背景 在绘制地图时候，我们经常会用到热图，Density map，在ggplot2中可根据坐标产生相应的密度图，2d distribution， 那么在交互式地图中，如何制作Density Map， 本次文章...（现在空间流行病学起源） 数据来源：Download 1.1 读取数据 我们从shp文件中读取Cholera数据，然后转换成经纬度坐标。...>% addCircles(df_deaths$X,df_deaths$Y, radius = 0.5,opacity=0.6,col='blue') 图片 image.png 1.2 点生成热图...这里我们主要利用的一个函数是bkde2D，将点转换成密度数据，然后 使用contourLines，将生成的2D转成polygons。...如何根据点上对应的value值，生成热图。这是很关键的一步。
用例图。 组成：系统边界。参与者。用例。关系。 参与者：Actor不是人，而是指参与用例时担当的角色。 如果一个角色的操作是由另一个角色代理完成的，请建立该角色到另外角色之间的依赖。...一个用例和其几种情形的用例间构成泛化关系。往往父用例表示为抽象用例。 任何父用例出现的地方子用例也可出现。 1 对用例的描述。 用例图：只能描述系统的大概功能，是一种视图。...系统开始数据库的一些事物。 系统为学生把作业加入到数据库中。 教师输入学生作业的成绩。 系统核对输入的成绩是否符合正确的范围和格式。 系统记录作业的成绩。...—数据库。 系统是否和已经存在的系统交互？—好像没有。 从中找出这个系统的Actor—（学生、一般用户、管理员、数据库） 基本Use case。 找出的参与者希望系统执行什么任务？...管理员负责对系统的维护—–基本数据的设定。 用例图如下所示： 学生和一般用户的用例图。 学生和操作员的用例图。
很多朋友都有这样的疑问，为什么别人绘制出来的热图，差异那么明显，除了首先他们本身就先做了差异分析，挑选出来了有差异的基因，然后才热图可视化外，其实还有一个步骤，就是按照基因（行）对表达矩阵进行zscore...转换。...首先看原始表达矩阵热图 代码如下： # 2.热图 load(file='heatmap_input.Rdata') ## 2.1 数据预处理 t <- log2(cgexp+1) t <- na.omit...原始表达矩阵热图 可以看到，两个分组差异是有的，但是肉眼其实看不清楚基因层面哪些高表达哪些低表达。...那么问题来了，这样是操纵数据吗 是不是很有意思，有时候你很难给合作者解释清楚。
瀑布图，因为形似瀑布而得名，它能够比较好地体现数据分析的对比思维和细分思维。...本文的重点，是介绍怎么使用 Python 画出瀑布图，让你能够举一反三，应用于自己的实际工作当中。你只需要把数据文件准备好，然后运行一遍代码，就能自动生成所需的瀑布图。 1....处理数据 其次，我们对原始数据进行处理，把数据转换成绘图所需的格式。...虽然 Excel 也能画瀑布图，但是我个人觉得用 Python 能够更加灵活高效。 Python 能让数据分析等工作变得更加自动化、标准化、流程化。...所以，我渐渐地把很多工作，都转换为使用 Python 来完成，以提升自己的工作效率和工作质量，让自己有时间去做更多更有价值的事情。
E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。 它是描述现实世界关系概念模型的有效方法。...用“矩形框”表示实体型，矩形框内写明实体名称；用“椭圆图框”或圆角矩形表示实体的属性，并用“实心线段”将其与相应关系的“实体型”连接起来； 用”菱形框“表示实体型之间的联系成因，在菱形框内写明联系名，并用...中文名实体-联系图外文名Entity Relationship Diagram简称E-R图类别概念模型 在ER图中有如下四个成分： 矩形框： 表示实体，在框中记入实体名。...连线： 实体与属性之间；实体与联系之间；联系与属性之间用直线相连，并在直线上标注联系的类型。...上一张图 简单点说就是 方框表示实体 椭圆表示属性 菱形表示联系 连接实体要用菱形框并且在菱形框两侧的直线标注关系的特点 一对一：1 — 1 一对多：1 — n 多对一：n— 1
用R语言的pheatmap 包画热图可以给行或者列添加注释，比如添加个分组信息 示例代码 test = matrix(rnorm(200), 20, 10) test[1:10, seq(1, 10,...image.png 我有四个图例需要展示，但是这张图只出现了3个 当然可以通过增加图片的高度让第四个图例显示出来 ? 但是如果注释信息再多也不能够一直拉长图片高度呀！...还有一个办法是不用这个函数了，换ComplexHeatmap包中的Heatmap函数 示例代码 mat = matrix(rnorm(100), 10) rownames(mat) = paste0("R"
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图，将相关的代码分享一下。...本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的：分成三个组，每个组进行了若干次生物学重复；测量的是3种基因的表达量。...第一种实现方法：用aggregate计算数据 # 导入数据 setwd("E:/") df <- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名，这些列名就是最终图上...第二种实现方法：用dplyr包计算数据 # 导入数据 setwd("E:/") df <- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名，这些列名就是最终图上...最后，两种方法的完整代码如下： #################第一种实现方法：用aggregate计算数据###################### # 导入数据 setwd("E:/") df
在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。...什么是热图(Heatmap) 热图是一个以颜色变化来显示数据的矩阵。Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。 ?...热图还可以用于展示其他物质的丰度比如微生物的相对丰度、代谢组不同物质的含量等等。当然，另一个热图的重要用处就是展现不同指标、不同样本等之间的相关性。 ? 此时颜色代表的就是相关系数的大小。...相关性的热图: 格子中的数值代表相关性系数 怎么做热图Heatmap 1）需要什么格式的数据 有很多的软件都可以做heatmap。我们要介绍的当然是R，R默认中提供了heatmap函数。...dataframe与matrix 2）如何做图 本节用一个不是那么生物的数据集来展示一下如何做热图。 data("attitude") Ca <- cor(attitude) ?
什么是ER图 实体关系图，通过一张ER图，能够快速的了解数据库层面的表结构设计。...目前做企业级应用系统，花费了大量的时间在数据库表结构的设计上，所以打算从源头梳理一下怎么样才能画好ER图，画好图是第一步，在这个过程中怎么样做好设计，然后来保证业务系统的功能实现以及扩展性的要求。...逻辑数据模型 能够描述核心的实体，以及核心实体的属性，以及关联关系，这样的话，不一定通过ER图看全所有的表结构，可以看清核心的东西即可。...实际数据模型 这个的画，不一定通过ER图来进行，可以通过excel或者表格来描述情况，例如字段名称，所属数据库，字段的数据类型，字段的限制长度，字段是否有默认值，字段是否非空，字段的备注描述，数据表是否需要分库分表以及分库分表的逻辑...这几个看ERM的百科，不过没怎么看懂，就就结合自己的理解，做了解释。总体是总分的思路，总体的介绍清楚概念和关系，然后细化每个表结构，落实好概念图种的关系即可。
如何用python画热图上, 下, 左、右不同方向的【行】/【列】注释信息 # 导入示例数据 with open(os.path.join(os.path.dirname(PyComplexHeatmap...Male Vespertilionidae Chiroptera Eptesicus fuscus 0.657170 big brown bat 883 rows × 11 columns 注释信息放在热图...此外，在注释文字（比如Bovidae）与热图之间曲线的形状和颜色都会随着文字的旋转角度和颜色一起变化，会自动调整角度，使之与注释文字的角度相匹配。...值得注意的是，「热图与图例之间的间隙是自动调节」的，比如，当row_names_side='right'时，热图右边有了文字，图例就自动往右边挪了，不用我们额外设置。...注释信息放在热图「左方」 #Put annotations on the left row_ha = HeatmapAnnotation(label=anno_label(df_cols.Family,
image.png 在学习他这个代码的时候发现其中自定义了一个函数可以操作热图的文字标签，可以让热图上只显示我们感兴趣的文字标签。...image.png 我们用这个表达量文件先做一个简单的热图 读入数据 df<-read.csv("NM/NK_markers_1.csv",header=T,row.names = 1) head(df...) 最简单的热图 library(pheatmap) pdf(file = "NM/hp-1.pdf",width = 4,height = 10) pheatmap(df,fontsize = 3)...image.png 这个图和开头提到的论文里的Figure3f就有几分相似了，但是还没有添加分组信息 需要用到示例数据的可以在文末留言，记得点赞和点击在看！...欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现，又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文，发现他是用geom_tile()函数实现的，仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。...Good Good Study, Day Day Up")))+ labs(x=expression(paste(italic("ABC"),"123"))) 下面进入今天推文的正式内容 首先是准备热图的数据...如何画这个热图昨天的推文已经介绍过了，点击下方蓝色字可以直达昨天的推文 R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子 接下来是准备分组颜色条的数据 下面是画这个颜色条 df2<-read.csv...用代码如何实现我暂时还不知道，出图以后手动编辑吧！
文章目录 示例数据 运行环境 绘制聚类热图 常规聚类热图绘制 无分类信息热图 无聚类热图 分割聚类树热图 多分组聚类热图 分组调色 显示文本 去除描边 字体相关 调整聚类树高 聚类方法选择 保存为图片...常规聚类热图绘制 ?...) 无分类信息热图 ?...# 清空暂存数据 rm(list=ls()) # 载入R包 library(pheatmap) # 设置工作目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization")...# 清空暂存数据 rm(list=ls()) # 载入R包 library(pheatmap) # 设置工作目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization")
今天的推文没有详细介绍代码，代码的介绍会以视频形式放到B站，欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 image.png 首先是示例数据的格式...画热图的数据 image.png 用来添加文本的数据 image.png 如果还有其他文本需要添加，可以再准备一份数据 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2...读取热图的数据作图 dfa<-read.csv("20211007.csv") head(dfa) pivot_longer(dfa, !...小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记...今天推文的示例数据和代码可以在后台留言20211007获取
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。...那我们就按照这个思路来构造数据 将数据集按照以上格式整理好，存储在csv文件中。...df1<-reshape2::melt(df) ggplot2画热图 library(ggplot2) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes...))+ scale_color_manual(values = c("white","black","black","black")) 好了，今天的内容就介绍到这里了，下一期推文介绍利用堆积柱形图给热图添加分组信息
，我们可以试着用论文中提供的数据模仿论文中的图 今天的推文重复一下论文中的Fig3a 热图展示差异表达基因的表达量 image.png 论文中提供的数据没有上调下调的分组，这里我就随便选择数据了，两个热图之间的空白通过拼图的方式来实现...部分示例数据 image.png 总共553个基因，前300个标记为上调，后253个标记为下调 读取数据 library(readr) dat<-read_delim("data/20220921...delim = "\t") dim(dat) colnames(dat) dat01<-dat[1:300,] dim(dat01) dat02<-dat[301:553,] dim(dat02) 第一个热图...guides(fill=guide_colorbar(barheight = 25))+ theme(panel.background = element_blank()) image.png 第二个热图...theme(panel.background = element_blank(), legend.position = "none") image.png 顶部表示分组的信息，用柱形图来展示
论文是 Environmental factors shaping the gut microbiome in a Dutch population 数据和代码的github主页链接 https:/.../github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP 这个也是数据代码的下载链接，可以看目录结构 https://zenodo.org/record/5910709#...tl.col = "black") 这里 tl.cex是用来控制坐标轴文字的大小的cl.cex是用来控制图例刻度文字大小的 cl 是 colorlabel image.png 这个是论文中提供的代码出图，...和最终论文中用到的图还是有些差别的 下面我们查看corrplot这个包的帮助文档看看能够通过修改代码改成最终论文中的图的效果 如果需要把图例放到底部，直接添加一个cl.pos = "b"的参数 corrplot...更多关于corrplot包的内容可以参考 https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html
今天在群里看到一个非常漂亮的热图，我以为是什么奇怪的新R包画的，转了一圈发现原来还是大名鼎鼎的ComplexHeatmap丫。...这个图和普通热图的不同点： 数据是离散型的，与常规的数值型热图不同。...每行单独配色，颜色逐行变化 左右两边都有文字 划分的不同板块有格子 1.学习普通的离散型热图 以前画的热图无一例外都是连续型数值，这次是离散型数据咯，矩阵里面只有四个取值，所以就只有四个颜色。...编一个类似于上面那张图的输入数据，画画看。每一行都是有重复值的不同向量，并且向量的取值数量都是有限的。...否则呢，主体热图的图例就会全部放在一起，不能按行来显示哦。
还是这幅图 ? image.png 本来以为今天的推文可以重复出来的，但还是高估自己了，实现过程遇到了问题，暂时还不知道如何解决，后面想到办法再来介绍吧！...今天的推文先介绍右上角的方块热图实现办法吧! 首先是方块四周的灰色边框 这里使用到的是geom_tile()函数。...image.png 如果是画三角热图示例数据如下 ?...image.png 这种是宽格式数据，读取数据然后转换为长格式 library(dplyr) df4<-readxl::read_excel("Cor/exampledf.xlsx",...image.png 除了用方块的形状，我们还可以使用ggstar这个包中的其他形状，比如我们来一个心形 关于ggstar这个包可以参考之前的推文 R语言ggstar包：给散点图的形状提供更多的选择 library
读取数据集 library(readxl) dat01<-read_excel("data/20220526/NaturePlantsFig3d.xlsx") head(dat01) 论文中的图展示的是...Z-score，数据应该是FPKM之类的，这里需要对数据集进行一个转化，这里关于zscore的计算我采用的公式是 以每个基因为单位，先取log2，然后是 (FPKM - mean(FPKM))/sd(FPKM...) 这里我不确定这个转化做的对不对，这里的疑问是计算平均值和标准差的时候是用提供的所有基因的数据 还是用每个基因分别算平均值和标准差，我采用的是后者。...mutate(across(2:16,~(.x-mean_value)/sd_value)) %>% select(-c(mean_value,sd_value)) -> dat01.2 宽格式转换为长格式...示例数据可以去论文中下载，代码可以在推文中进行复制
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