标签：Excel图表技巧，瀑布图 在Excel中很容易创建瀑布图，因为自Excel 2016就推出了瀑布图。然而，改变瀑布颜色稍微有点困难。...在刚开始选择数据并插入瀑布图时，没有被标记为“汇总”列，这意味着所有列都将是浮动的。我们可以两次单击应该为总计的列，这将选择该列。然后，在该列上单击鼠标右键，选择“设置为汇总”，如下图1所示。...图1 从图1中可以观察到，可以更改每个点的填充和轮廓。如果希望瀑布以橙色表示正，灰色表示负，可能会右键单击每一列并手动更改颜色。这是一种“笨”办法！并且，如果数据从正变为负，则颜色不会改变。...此时，可以单击功能区“页面布局”选项卡，再单击“主题”组中“颜色”下拉列表，选取其底部的“自定义颜色”。其中，着色1用于增加，着色2用于减少，着色3用于汇总。改变这三种颜色，瀑布图中的颜色就会改变。...下图2是设置了颜色的示例瀑布图。 图2 每列都通过一条灰色细线连接到下一列。若要查看这些线条，隐藏图表网格线可能会有所帮助。可以其中一条网格线以选择所有网格线，按Delete（删除）键删除网格线。
geogebra 动态图可以在网页中显示数学公式，本文记录显示多个geogebra的方法。...实现原理 需要在 hexo 中可以嵌入 geogebra 图像 在 script 语句中建立多个 GGBApplet 对象 在 window.onload 函数中调用多个函数 实现方法 引入 js 文件...); // GGBApplet 对象 applet2 var applet2 = new GGBApplet(parameters2, '5.0', views); window.onload 展示多个函数...// 展示 geogebra 图像 window.onload = function() {applet1.inject('ggbApplet1'); // 参数与 parameters 中的 id...对应 applet2.inject('ggbApplet2');}; 在 Hexo页面引用对象 效果展示 geogebra 图像 1 image.png geogebra 图像 2 image.png
分别是折线图，韦恩图，散点图，频率分布直方图，最后一个知识点是如何将这5个图组合到一起 image.png 首先是定义作图主题的内容 library(ggplot2) My_Theme <- theme...- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet = "1a") df.peer_highlight <- df.peer[c(9,21),] p1 <- ggplot...(ggforce) p2 <- ggplot(df.venn, aes(x0 = x, y0 = y, r = r, fill = labels)) + geom_circle(alpha = .4...df.effmaf <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet = "1c") p3 <- ggplot(data = df.effmaf, aes...image.png 第四个散点图 df.efftss <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet = "1d") p4 <- ggplot(data
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 标签：Excel图表技巧，瀑布图 在前面的系列文章中，我们介绍过几次在Excel中创建瀑布图的技巧。...本文再结合特定数据创建一个瀑布图。 示例数据如下图1所示。 图1 首先，我们将数据进行整理，将原始的一列数据转换成三列数据，如下图2所示。...图2 选择整理后的数据，单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“插入柱形图或条形图——二维柱形图——堆积柱形图”，结果如下图3所示。 图3 选择图表中的“不可见”系列，将其填充设置为“无填充”。...单击选取图表中的任一系列，设置其间隙宽度为5%。 选择“黑色”系列，给其添加数据标签；同样，选择“白色”系列，给其添加数据标签。...图4 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
ggplot_build.ggplot方法是ggplot2包中的一个方法，call stack中可以发现是它的lapply(data, scales_map_df, scales = npscales)...如何使用RStudio进行debug代码以及如何自由的查看R中的函数源码，在以前的R tips推文中都曾经说过。...函数中。...由于这个函数的源码在ggplot2包中，现在是没办法直接修改这个函数的源码的，但是我们可以再创建一个ggplot_build.ggplot函数去覆盖原来的函数，只需要保证新建的ggplot_build.ggplot...执行了ggplot_build.gg的定义代码后，现在的绘图代码在需要调用ggplot_build方法时会被自动分发到自定义创建的ggplot_build.gg方法，于是下述代码就会正常出图毫无问题了。
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。...迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...对于test而言，value就是上面创建的三个向量，如下： test_t <- enframe(test) tets_t # # A tibble: 3 x 2 # name value...#转换为tibble，列名为value df %>% ggplot(aes(x=1:nrow(.), y=value)) + geom_point() }) 三张图，其中一张图（plot绘制）如下：...它的作用可和with类似，使用它后，管道后面的函数可以直接使用test_t的列名。 ggplot2后面的函数部分，x与y分别是对应name和value，最后绘图即可。
我们知道 PHP 有一个为类创建一个别名的函数：class_alias，比如我们有个类名字是 WPJAM_Items，我们希望使用 WPJAM_Item 的时候效果一致，可以使用下面的代码为类 WPJAM_Items...创建一个别名 WPJAM_Item 。...class_alias('WPJAM_Items', 'WPJAM_Item'); 但是 PHP 就没有可以为函数创建一个别名的函数，比如我之前创建了一个函数 wpjam_is_mobile 来判断当前用户的设备是不是移动设备...于是我把自己写的函数直接通过 WordPress 的函数实现： function wpjam_is_mobile(){ return wp_is_mobile(); } 这样感觉上略显繁琐，没有创建别名的方式简洁...，那么我们就自己创建一个 function_alias 函数，实现为函数创建别名： function function_alias($original, $alias){ if(!
在 Python 中创建条形图追赶动画 方法一：使用 pause() 函数 方法二：使用 FuncAnimation() 函数 线性图动画： Python 中的条形图追赶动画 Python...中的散点图动画： 条形图追赶的水平移动： 评论区抽粉丝送书啦 使用 Matplotlib 创建动画有两种方法： 使用 pause() 函数 使用 FuncAnimation() 函数 方法一：使用...： 线性图动画： 在这个例子中，我们将创建一个简单的线性图，它将显示一条线的动画。...在此示例中，我们将创建一个简单的条形图动画，它将显示每个条形的动画。...： 在这个例子中，我们将使用随机函数在 python 中动画散点图。
欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍在R语言中，安装R包是数据分析过程中不可或缺的一部分。...当你需要执行特定的统计测试、可视化或其他任务时，你可能会发现相应的功能已经被封装在一个或多个R包中。然而，对于新手或需要一次性安装多个R包的用户来说，这个过程可能会有些繁琐。...以下是两种常见的方法：常用安装install.packages函数是我们常用的安装R包的方式，需要注意的是这些R包必须是在CRAN仓库中，否则安装将会失败。...我们可以通过 installed.packages函数判断，并使用lapply函数分次安装所有的R包。...构建函数，使其具有如下功能：判断未安装R包；使用 install.packages或BiocManager::install函数安装来源你不同的R包；用lapply分别加载R包，并不输出加载过程中产生的信息
其他显示在图，并未于此提及的包会在后续步骤中用到时再做介绍。...展示的用的是DT，专门用于显示表格数据，如下图所示： 3 创建离群值函数 目的在于返回一些离群值，用在后续的可视化内容中。...第1-10行，创建绘图函数参数是列名； 第2行，获取该列的离群值； 第3行，为后续作图时的x轴名称赋值； 第4-5行，绘制密度曲线图，请注意string_aes是专门用于批量出图的功能； 第6-8行，用判断语句对没有离群值的列进行处理...； 第12行，利用lapply函数进行向量化计算，相当于一个手写循环，只不过效率更高，代码也更优雅，得到是所有变量图像对象的列表； 最后一行，利用图像排版函数讲多图列出 出图如下： 做到这里，是否已经对...7.1 与ggplot2的衔接 ggplotly函数可将ggplot2的图转化为plotly ggplotly(infection_ggplot, message=FALSE) 7.2 直方图与离群值
前言 之前我们已经说过一些拼图的知识了：[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] [[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] [[119-R可视化37...也就是借助行列调整，亦或是design 的参数，调整所有图在画布上的比例，比如： p_list <- lapply(1:4, function(x) {p1}) design <- " 122...通过design设定 可以看到，以独立ggplot 为对象的内容，其本身就是紧密相连的： 我们可不可以把它们上下左右，向四周拉开呢？也就是让每张图之间存在一点间隙？...比如我们创建NULL 或者空的ggplot() 白版。 接着，我们需要在 1x2 1x2 的位置加入这些白板，形成空隙的视觉。而且它需要按照顺序插入到我们用于排列的列表对象中。...我们只需要设置viewport 函数，选定对应画布位置作图即可： pushViewport(viewport(x = 0, y = 0, width = 1
中这样做，但为了这篇文章的目的，我们将在Python中做清理，以便说明 让我们创建两个帮助函数来清理这两列: def get_author_list(line): # 清除author dataframe...列，在行中创建作者列表。...return [e[1] + ' ' + e[0] for e in line] def get_category_list(line): # 清除“category”列，在该行中创建类别列表...请注意，在这个函数中有更多的数据在管道中移动，因此它可能有助于减少批处理大小，以防止超时错误。...在本例中，假设我们想计算每个类别的相关度，并返回前20个类别的类别。显然，我们可以在Python中完成这个简单的工作，但让我们在Neo4j中完成它。
其实也就是LabelClusters 这个函数。 在先前的内容里：[[66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本（柱状图加计数）]]，我们提到过添加文本的方法。...分布解读代码 这里我首先创建了一个ggplot 对象plot。...其实上面的函数也就是获得对应给到x,y 两个aes 数据框中的值。...列表会多出一个patches，其存放的就是其他的ggplot 图的信息。...相关的内容或ggplot 的构造中留意到这个函数（或许我还没读到）。
在R中ggtree的安装方法如下： source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("ggtree") ggtree需要依赖Bioconductor...中的treeio，以及ggplot2、ggstance、ape等软件包，如果安装失败，可能是没有预先安装依赖包。...⑵系统发育树与其他数据整合展示 除了系统发育树内置数据的注释，ggtree还可以整合其他数据进行可视化注释，接下来我们使用facet_plot函数在发育树后面绘制每个物种的序列分布柱状图，完整脚本如下：...接下来我们还可以使用gheatmap在发育树后面绘制每个物种的序列分布热图，gheatmap支持矩阵作为输入数据，完整脚本如下： library(ggplot2) library(ggtree) library...ggtree软件包的inset函数可以实现系统发育树节点或末端内插注释图形，从而极大丰富系统发育树的展示内容，下面我们在系统发育树tip处添加序列分布饼图，完整脚本如下所示： library(ggplot2
在R升级到4.0+后，clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误，这个现象以及解决方法在以前的推文：R tips：debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过...对象中的data对象在渲染过程中某些数据被转换为了AsIs对象，最终导致报错。...（2）而报错的直接位置是来源于data <- lapply(data, ggplot2:::scales_map_df, scales = npscales)，正是其中的scales_map_df函数出错...我们先看一下第一个问题： # 删除刚才定义的ggplot_build.gg函数，让其重新处于未修复bug的状态 rm(ggplot_build.gg) # 先将函数ggplot_build.ggplot...也不是不可以，但是首先是工作量太大，手动去创建一个cnetplot.enrichResult并把其中的I函数位置给修改掉，然后再根据clusterProfiler::cnetplot的调用栈进行函数修改
.NET/C# 程序从 Main 函数开始执行，基本上各种书籍资料都是这么写的。不过，我们可以写多个 Main 函数，然后在项目文件中设置应该选择哪一个 Main 函数。...你可能会觉得这样没有什么用，不过如果你的应用程序在不同的编译条件下有不同的启动代码，或者你需要持续去大范围修改启动代码，那么做一个 Main 函数的选择器是一个不错的选择。 在哪里选择 Main？...在带有 Main 函数的项目上 “右键 -> 属性 -> 应用 -> 启动对象”，可以看到我们的 Main 函数，默认值是 “未设置”。...▲ 选择 Main 函数 在我们保持这个值没有设置的情况下，如果写两个 Main 函数，那么就会出现编译错误。...Demo", }; window.Show(); base.OnStartup(e); } } } 在新的文件中
学习R语言ggplot2包画图。然后多个图拼接到一起。对应的是论文中的补充材料图一。 ?...ggplot2画图后多个图拼接到一起，我目前知道的有三个包可以实现。...第一个是ggpubr，对应的函数是ggarrange() 第二个是cowplot，对应的函数是plot_grid() 第三个是aplot,对应的函数是insert_bottom() right()top...(x) x$name) == "guide-box")]] lheight <- sum(legend$height) lwidth <- sum(legend$width) gl <- lapply...这个函数有一个好处是可以共享图例 下面试一下他的代码 首先是读入数据 crass_categ <- read.table("data/crAss_categ.txt") 加载ggplot2 library
单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ，Seurat中均可以很简单的实现，但是文献中的图大多会精美很多。...之前 跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图，坐标位置 ，颜色 ，大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法。...= TRUE) 注意blend = TRUE函数只能适用于2个基因，多个基因会报错 。...如果想实现多个基因的话，将目标基因和UMAP 的坐标提取出来使用ggplot2绘制即可 或者 使用scCustomize 包中的多基因联合密度图 ，如下。...然后用Plot_Density_Joint_Only()函数即可以同时绘制多个基因的联合密度图 ，可以不限于2个基因 。
'ggsci', 'viridis', 'hrbrthemes', 'Cairo', 'common') # install.packages('pkgs') inst = lapply(pkgs, library..., character.only = TRUE) 读取或创建数据 # Build dummy data data <- data.frame( date = as.Date("2019-01-01...(aes(x = day)) + geom_bar(aes(y = temperature, fill = season), stat="identity") p 2、条形图分面 # 默认条形图分面...~season) # 条形图分面宽度相同，只展示使用的因子水平 p + facet_grid(....= 16) + scale_fill_simpsons() + theme(legend.position = 'top') p4 6、给变量加上标 # 例如给秋天autumn加上标数字1，用函数
2，SPOTlight分析 使用SPOTlight主函数进行分析，注新版本的是SPOTlight函数，而不是spotlight_deconvolution函数了。...<- (mat <- res$mat)[, seq_len(length(unique(sce$celltype)))] 2，topic对细胞类型的拟合情况 使用plotTopicProfiles 函数绘制拟合情况图...这时SPOTlight 注释spot后的核心图，将每个spot中的各celltype比例绘制为饼图，可以绘制到切片tiff背景上（左图），也可以同样的形状绘制在白板上（右图）。...部分了介绍了lapply 得到list然后自定义拼图的方式，这里介绍一下SpatialFeaturePlot进行绘制的方式。...Simply use patchwork theming & instead of ggplot2 +.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
