏基因组公众号组织的二代三代转录组测序分析实战班上，欢迎点击链接了解更多。 WGCNA基本概念 加权基因共表达网络分析 (WGCNA, Weighted correlation network analysis)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法，可以用来鉴定高度协同变化的基因集, 并根据基因集的内连性和基因集与表型之间的关联鉴定候补生物标记基因或治疗靶点。 相比于只关注差异表达的基因，WGCNA利用
单纯的共表达基因集合的结果并不能与我们的实验设计相关联，对于识别到的几十个共表达基因集合，一一进行富集分析去挖掘其功能，看上去如此的盲目，没有目的性，所以我们需要对共表达基因集进一步挖掘，常规的做法就是分析其中与性状相关的共表达基因，然后针对这些基因通过富集分析来研究其功能。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。
收集数据后，需要对其进行解释和分析，以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
作者：Anmol Anmol翻译：王闯（Chuck）校对：赵茹萱本文约2000字，建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly，并结合实例讲解了plotly的优点和用法，满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash，由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说，能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能，这能够有效地传达数据洞
众所周知，论文里面经常会出现各种各样的图，一些好看的作图不仅能够更好地展示论文的结果，并且能让审稿人眼前一亮。在处理数据的时候我们经常遇到需要计算相关的情况，今天我们将为大家演示类似于下面这种相关图的做法。
今天和大家分享的是2019年12月发表在Annals of translational medicine（IF：3.297）上的一篇文章，“The application of weighted gene co-expression network analysis in identifying key modules and hub genes associated with disease status in Alzheimer’s disease ”，作者结合了微阵列数据和AD患者的临床数据进行了系统的WGCNA分析，识别与AD不同阶段临床特征有关的生物标志物，为AD的机制研究和临床决策提供了帮助。
气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列，和散点图一样。气泡图通过气泡的位置及面积大小，可分析数据之间的相关性。
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，最近可能会不定期连载哦！要是有兴趣还等不及更新的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
帮助 这篇文章的目的是简单介绍“如何用Python来分析数字加密货币”。我们将用简单的Python代码来检索、分析和可视化不同的数字货币数据。在这个过程中，我们将揭示一个有趣的趋势：这些不稳定的市场是
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
随着社会的不断发展和变迁，人们对于各种社会问题的关注也在不断扩大。在这个信息爆炸的时代，数据分析成为了深入理解和解决社会问题的有力工具之一。在这篇博客中，我们将聚焦于一个备受关注的话题——suicide rate，并通过对 2023 年全球各国的suicide rate进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA），来了解这一问题在不同国家的表现。
通过经典的airquality数据集（其中包含有关1973年5月至9月纽约每日空气质量测量的信息）展示vis_dat（）的功能。
热图是一种很常见的图，其基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上，任何一个表格数据都可以转换为热图展示。
本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
Plotly_Express是新一代的高级可视化神器，它是plotly.py的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板。
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。
原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.3[1]
研究数据集以查看哪些变量具有相关性时，这是我首先执行的任务之一。这使我更好地了解我正在处理的数据。这也是培养对数据的兴趣并建立一些初步问题以尝试回答的好方法。
数据集可以讲述很多故事。要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。这也是培养对数据的兴趣和建立一些初始问题来尝试回答的好方法。简单地说，相关性是非常重要的。
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