pheatmap 是一个非常受欢迎的绘制热图的 R 包。ComplexHeatmap 包即是受之启发而来。你可以发现Heatmap()函数中很多参数都与pheatmap()相同。在 pheatmap 的时代(请允许我这么说),pheatmap 意思是 pretty heatmap,但是随着时间推进,技术发展,各种新的数据出现,pretty is no more pretty,我们需要更加复杂和更有效率的热图可视化方法对庞大的数据进行快速并且有效的解读,因此我开发并且一直维护和改进着 ComplexHeatmap 包。
新买的蓝牙耳机到了,试了试感觉还不错,低音也非常出色,窗外的颜色变得丰富了起来,看着街角那家咖啡店,仿佛回到了昨天,血色染红的天空在斑斓的世界之上,我匆匆茫茫的写下“这把火在我心底永远不会熄灭”。
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随机生成,10个基因,每个基因4个处理,每个处理3个平行,表达量RPKM值在1-120之间,矩阵第一个RPKM数值为250:
热图可以聚合大量的数据,并可以用一种渐进色来优雅地表现,可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。
此次例子,我们选择了一套GEO数据库的肺癌数据,数据编号为GSE19804,120个样本,其中包含60个癌症样本和60个癌旁正常样本,前面我们使用t检验,并对p值进行BH校正,筛选fdr小于0.01的基因中前40个在癌症相对于正常样本中显著差异表达的基因进行热图绘制。
热图 就是很热的图,会冒火的那种~~~ 直接上代码 library(pheatmap) library(RColorBrewer) library(ggsci) library(DESeq2) vsd.T <- vst(dds, blind = FALSE) #选取差异基因做热图 resSig_P <- subset(res, abs(log2FoldChange)>1 & padj < 0.01) >mat.1 <- assay(vsd.T.1[rownames(resSig_P), ]) >mat.
最近在做免疫浸润方面的分析,主要是重现5.6分文章《Classification of triple-negative breast cancers based on Immunogenomic profiling》的分析内容。其中有一张免疫分型的热图,非常的重要,通过该图(下图)可以发现,乳腺癌可以很好的分成3个免疫亚型。今天就教大家采用pheatmap 重现这张图。
自己之前只用过pheatmap这个包做简单的热图,没有用到过ann_colors这个参数。
使用pheatmap包绘制热图 一般而言,pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解,对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。 rm(list=ls()) setwd("E:\\Rwork") library(pheatmap) #创建数据集test测试矩阵 test = matrix(rnorm(400), 20, 20) colnames(test) <- paste("sample",1:20,sep = "") rownames(test) <- paste("ge
source("http://biocoundctor.org/biocLite.R") biocLite("pheatmap")
热图是一种流行的可视化高维数据的图形方法,其中一个数字表被编码为彩色单元格的网格。矩阵的行和列按顺序排列以突出显示模式,并且通常伴随有树状图。热图在许多领域中用于可视化观察、相关性、缺失值模式等。
热图是最常见的基因表达量数据的可视化方式,将每个单元格的表达量按照数值高低映射为不同的颜色,可以直观展示表达量在不同样本间的分布,再综合聚类的结果和基因/样本的注释信息,进一步丰富了展示的信息,一个经典的热图如下
学习文档: https://cran.r-project.org/web/packages/NMF/vignettes/heatmaps.pdf
在这篇文章中,我们将了解如何在 TailwindCSS 的官方 Nuxt 模块的帮助下有效地将 TailwindCSS 与 Nuxt 应用程序结合使用。我们还将了解如何将 SVG 图标与 TailwindCSS 一起使用,而不是直接使用图像或 SVG 图标,以及如何基于给定图像为 TailwinCSS 构建自定义调色板。
热图 就是很热的图,会冒火的那种图~~~数据挖掘文章必备 少废话,直接上代码 软件平台:R(3.4.3)library(pheatmap)library(RColorBrewer)library(ggsci)library(DESeq2)vsd.T <- vst(dds, blind = FALSE) 选取差异基因做热图 resSig_P <- subset(res, abs(log2FoldChange)>1 & padj < 0.01)mat.1 <- assay(vsd.T.1[rownames(r
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颜色需要有自身的意义。不同的颜色表示不同的分组,相近的颜色表示同一个分组;配色需要展现数据逻辑关系,突出关键数据,比如重要的数据用深色或暖色表示,不重要的数据用浅色或冷色表示。
[in] Handle to the destination device context. 目标设备HDC
颜色的选择是创建有效图表的主要因素。一组好的颜色将突出您希望数据讲述的故事,糟糕的颜色会隐藏或分散可视化数据的目的。
可是学习色彩设计,又是十分费工夫的一件事,不仅要搞明白RGB、CMYK等各种颜色体系,搞懂各种配色方法,重点是还要看大量的案例,培养良好的审美观,防止自己做出来的东西辣眼睛……
ggplot2是目前主流的绘图R包,有着丰富的扩展包。今天来推荐一个极其强大的配色R包——paletteer包。据R包作者介绍,这个包收集了52个R包的2100种调色板,R用户可以通过paletteer[1]包来直接调用其他R包的调色板。下面来学习下怎么使用这个R包[2]。
下面这个get_var_genes_pseudotime函数是作者包装好的(https://github.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq/blob/master/scripts/XX_analysis_dm.R),很长但不难理解。只需要自己进入作者的代码,将其中的变量替换成自己现有的变量,一步步操作理解即可。
然后,我们导入Image lib,这样我们就可以访问每个像素,而不用担心图像的格式问题。
配色是图表设计里最重要的方面之一,因为如果配色方案好,它可以清晰展现数据的模式和规律,否则就会把这些规律和模式隐藏起来。 Seaborn让选择和使用配色方案变得简单且适用于你工作的数据种类和你想要达到的可视化目标。
在生成 GIF 的过程中,最关键的步骤就是生成调色板以及像素到调色板的映射关系。
在这篇文章中,我们将了解如何使用 CSS 函数color-mix()和 CSS 变量,通过 TailwindCSS 高效地为 Nuxt 应用程序生成自定义调色板。
在R语言中, palette 是一个用于设置颜色调色板的函数。调色板是一组预定义的颜色集合,用于绘制图形、制作图表或设置绘图设备的颜色。通过使用 palette 函数,您可以选择不同的调色板来自定义图形的颜色方案。例如,您可以使用 palette("rainbow") 来设置彩虹色调色板,或使用 palette("heat.colors") 来设置热色调色板。
颜色术语构成了我们颜色知识的基础。将诸如色调,色调和阴影之类的颜色术语视为我们可以用来开发独特调色板的工具。
颜色显然比图形风格的其他方面都更加重要,因为颜色使用得当就可以有效显示或隐藏数据中的特征。有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧,推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程,说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性。
在Seaborn的使用中,是可以针对数据类型而选择合适的颜色,并且使用选择的颜色进行可视化,节省了大量的可视化的颜色调整工作。
DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC,它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤,以帮助我们确保样本/重复看起来良好。
利用R绘图的时候,颜色是一个经常需要设置的参数。好的颜色搭配除了可以让你的图看上去更高大上,同时也能让结论更突出。接下来小编会用四期的内容来跟大家聊聊R里面的配色方案。
在Python2中,PIL(Python Imaging Library)是一个非常好用的图像处理库,但PIL不支持Python3,所以有人(Alex Clark和Contributors)提供了Pillow,可以在Python3中使用。
0,图像上色及其分类 图像上色一般分为两种:无引导上色和有引导上色。 顾名思义,无引导指的是全交由算法进行自动化上色,而有引导则在上色过程中有人为(其它参照)干预,比如给出一幅风格参考图像或指定某一区域为特定颜色。 图像上色的主要难点比如:1)数据集获取;2)上色的语义辨识性,前背景、各目标实例独立色彩效果;3)合理统一的评估方法等 结合GAN的上色方案一般具有一些优点是:1)GAN生成模型擅长图像转换任务,而图像上色也属于图像转换;2)训练效果引入判别器判定,对抗损失可视作一种”学习出来“的loss,减免
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Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库,它是 Plotly.py 的高级封装,为复杂图表提供简单的语法。最主要的是 Plotly 可以与 Pandas 数据类型 DataFrame 完美的结合,对于数据分析、可视化来说实在是太便捷了,而且是完全免费的,非常值得尝试
plotly包不仅仅是一个包,还是一个多元的交互绘图系统,在Python、MATLAB以及Perl等语言都是可以调用。
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在葡萄城ActiveReports报表中,可以设置报表中不同控件的样式,然后把这些样式保存到一个外部的XML文件当中,供其他报表使用。如果用户希望同一份报表以不用的外观分发,只需要简单地修改样式表单,无需逐个改变每个报表中的单个控件的字体、颜色、尺寸等。 本文中演示的是为年度销量统计表设置不同的皮肤样式,我们供准备了三个皮肤样式,以下是详细操作步骤: 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为 rptTheme1.rdlx 的葡萄城ActiveReports报表文件,使用的项目模板为葡萄城ActiveRep
最近看到好几篇类似“n行Python代码…”的博文,看起来还挺不错,简洁、实用,传播了知识、带来了阅读量,撩动了老猿的心,决定跟风一把,写个视频转动画的三行代码的极简实现。
工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为 DESeq2 的输入,使用 R 语言进行统计分析。
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