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    ggcyto--实现R语言的流式细胞数据可视化!

    今天小编给大家介绍的是2018年发表在Bioinformatics上的工具--ggCyto,作为一个开源的BioConductor软件包,ggCyto是基于ggplot2实现流式细胞数据可视化的,它能够让我们更为方便快捷的绘制可用于发表的...R包安装 BiocManager::install("ggcyto") library(ggcyto) 可视化展示 01 ggCyto支持3种类型的绘图函数 1、ggplot ggplot能够使用所有主要的...= 0.5) #gates gates <- filterList(gs_pop_get_gate(gs, "CD8")) ggplot(gs, aes(x = ``, y = `R780...autoplot(fs, "CD4") autoplot(fs, "CD4", "CD8", bins = 64) autoplot(gs, c("CD4", "CD8"), bins = 64)...bioc/vignettes/ggcyto/inst/doc/Top_features_of_ggcyto.html 小编总结 ggCyto是一个非常简单方便的流式细胞数据可视化工具,支持3种类型的绘图函数

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    PCA-弱水三千,取哪一瓢饮?

    FactoMineR包中的功能;graph参数设为FALSE后,这里只是保存了主成分分析后的结果; fviz_pca_ind是factoextra包中的函数,对PCA结果中的individuals(这里是样本...)进行作图,df.pca是我们用PCA函数得到的结果; geom.ind即我们把降维后的样本以point的形式反应在二维坐标上,还有arrow,text等可选的参数; col.ind即基于df里的分组信息进行颜色区分...SCLC区分的还不错 更多完整的PCA教程看群主之前的推文: 【直播】我的基因组55:简单的PCA分析千人基因组的人群分布 重复一篇Cell文献的PCA图 prcomp 用到的参数介绍 prcomp是R的...stats 包(base级别)的函数; autoplot是ggfortify中的函数,frame即对分出来的簇加上边界,frame.type即边界类型设定为norm; ######ggplot2太大了,...得抽时间好好了解; library(ggfortify) autoplot(prcomp( df[,1:ncol(df)-1] ), data=df,colour = 'group') autoplot

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    我刷题就用库函数了,怎么了?

    在知识星球里有录友问我,刷题究竟要不要用库函数? 刷题的时候总是禁不住库函数的诱惑,如果都不用库函数一些题目做起来还很麻烦。 估计不少录友都有这个困惑,我来说一说对于库函数的使用。...那么平时写算法题目就全都不用库函数了么? 当然也不是,这里我给大家提供一个标准。 如果题目关键的部分直接用库函数就可以解决,建议不要使用库函数。...如果库函数仅仅是 解题过程中的一小部分,并且你已经很清楚这个库函数的内部实现原理的话,那么直接用库函数。...使用库函数最大的忌讳就是不知道这个库函数怎么实现的,也不知道其时间复杂度,上来就用,这样写出来的算法,时间复杂度自己都掌握不好的。...在刷题的时候本着我说的标准来使用库函数,相信对大家回有所帮助!

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    使用mlr3搞定二分类资料的多个模型评价和比较

    我之前详细介绍过mlr3这个包,也是目前R语言机器学习领域比较火的R包了,今天说下这么用mlr3进行二分类资料的模型评价和比较。...本期目录: 加载R包 建立任务 数据预处理 选择多个模型 建立benchmark_grid 开始计算 查看模型表现 结果可视化 选择最好的模型 加载R包 首先还是加载数据和R包,和之前的数据一样的。...开始计算 下面就是开始计算,和tidymodels相比,这一块语法更加简单一点,就是建立benchmark_grid,然后使用benchmark()函数即可。...语法,使用起来和tidymodels差不多,也是对结果直接autoplot()即可。...library(ggplot2) autoplot(bmr)+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45)) 喜闻乐见的ROC曲线: autoplot(bmr

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    R绘图 | 快速入门ggplot2

    前言 ❝在正式介绍ggplot2绘图之前,我们先来介绍一下ggplot2的绘图框架,以便后面介绍时更容易理解。一般来说,ggplot2绘图框架分为:图层、几何对象、映射、标度和主题。...本次以散点图为例简略带领大家快速了解ggplot2的绘图逻辑,更详细内容后面我们会一一推送。 ❞ 1. 加载与安装包 安装并加载绘图所需的R包ggplot2。...# 安装ggplot2 install.packages("ggplot2") # 加载ggplot2 library(ggplot2) 2....载入绘图数据 本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。...绘图 3.1 创建画布 通过在ggplot函数内使用data=指定绘图数据,通过aes进行映射,指定x轴和y轴; theme_bw()函数用于设置主题。

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    PCA-Statistics is the new sexy!!!

    把基于基础函数的PCA放在文章里了,能够加深理解,希望你喜欢。 了解PCA PCA的重要性,我昨天已经介绍了:PCA-弱水三千,取哪一瓢饮?...即实现协方差矩阵对角化; 5)将P按特征值进行排序,因为Y=PX,所以,中心化后的矩阵(转置)与特征向量矩阵(转置)乘积后得到新的样本矩阵,取前两行即PC1和PC2; 这里把PCA的过程用我理解的基础函数...对比下在R的现成的PCA功能的结果 FactoMineR和factoextra配合做PCA和可视化(下图中图片名为PCA); prcomp(stats base级别)和autoplot配合做PCA和可视化...)的结果;cov(x)为协方差矩阵; deca_re$x ###生成名为Rplot_deca$x的图,方便与ggfortify的作图对比 plot(deca_re$x) #####ggfortify使ggplot2...功能更加丰富,使autoplot能够处理prcomp的结果 library(ggfortify) autoplot(prcomp(decathlon2.active),label=TRUE,loadings

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