数据展示手段：表格篇 当需要展示更多的数据时，表格或图形一般来说是好的选择。但需要注意的是，表格形式具有其特殊性，其与我们口头表达系统交互方式类似，这意味着我们是会阅读表格。...它适用表现两个时间段或者两组对比数据点，可以快速地展示两组数据之间各维度的相对提升、降低等差异。...上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...但我仍然觉得饼图不值它占据的这块地方。 用水平条形图替代饼图，按从大到小或者反向组织。记住，在条形图中，我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐，很容易比较相对大小。...有选择、有策略地使用颜色这一工具突出图表中的重要部分。建议自行选择颜色的使用，而不是让工具自动选择。可以考虑统一色调、对比色、品牌色的使用。 强调大小 大小很重要。相对大小代表了相对重要性。
数据展示手段：表格篇 当需要展示更多的数据时，表格或图形一般来说是好的选择。但需要注意的是，表格形式具有其特殊性，其与我们口头表达系统交互方式类似，这意味着我们是会阅读表格。...它适用表现两个时间段或者两组对比数据点，可以快速地展示两组数据之间各维度的相对提升、降低等差异。...上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...但我仍然觉得饼图不值它占据的这块地方。 ? 用水平条形图替代饼图，按从大到小或者反向组织。记住，在条形图中，我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐，很容易比较相对大小。...有选择、有策略地使用颜色这一工具突出图表中的重要部分。建议自行选择颜色的使用，而不是让工具自动选择。可以考虑统一色调、对比色、品牌色的使用。 强调大小 大小很重要。相对大小代表了相对重要性。
第一部分：点图 在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图，参数x是一组数值型向量，labels这个参数则是代表x中每个值的标签...，其数据类型也是向量，这两个是基本参数。...第二部分：条形图 在R中我们可以使用barplot(height)函数来绘制条形图，这里height可以是一个向量或者矩阵。如果是一个向量的话，则它的值就决定了每一个条带的高度。...需要注意的是，c("3Gears", "4 Gears", "5 Gears")这个向量里的标签顺序要和counts里的列名相对应。...你可以使用均值、中位数和标准差等来绘制条形图，将aggregate()函数的结果传递到条形图barplot()里。 2. 在条带数目很多的情况下，条带的标签可能彼此之间有重叠而无法完整显示。
每个条形的长度与相应类别的频率成正比。 我们使用横条绘制条形图，因为这样更容易标注条形图。 所以Table的方法称为barh。 它有两个参数：第一个是类别的列标签，第二个是频率的列标签。...基于这种可视化，这种不一致和遗漏，使早期年份的分布难以理解。 条形图用做类别变量的可视化。 当变量是数值，并且我们创建可视化时，必须考虑其值之间的数值关系。 这是下一节的主题。...[300,400)中的值的密度是[400,600)中的密度的两倍。 直方图帮助我们可视化数轴上数据最集中的地方，特别是当桶不均匀的时候。...重叠的图表 在这一章中，我们学习了如何通过绘制图表来显示数据。 这种可视化的常见用法是比较两个数据集。...在本节中，我们将看到如何叠加绘图，即将它们绘制在单个图形中，拥有同一对坐标轴 为了使重叠有意义，重叠的图必须表示相同的变量并以相同的单位进行测量。
具体可以参考：重叠的点> 在文章的figure 1B当中。作者就进行了这样的处理。可以明显的看到在重叠的点的地方是有一定的透明度的(至于数据有点有没有加抖动这个就看不出来了)。...同时图片为了把更好的说明四个亚型的分型标准，分别在表达量都为0的地方加了辅助线。 ? 2.相同变量的颜色编码全篇保持一致 一篇文章会有很多个图片。这些图片之间可能包括一些相同的元素。...在对相同元素进行颜色标注的时候，保持图片之间的一致性会让读者更好的了解颜色的含义，同时由于由于颜色的一致性，也会省去一些图片对于颜色的说明。...使用颜色来表达数据值 我们在绘制热图的时候，明白可以使用颜色来表达数据值。颜色越深代表数据值越大。例如figure 1B的热图就是通过颜色来表达数据值的。 ? 这类的，属于常规都会用的。...例如在散点图当中，往往需要比较X和Y的数据点，所以作者添加了横向和纵向的两个方向的网络线。而在柱状图和条形图当中，往往X轴都是固定的。所以就作者也就只是添加了横向的网络线了。 ?
除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...2 分布 直方图和密度图提供了最直观的分布可视化效果，但都需要选择可视化参数，并且可能会产生误导。累积密度和q-q图始终如实地表示数据，但更难以解释。 ?...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...5 地理空间数据 显示地理空间数据的主要模式是地图。地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上，这样地球上的形状和距离就可以用2D表示中的形状和距离来近似表示。...此外，我们可以根据数据为地图中的区域着色，从而显示不同区域中的数据值。这样的图被称为choropleth。
在这篇文章的剩余部分，我想和大家分享 10 个基本的中级和高级的绘图工具。我发现在现实生活中，当涉及到绘图解释你的数据时，这些工具非常有用。...，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...在图上标注值对于解释图表非常有用。 假设现在我们使用 subplots，我们有几个图表，其中一个是位于 ax[0] 位置的 seaborn 的 barplot。...「patch」或条形图，直到「ha」参数获取条形图的位置、高度和宽度为止，以便将值注释放在正确的位置。...然而，有时重叠会导致混淆，所以我们可能需要做一些改进，让人更容易理解。 例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。
同时函数 layout() 中有 widths 和 heights 两个参数控制组合图形中单个图形的宽度和高度的比例。同样的，我们为大家提供了两个学习的例子。 ?...条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数)，在R中对应函数 barplot()。下面是几个简单的例子。 ? 图6:简单条形图 ?...其中图6中展示了简单条形图的绘制，图7中展示了堆砌条形图和分组条形图的绘制。图7中出现了图例与图形重叠的现象，大家可以回顾一下上一次推文中图例设置的内容，调整图例的大小和位置，就可以解决这个问题。...饼图中建议标注上每个变量的信息，否则分辨面积的大小不是一件容易的事情，特别是当差异很小的时候！相比之下，就不难理解为什么条形图更受欢迎了。 直方图 直方图和条形图很类似，但它描述的是连续型变量的分布。...在图12中的密度曲线有时候会单独出现，这时候被称为核密度图。绘制核密度图的方法在图12的代码中已经出现了 (plot(density(x))，下面是几个单独的例子。 ?
（此处按照标签内容长短调整），把占位度量值和实际值放在堆积条形图的X轴： M.位置.左的条形颜色透明度设置为100%（即隐藏），打开边框： M.位置.左条形的数据标签位置设置为中心内： 对应的数据标签选择城市...标签在右侧，且添加连接线： 新建新的占位度量值： M.位置.右 = MAXX(ALLSELECTED('A 店铺资料'[城市]),[M.销售业绩])*1.25 这个占位度量值比实际数据的最大值略大，簇状条形图如下拖拽字段...： 占位度量值的条形设置为和业绩条形100%重叠： 占位条形的颜色关闭（透明度100%），并打开误差线，误差线如下设置： 占位的数据标签选择城市： 3....新建占位度量值： M.位置.尾 = [M.销售业绩] 簇状条形图的X轴相当于拖拽了两个数据相等的度量值： 使用重叠功能将两个条形完全重叠。...占位度量值的数据标签内容设置为城市列，位置设置为端内，实际值的标签为实际值，位置为端外： 5. 标签为阶梯状 第五种与第四种的区别在于，第四种的标签位置受当前数据大小影响，第五种的排列非常整齐。
零（当一个以上的数据类别时） *基线值是y轴上的数值起始值。...面积图 面积图有几种类型，包括堆叠面积图和重叠面积图： 堆叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此重叠 这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...，而重叠面积图是互相重叠的 不建议将重叠的面积图用于显示两个以上的数据类别，因为这样做会使数据模糊。...不要使用重叠的面积图，因为它们会互相遮挡数据并降低可读性。3个类别相互重叠导致数据不可见降低可读性 样式 数据可视化使用自定义样式和形状，使数据一目了然，易于理解，适合用户的需求和内容。...可以将数据直接放在其对应的图表元素上。 条形图Y轴基准线的起始值 条形图基准线起始值应从（y轴的起始值）为零开始。基准数值不从零开始可能会导致错误地读取数据。 ? 允许。 从零开始的条形图 ?
总结包括分析中使用的工作参数的两个折叠部分和Go Slim摘要，其中包含三个条形图，说明上传的基因列表中与来自生物过程（红色条形图）、细胞成分（蓝色条形图）和分子功能（绿色条形图）本体的GoSlim术语中的注释基因重叠的基因数量...条形图垂直绘制富集结果，其中条形宽度等于ORA中的富集比。 如果GSEA结果中存在负相关类别，则图表将在两个方向上使用不同的颜色（双向条形图）。...当类别的FDR小于或等于0.05时，条形图的颜色较暗，而FDR大于0.05的类别的颜色处于较浅的阴影中。右键单击绘图将显示下载按钮，可将其保存为SVG和PNG格式。...火山图显示了搜索数据库中所有类别的FDR相对于富集率或NES的对数。重要类别将在上方显示，网点的大小和颜色深度与类别的大小成正比。...基因表列出了重叠或前沿基因以及基因符号、名称和到NCBI的链接，可以通过单击标题对其进行排序。对于ORA，会用Venn图显示输入中的基因和数据库中的基因之间的重叠情况。
不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，比如：1-8月伦敦和柏林房产交易笔数（万）。 2. 条形图(Bar Chart) ?...衍生 - 光滑折线图（Smooth line chart） 假如关注的是数据反映的整体趋势，光滑折线图最适合，尤其是当数据波动较大时，采用折线图会显得很乱。 ?...衍生 - 面积图（Area chart） 折线图下方填充阴影，构成面积图，如果有两个或以上折线图，在各自折线的下方填充不同颜色的阴影，构成堆积面积图，便于了解折线的相对占比。 ? 4....而需要比较数据时，尤其是比较两个以上整体的成分时，请务必使用条形图或柱形图，切勿要求看图人将扇形转换成数据在饼图间相互比较，因为人的肉眼对面积大小不敏感，会导致对数据的误读。...A: 当所比较项目的标签文本比较长时，柱形图的横轴下的标签会出现重叠或者倾斜，且占用空间大，影响阅读者的目光移动。
不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，比如：1-8月伦敦和柏林房产交易笔数（万）。 ② 条形图(Bar Chart) ?...衍生 - 光滑折线图（Smooth line chart）： 假如关注的是数据反映的整体趋势，光滑折线图最适合，尤其是当数据波动较大时，采用折线图会显得很乱。 ?...衍生 - 面积图（Area chart）： 折线图下方填充阴影，构成面积图，如果有两个或以上折线图，在各自折线的下方填充不同颜色的阴影，构成堆积面积图，便于了解折线的相对占比 ?...而需要比较数据时，尤其是比较两个以上整体的成分时，请务必使用条形图或柱形图，切勿要求看图人将扇形转换成数据在饼图间相互比较，因为人的肉眼对面积大小不敏感，会导致对数据的误读。...A: 当所比较项目的标签文本比较长时，柱形图的横轴下的标签会出现重叠或者倾斜，且占用空间大，影响阅读者的目光移动。
我发现在现实生活中，当涉及到绘图解释你的数据时，这些工具非常有用。...，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...在图上标注值对于解释图表非常有用。 假设现在我们使用 subplots，我们有几个图表，其中一个是位于 ax[0] 位置的 seaborn 的 barplot。...「patch」或条形图，直到「ha」参数获取条形图的位置、高度和宽度为止，以便将值注释放在正确的位置。...然而，有时重叠会导致混淆，所以我们可能需要做一些改进，让人更容易理解。 例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。
例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 ?...抖动图（Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...箱形图（Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。...因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是 5 和 47。因此，写入该组中的观察数量是必要的。 ? 27....未堆积的面积图（Area Chart UnStacked） 未堆积面积图用于可视化两个或更多个系列相对于彼此的进度（起伏）。
需要说明的是，这个矩阵图最多容纳50个变量，超过此范围的标签开始重叠或变得不可读，默认情况下，大尺寸显示器会忽略它们。...[](https://my-wechat.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/image_20200403162803.png) 绘制缺失值条形图 条形图提供与矩阵图相同的信息，但格式更简单...数值为1：两个变量一个缺失另一个必缺失； 数值为-1：一个变量缺失另一个变量必然不缺失。 数值为0：变量缺失值出现或不出现彼此没有影响。...热力图非常适合于选择变量对之间的数据完整性关系，但是当涉及到较大的关系时，其解释力有限，并且它不特别支持超大型数据集。 注：始终为满或始终为空的变量没有任何有意义的关联，因此会从可视化中删除。...以零距离链接在一起的簇叶完全可以预测彼此的存在-一个变量在填充另一个变量时可能始终为空，或者它们可能始终都被填充或都为空，依此类推。 簇叶几乎分裂为零，但不分裂为零，彼此预测得很好，但仍不完美。
6.1条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布（频数）。函数：barplot(height) 6.1.1简单的条形图 ?...若beside=FALSE（默认值），则矩阵中的每一列都将生成图中的一个条形，各列中的值将给出堆砌的“子条”的高度。...若beside=TRUE，则矩阵中的每一列都表示一个分组，各列中的值将并列而不是堆砌。 ? ? 6.1.3均值条形图 条形图并不一定要基于计数数据或频率数据。...你可以使用数据整合函数并将结果传递给barplot()函数，来创建表示均值、中位数、标准差等的条形图。 ? 6.1.4条形图的微调 随着条数的增多，条形的标签可能会开始重叠。...将其指定为小于1的值可以缩小标签的大小。可选的参数names.arg允许你指定一个字符向量作为条形的标签名。你同样可以使用图形参数辅助调整文本间隔。
例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...抖动图（Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...箱形图（Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。...因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是 5 和 47。因此，写入该组中的观察数量是必要的。 27....未堆积的面积图（Area Chart UnStacked） 未堆积面积图用于可视化两个或更多个系列相对于彼此的进度（起伏）。
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