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。
今天给大家介绍一个非常好用的Python数据可视化包:PyComplexHeatmap,对于用Python做机器学习、统计、科学研究和数据分析的朋友来说,这是一个非常有帮助的可视化工具:
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:
我们有很多学徒数据挖掘任务,已经完成的目录见:学徒数据挖掘专题半年目录汇总(生信菜鸟团周一见) 欢迎大家加入我们的学习团队,下面看FPKM文件后该怎么下游分析
Oncogenic lncRNA downregulates cancer cell antigen presentation and intrinsic tumor 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!
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。
Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。
所谓分类变量的汇总展示,就是根据分类变量对样本进行分组,然后展示每一组的分布,适合多组数据的横向比较。在seaborn中,通过了柱状图,箱体图,小提琴图等多种可视化形式,来展示不同组数据的异同,具体的函数列表如下
今天给大家带来的是signature分析的R包“YAPSA”,让大家在分析signature的时候多一个选择,增加绘图展示的多样性,最重要的是让你的老板知道你有多优秀。
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数据可视化动画还在用Excel做?现在一个简单的Python包就能分分钟搞定!而且生成的动画也足够丝滑,效果是酱紫的:
目的:本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目,目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。
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:
这样分析起来就很麻烦,尤其是GO数据库,还有 BP,CC,MF的区别,这个时候推荐使用Y叔的神器,使用
偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图,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
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,还需要经过一定程度的编辑,对于不少那么会编程的研究人员而言可能并不是特别友好。 因此,ggpubr应运而生,它提供了简单易用的函数,用于绘制定制的高质量图,可以直接用于发表。 以下演示官方教程: 1Sys.setlocale('LC_ALL','C') 2library(ggpubr)
#绘制简单的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style=('ticks')#设置风格 x=[1,2,3,4,5] y=[90,54,34,5,45] sns.barplot(x=x,y=y) #绘制图形 #注意sns.barplot的固定传参方式x=x,y=y #显示图形 plt.show()
另外,插一个题外话,因为黑粉瞎举报,我们生信技能树已经被取消了半个月的原创标识功能,让我很不爽。
“作者总结了用Python进行EDA可视化的常用demo,同时也有一个案例带着我们走了一遍,代码可以复用,涉及了常见的图表,包括折线图、条形图、柱状图、堆积图、饼图等,可以简单阅读,然后收藏起来备用哦!
关于临床预测模型的基础知识,小编之前已经写过非常详细的教程,包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
而创建这种动画,输入的数据必须是pandas数据结构(如下),其中将时间列设置为索引,换句话说索引代表的是自变量。
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 包来画。
摘要 本文主要根据对Airbnb 新用户的民宿预定结果进行预测,完整的陈述了从 数据探索到 特征工程到 构建模型的整个过程。 其中: 1数据探索部分主要基于 pandas库,利用常见的: head(), value_counts(), describe(), isnull(), unique()等函数以及通过 matplotlib作图对数据进行理解和探索; 2.特征工程部分主要是通过从日期中提取 年月日, 季节, weekday,对年龄进行 分段,计算相关特征之间的 差值,根据用户id进行分组,从而统计一些特征变量的 次数, 平均值, 标准差等等,以及通过 one hot encoding和 labels encoding对数据进行编码来提取特征; 3.构建模型部分主要基于 sklearn包, xgboost包,通过调用不同的模型进行预测,其中涉及到的模型有,逻辑回归模型 LogisticRegression,树模型: DecisionTree,RandomForest,AdaBoost,Bagging,ExtraTree,GraBoost,SVM模型: SVM-rbf,SVM-poly,SVM-linear, xgboost,以及通过改变 模型的参数和 数据量大小,来观察 NDGG的评分结果,从而了解不同模型,不同参数和不同数据量大小对预测结果的影响.
Stacfamily = 'STHeitiSC-Light'或者 family="Arial Unicode MS"即可显示中文,然后我们保存
color_map = dict(zip(iris.Name.unique(), ['blue','green','red']))
#与原文存在差异的原因是原文mRNA-seq要对注释gtf文件对进行过滤甲基化区域和polyA尾以及原文用的hg19 74gtf 本文用的hg38.
特征选择能剔除和目标变量不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,以此来减少特征个数,以此来达到提高模型精确度,减少运行时间的目的。
1、如何控制图形界面中图片的摆放位置?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!
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。
在做基因富集时,有些通路特别长,以至于使图片的大小不好控制,这种情况可以用stringr包的str_wrap来完成文本自动换行。如使用clusterProfiler的barplot时,因为clusterProfiler是基于ggplot2,所以更改ggplot中scale_x_discrete或者scale_y_discrete
文中的所有数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1TV4RQseo6bVd9xKJdmsNFw
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 数据可视化动画还在用Excel做? 现在一个简单的Python包就能分分钟搞定! 而且生成的动画也足够丝滑,效果是酱紫的: 这是一位专攻Python语言的程序员开发的安装包,名叫Pynimate。 目前可以直接通过PyPI安装使用。 使用指南 想要使用Pynimate,直接import一下就行。 import pynimate as nim 输入数据后,Pynimate将使用函数Barplot()来创建条形数据动画。 而创建这种动画,输入的数据
作为数据科学家,我们可以通过很多方法来创建分类模型。最受欢迎的方法之一是随机森林。我们可以在随机森林上调整超参数来优化模型的性能。
在单细胞分析中,我们除了关注基因表达模式受不同条件所影响导致的改变,我们还会关注细胞组成(例如细胞类型的比例)也会在不同条件下发生变化。例如药物处理,外源感染,细胞癌变等,这些刺激因素将会导致细胞类型的变化。由于细胞组成是一种整体性的变化,因此我们需要大量的细胞以及样本数量,才能证实组成的变化发生。
在做项目分析的时候遇到过一个问题,就是有个老师想将好几张功能富集结果中的柱状图的横坐标的范围全部调整为一样的,一般画这个柱状图都是用Y叔的clusterprofiler包中的barplot函数对使用这个包的功能富集结果进行一键绘图,超级简单方便。但是当我去查找这个函数的调整坐标的参数时:
说明: 回归,是机器学习中的一个重要算法,也是统计学中研究变量关系的一个重要工具。《机器学习数学基础》 中在多处对回归分析有关原理给予了介绍。但是,限于篇幅和内容顺序的限制,书中的介绍专题性还不强。在这里,决定以专题的形式,对回归分析基于全面介绍,包括理论分析、机器学习中的应用和实现案例等。本文作为专题的第一部分,主要介绍回归的历史研究。
ComplexHeatmap R包是Zuguang Gu编写的,也是现在文章中利用的较多的R包。这个包能实现的功能很强大,今天给大家介绍一下利用ComplexHeatmap R包中的oncoprint绘制突变景观图。
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
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。除此以外,groups参数可以对x进行分组,gcolor指定各个组的颜色,而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。
柱状图又称条形图,在统计分析中的使用频率最高,也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。
1912年4月15日,号称永不沉没的泰坦尼克号因为和冰山相撞沉没了。因为没有足够的救援设备,2224个乘客中有1502个乘客不幸遇难。事故已经发生了,但是我们可以从泰坦尼克号中的历史数据中发现一些数据规律吗?今天本文将会带领大家灵活的使用pandas来进行数据分析。
ggplot函数所制作的图表默认设计风格虽然经过设计师的精雕细琢,但是并不是尽如人意。 毕竟在这个大众审美水平水平越来越高的时代里,企业中的各式报告也强调与企业的VI相互统一,形成自身风格与特点。 这样就要求R语言所制作的图表能够根据所需的风格与主题,高度可定制。当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的,甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。 接下来要介绍关于图表主题设置的一些细节: 关于柱形图与条形图的转化问题: 这个问题昨天已经提到了
这里推荐个动态可视化库pynimate,2023年还在持续更新中。调用他们动态可视化方法,实现起来不要太简单。
发文章,写论文,分组统计检验直方图是最常见和最实用的,你是否还在烦恼如果把图画好,帮你解决困难啦!这里分享下同事新鲜写就的绘图脚本,自带了示例数据,可以一键出图,助力你的科研和学习。
对于经常用R语言来画图的科研工作者来说,应该对ComplexHeatmap(https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/)很熟悉了吧。这个包画的热图,既专业又漂亮。
揭示导致员工流失的因素,并探讨重要问题,例如“按工作角色和流失情况显示离家距离的详细信息”或“按教育程度和流失情况比较平均月收入”。这是由 IBM 数据科学家创建的虚构数据集。
一个不算正式的引言:目前来说,基于基因集进行分析已经开发出来了很多成体系的R包或者流程,理解来看,基因集评分其实就是自定义一个评分,然后来衡量目标基因集在某组织的表达情况,进而来推断其功能富集情况,所以说,这个给了我们以提示,算法是一定的,但是参考基因集可以是不同的,比如说铁死亡、铜死亡、细胞衰老等等
我们都知道条形图通过直的或水平的条形开展型量的分布( 数)。函数barplot()的最简单的用法是: barplot(height),其中的height是一个向量或一个
本文首先介绍了IMDb(互联网电影资料库) TOP250及其排名算法、评分机制利弊,帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片在2008年7月至9月评分数据,分析排名变动的原因。其次,通过抓取曾经入选电影的生产国家、导演和演员、制作年份、风格流派以及当前入选的制作年份和各自的计数、平均打分,总结IMDb TOP250电影特征,最终得出互联网资料库Top250多为欧美国家制作于上世纪末本世纪初剧情片的分析结果。
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