回顾之前我们介绍的BIB发表的工作：人类致癌通路的全面综述，文章中的绘图都很漂亮，小编发现文中主要的数据展示的绘图方法有饼图、堆积条形图、网络图、热图、箱式图、翻转条形图，都是一些比较常见的绘图方法，但是因作者比较善用配色，绘制的图形就看起来比较高级。吸引小编的是一组“饼图矩阵”，如下所示：
在一些学术论文中，经常会看到用「相关性矩阵(correlation matrix)」 去表示数据集中每队数据变量间的关系，可以实现对数据集大致情况的一个快速预览，常常用于探索性分析。本期推文，小编就汇总一下相关性矩阵的R和Python的绘制方法。
ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
“ 相关系数可视化图让我们清晰了解变量之间的相关性，corrplot作为一个相关系数的多样式展示包，对我们的科研学习帮助巨大”
使用corrplot包分析,使用RPKM值 image.png > # <样本相关性> > ## 1.如果不存在corrplot就安装这个包 > if (!requireNamespace('corrplot', quietly = TRUE)) + install.packages('corrplot') > library('corrplot') #加载corrplot包用于绘制相关性矩阵热图 > > > p<-file.choose() > > > fpkm <- read.tabl
这一段时间在交流群里发现好多同学讨论相关性矩阵图(correlation matrix),小编今天就给大家带来一篇相关内容的推文，包括各种相关性矩阵图类型的绘制，具体内容如下：
如下所示，可以看到有多个样品，每个样品都有多个基因表达量，这个时候我们比较关心的是这些基因的表达量相关性（在多个样品），基因与基因之间有两两组合相关性：
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。
曼哈顿图（manhattan plot），是一种类似曼哈顿摩天大楼排列的一种展示图。如下图所示。
主要讲了如何展示样本的主成分分析结果，即样本在新的空间中的分布情况，便于查看样本分群的结果。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
https://github.com/jingwanglab/Populus_genomic_prediction_climate_vulnerability/blob/main/4-Local_adaptation/3cor_plot.R
本文探讨了基于字符串相似度、语义相似度的文本相似度计算方法，并分析了这些方法在文本相似度计算中的优缺点。同时，本文还介绍了一种基于深度学习的方法，该方法在文本相似度计算上具有较好的性能。
为了能更方便的查看，检索，对文章进行了精心的整理（PLUS）。建议收藏，各取所需，当前没用也许以后就用到了呢！
当有人说：「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」，他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的，所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展，并帮助你发掘生态系统中的新功能。
我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
R 相关性分析 1. 相关性矩阵计算： 加载mtcars数据 > setwd("E:\\Rwork") > data("mtcars") > head(mtcars) mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 11
毋庸置疑，R语言的学习国内和国外还是有一定的差异的。想要系统学习R语言，高质量的微信公众号是一种非常有效的方式。今天小编要给大家推荐的 5 个优秀公众号，全是关于R语言方面的，他们的文章干货满满，希望对大家学习有所帮助！
1 webshot 在 生信星球 公众号看到的推文 听说你的桑基图也无法保存？ 主要功能是可以把html文件保存为 png 或者 pdf 格式 2 pez 系统全面的系统发育R包 3 ggprism 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 用ggplot2出GraphPad prism的图，坐标轴好多可选 4 r3dmol 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 在R中对分子结构进行3D可视化 5 epiR 该包集合了流行病学中诸多描述性分析的函数。其中epi.tests函数专门用于计算诊断试验的灵敏度、特
初步接触数据集，探索性分析后，经常需要做一个相关分析，得到各变量间的相关系数以及显著性水平。
R语言的学习途径主要有几个：一个是R语言书籍；一个是R帮助文档；还有就是R视频和一些干货教程了。越来越多的R学习者开始在网上分享自己的学习笔记，有的人会搭建自己的博客平台，有的人会使用现成的平台，其中最常用的就是公众号了。今天的推文我就分享5个我平时会经常看的，分享R语言学习笔记干货的公众号。
现在的计划是以 https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/ 这个链接的内容为基础，介绍R语言ggplot2绘图的基本内容
基本绘图和R本身一样古老，但对大多数用户来说，它仍然是神秘的。他们可能使用plot()，甚至知道其参数的完整列表，但大多数人从未完全理解它。本文试图通过为外行提供友好的介绍来揭开基础图形的神秘面纱。
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统，在Python和R中都能引入并使用，在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包，首先给几个我觉得最值得推荐的理由：
Jupyter具有很强的可扩展性，支持许多编程语言，可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上，只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是，它是完全免费的。
主要内容：如何安装，运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图，数据分析，还有发布代码。
摘要总结：本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例，包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外，还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析，以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中，并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
Jupyter 笔记本 （以前称为 IPython Notebook） IPython Notebook 现在被称为 Jupyter Notebook。 它是一个交互式计算环境，您可以在其中结合代码执行、富文本、数学、绘图和富媒体。 有关 Jupyter Notebook 的更多详细信息，请参阅 Jupyter 网站。
今天偶然从一篇paper里看到了一张R绘制的相关性图，跟以往看到的有些不一样。这张图里面不仅展示了相关系数，并且相关系数显示的大小跟相关系数是成比例的。这样做的好处是，让那些最显著相关的一目了然，而那些不怎么相关的就不那么显眼。这个引起了小编的兴趣，想自己也画一张这样的相关性图。
选自Medium 作者：Erik Hallström 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 一般而言，大型的神经网络对硬件能力有着较高的需求——往往需要强劲的 GPU 来加速计算。但是你也许还是想拿着一台笔记本坐在咖啡店里安静地写 TensorFlow 代码，同时还能享受每秒数万亿次的浮点运算（teraFLOPS）速度？其实这个目标不难实现，使用 PyCharm 中的一个远程解释器，你就能通过远程的方式获得几乎和本地计算时一样的性能。Erik Hallström 在本文中分享了如何使用 PyCharm、Ten
为了在新一年迎来一个开门红，各大厂商在年初纷纷对旗下VR/MR设备进行了大幅降价。其中不乏我们平时“高攀不起”的明星产品，大佬们这波操作可谓诚意满满。 按照惯例，宠粉的小编怎么能让大家错过这一波优惠
上面还有一个缺陷，没有给出显著性检验，默认的cor.test只能对两个变量进行显著性检验，比如：
由于最近毕业论文缠身，一直都没有太多时间和精力撰写长篇的干货，但是呢学习的的脚步不能停止，今天跟大家盘点一下R语言与Python中到的相关性分析部分的常用函数。 常用的衡量随机变量相关性的方法主要有三种： pearson相关系数；即皮尔逊相关系数，用于横向两个连续性随机变量间的相关系数。 spearman相关系数；即斯皮尔曼相关系数，用于衡量分类定序变量间的相关程度。 kendall相关系数；即肯德尔相关系数，也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。 R语言： cor cor.test corrp
论文中提供的是宽格式数据，如果使用ggplot2作图需要转换成长格式，这里本来想尝试一下tidyr包中的pivot_longer()函数了，帮助文档没有看明白。没有搞定，还是直接使用reshape2中的melt()函数吧
偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图，个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值，因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小，还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置
我们知道R里面计算两个数值向量之间的相关性用cor函数，而检验是否显著相关用cor.test。例如
看到很多答主都给出了全面的回答，包括数据处理，统计建模等方面。而在这篇推文中，我将对自己较为擅长的领域（R语言可视化）进行详细的介绍。
相关系数矩阵可视化已经至少有两个版本的实现了，魏太云基于base绘图系统写了corrplot包，应该说是相关这个小领域中最精美的包了，使用简单，样式丰富，只能用惊艳来形容。Kassambara的ggcorrplot基于ggplot2重写了corrplot，实现了corrplot中绝大多数的功能，但仅支持“square”和“circle”的绘图标记，样式有些单调，不过整个ggcorrplot包的代码大概300行，想学习用ggplot2来自定义绘图函数，看这个包的源代码很不错。还有部分功能相似的corrr包（在写ggcor之前完全没有看过这个包，写完之后发现在相关系数矩阵变data.frame方面惊人的相似），这个包主要在数据相关系数提取、转换上做了很多的工作，在可视化上稍显不足。ggcor的核心是为相关性分析、数据提取、转换、可视化提供一整套解决方案，目前的功能大概完成了70%，后续会根据实际需要继续扩展。
（以前称为IPython Notebook）是一个开源项目，可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调，他的web是通过tornado来开发的，这个扩展在GitHub上有超过4k star。
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