car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并 能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...11.1.1 散点图矩阵 pairs()函数可以创建基础的散点图矩阵。...car包中的scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵，并有以下可选操作： 以某个因子为条件绘制散点图矩阵； 包含线性和平滑拟合曲线； 在主对角线放置箱线图、密度图或者直方图； 在各单元格的边界添加轴须图...gclus包中的cpairs()函数提供了一个有趣的散点图矩阵变种。它含有可以重排矩阵中变 量位置的选项，可以让相关性更高的变量更靠近主对角线。...你可用symbols()函数来创建气泡图。该函数可以在指定的(x, y)坐标上绘制圆圈图、方形 图、星形图、温度计图和箱线图。
pairs.panels（U） 这是包含新随机变量的配对图u。 ? 我们可以绘制矢量的3D图表示u。 ? 现在，作为最后一步，我们只需要选择边缘并应用它。...我选择了边缘为Gamma，Beta和Student，并使用下面指定的参数。...然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。...F）$ V2 在直接进入copula拟合过程之前，让我们检查两个股票收益之间的相关性并绘制回归线： 我们可以看到 正相关 ： ?...现在我们在函数中应用copula，从生成的多变量分布中获取模拟观测值。最后，我们将模拟结果与原始数据进行比较。 这是在假设正常边缘和依赖结构的t-copula的情况下数据的最终散点图： ?
，并使用 WS 图对其进行建模。...在复杂性科学的许多领域中，重尾分布是一个常见特征，它们将成为本书的一个反复出现的主题。 我们可以在双对数轴绘制它，来获得重尾分布的更清晰的图像，就像上面那副图那样。...图 4.3 通过在双对数刻度上绘制概率质量函数（PMF）来表示度的分布。这就是 Barabási 和 Albert 呈现他们的结果的方式，这是幂律分布的文章中最常使用的表示。...阅读该函数的文档，看看是否可以使用它来生成一个图，节点数、度的均值和群聚系数与 Facebook 数据集相同。与实际分布相比较，模型中的度的分布如何？...他们的演员协作数据包含在名为actor.dat.gz的文件中。以下函数读取文件并构建图。
我们可以绘制矢量的3D图表示u。 现在，作为最后一步，我们只需要选择边缘并应用它。我选择了边缘为Gamma，Beta和Student，并使用下面指定的参数。...现在我们已经通过copula（普通copula）指定了相依结构并设置了边缘，mvdc()函数生成了所需的分布。然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。...F）$ V2 在直接进入copula拟合过程之前，让我们检查两个股票收益之间的相关性并绘制回归线： 我们可以看到 正相关 ： 在上面的第一个例子中，我选择了一个正态的copula模型，但是，当将这些模型应用于实际数据时...： t-copula通常适用于在极值（分布的尾部）中存在高度相关性的现象。...因此，我们估计边缘的参数。 直方图显示如下： 现在我们在函数中应用copula，从生成的多变量分布中获取模拟观测值。最后，我们将模拟结果与原始数据进行比较。
在函数的局部变量中改变值是副作用的一个例子吗？ 记忆化能防止堆栈溢出吗？...然而，在本书的前面，我曾经说过适合递归解决方案的问题涉及类似树的数据结构和回溯。没有调用堆栈，没有尾递归函数可能做任何回溯工作。在我看来，每个可以使用尾递归实现的算法都更容易和更可读地使用循环来实现。...图 9-1：使用 Python 的“turtle”模块绘制的螺旋 海龟图形系统中的窗口使用笛卡尔 x 和 y 坐标。...图 9-5：标准谢尔宾斯基三角形 谢尔宾斯基三角形不一定要用等边三角形来绘制。只要使用外部三角形的中点来绘制内部三角形，你可以使用任何类型的三角形。...你也可以将MIN_SIZE常量更改为较大的值，以使程序更快地达到基本情况，并减少绘制的三角形数量。 谢尔宾斯基地毯 一个类似于谢尔宾斯基三角形的分形形状可以使用矩形来绘制。
我们从 Erdős-Rényi 模型开始，它具有一些有趣的数学属性。在下一章中，我们将介绍更有用的，解释现实系统的模型。 本章的代码在本书仓库中的chap02.ipynb中。...图的节点通常以圆形或方形绘制，边通常以直线绘制。例如，上面的有向图中，节点可能代表在 Twitter 上彼此“关注”的三个人。线的较厚部分表示边的方向。...以下代码生成了一个包含 10 个节点的完全图，并绘制出来。...以下生成器函数枚举所有可能的边，并使用辅助函数flip，来选择哪些应添加到图中： def random_pairs(nodes, p): for i, u in enumerate(nodes)...这里是几个如何处理它的建议： 编写一个名为m_pairs的函数，该函数接受节点列表和边数m，并返回随机选择的m个边。一个简单的方法是，生成所有可能的边的列表，并使用random.sample。
作为一个刚刚开始进行单细胞转录组分析的菜鸟，R语言底子没有，有时候除了会copy外，如果你让我写个for循环，我只能cross my fingers。。。。...于是我看见了https://satijalab.org/seurat/，Seurat是一个R软件包，设计用于QC、分析和探索单细胞RNA-seq数据。...Seurat旨在帮助用户能够识别和解释单细胞转录组学中的的异质性来源，并通过整合各种类型的单细胞数据，能够在单个细胞层面上进行系统分析。...R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言 - 热图简化 R语言 - 热图美化 利用ComplexHeatmap绘制热图(一) 获取pheatmap聚类后和标准化后的结果 6....用于可视化的降维必然涉及信息丢失并改变细胞之间的距离。因此tSNE/UMAP图应仅只用于解释或传达基于更精确的、更多维度的定量分析结果。这样可以保证分析充分利用了压缩到二维空间时丢失的信息。
散点图矩阵 一个散点图可以展示两个变量之间的关系，如果有多个变量呢？散点图矩阵可以解决这个问题。散点图矩阵对应的函数是 pairs()，图2 就是一个很好的例子。 ?...同样的，在 包car 中也有函数 scatterplotMatrix() 可以绘制散点图矩阵。下面给出了一个例子。 ? 图3:函数scatterplotMatrix()的例子。...可以看到上图中默认为散点图添加了拟合曲线，代码中的参数可以控制曲线为虚线或实线。...包 中 的 kepairs() 函数 SMPracticals包 中的 pairs.mod() 函数。...在马赛克图中，嵌套矩形面积正比于单元格频率， 其中该频率即多维列联表中的频率。颜色和/或阴影可表示拟合模型的残差值。vcd包中的mosaic()函数可以绘制马赛克图。
car包中的scatterplotMatrix()函数，用于生成散点图矩阵，实际上，该函数是pairs()的封装器，用于产生增强的散点图矩阵，spm是该函数的别名。...# 是否在非对角线绘制点，默认值是TRUE smoother # 用于制定函数，用于绘制平滑曲线，默认值是gamLine()函数，其他有效值是：loessLine，quantregLine smoother.args...reg.line # 默认值是lm，用于制定绘制回归直线的函数 ellipse # 在非对角线绘制数据密度椭圆 groups # 对数据分组 by.groups # 如果设置为TRUE，那么回归直线按照分组来拟合...三维散点图 三维散点图用于对三个变量之间的交互关系进行可视化，scatterplot3d包中的函数scatterplot3d()，可以用于绘制三维散点图： scatterplot3d(x, y=NULL...气泡图 使用气泡图来展示三个变量之间的关系，先创建一个二维散点图，然后用点的大小来代表第三个变量的值。
简单散点图 在R中有很多方式去绘制散点图，其中最基本的就是是用plot(x, y)函数，往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了，下面直接看实例图。...R包“car”里提供的scatterplot()是一个高效绘制散点图的函数，它可以用来添加拟合线、绘制边际箱线图等等。...散点图矩阵 散点图矩阵是数据分析者特别喜欢的一类图，因为它能简洁而优雅地反映出大量信息，比如变化趋势和关联程度等等。在R中也有很多函数可以用来绘制散点图矩阵。...函数pairs()是一个绘制散点图矩阵的基本函数，它的第一个参数就是绘图公式，~mpg+disp+drat+wt表示mpg、disp、drat和wt两两配对绘制散点图，考虑到横纵坐标可以互调，所以共有4...另外感兴趣的小伙伴可以使用“rgl“包里的plot3D(x, y, z)函数来绘制具有交互作用的3D散点图，但这种图在学术上使用并不多。
在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...---- 点击标题查阅往期内容 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 我们可以绘制矢量的3D图表示u。 ...现在，作为最后一步，我们只需要选择边缘并应用它。我选择了边缘为Gamma，Beta和Student，并使用下面指定的参数。...现在我们已经通过copula（普通copula）指定了相依结构并设置了边缘，mvdc()函数生成了所需的分布。然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。 ... F）$ V2 在直接进入copula拟合过程之前，让我们检查两个股票收益之间的相关性并绘制回归线： 我们可以看到 正相关 ： 在上面的第一个例子中，我选择了一个正态的copula模型，但是，当将这些模型应用于实际数据时
在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 为什么要引入Copula函数？...点击标题查阅往期内容 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 我们可以绘制矢量的3D图表示u。 现在，作为最后一步，我们只需要选择边缘并应用它。...我选择了边缘为Gamma，Beta和Student，并使用下面指定的参数。...现在我们已经通过copula（普通copula）指定了相依结构并设置了边缘，mvdc()函数生成了所需的分布。然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。 ... F）$ V2 在直接进入copula拟合过程之前，让我们检查两个股票收益之间的相关性并绘制回归线： 我们可以看到 正相关 ： 在上面的第一个例子中，我选择了一个正态的copula模型，但是，当将这些模型应用于实际数据时
p=6193 copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它。...Copula可以同时处理多个变量，例如您可以在一个群组中处理多只股票，而不仅仅是一对，以创建最终交易组合，以在更高的维度上发现错误定价。...我们可以绘制矢量的3D图表示u。 现在，作为最后一步，我们只需要选择边缘并应用它。我选择了边缘为Gamma，Beta和Student，并使用下面指定的参数。...现在我们已经通过copula（普通copula）指定了相依结构并设置了边缘，mvdc()函数生成了所需的分布。然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。...F）$ V2 在直接进入copula拟合过程之前，让我们检查两个股票收益之间的相关性并绘制回归线： 我们可以看到 正相关 ： 在上面的第一个例子中，我选择了一个正态的copula模型，但是，当将这些模型应用于实际数据时
QuickTime打开观看 R统计和作图 Graphpad，经典绘图工具初学初探 维恩(Venn)图绘制工具大全 （在线+R包） 在R中赞扬下努力工作的你，奖励一份CheatShet 别人的电子书，你的电子书...——Co-occurrence网络图在R中的实现 一文看懂PCA主成分分析 富集分析DotPlot，可以服 基因共表达聚类分析和可视化 R中1010个热图绘制方法 还在用PCA降维？...R语言可视化学习笔记之ggridges包 利用ComplexHeatmap绘制热图(一) ggplot2学习笔记之图形排列 用R在地图上绘制网络图的三种方法 PCA主成分分析实战和可视化 附R代码和测试数据...Analysis for the Life Sciences 数据可视化基本套路总结 你知道R中的赋值符号箭头<-和等号=的区别吗？...使用dplyr进行数据操作30例 交集intersect、并集union、找不同setdiff R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换 1数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框） 2读写数据所需的主要函数
这份思维导图可以让大家更容易地了解笔记里面的内容哦： 一、数据类型 ①、数据类型分为三种：数值型、字符型、逻辑型 ②、如果我们想要查看数据类型，我们可以使用class()函数： ③、数据类型判断和转换，...答案是R语言里面的默认思想：R语言里面默认sort()函数中的decreasing=FALSE,我们可以手动改成decreasing=TRUE,如图所示： 小技巧：我们以后可以用?...两者的联系：当我们需要把几个字符串（或者变量）拼接成一个字符串时，可以使用R语言中的paste和paste0函数来完成，两者的区别在于是否使用分隔符。...y %in% x #y的每个元素在x中存在吗？ 注意：x %in% y #x的每个元素在y中存在吗？即以x为主体，检验x的每个元素在y中存在吗? y %in% x #y的每个元素在x中存在吗？...即以y为主体，检验y的每个元素在x中存在吗? 提一个小问题：x==y与x%in%y有区别吗？ 大家观察下面的图片，发现了什么？
我甚至都不用再花精力向我妹妹介绍R默认的集成开发环境——我马上就让她下载了RStudio，不过你仍然需要下载普通版的R。...接着，我让妹妹在一个R脚本文件中保存了上面那两行代码(我认为，在初学者开始使用一门语言时就教会他们如何正确地把代码保存在脚本文件中是非常重要的)。...这是我们绘制的一张图： image.png 教我妹妹理解这段代码涉及解释什么是函数(因为rnorm和hist都是函数)、什么是函数的实参，以及为什么你可以通过名字引用实参却不一定非得这样做。...在R中我该怎么做X这件事”是初学者最常见的问题之一，我认为这个问题的答案可能应该是”使用函数Y( )”——所以重要的是能够搞清楚如何使用函数Y( )。...我遗漏了些什么？哪些事能做得更好？我事后想到的有： · 用[]取子集. 这是个关键知识点。它可以应用于我所介绍的所有数据类型，而且极为有用。
将其封装在expression（）函数中可以有效的查看是否可以正确的输出函数，比如在刚刚的例子中‘==’才能正确的输出等号。。。。...调用R基础绘图系统中的pairs（）函数可以绘制散点图矩阵 #继续使用countries数据集 c2009 % filter(Year == 2009) %>% select...#使用更小的点 ) *值得注意的是：这里没有使用ggplot2，因为它无法绘制散点图矩阵，现在GGally包已经被开发出来用来作为ggplot的拓展包，其中的ggpair（）函数可以用来绘制这种图。...A：运行geom_histogram()函数并使用分面绘图 #使用MASS包中的birthwt数据集（低婴儿体重的风险因子） birthwt low age lwt race smoke ptl...传递一个指定x和y带宽的向量到h，这个参数会被传递给实际生成密度估计的函数kde2d().在本例中，我们将在x，y轴方向上生成一个更小的带宽，以使密度估计对数据的拟合程度更高。
练习 (1) 在绘制折线图、箱线图、直方图和分区图时，应该分别使用哪种几何对象？...接着在 R 中运行代码，并检查你的预测是否正确。...答：是把图例隐藏了，默认参数是show.legend = TRUE. (4) geom_smooth() 函数中的 se 参数的作用是什么？...答：可以绘制出区间，当se = TRUE（默认）则会出现区间。 (5) 以下代码生成的两张图有什么区别吗？为什么？...后面两个集合对象就可以默认使用前面的设置了。而第二个图则是原始没有设置，而是在集合对象中一一设置了。 第一种方法：简便；第二种方法：灵活，可以设置不同的x，y。
我在 CellChat细胞通讯分析（一）一文中简单介绍了CellChat，以及其进行细胞间通讯的推断与分析的代码实现。...作者提供了一个函数 extractEnrichedLR ，用于提取指定信号通路的所有L-R pairs和相关信号基因。...使用小提琴/气泡图绘制信号基因表达分布 plotGeneExpression(cellchat, signaling = "MID") 默认情况下，plotGeneExpression只显示与推测的显著的通讯相关的信号基因的表达...提取推测的受配体对或信号通路相关的信号基因，然后使用Seurat包绘制基因表达图。...为了将细胞亚群与其丰富的信号通路直接联系起来，我们将W和H中的元素设为零，如果它们小于1/R，其中R是潜在模式的数量。通过使用一个不那么严格的阈值，可以获得与每个细胞组相关的更丰富的信号通路。
在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 。为什么要引入Copula函数？...----点击标题查阅往期内容R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测左右滑动查看更多01020304我们可以绘制矢量的3D图表示u。 现在，作为最后一步，我们只需要选择边缘并应用它。...我选择了边缘为Gamma，Beta和Student，并使用下面指定的参数。...现在我们已经通过copula（普通copula）指定了相依结构并设置了边缘，mvdc()函数生成了所需的分布。然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。 ...）$ V2在直接进入copula拟合过程之前，让我们检查两个股票收益之间的相关性并绘制回归线：我们可以看到 正相关 ：在上面的第一个例子中，我选择了一个正态的copula模型，但是，当将这些模型应用于实际数据时
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