R可视化:地图上合理的排斥点(beeswarm?)_在R+中映射地图上的采样点创建同一地图中某个区域的放大 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

R语言在地图上绘制散点饼图可视化

p=22537 在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图，这就很困难了。相关视频但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。...首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。本文创建了一个封装函数，使其更容易绘制一组饼图。例如，假设我们有以下数据。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用，我发现很多人喜欢它...他们要求我实现饼的大小图例。我实现了一个legend层为饼的大小添加了一个图例，如上图所示。

2861 0

R语言之可视化（28）蜜蜂图

博客地址：https://www.jianshu.com/u/619b87e54936 目录 R语言之可视化①误差棒 R语言之可视化②点图 R语言之可视化③点图续 R语言之可视化④点韦恩图upsetR...） R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改 R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R...包） R语言之可视化（26）ggplot2绘制饼图 R语言之可视化（27）通过R语言制作BBC风格的精美图片 R语言之可视化（28）蜜蜂图蜜蜂图蜜蜂图beeswarm 是R语言的附加软件包。...蜜蜂图beeswarm是类似于“带状图”stripchart的一维散点图，不同之处在于，蜜蜂图beeswarm重叠的点是分开的，因此每个点都是可见的。...---- 调节蜜蜂图的点分布类型 beeswarm(distributions, col = 2:4, main = 'Default') beeswarm(distributions,

1.3K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

「R」数据可视化7 : 蜜蜂图

本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。...在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。...看上去和我们之前的点图很像，我们可以直观来比较一下beeswarm和ggplot中使用jitter及point（默认参数）绘制同一组关于乳腺癌数据的图： ?...Note：没有安装相关R包的，先安装R包 1）需要什么格式的数据本次使用的是beeswarm包中的breast数据。 ?...另外，其修改图诸多细节的方式也不一致。 pch是选择点的样式，不同的数字代表实心圆、空心圆、三角形、倒三角形等等。

1.4K2 0

R语言实现蜜蜂群图绘制

首先我们看下需要用到的包： install.packages("beeswarm") 接下来看下主要的核心函数beeswarm。 ? 其中主要的参数： Method 主要是指的散点图的样式。...Center对称群；另外还有swarm（成群的），hex，square。 spacing 各点之间距离。 Cex 各点的大小。...Add 是否加在其它绘图之上，比如箱线图上加这个图则设置为TRUE。 Pwcol 设置分组，可以给与不同的颜色显示不同的点。当然，可以支持list设置多个组的不同样本颜色。...Pch 点的形状，可以参考plot对点的设置。...另外此包还内置了自己的一个箱线图的绘制函数，和R语言基础的函数名称是一样的boxplot： ? 其中主要的参数： Probs 需要显示的值。

1.5K3 0

R语言作图——Beeswarm plot

当小仙又打下"今天"这两个字的时候，小时候每天一篇日记的恐惧好像又回来了，过去这么久，我的文学功底果然没有一点长进！今天给大家分享的图来自于Nature Biotechnology上的一篇文章。...希望有一天咱们国内也能有个这样的期刊。回归正题，要模仿的图如下： Step1. 绘图数据的准备首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式, 在excel中保存成csv格式。...(data) # 宽数据变成长数据 p1 <- ggplot(df, aes(x = variable, y = value)) + geom_beeswarm() p1 调整点的分布...axis.text = element_text(color = "black")) + labs(x = " " , y = "Gene expression") p5 改变点的形状...（图上看起来没有那么高清，应该是图片上传时被压缩，不过能看出点的形状更清晰、规则）参考文献：Enhanced detection of minimal residual disease by targeted

4135 0

【R】蜜蜂图beeswarm-颜色

上一次给大家简单介绍了蜜蜂图beeswarm ☞ 【R】蜜蜂图beeswarm 今天我们来看看beeswarm的具体细节，以及怎么设置颜色。我们用beeswarm自带的乳腺癌数据为例。...) #查看数据 head(breast) pdf(file="breast_beeswarm_color.pdf",width=10,height=10) par(mfrow=c(2,1)) #指定每一组点的颜色...beeswarm(time_survival ~ ER, #纵轴和横轴显示的变量 data=breast, #数据来源 pch=16, #点的类型...beeswarm(time_survival ~ ER, #纵轴和横轴显示的变量 data=breast, #数据来源 pch=16, #点的类型...col控制分组的颜色，而pwcol控制每个点的颜色。从下方的图中，我们可以看出存活的样本（黑色点）生存时间要明显高于死亡样本（红色点）。

3031 0

好看又可爱的散点图——Beeswarm蜂群图

今天给大家介绍一个好看又简单的散点图展示方法，叫做Beeswarm图（也称为列散点图或小提琴散点图），是一种绘制会重叠的点的方法，使它们从重叠变成彼此相邻。...除了减少过度绘图之外，它还有助于可视化每个点（类似于小提琴图）上的数据密度，同时仍单独显示每个数据点。...') 可以看到在第一个图中，有很多散点是重复的，而在Beeswarm图中，将这些重复的点分散开，变成邻近的点。...定义点的不同颜色 data(breast) beeswarm(time_survival ~ ER, data = breast, #breast数据，根据ER分组，用time_survival...geom_quasirandom() （1） ggplot(iris,aes(Species, Sepal.Length)) + geom_jitter() #geom_jitter() 函数是用来消除点的重合的一种方法

2K2 1

R语言中绘制箱形图的替代品：蜂群图和小提琴图

在这里，我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案：蜂群图和小提琴图。蜂群图原则上，蜂群图类似于一维散点图，因为它将单个测量结果显示为点。...但是，不同之处在于，蜂群图采用了一种逻辑，以确保所绘制的点彼此靠近且不会重叠。那么，什么时候应该使用蜂群图？由于蜂群图中的点不应重叠，因此此类图仅适用于相对少量的测量。...如果测量结果显示不同的组，则它们也适用，因为各个点可以相应地着色。在R中使用蜂群图我们将使用 warpbreaks数据集来举例说明绘图的用法。...# option 1: color by groupbeeswarm(breaks ~ wool + tension, data = warpbreaks, main = "Beeswarm of...在R中创建小提琴图为了演示小提琴图与箱形图的不同之处，请比较以下两种表示形式： grid.arrange(p.violin, p.box, ncol = 2) 在这种情况下，我们看到了小提琴情节的限制

1.4K3 0

R语言作图——Beeswarm plot拓展

从2018开始，小仙开始在公众号上分享R语言作图系列的文章，虽然是龟速更新，但到现在也是有了不少文章，常见的图表类型也画差不多了。...可能R语言作图系列会有结束的一天，但小仙目前还是想继续写下去，目前小仙的思路是先把初级教程完善，尽量达到一号在手、美图我有的状态，然后在此基础上提供一些图形拓展的思路，拓展系列的教程不会那么详细，但会尽量保障大家在结合初级图形教程的基础上能够画出来...蜜蜂图基本的作图语句可以看这里 https://mp.weixin.qq.com/s/XgtoTiz_aUNWmobvjPRSIQ 插播一句题外话，为了方便大家学习，小仙将R语言作图系列的数据共享到百度网盘链接里...本次用到的数据如下：此数据可以通过在公众号里回复“R split beeswarm”获取 ---- 按照Class的类别改变点的颜色 p1 <- ggplot(df, aes(x = variable...axis.text = element_text(color = "black")) + labs(x = " " , y = "Gene expression") p1 改变点弯曲的方向

2864 0

癌症研究中单细胞数据分析的5个难点

难点1：合理的单细胞亚群命名这个综述并没有在降维聚类分群耗费过多笔墨，仅仅是讨论了多种多个单细胞样品的整合问题，当然了最后肯定是推荐Harmony，也是我们一直分享的标准流程了，后续所谓的合理的单细胞亚群命名在我们看来...也可以使用其它软件，比如 CellPhoneDB ： CellPhoneDB的单细胞通讯结果的可视化之气泡图 CellPhoneDB的单细胞通讯结果的理解直接为CellPhoneDB创建一个独立的conda...难点5：单细胞亚群之间的动态变化动态变化以前主要是拟时序分析，我也多次介绍过：简单直接的拟时序分析方法，R包SCORPIUS推荐拟时序分析的10个步骤把基因表达量画在拟时序结果图上拟时序分析就是差异分析的细节剖析...但是拟时序有一个问题是需要人为设置动态变化的起始终止点，比如我们会假设：a trajectory starts from cells expressing stemness-related pathways...RNA速率上下游分析实战 pyscenic的转录因子分析结果展示之各个单细胞亚群特异性激活转录因子 pyscenic的转录因子分析结果展示之5种可视化 使用cytoTRACE评估不同单细胞亚群的分化潜能

7852 0

28个数据可视化图表的总结和介绍

通过散点图我们可以很容易地可视化数据分布。 Line Plot 折线图类似于散点图，但点是用连续的线按顺序连接起来的。在二维空间中寻找数据流时，折线图更加直观。...Contour Plot 2D等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。它可以方便地找到两个数值变量的密度。例如下面的图表显示了每个阴影区域中有多少个数据点。...这是一种直观地检查数值变量是否符合正态分布的方法。 Violin Plot 小提琴图和箱形图是相关的。从小提琴图中可以得到的另一个信息是密度分布。简单地说它是一个与密度分布集成的箱形图。...绘制折线图是为了比较数值变量在不同类别值下的变异性。 Swarm plot 分簇散点图是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表，我们可以了解不同的分类值如何沿数值轴分布。...地理空间数据可视化 地理空间数据可视化侧重于数据与其物理位置之间的关系，地理空间可视化的独特之处在于其规模都不较大。地理可视化将变量叠加在地图上，使用纬度和经度来显示信息。

2K3 1

28个数据可视化图表的总结和介绍

通过散点图我们可以很容易地可视化数据分布 Line Plot 折线图类似于散点图，但点是用连续的线按顺序连接起来的。在二维空间中寻找数据流时，折线图更加直观。...这是一种直观地检查数值变量是否符合正态分布的方法。 Violin Plot 小提琴图和箱形图是相关的。从小提琴图中可以得到的另一个信息是密度分布。简单地说它是一个与密度分布集成的箱形图。...它可以提供了关于数据的更多见解。 Point Plot 点坐标图包含了一些名为误差线的线的折线图。通过上图所示的点的位置来表示数值变量的集中趋势，误差线表示变量的不确定性(置信区间)。...绘制折线图是为了比较数值变量在不同类别值下的变异性。 Swarm plot 分簇散点图是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表，我们可以了解不同的分类值如何沿数值轴分布。...地理空间数据可视化 地理空间数据可视化侧重于数据与其物理位置之间的关系，地理空间可视化的独特之处在于其规模都不较大。地理可视化将变量叠加在地图上，使用纬度和经度来显示信息。

2.4K4 0

如何找到最佳分裂点的几个想法

这个可以看成是一个有监督的寻找合理分裂点的过程，这里就抛砖引玉几种可能性决策树来找分裂点有监督分箱（卡方/决策树）离散回归模型（比较好的一种） shap值另一类问题（下次讨论）：张三是一个连锁店的老板...2 关联方法 2.1 决策树来找分裂点盗图来看一下：非常fancy的可视化决策树dtree_viz 这个是比较传统的决策树分裂的图，可以从其中看到重要特征的分裂点：当然还有可视化效果更好的就是...：依照上面的寻找分裂点，那就是petal length这个指标，[1.75，4.85,4.95]是分割点；当然这个分割点的由来是由GINI最小的作为分割点，而且有可能一个单一指标，可以细分很碎...】，可以看到：这里YY一下，比如打开时长a，均等切分为，[a0,a1,…,a6]，可能实际含义是[0h,1h,…,5h]，然后对活跃度=Y做回归，这里的回归系数的显著性，就是指标合理的表现，...2.4 shap值重复事件（表现形态：活跃、留存、复购）建模的案例学习笔记在【2.2 指标阈值确定下腾讯看点与快手的差别】小节，有提到shap值的方式用特征密度散点图：beeswarm：假设

4132 0

ggplot2进阶绘制蜂窝图

加载R包 library(tidyverse) library(ggbeeswarm) library(packcircles) library(ggtext) library(ggrepel) library...row_number(), name = fct_reorder(name, age)) %>% ungroup() 绘制一个基础图 p <- ggplot(cent_bee) + geom_beeswarm...pp_df # 包含x, y坐标，半径r，以及cent_bee数据框中的其他相关列 pp_df <- data.frame( x = pp$data[[1]]$x, y = pp$data[[...= "area") # 使用circleLayoutVertices函数获取调整后的点的坐标 pp_repel_out % select(-x.x,-y.x,-x.y,-y.y) %>% select(x,y,color,color2,id,gender) 数据可视化

2484 0

🤩 catboost | 分量变量的梯度提升机器学习算法怎么用！?~（附shap解析！~）

~ 终于从创伤转出来了，而且在创伤的半年里正好赶上了国自然、省自然的提交。实在是忙的不行，根本没有时间做自己的事情。现在转完出来了，也可以写点自己感兴趣的东西了。...CatBoost是一种基于对称决策树（oblivious trees）为机器学习器实现的参数较少、支持分类变量和高准确性的GBDT框架，主要解决的痛点是高效合理地处理分类特征。...baseline = baseline, collapse = collapse) } shp <- shapviz(cat_model, X_pred = test_data[,-1]) shp 12可视化...这里之前都介绍过有哪些可视化方法了，大家不清楚的可以翻看之前的推文。...sv_waterfall(shp,row_id = 1) sv_force(shp,row_id = 1) sv_importance(shp,kind = "beeswarm") sv_importance

1101 0

6个机器学习可解释性框架！

使用pip安装： pip install limebr LIME 构建的局部解释图 LIME构建的Beeswarm 图 Shapash “ Shapash是一个使机器学习对每个人都可以进行解释和理解...Shapash提供了几种类型的可视化，显示了每个人都能理解的明确标签。数据科学家可以更轻松地理解他们的模型并分享结果。最终用户可以使用最标准的摘要来理解模型是如何做出判断的。”...为了表达数据中包含故事、见解和模型的发现，互动性和漂亮的图表必不可少。业务和数据科学家/分析师向AI/ML结果展示和互动的最佳方法是将其可视化并且放到web中。...使用统一的API并封装多种方法，拥有内置的、可扩展的可视化平台，该包使研究人员能够轻松地比较可解释性算法。.../latest/ https://interpret.ml/ https://eli5.readthedocs.io/ https://github.com/salesforce/OmniXAI 点「

1.9K4 0

时空穿越！谷歌利用众包老照片还原儿时3D街景，浏览器即可体验

谷歌的目标是使得「rǝ」可以让历史爱好者虚拟地体验世界各地的历史城市，帮助研究人员、政策制定者和教育工作者的某些工作，并为日常使用者提供一种新的怀旧方式。...上面的架构图中，「rǝ」地图模块的入口点是「Warper」，这是一个网络应用程序，用户可以上传地图的历史图像，并通过在历史地图上找到控制点和基础地图上的相应点来对图像进行地理校正。...最后，我们的地图渲染器「Kartta」可以可视化时空矢量，允许用户在历史地图上按照空间和时间来导航。...3D重构「由粗到细」，楼梯的位置也不放过 3D 模型模块旨在利用相关的图像和地图数据重建历史建筑详细的全部3D结构，将这些3D模型合理地组织在一个存储库中，并在历史地图上以时间维度呈现它们。...这也促进了不同语义类之间的一致性，比如楼梯，以确保它们被放置在合理的位置，并且相对于相关的输入方式具有一致的维度。

5641 0

表达矩阵处理—数据可视化

7.清理表达矩阵 7.3数据可视化 7.3.1 · 简介在本章中，我们将继续使用Tung前一章中生成的过滤数据集。我们将探索可视化数据的不同方法，以便您在质量控制步骤之后评估表达式矩阵发生的情况。...scaterpackage提供了几个非常有用的功能来简化可视化。单细胞RNA-seq的一个重要方面是控制批次效应。批量效应是在处理过程中添加到样品中的技术假象。...7.3.3 · tSNE图用于可视化scRNASeq数据的PCA的替代方案是tSNE图。...与PCA相比，tSNE是一种随机算法，这意味着在同一数据集上多次运行该方法将导致不同的图。由于算法的非线性和随机性，tSNE更难以直观地解释。...比较图7.21和7.22，再次清楚的是，在QC之后，来自NA19098.r2的样本不再是异常值。

1.1K3 0

好用的免费科研绘图神器，推荐试试

免费的科研绘图神器—Hiplot，是2020年7月推出的全网首个开源绘图平台，目前提供基于R语言的70余种基础可视化和60余种进阶绘图的功能，同时还部署了多个 openbiox社区项目（如bget下载文献附录...Hiplot简介 Hiplot 致力于建立一个快速迭代、支持中英文环境的科研数据可视化平台。...目前该平台建设已初具规模，已提供基于 R 语言的 70 余种基础可视化的功能： area，面积图 barplot，柱状图 barplot-3d，三维柱状图 beeswarm，蜜蜂群图 boxplot，箱线图...：基础可视化：覆盖大多数基础的科研可视化功能，参照 SPSS、GraphPad、国内外开发的相关可视化软件和工具进阶可视化：包括 Shiny 在内的复杂可视化图形和应用；文献图表的重现和再分析；新的可视化图形展示插件...：如基于 Circos、circlize 的二次开发；openbiox 社区贡献的可视化应用（如 UCSCXenaShiny 和 bioshiny）其他任务：低计算量的其他任务（如文献数据资源下载、

2.7K4 0

一文看懂数据可视化：从编程工具到可视化表现方式

通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。...了解这一点之后，你便能选择合理的数据可视化方法，高效传达数据。...工具——编程语言 R R 经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。...可视化框架 Echart.js D3.js Highchart.js Antv.js 合理的可视化 我将可视化图表分为以下几类：每个可视化图表的类型以一个合理图表的呈现的形式来举例说明，（...如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。

8002 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭