2018年努力成为一名数据科学家 1 一个数据科学家是比软件工作者更擅长统计学,比统计工作者更擅长软件工程。 2 一个数据科学家是研究和解决有价值的数据问题,他(她)遨游于数据的海洋中,从数据中学习
干货预警:3分钟搞定GO/KEGG功能富集分析(2),给大家详细讲解了DAVID网站的使用,通过分步操作,带领大家学习了使用DAVID工具来进行GO和KEGG分析。今天,我们重点讲解如何将DAVID中的功能富集的结果转换成正式的Figure,有请小猎豹。
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释,比如GO或者KEGG的注释,注释好以后通常是富集分析。如果是研究比较多的物种,可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好,最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。但是如果是比较小众的物种,没办法借助clusterProfiler这个R包的话,如何得到和clusterProfiler一样的可视化结果呢?今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂,再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕,这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话,你可以参考以下序列文件: 地图部分(ggplot2) 你想要的地图素材资源,我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材,从此告别SHP时代~ 大道
Excel上玩出这么硬核的地图应用,李强老师的确有一手,不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来,在Excel上做就没价值,论传播力Excel胜过前两者无数,稍加点自动化,就可以在Excel上自动做此类报表,非常有应用价值。
很可惜,绝大多数用户都在长期索取技巧,模板的过程里丧失了抽象能力。在《BI 真经》的学习种,我们讲试图帮助大家修复这项能力。
建国70周年大庆即将到来,各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日,在这个举国欢腾的时刻,我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
2014年春节,百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图(http://qianxi.baidu.com/),在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙,经央视报道使用,一时惊艳。随后,又因直观地反
前面给大家讲解过GO和KEGG富集分析,以及柱形图和气泡图展示富集分析结果。
这个周末刷微信的时候,偶然看到一篇关于R语言12月更新包的介绍,翻到底部看了一眼,刚好看到一个关于ggplot2的一个图层插件——geom_scatterpie。 这个包安装之后,可以提供给ggplot新的图层函数,并制作出气泡状饼图,饼图可以分类填色,饼图大小可以映射数值变量,特别是将这种图表形式引入地图之中,那么最终呈现的地图上的气泡饼图非常炫酷。 今天刚好整理了下完整思路,顺便分享。 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") library(
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
散点图(scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart )是科研绘图中最常见的图表类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。
不过,我做不到,我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。
本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上的精彩分享,CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,
小O地图EXCEL版提供将EXCEL中带有经纬度坐标的数据,按点气泡的方式标注到地图上的功能,并可设置点气泡的大小、填充颜色等样式。
最近在梳理Python中可以制作数据地图的可视化工具包,分别实践了geopandas、folium、Basemp,通过对比发现,静态地图中最为成熟的最终还得是Basemap工具,它是mpl_toolkits包中的一个专门用于构建地理信息数据可视化的扩展库。
首先,简单介绍一下作者,宁海涛是211硕士毕业,先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示,当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能,此外,还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制,当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释,总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在,已连载超过「185+优质原创文章」。
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随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件(如Excel)容易生成,这些方法是常见可视化问题的
来源:中国统计网 作者:daniel.xie(谢佳标) 原文链接:http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字,建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表,让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
气泡图是一种多变量图表,是散点图的变体,也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列,和散点图一样。气泡图通过气泡的位置及面积大小,可分析数据之间的相关性。
在小编的印象中,2年前纯生信文章要是发5分以上还是比较容易的。However,不知什么时候,某个审稿人大脑抽筋,要求做实验来验证,现在的纯生信文章想突破5分还是不容易啊!那么今天,我们就来欣赏这个复旦小哥哥生信文章的魅力吧!文章是今年7月15日发的(最新啊!),题目如下:
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
本篇 R 可视化将继续介绍 《Geospatial Health Data》[1] 中用 R 包制作地图的相关内容,使用的包是 tmap ,创建出来的图像多种多样、十分漂亮!
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。 因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图(或者称它为热力辐射图,就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型)的合适解决方案,最近在看github官网上ggmap的介绍帖,看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。 我就突发奇想,如果不是通过ggmap而是通过ggplot函数是否也可以呢,果然也是可以出
源自|一览众山小-可持续城市与交通 微信ID:SustainableCity 文|James 译|LapYeung 编辑:Ivy 当我开讲R语言课程时,开场白通常是:纽约时报的视觉部门
本文内容取材自leaflet.minicharts包官方主页的案例介绍,本篇案例虽然是关于leaflet在线地图的辅助包,但是该包的出现对于leaflet生态系统来说,确是有着划时代的意义。 该包大大扩充了leaflet包所能呈现的图表形式,打破了散点图、路径图、热力图三类图表对于传统地图数据呈现形式的垄断地位。 该包为此提供了气泡饼图、玫瑰图、mini柱形图以及时间维度控制器等多种数据可视化元素。 以下便是作者对该包的简要介绍及案例演示: 一直以来,借助于Rstudio团队开发的交互式地图工具包——lea
在之前写实习僧爬虫可视化案例之时,曾经用过一个很类似气泡图的图表——气泡云图(superbubble)。 它的图表信息呈现与文字云非常相似,都是在控制一组元素的大小,文字云的大小是文字,气泡云图的大小是形状(气泡)。 虽然看起来,它与普通气泡图比起来非常相似,但是实质上数据信息含量已经大相径庭,气泡图实际上使用了三个指标变量,而气泡云图仅适用了两个(而且仅有大小变量是数值型的)。 实际上以上对比是为了启发大家一种认识图表的思路: 通常情况下,我们被各种课程或者书籍指导着,认识到的可视化无一例外的是从数据如何
在干货预警:3分钟搞定GO/KEGG功能富集分析(2),给大家详细讲解了DAVID网站的使用,通过分步操作,带领大家学习了使用DAVID工具来进行GO和KEGG分析。今天,我们重点讲解如何将DAVID中的功能富集的结果转换成正式的Figure,有请小猎豹。
今天看到一个看着挺养眼的经济学人图表案例,于是职业病爆发了,用ggplot2按照自己的思路写了一遍。现在把代码思路分享给大家! 加载包: library("ggplot2") library("tid
一篇旧文,解决一个困扰已经的小技术问题,权当是学习ggplot2以来的整理回顾与查漏补缺。 ---- 今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化,主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致,仍然使用昨天的数据集。 加载包: library("ggplot2") library("plyr") library("maptools") library("sp") library("ggthemes") 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("
说到可视化,就不得不说一下大数据,毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段,而如今人人都在谈论大数据,大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大, 离谱的是,如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类,都敢说自己是搞大数据。
新媒体管家 说到可视化,就不得不说一下大数据,毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段,而如今人人都在谈论大数据,大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大, 离谱的是,如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类,都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年,“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想,起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司;麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值,于是投入大量人力物力进行调研,在 2011 年 6 月发布
分析师通常关心检测市场何时“发生变化”:几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化,以便可以相应地调整其策略,但是这可能很困难。
如上图所示,准备四列数据,分别为X轴、Y轴、数值(控制气泡大小)和分类(控制气泡颜色,可为字符或数字),以"Tab"为分隔符。
之前的几期推文模仿了来自于论文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain
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。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据,我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表,如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析,我们可以决定如何最好地利用手头的数据,帮助我们做出明智的决定。
不管我们做什么组学分析,分析到最后总是躲不过富集分析。富集分析我们可以使用R包" clusterProfiler "进行(具体教程见使用clusterProfiler对非模式生物进行富集分析)。
在章节1.2中,我做了一张图来表示各类图表的功能性,其中地图和散点图(气泡象限图)我列在了视觉冲击力与数据丰富度最高的位置。虽然它们并不像折线和柱形图那样常用,但在特别需要的情况下,非它们莫属,可谓不得不讲的神图。
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
在上一次的推文中,我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次,我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多,我们今天就主要介绍几种。
想必很多科研和临床的同道,都会感叹科研的苦和累。既要处理众多的临床病人、收集样本,又要忙实验、分析数据,同时还要紧跟科研前沿文献和撰写文章。涉及到文章的门面,科研绘图,很多伙伴又需要在纷繁的软件大海、眼花缭乱的公司之间进行选择。Hiplot的出现为大家解决了这些问题。
话不多说,上网址: https://www.r-graph-gallery.com/ r-garp-gallery收入了大量利用R语言绘制的图形,这些图形包含了很多方面,通过这个网站,我们可以方便直观观察到R语言所能做的一些图形。
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。
编译|崔浩 校对|姚佳灵 高级可视化效果 什么是Hexbin Binning? 如果在同一个地方有很多点(overplotting),我们可以使用Hexbin包。六边形面元划分是一种二元直方图,对大数量级结构的数据集的可视化非常有用。下面是代码: >library(hexbin) >a=hexbin(diamonds$price,diamonds$carat,xbins=40) >library(RColorBrewer) >plot(a) 我们也可以创建一个调色板,然后用Hexbin绘图功能以获得更
另外,最近几期有关挖掘GEO速成SCI文章的系列教程中,先是讲解了一些基本概念、数据库的构成,以及如何从GEO中快速锁定自己想要的目标数据。在获得数据之后,后续的分析过程同样也要借助R语言来实现。
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