比较（一）利用python绘制条形图 条形图（Barplot）简介 条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。...', order=df['day'], ax=ax[1][0] ) ax_sub.set_title('数值排序') # 添加误差线 ax_sub = sns.barplot(...'] non_smoker_df = df[df['smoker']=='No'] # 布局 plt.figure(figsize=(6, 4)) # 非吸烟者的条形图 bar1 = sns.barplot...', data=non_smoker_df, color='lightblue') # 吸烟者的条形图，底部开始位置设置为非吸烟者的total_bill值（即吸烟者条形图在上面） bar2 = sns.barplot...=(1.04, 1),loc='upper left') plt.show() 总结 以上通过seaborn的barplot、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景
在这篇豆瓣电影Top250的分析文章中，你并不会得到一个像标题那样确切的答案。 但是你可以因此否定很多看似正确的答案，比如下面这些： “豆瓣电影Top250是根据评分排序的？”...“难道是根据评论数排序？” “那一定是评分和评论数两者一起影响的？” 以上的想法或许你曾经也想过，但是都不对。 “为什么不对？” “怀疑我！那我今天就给你分析一下为什么！” ?...但是现在似乎已经普遍适用，大家都已经认识到：重要的因子通常只占少数。 “小一哥，根据帕累托法则，哪个环节最重要？” “数据的重要性毋庸置疑！”...“嗷，就是我数据必须得干净，不能有错的” “不止这些，当你的数据存在异常值，你可能还需要借助可视化图表对数据进行异常值检测” “举个例子，你的数据中存在年龄字段的时候，你不能只认为不是整数的就是脏数据。...movie_rank', 'movie_name', 'movie_release_date', 'movie_rating', 'movie_comments_user']].head(5)虽然也不对，但是似乎比前面两种的排序靠谱点
我前面的甲基化教程主要是针对450k这样的芯片，所以champ流程就绰绰有余，很多小伙伴在咱们公众号后台咨询甲基化测序数据分析，恰好最近实习生投稿: 下面是去年实习生的分享 前言 前阵子复现单细胞数据，...通过compareCluster功能将不同细胞群的通路用Circular barplot展示出来，下面来复现下这张图： 来源：Stromal cell diversity associated with...$Description) ###### step3:Circular barplot ###### ## 相似通路合并(给个大分类) df_go_diff$group <- factor(c(rep...,each=empty_bar) data <- rbind(df_go_diff, to_add) data % arrange(group) # 根据group排序 write.csv...barplot 也有很多种形式呈现
这里我使用 Schizosaccharomyces pombe 这个物种的蛋白数据做例子，搜了一下拉丁名好像是裂殖酵母。...接下来可以做GO富集分析了 首先准备一个基因列表，我这里选取gene2go中的前40个基因作为测试 还需要为TERM2GENE=参数准备一个数据框，第一列是term，第二列是基因ID，只需要把gene2go...) barplot(df) dotplot(df) ?...image.png 这里遇到一个问题：数据框如何分组排序？目前想到一个比较麻烦的办法是将每组数据弄成一个单独的数据框，排好序后再合并。...) barplot(df) ?
经常收到粉丝提问，明明是按照我课程视频操作，也是按照我的代码在处理他自己的数据，但是做kegg数据库富集的时候，就是返回值为空。 ?...代码如下: #该包的gene需要识别ENTREZID，因此需要再次转换 library(org.Hs.eg.db) gene.df<-bitr(gene,fromType="SYMBOL",...toType=c("ENSEMBL","ENTREZID"), OrgDb=org.Hs.eg.db) head(gene.df) genelist=gene.df$ENTREZID...，其实我推荐过 为R包写一本书（像Y叔致敬），然后这个同学的统计学也烂的一塌糊涂！...而且不能理解KEGG富集的原理就是超几何分布检验了，也就没办法接受为什么自己给定的基因集，在KEGG数据库里面，居然会无法富集到统计学显著的通路。
在本文中，我们将简要回顾当前的危机，然后深入研究 Kaggle 的「Novel Corona Virus 2019 Dataset」。我创建了一个 GitHub repo，以供大家发表自己的见解。...进一步分析显示，英国、法国和印度等国的省份名称都不见了。在这种情况下，我们不能假设或填充任何主列表中缺少的值。让我们转到数字列。 data.describe() ?...数据似乎每天都在不同的时间更新。我们可以从时间戳中提取日期并将其用于进一步的分析。这将有助于我们保持日期一致。...= df_province.melt(id_vars=['Province/State']) sns.barplot( x='Province/State', y='value', hue='variable...结论 分析显示，武汉冠状病毒的传播速度惊人。目前，至少 811 人在此次疫情中死亡，超过 7 年前非典爆发时报告的 774 人死亡人数。我祈祷并希望病毒能尽快得到控制。（编辑注：非最新数据。）
我个人觉得它的upstream regulator analysis还是很不错的。分子激活功能等也可以用用。另外一个就是它内置的热图功能。高级版我没用过，但是知道可以导出一些数据等。...1 按使用方式来说（简单度）有3种 （1）在线版：最主流的就是DAVID,各种级别杂志总见其身影，使用非常简单，不再赘述。另外还有Gather，GOrilla,revigo,还有很多很多我就不在贴了。...（3）R包：介绍一个就行了，那就是Y叔的clusterProfiler，我论文中的富集功能很多都是用这个包做的（还有的用了IPA）。...keggdot.jpeg # Gene Set Enrichment Analysis（GSEA） # 获取按照log2FC大小来排序的基因列表 genelist <- sig.gene$log2FoldChange...gsea.jpeg 后记：做完这部分富集分析，接着按我的流程进入下一部分分析RNA-seq(10):KEGG通路可视化，因为直接用到这部分数据， 参考Y叔的包说明，里面写的特别详细 还有lxmic的简书
细胞组成变化 在本章中，我们将详细探讨细胞组成的变化的分析手段，并阐明清楚为什么不能直接对细胞比例进行分析？分析细胞比例的局限性在哪？这会是很有意思的一章教程。...，但是B、C两类细胞似乎在病人器官中出现了下降的情况，但对应我们的真实情况而言，B、C两类细胞在病人与健康人中的比例应该是不变的。...但其他细胞类型，例如转运扩增（TA）细胞，与对照组相比，沙门氏菌条件下的丰度也表现出明显差异，我们必须正确评估这些差异是否具有统计显着性。...基于已有的标记以及层次结构 除了每种细胞类型的丰度之外，典型的单细胞数据集还以基于树的分层排序的形式包含有关不同细胞相似性的信息。...5.1 层次结构聚类 要使用 tascCODA，我们首先必须定义细胞类型的分层排序。
suppression不过不需要看文章，大家只需要做差异分析即可，这个时候需要注意的是，作者提供的是RPKM值表达矩阵！...#条带图 barplot(enrichKK,showCategory=20) #气泡图 dotplot(enrichKK) 通路与基因之间的关系可视化 #通路与上调基因之间的关系可视化 ###制作...DEG_up <- DEG[DEG$g == 'UP',] geneList <- DEG_up$logFC ## 2.命名 names(geneList) = DEG_up$ENTREZID ## 3.排序很重要...qvalueCutoff = 0.05) goplot(ego_up) ggsave("ego_bp_up_goplot.png") head(ego) library(stringr) barplot...(2, 12))+ scale_x_discrete(labels=function(ego_bp) str_wrap(ego_bp,width = 25)) ggsave("ego_bp_up_barplot.png
) DEG=deg head(DEG) DEG=merge(DEG,df,by.y='SYMBOL',by.x='symbol') head(DEG) save(DEG,file...#条带图 barplot(enrichKK,showCategory=20) #气泡图 dotplot(enrichKK) ?...',] geneList <- DEG_up$logFC ## 2.命名 names(geneList) = DEG_up$ENTREZID ## 3.排序很重要 geneList = sort(geneList...(2, 12))+ scale_x_discrete(labels=function(ego_bp) str_wrap(ego_bp,width = 25)) ggsave("ego_bp_up_barplot.png...ego_up_barplot.png 同样的方式看看下调基因的GO_BP: ? down_regulated_genes.png ---- 和文献中的GO_BP比较一下 ?
ggpubr-专为学术绘图而生 由Hadley Wickham创建的ggplot2(https://ggplot2.tidyverse.org/)非常好用的可视化包了，但是由ggplot2绘制的图形通常不能直接用于发表...箱线图与小提琴图 1# Load data 2data("ToothGrowth") 3df <- ToothGrowth 4head(df, 4) 5#> len supp dose 6#> 1...含有boxplot的小提琴图-ggviolin label="p.signif"以星号展示pvalue add="boxplot"在小提琴中增加箱线图 1ggviolin(df, x = "dose",...0.2307345 low 8 14#> Valiant Valiant 3.460 18.1 -0.3302874 low 6 创建一个根据mpg的值排序的...barplot 1ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg_z", 2 fill = "mpg_grp", # 根据mpg值的高低填充
=False).to_frame().reset_index() f, [ax1,ax2,ax3] = plt.subplots(3,1,figsize=(20,15)) sns.barplot(x=...使用了pandas的网络透视功能 groupby 分组排序。区域特征可视化直接采用 seaborn 完成，颜色使用调色板 palette 参数，颜色渐变，越浅说明越少，反之越多。...但是仔细观察特征分类下有很多不规则的命名，比如2室一厅与2房间1卫，还有别墅，没有统一的叫法。这样的特征肯定是不能作为机器学习模型的数据输入的，需要使用特征工程进行相应的处理。...['Renovation'], ax=ax1) sns.barplot(x='Renovation', y='Price', data=df, ax=ax2) sns.boxplot(x='Renovation...ax1.set_xlabel('是否有电梯') ax1.set_ylabel('数量') sns.barplot(x='Elevator', y='Price', data=df, ax=ax2) ax2
上周有某高校老师来我们公司进行培训，公司安排我上了两天课。最后一天是一个数据分析的小案例，这里记录分享一下，比较适合刚入门的小白练手。...然后就可以导入我们的数据了。需要说明的是我是将爬取的数据保存在同级目录下名为house.xlsx的文件中。...) ax1.set_ylabel('每平米单价') sns.barplot(x='Region', y='Count', palette='Greens_d', data=df_house_count...'], ax=ax1) sns.barplot(x='houseDecoration', y='houseTotalMoney', data=house_df, ax=ax2) sns.boxplot(...，我怀疑是车位的交易信息。
最近收到粉丝求助，本来是询问富集分析的时候，我给的参考代码，为什么pvaluecutoff值和qvaluecutoff值设到0.9，其实是怕大家富集不到结果。...然后Y叔在自己的微信公众号中提到“富集不到结果才是正确的结果”，采用了更加稳妥和可靠的方法来判断富集结果，而粉丝的数据在DAVID中能有结果，可在Y叔的包里，结果就少了一些，如何决定采取哪个？...最后又讨论到DAVID结果可视化，网上资源少，他只能做成条图，需要我给指条方向！...这个时候我还是推荐了Y叔的clusterProfiler ，就去找了找其官网，的确可视化方法又多了几个： barplot cnetplot dotplot emapplot gseaplot goplot...我个人认为，其实 heatplot是最强大的，但是呢， 没有cnetplot和emapplot炫酷，而barplot和dotplot就太朴素了。
1.2.2 仓位等级（社会等级）与生存率 我们还可以猜测不同仓位的乘客应有不同的获救率： #draw a bar plot of survival by Pclass sns.barplot(x="Pclass...贵的仓位自然有更高的生存率 ，不然我花这冤枉钱干嘛，生死面前不是人人平等。...这张图表绘制用到了pandas的一个方法：cut（），可以用这个方法对数据进行切分，我们得到很显然的一个结论，婴儿的生存率神他妈高（我觉得很大一部分原因是不占空间） 1.2.5 仓位特征是否存在与生存率...成功率最高似乎接近0.82 3.3 Bagging Bagging把很多小分类器放在一起，每个train随机的一部分数据，然后把它们的最终结果综合起来（多数投票制） from sklearn.ensemble...名字随意啦反正只要不重复就好了~然后将这个结果放入下一个分类器中学习，我没有试其他的就直接放进了随机森林分类器： %matplotlib inline depth_ = [1, 2, 3, 4, 5,
分析：异常年龄较少，且有一定数量的缺失值 5.其他特征 train文件中其他特征由于labels较少，我们可以在特征工程中直接进行one hot encoding即可 统一使用柱状图进行统计 def feature_barplot...5.3 signup_flow feature_barplot('signup_flow') ? 5.4 language feature_barplot('language') ?...pd.concat((df, df_ohe), axis = 1) 4.3 整合提取的所有特征 我们将对session以及train，test文件中提取的特征进行合并 #将对session提取的特征整合到一起...X_scaler = StandardScaler() xtrain_new = X_scaler.fit_transform(xtrain_new) 5.2 评分模型：NDGG NDCG是一种衡量排序质量的评价指标...k : int """ order = np.argsort(y_score)[::-1] #分数从高到低排序 y_true = np.take(y_true, order[:k
) # 我这里演示的是brown_down_gene，是WGCNA的一个模块，基因集 # 因为表达矩阵是symbol，所以需要转为ENTREZID，才能走clusterProfiler的函数。...gene.df <- bitr(brown_down_gene$symbol, fromType="SYMBOL", toType="ENTREZID",...OrgDb = "org.Hs.eg.db") go <- enrichGO(gene = gene.df$ENTREZID, OrgDb = "org.Hs.eg.db", ont="all") barplot...另外，强推Y叔clusterProfiler的一些可视化方法 可视化方法函数列表： barplot cnetplot dotplot emapplot gseaplot goplot upsetplot...好几个都是以前没有介绍过的，有趣的是我准备浏览这些可视化函数的帮助文档的时候，看到了这样的话： 重点来了，Y叔特意为其包写了一本书来介绍其用法。
肿瘤生信科研经常会画突变的景观图，或者叫瀑布图，用 maftools 包可以实现简单的 Landscape 图，但是当图形比较复杂时，maftools 就不能胜任了，可以用 ComplexHeatmap...实际上，Landscape 图是热图的一种：图形由许多方块组成，根据突变类型的不同，方块被渲染成不同的颜色。...，横坐标是样本，纵坐标上是基因，并且基因和样本是自动重新排序的（先对基因按突变频率从高到低排序，然后对样本进行排序）。...remove_empty_rows = TRUE, column_title = column_title, heatmap_legend_param = heatmap_legend_param) 重新排序行和列...，有显示每个基因或每个样本的不同变异数量的条形图，在景观图的左侧是显示每个基因具有变异的样本百分比的文本注释。
，个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值，因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小，还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置 A circular barplot...is a barplot where bars are displayed along a circle instead of a line....接下来重复教程 https://www.r-graph-gallery.com/297-circular-barplot-with-groups/ 代码 #准备数据 df<-data.frame(individual...Rplot07.png 标签看起来有些乱，自己没有想到解决办法，模仿教程中的解决办法：为参数hjust和angle赋予数据来调控标签的位置 df$angle<-96-df$id*6 ggplot(df,...),'cm') p+theme(plot.margin=unit(2,2,2,2),'cm') 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python
fileChose(): filePath = tkinter.filedialog.askopenfilename() df = pd.read_csv(filePath)...x = df.iloc[:,0].values y = df.iloc[:,1].values plt.bar(x,y) def savePathChose(): resultPlot...= tkinter.filedialog.askdirectory() plt.savefig(resultPlot+"/barPlot.pdf") print("The result...barplot has been saved in",resultPlot) #摆放按钮 btn1 = tk.Button(root,text="选择数据",command=fileChose) btn1...比如本次结果中我想要石榴的图片居中显示如何实现？本次结果中的图片位置偏左，看起来有点怪！ 2、如何将生成的结果图以弹窗的形式显示出来，在弹出之前还要问是否显示。
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