为了严格实现图形语法,ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素,而且在很大程度上简化了代码的可读性。
https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/index.html
Python的绘图库(如matplotlib和seaborn)也允许用户创建优雅的图形,但是与R中的ggplot2的简单、可读和层次方法相比,它缺乏实现图形语法的标准化语法,这使得用Python实现它更加困难。。
Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python. It replicates the syntax of R package ggplot2 and visualizes the data with the concept of the grammar of graphics. It creates a visualization based on the abstraction of layers. When we are making a bar plot, we will build the background layer, then the main layer of the bar plot, the layer that contains title and subtitle, and etc. It is like when we are working with Adobe Photoshop. The plotnine package is built on top of Matplotlib and interacts well with Pandas. If you are familiar with the ggplot2, it can be your choice to hand-on with plotnine.
但是两者对比的还没有,今天我们尝试分别用pandas和plotnine作直方图、散点图。
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法,并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文,详细内容如下:
从本期开始,我会陆续推出系列空间插值的推文教程,包括常见的「Kriging(克里金插值法)、Nearest Neighbor(最近邻点插值法)、Polynomial Regression(多元回归法)、Radial Basis Function(径向基函数法)」 等多种空间插值方法,探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
今天这篇推文,我们继续空间数据可视化的最后一个系列-类别插值(categorical-spatial-interpolation) 可视化绘制的推文教程,这期我们使用Python进行绘制,涉及的知识点如下:
boxplot 函数文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/stats/boxplot.html
在matplotlib中,errorbar方法用于绘制带误差线的折线图,基本用法如下
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # example data x = np.arange(0.1, 4, 0.1) y1 = np.exp(-1.0 * x) y2 = np.exp(-0.5 * x) # example variable error bar values y1err = 0.1 + 0.1 * np.sqrt(x) y2err = 0.1 + 0.1 * np.sqrt(x/2) # Now switch t
matplotlib中使用errorbar()绘制误差棒图来表示被测量的误差范围。
层次关系型图表主要表示数据个体之间的层次关系,主要包括包含和从属两类。比如公司不同部门的组织结构,不同洲的国家包含关系等,包括热力图(含相关系数图)、节点链接图、树形图、冰柱图、旭日图等。
接触过R中的ggplot绘图的伙伴应该被其优雅的绘图所吸引,那么现在大家基本都用python来进行数据处理,在python中也有许多绘图库,除了我们熟悉的matplotlib之外,今天给大家介绍一个拥有ggplot一样绘图美学的python绘图库plotnine。plotnine提供各种不同的可视化,易于适应定制输出。如果你之前接触过R中的ggplot,那么使用plotnine将毫不费力。plotnine安装十分简单,可用pip或者conda直接安装:
本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。 可以使用以下函数创建不同类型的错误栏:
用过这些IDE的都知道,统一的UI,强大的项目管理,以及一些有助于搬砖的小功能,让无数的开发者一见倾心~
这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。包含了三种不同的剂量(Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg))和相应的两种不同使用方法( [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)])。
对于任何科学测量,误差的准确计算几乎与数字本身的准确报告一样重要,甚至更重要。例如,假设我正在使用一些天体物理观测来估计哈勃常数,即宇宙膨胀率的局部测量值。我知道目前的文献显示,它是大约71 (km/s)/Mpc,我用我的方法测得的值为74 (km/s)/Mpc。这些值是否一致? 鉴于此信息,唯一正确的答案是:没有办法知道。
在数据可视化的研究热潮中,如何让数据生动呈现,成了一个具有挑战性的任务,随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件,Python是开源且免费的,而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧! 深入学习Python商业数据可视化技术,推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库,这些数据可
https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧!Python有很多数据可视化库,这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
希望通过这篇文章中的所有示例代码,让你能更好地理解在Excel中创建和操作图表的VBA代码,从而能够自由地创建和修改图表。
文献:Ledoit, O. , & Wolf, M. . (2004). A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices. Journal of Multivariate Analysis, 88(2), 365-411.
这样多了一个垂直线,不好看,我们把误差线的图层放到最下层,就是把代码写到boxplot的前面,然后加一些基本的美化
errorbar图在很多文章中都是可见的,其意义也就是展现两组数据的差异性,柱高代表的一组数据的均值,顶部的横线代表的该组数据的标准差。为了方便广大学者也有很多现成的工具可以绘制errorbar图,例如ploty,origin甚至Excel都是可以的。我们今天给大家分享下在R语言中如何实现errotbar图的绘制,同时把图的每一部分都拆开,实现在R语言中任意调整。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库,并在文末送出一本数据可视化书籍!
折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法,今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。模仿的是论文 Phased diploid genome assemblies and pan-ge
好在R语言 和 Python 都有对应的解决方案, 分别是patchwork包和patchworklib库。
在家闲来无事,就用python绘制了全国各省新型冠状病毒疫情状况动态图表,其地图数据来源于腾讯的疫情实时追踪展示地图:https://github.com/dongli/china-shapefiles
Python在可视化绘图这块虽然没有像R语言那样具有丰富的拓展工具包,但只要掌握核心的几个绘图工具包就可以完成99%的绘图任务啦!
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第三篇。学习R语言ggplot2包画箱线图。
R语言之可视化(24)生成带P值得箱线图 rm(list=ls()) library(ggpubr) data("ToothGrowth") library(ggsci) pal = pal_lancet("lanonc" )(9) colors = pal_lancet("lanonc")(9)[ 1:3] my_comparisons = list(c("0.5","1"),c("1","2"), c("0.5","2")) p = ggboxplot( ToothGrowth , x =
克里金法(Kriging) 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测(插值)的回归算法。在特定的随机过程,例如固有平稳过程中,克里金法能够给出最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Prediction, BLUP),因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(spatial BLUP)。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
用户有时需要根据期刊的配图绘制要求进行诸如字体、刻度轴、轴脊、图例等图层属性的定制化修改,耗时的同时也会容易导致用户忽略一些图层细节要求。
在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分,可视化中,基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示,那如何进行统计检验以及添加P值呢?本文主要解决以下几个问题
论文里公布了大部分柱形图和箱线图的原始数据,今天的推文试着用论文中的数据模仿一下论文中的 Figure 2b c
但是现在遇到一个问题是所有的线都变成虚线了,我想要矩形的边框变成实线,那该如何实现呢?经过搜索找到了一个解决办法 链接是 https://stackoverflow.com/questions/53170465/how-to-make-a-base-r-style-boxplot-using-ggplot2
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:
前提:相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用,如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习! 1.安装版:2300+字!在不同系统上安装Docker!看这一篇文章就够了 2.使用版:Docker学不会?不妨看看这篇文章 学完了Docker之后,今天咱们就来讲解如何在docker部署咱们的python程序!(下图是讲解安装docker时候,会有一期推文讲解部署python程序,今天就实现了) 01 Flask网页项目 本文作者辰哥以之前的一个简单的项目来进行演示
一些可视化库和机器学习库有着内置数据集的传统。因为库的文档和案例通常会使用一些数据集来举例、内置数据集后方便用户学习该库的可视化语法,方便复现效果。
这里我们用ggpubr包的stat_compare_means()函数给神图加上统计值
本文使用数据说明:数据截至2月2日24时,累计报告确诊病例17205例,现有重症病例2296例,累计死亡病例361例,累计治愈出院475例。疑似病例21558例。
关于这个误差bar的添加,主要的问题其实是计算的问题,需要max和min,如果存在分组的问题,那么就需要使用按照分组再计算max和min,然后再在aes中使用。 love&peace
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