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R语言学习 - 热图美化 （数值标准化和调整坐标轴顺序）

温故知新 R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言 - 基础概念和矩阵操作 R语言 - 热图简化 热图美化 上一期的绘图命令中，最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转...上图的测试数据，数值的分布比较均一，相差不是太大，但是Gene_4和Gene_5由于整体的值低于其它的基因，从颜色上看，不仔细看，看不出差别。...实际应用中，异常值的出现会毁掉一张热图，如下是一个例子。...转换后，颜色分布也相对均一了，每个基因在不同样品之间的表达的高低一目了然。...只是在选择异常值标准时需要根据实际确认。 非线性颜色 正常来讲，颜色的赋予在最小值到最大值之间是均匀分布的。

2.4K20

R语言ggplot2画热图添加分组信息的颜色条

之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现，又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文，发现他是用geom_tile()函数实现的，仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。...首先解决昨天的遗留问题：ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线 非常感谢下面这位的留言 文本添加下划线的小例子 df<-data.frame(A=1:10, B...首先是准备热图的数据 如何画这个热图昨天的推文已经介绍过了，点击下方蓝色字可以直达昨天的推文 R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子 接下来是准备分组颜色条的数据 下面是画这个颜色条...legend.title = element_blank())+ scale_fill_manual(values = c("green","blue","red")) 将分组颜色条和热图拼接到一起

5.1K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    R语言ggplot2漂亮的热图和配色简单小例子

    偶然间在github 上发现的这个链接，示例数据和代码都有，很好的R语言学习素材 链接是 https://github.com/blmoore/blogR ，主要内容有 image.png 光看这个可能有些枯燥...，今天重复这个热图 这个图具体的数据是什么意思暂时还没太看明白，最终用于作图的数据格式如下 image.png 前半部分准备数据的代码这里就不介绍了 image.png 准备数据的过程可能稍微有点枯燥，...大家感兴趣的话可以自己研究研究 我们直接运行画图代码 加载ggplot2 library(ggplot2) 最基本的热图 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c...="white", #linewidth=2, width=.9, height=.9) image.png 这里原来热图对应的小单元格高和宽是都可以调整的...调整热图的颜色和图例 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + geom_tile(colour="white", #linewidth

    8.2K20

    R语言ggplot2画热图的时候在色块上添加文本

    今天的推文没有详细介绍代码，代码的介绍会以视频形式放到B站，欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 image.png 首先是示例数据的格式...画热图的数据 image.png 用来添加文本的数据 image.png 如果还有其他文本需要添加，可以再准备一份数据 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2...读取热图的数据作图 dfa<-read.csv("20211007.csv") head(dfa) pivot_longer(dfa, !...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记...今天推文的示例数据和代码可以在后台留言20211007获取

    1.9K10

    Matlab高阶绘图功能（文末送书，别错过）

    高质量的二维绘图 %%自定义线条样式和颜色 x = linspace(0, 2*pi, 100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x, y1, '-r', 'LineWidth...', 1.5); grid on; xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('三维曲线图'); ‍ %三维表面图 [X, Y] = meshgrid...添加色条 xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('三维表面图'); 3....本书专注于使用R语言进行数据分析和可视化，主要目标是帮助读者掌握R语言这一强大的数据科学工具，以在科技领域中更好地处理数据、分析数据以及呈现结果。...本书面向的读者群体广泛，无论是初学者还是有经验的数据科学家，都能够从中获取丰富的知识和技能，以在科技领域取得成功。本书中包含了实用的示例和练习，可以帮助读者掌握数据分析和可视化的关键概念和实际操作。

    18710

    ECCV 2022 | VisDB：基于学习的密集人体鲁棒估计

    尽管如此，x 轴和 y 轴热图是在图像坐标中定义的，它不能表示图像边界外的身体部位。此外，物体或人体本身的遮挡可能会导致深度轴预测的歧义。...x 和 y 轴热图 H^x, H^y 在图像空间中定义，z 轴热图 H^z 在深度空间中相对于根关节定义。...为了处理只有部分身体可见的更实际的场景，作者对基于热图的表示进行了以下调整：1）为了增强 x 轴和 y 轴热图，我们预测二进制截断标签 S^x, S^y ，指示关节是否或顶点在图像帧内，2) 对于...z 轴热图，我们预测一个二进制遮挡标签 S^z ，它指定深度方向的可见性。...测试数据如果没有检测框，则由预训练的 Mask R-CNN 模型估计。应用常见的数据增强，例如随机缩放 (±25%)、旋转 (±45°)、水平翻转和颜色抖动 (±20%)。在训练中。

    1.6K20

    跟着Nature Communications学作图：R语言pheatmap做热图展示不同软件做差异丰度分析的差异

    16S_rRNA_Microbiome_Datasets/14531724 代码链接 https://github.com/nearinj/Comparison_of_DA_microbiome_methods 这个人的github...主页还有其他论文的数据和代码 https://github.com/jnmacdonald/differential-abundance-analysis 这个链接有很多关于差异丰度分析的代码 今天的推文我们重复一下论文中的...Figure1b image.png 首先是读取数据集 热图数据集 order_raw_count_df<-read.csv(file = "20220424/Figure1_filt_sig_counts.csv...row.names = 1, check.names = FALSE) order_raw_count_df 他这里的处理方式是把数据集标准化以后映射颜色...，然后添加数字标签展示真实的数据 热图数据标准化 Alpha_order_filt<-scale(order_raw_count_df, center =

    82420

    Matplotlib三维绘图，这一篇就够了

    这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图，支持简单的 3D 图形，包括曲面、线框、散点图和条形图。 1....效果图 1.1 3D线效果图 3D线图效果如下： 可自定义线的颜色及点的样式； 1.2 3D散点效果图 3D散点图（标记了着色以呈现深度外观）效果如下： 1.3 3D随机颜色散点效果图 3D随机颜色散点图效果如下...： 1.4 3D散点不同mark点效果图 3D官方散点图不同mark点效果如下： 1.5 3D线框效果图 3D线框图效果如下： 1.6 3D曲面不透明效果图 3D曲面图不透明如下： 1.7...def surface_3d(): # 3D 表面（颜色图）演示绘制使用冷暖色图着色的 3D 表面。通过使用 antialiased=False 使表面变得不透明。...= np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) Z = np.sin(R) # 绘制曲面图 # 绘制使用冷暖色图着色的 3D 表面。

    1.3K00

    30行Python代码实现3D数据可视化

    :列的间隔个数 不能与上面两个参数同时出现 #vmax和vmin 颜色的最大值和最小值 ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap...y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D 数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z...2, 100) r = z1**2 + 1 x1 = r * np.sin(theta) y1 = r * np.cos(theta) # 第二条3D线性图数据 z2 = np.linspace(-3..., **kwargs]) 参数详解： 参数 描述 xs 一维数组，点的 x 轴坐标 ys 一维数组，点的 y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D...数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z 轴平面上，默认为 ‘z’ s 标量或数组类型，可选项，标记的大小，默认 20 c 标记的颜色，

    4K21

    地平线提出AFDet：首个Anchor free、NMS free的3D目标检测算法

    它们是关键点热图head，局部偏移head，z轴定位head，3D目标尺寸head和方向head。图1显示了Anchor Free目标检测器的一些细节。 ?...Object localization in BEV 对于热图head和偏移head，预测关键点热图和局部偏移回归图。关键点热图用于查找目标对象中心在BEV中的位置。...z-axis location regression 在BEV中进行目标对象定位之后，便只有目标对象 x-y location。因此需要z轴定位head来回归z轴值。...在推理阶段，使用最大池化和AND操作在之后的预测热图中找到峰值，这比基于IoU的NMS更快，更高效。经过最大池化和与运算后，可以轻松地从关键点热图收集每个中心的索引。BEV中的最终物体中心将是 ?...neck部分用于对特征进行上采样，以确保来自主干不同块的所有输出具有相同的空间大小，以便可以将它们沿一条轴连接在一起。图2显示了主干backbone和neck的详细信息。

    3.4K20

    PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图

    PCA是降维的一种方法。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。

    2.5K50

    R-三维散点图绘制绘制

    ：以Sepal.Length为x轴，Sepal.Width为y轴，Petal.Length为z轴。...绘制箱子型box = TRUE;旋转角度为theta = 60, phi = 20;透视转换强度的值为3d=3;按照2D图绘制正常刻度ticktype = "detailed";散点图的颜色设置bg="...该变量是连续性，如果想将数据按从小到大分成n类，则可以使用dplyr包中的ntile()函数，然后依次设置不同组的颜色bg=colormap[iris$quan]，并根据映射的数值添加图例颜色条（colkey...同理，我们绘制出以鸢尾花不同类别作为第四个变量的三维散点图。通过该图可以清晰看到不同类别的鸢尾花特征非常不同。...动态3D图 rgl包还提供了plot3d()和play3d()函数，允许将3d图表动画化，并最终以.gif格式导出结果，具体可看Animated 3d chart with R.[4] 流程：先构建静态图

    2.3K11

    Matplotlib数据关系型图表（2）

    一、数值关系型图表（2） 1.4 气泡图 气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可认为是散点图和百分比区域图的组合。...气泡图需要三个变量确定，前两个维度数据确定气泡的位置，与散点图不同的是，每一个气泡的面积代表第三维度的数据。气泡图通过气泡的位置和大小，可以分析数据之间的相关性。...'jet', alpha = .6) #旋转三维图，azim表示绕着Z轴旋转，elev表示绕着Y轴旋转 ax4 = fig.add_subplot(224, projection = '3d') ax4...语法：plt.contour([x,y],z,levels,**kwargs) 参数解释： x,y：形状与z一致，是一个二维数组。 z：在x，y位置下的高度值。...#构建子图，3行2列，在列上共享x轴，行上共享y轴 fig, ax = plt.subplots(3, 2, sharex = 'col', sharey = 'row', figsize = (10

    1.2K30

    基于HTML5和WebGL的3D网络拓扑结构图

    现在，3D模型已经用于各种不同的领域。...，之后复杂的面也是由多个三角面来形成的，然后绕着一根特定的轴旋转之后形成的，当然，这个轴是你来决定的，不同的轴可以生成不同的形状，对于颜色等风格方面的设置可以参考HT for Web 风格手册。...至于如何让这个3d模型旋转起来，ht中封装了addScheduleTask(Task)方法，我在第三层Task中调用了ht封装的一个旋转函数setRotation来设置旋转的顺序和方向，并且指定了旋转的对象...界面上展现2d图片，只要按照平常的路走就行，因为ht中的Graph3dView和其他的组件的根部都是div，在div上生成图片用的就是原生js，new Image()，再将image的src和大小赋值，...，设置值后顶部和底部的贴图将根据制定长度值进行重复，tall模型的高度，默认为5，elevation模型中心的y轴位置，默认值为0，设置这个值可以使xz上的平面绕着y轴旋转。

    1.6K50

    基于HTML5和WebGL的3D网络拓扑结构图

    现在，3D模型已经用于各种不同的领域。...，之后复杂的面也是由多个三角面来形成的，然后绕着一根特定的轴旋转之后形成的，当然，这个轴是你来决定的，不同的轴可以生成不同的形状，对于颜色等风格方面的设置可以参考HT for Web 风格手册。...至于如何让这个3d模型旋转起来，ht中封装了addScheduleTask(Task)方法，我在第三层Task中调用了ht封装的一个旋转函数setRotation来设置旋转的顺序和方向，并且指定了旋转的对象...界面上展现2d图片，只要按照平常的路走就行，因为ht中的Graph3dView和其他的组件的根部都是div，在div上生成图片用的就是原生js，new Image()，再将image的src和大小赋值，...，设置值后顶部和底部的贴图将根据制定长度值进行重复，tall模型的高度，默认为5，elevation模型中心的y轴位置，默认值为0，设置这个值可以使xz上的平面绕着y轴旋转。

    1.3K30

    Python数据分析之matplotlib（3D绘图）

    具体含义如下图所示 meshgrid函数的用法 绘制3D曲面图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d..., Y) #用这两个arange对象中的可能取值一一映射去扩充为所有可能的取样点 R = np.sqrt(X**2 + Y**2) #函数表示 Z = np.sin(R) # 具体函数方法可用 help...(function) 查看，如：help(ax.plot_surface) # rstride和cstride表示行列隔多少个取样点建一个小面 # cmap表示绘制曲面的颜色 ax.plot_surface...(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程 # 将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度 ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y'...='g') ax.set_zlabel('Z') # 坐标轴 ax.set_ylabel('Y') ax.set_xlabel('X') plt.show() 参考 Numpy中Meshgrid函数介绍及

    90231
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