在处理地图数据时候,经常会碰到shp与raster两种格式。通常r中应用较多的为raster栅格数据。shp文件太大,读取也不方便。逐渐被GeoJSON替代,用sf去处理与读取。 R在读取shp时候,处理,或者画图都会碰到,反应迟钝问题。所以,我们有时候会根据需要,将shp文件转成raster,不仅可视化快,还可方便数据处理与提取。shp文件转成raster主要解决以下问题:
R语言plot()函数画图时,想将几幅图画在同一页上,使用到par()函数定义一页多图。
a = c(1,2,3) #查看帮助 help(mean) ?mean example(mean) help.start() help(package="plyr") help(baseball)
为了节省版面,我们通常会将多张图片合成一张图,在R语言中我们可以使用par( )或者layout( )函数来轻松实现这个功能。
A. 事实上,我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果,因此分组数据在我们平常的工作中更加常见,也更加科学严谨,那么我们就来了解下分组数据的描述。
par(mfrow=c(2,2)),可以理解将绘图区域分割为2×2的矩阵区域,另可参照《R语言实战》3.5图形的组合
citation("ggplo2")取包引用信息,RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
写在最后:有时间我们会努力更新的。大家互动交流可以前去论坛,地址在下面,复制去浏览器即可访问,弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用(bioinfoer.com)。
par(mfrow=c(2,2)),可以理解将绘图区域分割为2x2的矩阵区域,另可参照《R语言实战》3.5图形的组合
对于初学者,利用R语言自带的数据进行练习是不错的选择,下面这些模型便是最好的实例。 1、回归模型 回归模型利用自带的faithful数据来示例,faithful是某位地质学家在黄石公园旅游景点"Old Faithful"间歇泉所记录的喷发数据。这个数据包括两组向量,它们分别是泉水的持续时间按(eruptions)(以分钟计)和喷发间隔时间 (waiting)(以分钟计)。下面我们来简单画张它的关系图。 > data(faithful) > attach(faithful) > names(faithful
PAGODA全称pathway and gene set overdispersion analysis,pagoda是2016年在nature methods发表的一个分析单细胞测序的方法,主要特点是在已知的重要信号通路基础上对细胞进行分类,以提高统计效力并揭示可能的功能性解释。同时RNA速率推断细胞演化velocyto是基于pagoda,因此有必要学一下pagoda。
slingshot包可以对单细胞RNA-seq数据进行细胞分化谱系构建和伪时间推断,它利用细胞聚类簇和空间降维信息,以无监督或半监督的方式学习细胞聚类群之间的关系,揭示细胞聚类簇之间的全局结构,并将该结构转换为由一维变量表示的平滑谱系,称之为“伪时间”。
修改绘图参数,如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2));
学习文档: https://cran.r-project.org/web/packages/NMF/vignettes/heatmaps.pdf
之前介绍过使用cellphoneDB 进行细胞通讯分析scRNA分析 | 解决可能的报错,从0开始教你完成细胞通讯分析-cellphoneDB,可能会遇到一些报错。这次介绍另一款细胞通讯分析的常见方法CellChat 。CellChat是一款R包,使用更容易且可视化结果也非常不错。
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于,R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性,但也有助于减少训练时间。
在上一期☞R语言中的颜色(一)中,我给大家介绍了R中的颜色以及自带的一些配色方案。这一期我给大家介绍一下gplots这个R包中的配色方案。
上一篇我们详细介绍了普通的K-means聚类法在Python和R中各自的实现方法,本篇便以实际工作中遇到的数据集为例进行实战说明。 数据说明: 本次实战样本数据集来自浪潮集团提供的美团的商家信息,因涉及知识产权问题恕难以提供数据地址; 我选择的三个维度的数值型数据分别为“商家评分”,“商家评论数”,“本月销售额”,因为数值极差较大,故对原数据先进行去缺省值-标准化处理,再转为矩阵形式输入K-means算法之中,经Rtsne对原数据进行降维后具体代码和可视化聚类效果如下: rm(list=ls()) libr
我们在绘图的时候,有时候需要在图中特殊指出某一部分,或者突出某一部分,这个时候就需要用到箭头了。
WaveCrest是一种用于根据基因表达重建单细胞拟时序轨迹的R包。 WaveCrest包含两个模块-第一个模块实现扩展的最近插入(ENI)算法,该算法重建合适的细胞顺序,第二个模块可用于识别动态变换的基因。
利用R绘图的时候,颜色是一个经常需要设置的参数。好的颜色搭配除了可以让你的图看上去更高大上,同时也能让结论更突出。接下来小编会用四期的内容来跟大家聊聊R里面的配色方案。
要绘制一张赏心悦目的统计图表,坐标轴的设置至关重要。在R语言底层作图中,对坐标轴的调整主要通过调整plot函数、axis函数和title函数的一系列参数完成。
在单细胞分析中,我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数,循环读取多个数据集
采样函数svsample期望其输入数据y是数字矢量,而没有任何缺失值(NA),如果提供其他任何内容,则会引发错误。在y包含零的情况下,发出警告,并在进行辅助混合物采样之前,将大小为sd(y)/ 10000的小偏移常数添加到平方收益上。
本篇教程,内容十分丰富,虽然是单篇,大家务必多多练习,可以充当一周的学习内容,静下心来慢慢吸收。
gridExtra包让混合多个图片变得轻而易举。它提供了grid.arrange() 函数来完成 这个任务。它的nrow参数允许指定如何安排布局。
此教程展示了如何应用 CellChat 来识别主要的信号变化,以及通过多个细胞通信网络的联合多重学习和定量对比保守和环境特异的信号。我们通过将其应用于来自两种生物条件:(NL,正常) 和(LS, 损伤) 人类皮肤的细胞的 scRNA-seq 数据,来展示 CellChat 的多重分析功能。这两个数据集具有相同的细胞群组成。如果不同数据集之间的细胞群组成略有或差异较大,请查看另一个相关的教程。
R有着非常强大的绘图功能,我们可以利用简单的几行代码绘制出各种图形来,但是有时候默认的图形设置没法满足我们的需要,甚至会碰到各种各样的小问题:如坐标轴或者标题出界了,或者图例说明的大小或者位置遮挡住了图形,甚至有时候默认的颜色也不能满足我们的需求。如何进行调整呢?这就用到了“强大”的函数par()。我们可以通过设定函数par()的各个参数来调整我们的图形,这篇博文就是对函数par()的各个参数进行一下总结。
前几篇我们较为详细地介绍了K-means聚类法的实现方法和具体实战,这种方法虽然快速高效,是大规模数据聚类分析中首选的方法,但是它也有一些短板,比如在数据集中有脏数据时,由于其对每一个类的准则函数为平方误差,当样本数据中出现了不合理的极端值,会导致最终聚类结果产生一定的误差,而本篇将要介绍的K-medoids(中心点)聚类法在削弱异常值的影响上就有着其过人之处。 与K-means算法类似,区别在于中心点的选取,K-means中选取的中心点为当前类中所有点的重心,而K-medoids法选取的中心点为当前clu
和弦图可用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点,弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带,表示数据关系流向、数量级和位置信息,连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量(从与连接带颜色相同的外围圆环流出),而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺,还可以一目了然的发现数据流量所占比例。
mfrow 和 mfcol 都由 2 个数字指定,一个表示行数、一个表示列数。如果使用 mfrow,那么图像区域会被按行依次使用;如果使用 mfcol,那么图像区域会按列依次使用。
在R语言中可以使用基本绘图函数lines(x, y, type=)来绘制线条,这里参数x和y分别是数值型向量,代表着横坐标和纵坐标的数据,参数type=主要是用来控制线条的类型。
分类数据通常以表格的形式来描述。这一部分就来为大家介绍如何用你的数据创建一个表格及计算相关的频率。
R 语言是一个功能十分强大的工具,几乎绝大多数的数据分析工作都可以在 R 中完成,并且拥有很极强的绘图功能支持,能让你手中的数据以各种姿势进行可视化呈现,而且支持 Windows、Mac OS、Linux 系统,而且使用起来也比较简单方便。
**Z值(z-score)**又称标准数,能够将不同量级的数据转化为相同量级,实现标准化。
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
R 语言具有强大的绘图功能,可以满足科研绘图的需求,越来越多的文章中采用 R 语言来进行绘图。按照绘图方式,R 语言可以分为四大绘图系统,分别是:1、R 基础绘图系统,2、Grid 绘图系统,3、lattice 绘图,4、ggplot2 绘图。除此之外,R 还有非常多的扩展包,几乎可以完成任何形式的绘图要求,无论是 2D 绘图还是 3D 绘图。最新的 shinny 包,还可以绘制交互式的绘图操作。
此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。
plot函数是R语言最基础的函数之一,参数较多,难以记住所有的参数详细用法,这里总结一下,以便查阅。
接下来需要选择配体受体数据库,cellchat的数据库是基于文献手动生成的,包含的物种和数量为:
图形是一个有效传递分析结果的呈现方式。R是一个非常优秀的图形构建平台,它可以在生成基本图形后,调整包括标题、坐标轴、标签、颜色、线条、符号和文本标注等在内的所有图形特征。本章将带大家领略一下R在图形构建中的强大之处,也为后续更为高阶图形构建铺垫基础。
雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。
大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈;其他机构、自媒体转载,务必后台留言,申请授权 编译|崔浩 校对|高航,姚佳灵 让我们快速浏览一下这张图表: 这张可视化数据图(最初用Tableau软件创建 )是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下,如果这些信息通过表格来告诉投资者,你认为你会花多长时间来向他解释? 如今的世界里,随着数据量的不断增长,很难不用可视化的形式来呈现你数据里的全部信息。虽然有专门的工具,如Tableau, QlikView 和 d3.js,但没有任何东西能代替有很好可视化能力
对于DNA数据和蛋白质数据的分析和可视化一般大家都不会考虑R语言,但是还是有学者开发了在R语言的DNA和蛋白质数据的分析和可视化。那就是R包seqinr。这个包包含的函数数量也是我见过的最多的了,当然啦,人外有人,天外有天,更多的我还没见过。今天我们就来介绍下这个庞大的R包。
预处理见上一篇推文https://mp.weixin.qq.com/s/ZsUQogkqcPXkaNDIV8GhWg,本篇内容是合并两个处理好的CellChat对象,然后进行对比分析和可视化,因为有许多细节需要手动调整所以就不写成脚本了。
仍然使用空转 | 结合scRNA完成空转spot注释(Seurat Mapping) & 彩蛋(封面的空转主图代码)推文中的空转数据进行示例展示。
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案,颜色方案除了手动设置之外,在R中也有自动生成颜色方案的工具。
回归是一种有监督的学习方式,用于建模分析一个独立变量(响应变量)和一个或多个非独立变量(预测变量)之间的关联。
windows上,打开一个一个图形界面,勾选“历史”——“记录”。然后点击菜单中的“上(下)一个”即可。
数据是分析的核心,在做数据分析之前,首先要对数据进行一定的处理。数据预处理指当录入或读取数据后,对数据进行必要的清理,包括查错纠错、异常观察值和无效样本的处理、转换、填补缺失值等,这是数据分析的重要前提,是描述统计、定性定量分析的基础。它的主要口的就是为后续的分析工作提供经过清理、质量较好的数据集。
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