华夫饼图(waffle chart)分为块状华夫饼图和点状华夫饼图。华夫饼图是展示总数据的组类别情况的一种有效图表。它是西方的一种 由小方格组成的面包,所以这种图表因此得名为华夫饼图。
上一期我们介绍了如何来评估INLA模型,因为空间位置点的预测需要验证。那整个流程走完以后,最后一步就是对其他地区进行预测。
如果使用惯了tidyverse套装,我们脑子里容易冒出来的是这样的解法:使用分组应用。
在R中,expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合,使我们免于多层遍历的苦恼。比如如下例子:
set.seed(1234) ###可以使每次随机数为一样的,方便重复实验,但在实际情况下是不固定的,要去掉
R语言ggplot2作图的时候配色如果不知道如何选择,可以参考如下链接https://r-charts.com/color-palettes/
前几期的给大家推荐了关于3D图表的绘制,好多读者私信私信小编推荐一些R语言相关的3D绘图工具? 小编这就安排,比较读者中R语言的使用者还是蛮多的。本期推文内容如下:
注意系数是以稀疏矩阵格式表示的,因为沿着正则化路径的解往往是稀疏的。使用稀疏格式在时间和空间上更有效率
在实际的问题中,数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间,所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。否则,数据分析可能要花太长时间甚至无法进行。此外,处理数据的有效策略可以在很大程度上提高分析效率。
一直在学习机器学习的项目;学的断断续续。近期需要完成一些数据建模与分析,将机器学习重新整理了一遍。这篇文章主要是介绍R数据科学中,构建机器学习模型的流程。为了更适合无基础的人快速了解整个流程框架,本文省去机器学习模型的原理及公式部分,如果需要了解,请戳 Here 。
看到各位对“笨办法系列”的东西还比较感兴趣,我也很乐意继续写下去。今天的示例将会用到数据框(data.frame)这种数据类型,并学习如何组合计算两个向量,以及如何排序。我们将用所学的东西来解决Project Euler的第四个问题,就是找出一个集合中最大的回文数。回文数是指一个像1534351这样“对称”的数,如果将这个数的数字按相反的顺序重新排列后,所得到的数和原来的数一样。开始啦! # 预备练习 x <- y <- 1:9 data <- expand.grid(x=x,y=y) pr
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法,它具有丰富的色彩变化,并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包,今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法,一起来学习一下吧
参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2/构造数据集
#ggplot2学习笔记##第一节:尝试ggplot library(ggplot2) #使用的是R内置数据(mpg) qplot(displ,hwy,data=mpg,colour=factor(cyl)) #displ排量x轴,hwy高速油耗y轴,数据源mpg,气缸数cly1. qplot(displ,hwy,data=mpg,facets=.~year)+geom_smooth() #facets分组参数,这里是根据时间分组。geom_smooth()函数为拟合曲线 p <- ggplot(data
在做统计分析的过程中,经常需要进行随机抽样,R 提供了多种生成随机数的函数,并且可以进行多种形式的抽样。
在前述的内容中,我们介绍了,如何处理空间的数据,利用海拔高度预测降雨量的例子。但是该例子仅仅涉及到的是涉及到回归方程中,考虑影响因素及空间效应。 那么如果我们的数据有时间信息,如何加入到贝叶斯时空分析呢。譬如每年对某一个地区进行疾病的发病率调查,10年数据整合在一起,就可以从时间上或空间上看疾病的变化规律,也就会用到贝叶斯时空模型。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
gbm效果和randomForest相近,但是占用内存更少,且支持多核crossValidation运算。
GSVA分析,gene Set Variation Analysis,被称为基因集变异分析,是一种非参数的无监督分析方法,用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。 思路
交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
library(randomForest) library(foreach) library(cvTools) set.seed(1234) K =10 R = 3 cv <- cvFolds(NROW(iris),K=K,R=R) grid <- expand.grid(ntree=c(10,100,200),mtry=c(3,4)) result <- foreach(g=1:NROW(grid),.combine = rbind) %do% { foreach(r=1:R,.combine = r
默认下,Tensor为‘torch.FloatTensor’类型,若要改为double类型的,则需要执行
采用caret包train函数进行随机森林参数寻优,代码如下,出现The tuning parameter grid should have columns mtry
原始数据存储在一个excel文件里,这个excel文件里有三个子表格,每一个子表格的数据如下:
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31833-z#data-availability
上一篇文章,我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制),本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制,主要涉及的知识点如下:
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
最近在研究使用R包制作动画图表,也就是类似GIF动图,感觉很有趣,也是动态图表呈现的一个非常独特的领域,刚刚研究出了些成果,今天这篇分享使用GIF动画+球型投影来制作呈现地球转动效果的动态GIF图表。 过程要使用谢益辉大神的动画包——animation,该包依赖可执行程序——ImageMagic,所以导入animation包之前要提前下载并安装该动画软件。 library(ggplot2) library(maps) library(plyr) library(grid) library
3.散点- 几何对象: geom_point()函数,size,alpha为控制点属性的参数
用许多条目来表示和比较时间序列,将它们绘制为折线图可能具有挑战性。绘制此类数据集的一种更方便的方法是地平线图,它能够压缩数据但仍保留所有信息。
如果能提前准确预测这些信息,可以为医生提供重要见解,从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外,还使用不同方法(如逻辑回归、随机森林和神经网络)进行心脏病预测。
可以看到并行计算香对于多核串行计算在提高效率方面说有大的提高,本节内容介绍到此结束过程仅供参考;
如何将社会科学(social sciences) 中常用统计分析结果,如:简单和交叉列表频率(simple and cross tabulated frequencies)、直方图(histograms)、箱线图(box plots)、(广义)线性模型((generalized) linear models)、混合效应模型(mixed effects models)、PCA和相关矩阵(PCA and correlation matrices)、聚类分析(cluster analyses) 、李克特量表(Likert scales) 等 有效的用可视化的方式表现出来?今天,小编就介绍一个非常优秀的可视化工具-R-sjPlot,接下来,就跟着小编一起来感受下这个包的魅力吧~~今天这篇推文的主要内容如下:
今日心血来潮,看到一幅制作精良的图表,就想使用ggplot2代码实现,虽然不知道该怎么称呼这个图表,但是能顺利做出来也是很有成就感的! 加载数据包 library("ggplot2") library("grid") library("showtext") library("Cairo") font.add("myfont","msyh.ttc") 构造图形数据源 mydata<-data.frame( id=1:13, class=rep_len(1:4, length=13), Label=c("Eve
文本的主要两个类型是string和object。如果不特殊指定类型为string,文本类型一般为object。
MAplot转录组差异基因表达展示_maplot r语言_TS的美梦的博客-CSDN博客自己也顺着这线索另外找了教程
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作,而对行操作则显得更麻烦。这篇文章,我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串,不过在R中会返回数据类型。
为了展示随机森林的操作,我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集,包含102个样品(50个正常,52个肿瘤),2个分组和9021个变量 (基因)。(https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html)
GridMask属于Information Dropping的方法,它通过随机在图像上丢弃一块区域,作用相当于在网络上增加一个正则项,避免网络过拟合。
在 pandas 1.0 之前,object dtype 是唯一的选项。这在很多方面都是不幸的:
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
还记得之前推送过的一篇讲大连天气数据可视化的文章吗,后来有小伙伴儿直呼不过瘾,墙裂要求来一个北京版的。 小编我日夜赶工,终于出炉了北京版的空气质量数据可视化,而且相比之前大连版的有所升级: 时间区间增加到了连续三个年度(2014~2016) 图表形式不再局限于年度日历热图,而且增加了矩阵热图和圆环堆积热力图。 圆环图提供了基于ggplot函数的多种实现方法。 以下是整个数据可视化的处理过程(包括数据爬取过程哦,最后我会将整理后的数据集分享在QQ共享里,方便哪些希望直接跳过数据抓取过程,进入可视化阶段的小伙伴
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