之前的推文参考《R语言实战》介绍了R语言做Logistic回归分析的简单小例子，R语言做Logistic回归的简单小例子今天的推文继续，介绍一些Logistic回归分析结果的展示方法。...在文献中，我们常常看到以表格的形式展示各种回归结果（如Logistic回归，多重线性，Cox回归等），比如2019年发表在 Environment International 上的论文 Exposure...image.png 就采用表格的形式展示Logistic回归分析的结果，上述表格把有统计学意义的结果进行了加粗，使得读者看起来不那么费劲。那么，有没有更加直观的方法展示回归结果呢？...当然有，那就是森林图。近年来，越来越多文献用森林图来展示回归的结果。接下来我们一起来学习一下如何用R作森林图。...第一步是准备数据 森林图展示的数据通常是Logistic回归分析的系数和95%置信区间以及显著性检验的P值，那么如何获得这些结果呢？
一般meta中的森林图是这样的： 见到过高端文章里比较复杂的是这样的，每个物种有很多个效应量： 那么就来尝试一下实现这种图。
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...下面小编就来简单介绍一下代码 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的...month.abb[1:12]) + scale_y_continuous(breaks=c(seq(0,8,2))) + coord_polar() + # 使用极坐标系 # 使用cowplot包中的
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的 重要性 的 恒定。考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type
韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。...Venny http://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html 这款比较漂亮，操作也很简单，但是不能根据列表大小调整生成的圆圈大小。 3....=========华丽的分割线============ 对于掌控性要求比较高的同学，可以试着自己写R代码来绘制韦恩图。...今天我们就来重现下面这篇学术论文里面的韦恩图 Fig3为韦恩图 下面我们用R里面的VennDiagram包来重现这个图 我们这里就不用原文作者的数据了，而是随机产生了4个gene list，这四个...R的UpSetR包来画Upset plot，如下
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。..., groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...metacoder后的结果，其对代码做了简化；下面来通过一个案例来介绍「metacoder」包 ❞ 载入metacoder包 library(metacoder) 解析分类数据 obj <- parse_tax_data...tax_data进行处理 obj$data$tax_data <- zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行...calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(magrittr) library(WGCNA) library(linkET...# 转置 datExpr0 <- t(gene_exp) # 缺失数据及无波动数据过滤 gsg <- goodSamplesGenes(datExpr0,minFraction = 1/2) #基因的缺失数据比例阈值...datExpr <- datExpr0[gsg$goodSamples, gsg$goodGenes] WGCNA绘制模块热图 MEs2 % dplyr::select(1:20)...zlim = c(-1,1), main = paste("Module-trait relationships")) 绘制模块热图...2)) + scale_colour_manual(values = color_pal(3)) + guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r"
一个需求，实现去除列表中的多个重复对象。 比如 a,b,c 在列表1 出现，bc 在列表2 出现，ad 在列表3 出现，那么仅仅保留1:abc, 2:空, 3:d。...这个列表中的对象可以是数据框，也可以是单个字符，也可以是列表，可以是任何类型的对象。...一个举例场景就是： 我有一个列表对象，这个列表对象里还有若干个列表，每个列表里面还有若干个对象，每个对象是一个存放基因名的向量。 这些不同的列表是不同的实验，而每个对象对应的是一个样本的富集基因。...思路就是循环列表中的每一个子集中的所有内容，去和之前的所有内容进行比较（%in%）；并且子集本身也是去重的。...a2 %in% a1] tmp13[[i]] = a3 } tmp13 就是根据比较去重后的新列表了。 因为这个代码长度的缘故，请实际动手操作一下，体验一下过程。
igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...由15 – 23 行(最短路矩阵) 可以知道该网络上每两个定点的最短路。如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。...需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。
influence of host genetics on the rumen microbiota drive body weight variance in male Hu sheep lambs 复现论文中的fig2...没有找到论文中提供的数据，我们自己来构造数据，如何利用otu表格把数据整理成作图需要用的格式，这个今天的推文不做介绍，今天的推文只介绍已经有了作图需要用到的数据后如何作图。...首先是最外圈的数据 最外圈文字的数据 第二圈数据 第三圈的数据 与第二圈的数据格式一致 第四圈的数据 第五圈的数据 利用第三圈的数据生成 最里层连线的数据 完整的代码 library(circlize...20240610/data07.xlsx") data07 brk<-seq(0,30,2) brk circos.par(start.degree =86,clock.wise = T) ## 热图的圈参考链接...AI来拼图了 今天推文的示例数据和代码可以给推文打赏20元获取
主要学习在R语言和Python中这些算法的理论和实现应用。 谁能从这篇指南中获益最多？ 本文要讲的内容，可能是作者写过的最有价值的指南了。...图源: statsexchange 如上图所示，根据多个属性，人群被分为四个不同的小组，从而确定他们“会不会去玩”。...随机森林（Random Forest） 随机森林是决策树的总体专有名词。在随机森林算法中，我们有一系列决策树（因此，被称为“森林”）。...森林选择（在所有树中）获得票数最多的分类。 每棵树的种植&培育过程： 1. 假设训练集中的案例数为N，则使用重置抽样法在N个案例中随机抽取样本。该样本将作为此树生长的训练集。 2....结语 至此，我敢肯定你已经对常用的机器学习算法有了一定的了解了。作者写这篇文章并提供相应的R语言代码和Python代码的唯一目的就是帮助你找到起点。如果你想要完全掌握机器学习算法的话，那就马上开始吧。
本文我们也介绍一下『机器学习』和『深度学习』等人工智能技术在森林火灾扑救过程中的应用。...他们在开发的 AI 产品，同样是基于卫星图像和数据，通过对树木等情况，综合地形、地势、可积燃物等因素的分析，给消防人员提供森林的区域地形图以及风险指示数据，帮助他们在危险来临时，作出更好的选择。...以数据中的confidence为目标标签，进行回归建模，并使用均方误差 MSE、平均绝对误差 MAE、均方根误差 RMSE、R 平方分数等指标进行评估。...项目使用了梯度提升回归树 GBDT 和 决策树两种方式进行建模，我们借助雷达图来比较GBDT和回归树模型，对比它们在森林火灾预测场景下的效果。...图片 拓展到整个地区，通过标记点的数量定出受灾的严重程度，就能用不同的颜色区别出受灾的程度。 最后在 Google Earth 或 ArcGIS 上标记出来，就能为救灾和重建工作做出指导。
作者：陈亮 单位：中科院微生物所 编者按：上个月菌群月坛，在军科院听取王军组陈亮博士分享网络分析的经验，不仅使我对网络的背景知识有了更全面的认识，更使我手上一个关于菌根的课题有极大的启示。...目前生态学领域大家用到的网络图多为基于群落数据相关性构建的Co-occurrence网络图。此类网络可以采用R中igraph包构建并实现出图。...当然，除此之外，还有一些非命令行的软件，例如cytoscape，gephi，pajek等。但我认为，对于R使用者来说，通过R做图还是最方便的。大致的流程如下图所示： ?...2）通过构建的相关性矩阵或者相互作用列表来构建igraph对象。...第三种为边列表（edgelist）,共两列数据，分别代表网络内的节点名称，每一行代表这两个节点间存在着联系。 ? 3）计算网络的各种参数，用以推断网络的性质。
TCGA数据库生存分析的网页工具哪家强 而且使用TCGA数据库来看感兴趣基因的生存情况非常简单，一个网页工具即可，都无需R语言了。...然后把这个2011的研究表达矩阵 (GSE20685) 全部的基因批量做生存分析（表达量中位值分组），把具有统计学显著的基因列表拿到。...补充作业cox结果森林图展现 其实下面的表格大家也可以尝试做一下，就是把cox生存分析回归结果整理和理解一下。然后尝试把这个表格变成森林图，比较一下图表到底哪一个更直观。 ?...提示：在R语言里面，使用forestplot 包 最后是友情推广 如果你也对学徒培养或者实习职位感兴趣，想在我们的指导下完成肿瘤外显子等NGS数据分析，可以先看看我是如何培养学徒的： 七步走纯R代码通过数据挖掘复现一篇实验文章...（第七步WGCNA） 可能只是一个函数，却要耗费你大半天 你要挖的公共数据集作者上传了错误的表达矩阵肿么办（如何让高手心甘情愿的帮你呢？）
作者们首先评估了方案中数据生成策略的影响，结果见表1。可见主要是DTS方法大大提高了预测的准确率。 ? 表1. 不同数据集上原始数据生成(RDG)、路径权重(PW)和决策树子集(DTS)策略的评估。...表中给出了准确率的均值和标准值。 作者们接着评估了不同的神经网络结构对于测试集上的准确率的影响，结果见图1，其中NN-64-64代表一个神经网络第1层和第2层都具有64个神经元，以此类推。...作者们也比较了神经随机森林模拟与现有方法[5,6]的性能，在取得类似准确率的情况下，神经森林模拟可以大大减小神经网络的大小，如图2所示。 ? 图2. 与现有方法的对比。...现有方法产生的神经网络会随着森林深度的增加而指数变大，而神经随机森林模拟则不会，如图3所示。 ? 图3. 评估现有方法和神经随机森林模拟的可扩展性。...结果表明神经随机森林模拟对于不同随机森林的鲁棒表现。 ? 图4. 不同随机森林的模拟。 结 论 这篇论文提出了一种有效的将随机森林转换成神经网络的方案。
既然学习一段时间python了，那么得拿些好玩的东西练练手，这里通过加载几万局的吃鸡数据，来对吃鸡胜率进行可视化分析。...通过绘制击杀地图和被击杀地图查找LYB的藏身之地 下两张图是森林击杀地图和被击杀地图，很显然，有人被击杀的地方，就有人击杀，但是通过分析击杀地图和被击杀地图的差异，便查找lyb的藏身之地，不过森林地图还是不是很明显...在沙漠地图中，通过拿击杀地点的人数减去被击杀地点的人数，便可在这其中查找lyb的藏身之地，尤其是在一些比较热门的地方，那么图上标有紫色的区域就更值得注意。 ?
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