PCA是降维的一种方法。 本次再增加一下聚类的形式。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： ? 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 3-D PCA图： ?...图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。
简介 论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。...简单版本 绘制正态分布的 QQ 图 对于经典的正态分布的 QQ 图，大家可能并不陌生，并且在网上可以找到很多“搬运”的中文推文。但是解释的都不是很清楚。...下面代码给出三种不同方法构造置信区间的结果。并且使用 viridis 包，对其进行配色修改。...QQ 图 这里先绘制其指数分布的 QQ 图。...QQ 图 同理，将该数据应用到威布尔分布中。
前些天有小伙伴在公众号里回复问如何绘制出五颜六色的柱状图，今天小编就来与大家说道说道。 柱状图绘制本身并不复杂，一个bar函数就可以轻松搞定，相信不少小伙伴都用过它。上一道开胃菜让大家尝尝先。...纯色条形图 % 生成绘图所需要的数据 N=25 x = linspace(0,10,N)'; y = gaussmf(x,[1.8,5]); % 生成不同的颜色 needcolor=rand(N,3);...'b' Blue 'r' Red 'g' Green 'c' Cyan 'm' Magenta 'y' Yellow 'k' Black 'w' White 如果想要画出五彩缤纷的柱状图，应该怎么做呢...bar图的Cdata属性，可能会有低版本的MATLAB中的bar函数没有这个属性。...不一样的烟火——渐变色柱状图绘制 生成渐变色 color_init=[1,0,0; 1,0.5,0; 1,1,0; 0 1 0; 0 0 1;0,1,1;1,0,1]; color_init=flipud
本期来给大家讲一下几种常见滑珠图。先来欣赏几个Excel绘制的图表样张。 首先来看一下数据源： 带杆的滑珠图 下面是是幅带滑杆的滑珠图。 作图思路：通过条形图与散点图来做。...条形图用来做滑杆，而散点图来做滑珠。 绘图步骤： 构建数据源： Step-1:先使用A列与D列绘制出条形图，设置间隙宽度为500%，填充色为白色，边框为实线，颜色为浅灰色，宽度为0.5磅。...这里的正负偏差值固定值0.4，线型格式为实线，宽度为4磅。即可绘制出不一样的滑珠图。...不带滑杆的滑珠图 在上面的基础的滑珠图的基础上还可以做出如下所示的滑珠图： 首先来看一下数据源如下图所示： 来看一下第一幅图： 上面的这一幅图是带半杆的滑珠图。...而下面的这两幅图是在第一幅图的基础上去掉了半杆，剩余的部分与上面的绘图的步骤是一样的。 除了上面的带连接线的滑珠图以外，还可以标注箭头，以说明方向。 不同的数据可以使用多种图表来表现。
在研究SNP时，我们有类似1000G，HapMap, Exac 等数据库，提供了不同人群中的频率信息。对于HLA的研究而言，也有存储频率信息的数据库-ANFD。...，其中记录了allel, haplotype, genotype 3种格式的信息，最关键的是，提供了在不同人群中的频率信息。...Allel 在不同人群中的频率 通过该数据库的检索功能，可以查询HLA Allel在不同人群中的频率分布，网址如下 http://www.allelefrequencies.net/hla6006a.asp...2. haplotype 在不同人群中的频率 由于HLA基因簇的紧密连锁性，除了单个Allel的频率外，相关单倍型的频率也是需要关注的。...上述条件的检索结果如下 ? 通过ANFD数据库，我们可以方便的得到HLA的Allel和haplotype在人群中的频率信息，除此之外，官网还提供了许多其他的功能，有待进一步的学习和使用。
沟壑密度是反映地表侵蚀强度的常用指标之一，传统的沟壑密度指标往往基于沟壑线状特征提取，本案例提出了一种以沟谷范围为基础的沟壑覆盖度指标，利用地貌类型单元数据，基于 DEM 的地貌计量学方法，提取黄土沟蚀区域...不同区域大范围的沟壑覆盖度，对了解沟壑形成与演变的机制，揭示黄土高原地貌演化动态过程，防范地质灾害、管理水资源和土地规划提供重要依据。...沟坡沟底划分：将负地形中的侵蚀稳定区识别为沟底，侵蚀活跃区识别为沟坡。 沟坡覆盖度计算：统计每个流域内沟坡占比面积。 流程图 本案例流程较为复杂，可以参考以下流程图掌握分析思路。...研究流程图 三、案例内容 步骤一 预处理 DEM 数据重投影 地貌分类数据重投影 山体阴影 1.1 DEM 数据重投影 Reproject 将获取得到的 DEM 栅格投影至 CGCS2000 高斯投影...绘制对象是不同ID的watershed，因此色带颜色应具备以下特征：不重复、各颜色间差异较大 num_colors = len(np.unique(ws_image.values)) spectral_cmap
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap，遵循图形语法，最大的好处是直接使用长数据画热图，这是目前其他画热图的R包所不具备的。...目前大部分图形都是基于ggplot2绘制的，需要长数据，现在画热图也可以直接用长数据了，不需要再进行各种转换，这是我认为最大的优点。...tidyHeatmap的作者还开发了很多好用的、遵循tidy理念的R包，比如：tidybulk, tidyseurat, tidySingleCellExperiment, tidySummarizedExperiment...tidyverse_conflicts() ── ## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter() ## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag() 首先一定是把数据变为长数据...热图分割的思路也是非常tidy，直接使用group_by()即可。
PCA是降维的一种方法。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 基因型数据： 共有3个品种A，B，C，共有412个个体。...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。
一、前言 前几天在Python钻石交流群【gyx】问了一个pyecharts图像可视化的问题，一起来看看吧。 这个图怎么不能根据不同数据大小显示不同颜色？...这篇文章主要盘点了一个Python图像可视化的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【gyx】提出的问题，感谢【莫生气】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。...------------------- End ------------------- 往期精彩文章推荐： 分享一个批量转换某个目录下的所有ppt->pdf的Python代码 通过pandas读取列的数据怎么把一列中的负数全部转为正数...Pandas实战——灵活使用pandas基础知识轻松处理不规则数据 Python自动化办公的过程中另存为Excel文件无效？
今天小编向大家介绍一下使用gapmap和dendsort包生成带间隙的热图绘制方法及效果。...一、gapmap 1.绘制没有间隙的聚类图 gapmap(m = as.matrix(dataTable), d_row = rev(row_d), d_col = col_d,...#rev将向量或矩阵进行翻转 #d_row是行的系统树数据，d_col是列的系统树数据 ratio =0 , verbose=FALSE, col=RdBu,...gap_dendrogram 是ggplot2绘制空白树状图的方法，输入数据类型为gapdata class，由gap_data()生成 row_data <- gap_data(d= dendsort...小编总结： R语言中绘制聚类热图的方法有很多，比如pheatmap、heatmap还有我们今天介绍的gapmap等，小伙伴们可以比较优势，选择适合自己作图的R包哦~
今天这篇推文，小编为大家介绍华夫饼图(Waffle charts) 的绘制方法，这次主要介绍使用R-waffle包进行绘制。...主要内容如下： R-waffle包简介 R-waffle包样例介绍 R-waffle包简介 使用R绘制华夫饼图最简单的方法是使用waffle包进行绘制(当然，你也可以使用ggplot2的geom_tile...geom_waffle():绘制方形华夫饼图图层(用法和ggplot2相似) geom_pictogram():绘制类似图形文字的集合图层。...element_line()) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) Example of geom_waffle() 通过此例子，你就可以通过使用不同图方形个数表示不同类别的个数...(Waffle charts) 的主要绘制方法都已介绍完，当然还有许多优秀的函数没介绍到，感兴趣的小伙伴可自行搜索哈~~ 总结 本期，小编介绍了使用R-waffle包绘制华夫饼图(Waffle charts
用PCA做为GWAS的协变量，相当于将品种结构考虑进去。它类似将不同品种作为协变量，或者将群体结构矩阵Q作为协变量。 下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算，以及可视化的分析。...很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。
Python的绘图功能非常强大，在大气和海洋常常用来绘制一些有关地理方面的图。本片主要介绍python绘制EC数据（grib格式）的的全国降水分布图。...总体流程：首先利用pygrib读取grib数据中的累计降水量数据，然后利用matplotlib进行绘图，其中利用cartopy进行地图shp文件的处理，并绘制南海小地图。.../国家基础地理数据400万/国界线.shp').geometries() # 绘制中国国界省界九段线等等 ax.add_geometries(china, proj,facecolor='none',edgecolor...所以在绘制地图时，特别是有国家分界线的一定多加要小心。 获取国家基础地理数据，加载全国shp文件，可以后台回复chinashp获取链接。 关注气海同途，获取更多大气海洋数值模拟相关内容。...WRF中使用SRTM高分辨率的地形资料 构建适合大气与海洋应用的Anaconda环境 WRF后处理：降雨量的说明以及降雨的绘制 python爬取中央气象台台风网当前台风实况和预报数据
本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。 ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI为300，其后的第一句代码...接下来，我们即可通过sns.violinplot()函数绘制小提琴图；这一函数还有很多参数，可以调整小提琴图的各项可视化配置，具体大家可以查看函数的官方帮助文档。...随后，通过plt.xlabel()函数、plt.xticks()函数等调整图片坐标轴标签、刻度标签的具体配置。最后，通过plt.savefig()函数将绘制好的小提琴图保存在指定路径中。
统计变换（Stat）：统计变换是对数据进行汇总、转换或计算的过程。例如，计算数据的均值、中位数、频率等。ggplot2提供了多种统计变换函数，如summarize、count、bin等。...这使得用户可以方便地将图形用于报告、论文或网页等不同的应用场景。 丰富的图形类型：matplotlib支持绘制多种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、热力图等。...这意味着用户不需要过多的自定义就可以创建漂亮的图表。 内置数据集支持：Seaborn包含一些内置的示例数据集，用户可以用来练习和演示数据可视化技巧，这些数据集涵盖了不同领域的数据。...尽管不同的包或库的绘制风格不同，但它们的绘制过程是一致的，如下图所示： 先画出图的大致轮廓，再根据需求，添加更多的细节和细节调整，一张完美的图就出来了啊！...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！
基于Matlab的GUI设计不同阻尼的系统响应 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[198 56 350 468],...
本文实例为大家分享了python读取mysql数据绘制条形图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 Mysql 脚本示例： create table demo( id int ,product varchar...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
任务描述： 绘制树图展示数据分布，所有数值按比例划分区域，数值越大，对应的色块面积越大。 准备工作： 安装扩展库NumPy、squarify、Matplotlib。 运行效果： 参考代码：
时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。...另外，绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用，请自行挖掘和探索。...，模拟某商店营业额 data = generateData('20170601', '20170701') print(data) # 绘制时序图 myfont = fm.FontProperties...(data).show() # 绘制偏自相关图 plot_pacf(data).show() 某次运行得到的随机数据为： 营业额 2017-06-01 333...从时序图来看，有明显的增长趋势，原始数据属于不平稳序列。 相应的自相关图为： ? 从自相关图来看，呈现三角对称形式，不存在截尾或拖尾，属于单调序列的典型表现形式，原始数据属于不平稳序列。
背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中使用子图。使用子图，以便我们可以以更面向对象的方式使用Matplotlib。...我们将学习如何使用子图来绘制我们在之前的文章中关于开发语言工资的数据图表，然后我们将学习如何使用子图在一个图上创建多个图。让我们开始吧... ?...入门实例 首先我们从data.csv文件中读取数据，进行绘制： ?...] dev_salaries = data['All_Devs'] py_salaries = data['Python'] js_salaries = data['JavaScript'] #创建子图...font_manager.\ FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf') ax1.legend() ax1.set_title('年龄的平均薪水图
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