R语言在可视化方面的地位是毋庸置疑的,但是呢相对于MatalabR语言在三维图形的展示上存在一定的劣势。当然,作为大众的免费软件,指定不服,很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包,像rgl,gg3D,plot3D,scatterplot3d等,我们今天就介绍一下其中的scatterplot3d。
在R中有很多方式去绘制散点图,其中最基本的就是是用plot(x, y)函数,往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了,下面直接看实例图。
案例代码已上传:https://github.com/Vambooo/SeabornCN
有时候不知道角度,可以一次绘制多个,选择你觉得合适的图,下面代码会产生一个pdf文件。可以从里面选择最优的一个。
> plot(wt,mpg,main="Basic Scatter plot of MPGvs.weight",xlab="car weight (lbs/1000",ylab="miles pergallon",pch=19)
seaborn主要利用scatterplot绘制气泡图,可以通过seaborn.scatterplot[1]了解更多用法
折线图和散点图是最常用的展示两个变量间关系的图表,在seaborn中,通过以下两个函数来绘制对应的图形
之前也写过一些关于seaborn的文章,本文给大家介绍如何使用seaborn来绘制多子图。
在这个例子中,我们使用了xyplot函数创建了一个散点图,然后通过修改layout参数来改变图表的布局。
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下:
很早之前就发现了这个教程(Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code)),自己作图的时候经常会参考这个教程中的例子,接下来的这段时间自己争取每天都重复其中的一个例子。如果你也想学习R语言ggplot2绘图,欢迎和我一起重复这篇教程中的50幅美图。相信我们在坚持重复完这50个教程之后,我们的R语言技能可以得到显著提升。如果你在重复这些教程中,欢迎添加我的微信,我们可以一起讨论在重复过程中遇到的问题。
前面我们评估了不同大小基因组基于STAR构建索引所需的计算资源和时间资源、不同大小数据集基于STAR进行比对所需的计算资源和时间资源和STAR比对速度与分配线程的关系。
seaborn是建立在matplotlib上的一个高度封装的模块,针对数据的统计学描述,统计了一系列相关的可视化功能。
在seaborn中,jointplot函数提供了一种综合的可视化方案,可以同时绘制两组变量的散点图以及各自对应的直方图,基本用法如下
1. lineplot 线图 # -*- coding:utf-8 -*- # @Python Version: 3.7 # @Time: 2020/5/14 0:10 # @Author: Michael Ming # @Website: https://michael.blog.csdn.net/ # @File: seabornExercise.py # @Reference: import pandas as pd pd.plotting.register_matplotlib_convert
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA),是指对已有的数据在尽量少的先验假设下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。EDA强调让数据自身“说话”,通过EDA可以最真实、最直接的观察到数据的结构特征,发现数据变量之间的联系与区别,它是机器学习工作者挖掘关键特征的重要手段。
在单细胞PCA降维结果理解以及细胞聚类分群及其可视化中,除了有PCA以及聚类分群结果的可视化以外,都展示了一下UMAP图
散点图用于描述两个连续性变量间的关系,三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示,多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示。
散点图 散点图在生物信息分析中是应用比较广的一个图,常见的差异基因火山图、功能富集分析泡泡图、相关性分析散点图、抖动图、PCA样品分类图(后续推出)等。凡是想展示分布状态的都可以用散点图。 横纵轴都为数字的散点图解析 绘制散点图的输入一般都是规规矩矩的矩阵,可以让不同的列分别代表X轴、Y轴、点的大小、颜色、形状、名称等。 输入数据格式 (使用火山图的输入数据为例) 火山图需要的数据格式如下 id: 不是必须的,但一般的软件输出结果中都会包含,表示基因名字。 log2FoldChange: 差异倍数的对数,一
我必须对你说实话:当我学习数据科学时,我完全低估了绘图的重要性。没错,那时一切都一团糟:我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理,但是我的绘图技巧很糟糕。
最近在做一个项目,要为上海市13000+个普通住宅楼盘算基本价格,俗称基价,可以从第三方来的案例数据只能覆盖大约3000个楼盘,余下的10000楼盘难为无米之炊,联想到地形图的思想,把上海市所有楼盘的基价看成海拔,楼盘的经纬度就是位置所在,然后会在三维空间形成一个连续平滑的三维曲面,这里利用scipy的interpolate类里面的griddata函数小试牛刀。
下面代码演示了如何使用 antv/g2plot 创建一个散点图,并对其进行基本的样式和布局配置。
之前详细介绍了R语言中的主成分分析,以及超级详细的主成分分析可视化方法,主要是基于factoextra和factoMineR两个神包。
为什么会这样?我们总是在做同样的事情。你知道的:pairplots,distplots,qqplots…你在可视化数据时使用图表是理解数据的唯一方法。这些都是非常有用、通用和默认的图表。所以,复制和粘贴一堆代码成了我时最常做的事情。
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合,使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中,我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
为了节省版面,我们通常会将多张图片合成一张图,在R语言中我们可以使用par( )或者layout( )函数来轻松实现这个功能。
🌊 作者主页:海拥 🌊 作者简介:🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 🌊 粉丝福利:粉丝群 每周送四本书,每月送各种小礼品(搪瓷杯、抱枕、鼠标垫、马克杯等) 上一篇文章我们介绍了 Matplotlib,接下来让我们继续我们列表的第二个库——Seaborn。Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 之上的高级接口。 它提供了漂亮的设计风格和调色板来制作更具吸引力的图形。 安装 要安装 seaborn,请在终端中输入以下命令。 pip install seaborn
下载类库Numpy, SciPy, matplotlib, pandas 和 seaborn。可以参考本文
K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间相邻的样本中的大多数属中的k个最于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻
分享一个c语言作图的库kplot,github链接为 https://github.com/kristapsdz/kplot 。
Pydeck库通过deck.gl对数据进行空间可视化渲染,对3D的可视化支持非常强。
WashU EpiGenome Browser 是我用过最赞的浏览器,没有之一。希望大伙跟着教程好好学习下! 还有更多教程见:http://epigenomegateway.wustl.edu/support/workshop2015keystone.html 在这个浏览器里面可以任意加载已有的公共数据,选择基因,选择坐标 这个教程总共讲解了12个操作范例,如下: This tutorial has 12 demos: [1-3] Loading the EpiGenome Browser and pub
郑雨轩,Datawhale数据科学团队负责人,长期活跃在国内外数据竞赛领域,拥有较为丰富的竞赛经验,最近比赛经历:
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step))、批次效应处理等内容。
大家可以先参考官方演示文档: 效果图: 📷 ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper
最近在看一些关于贝叶斯深度学习在可靠性方向应用的文章,看到下面这篇文章,发表在可靠性方向顶刊的 ITR 中。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇,本文介绍了seaborn的绘图功能实现,本文是关系绘图,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
Seaborn是一个基于Python的数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,提供了一种更简单、更美观的方式来创建统计图形。Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。
前面我们评估了不同大小基因组构建索引所需的计算资源和时间资源和不同大小数据集比对所需的计算资源和时间资源。
通常而言,在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形,例如绘制一张散点图,绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形,可能是因为这些图形有某种联系,需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。之前介绍的边际图形就是这样的一个例子。本章节会介绍,当我们绘制了好了多幅图形之后,如何将多幅图形合并起来。
在chip_seq的实验中,由于抗体反应的敏感性,生物学重复样本的一致性很难把控。为了保证重复样本具有较好的一致性,除了在实验上保证操作流程的规范化,对于测序数据,我们也需要对其进行评估。
前面我们做了STAR基因组索引构建所需资源的评估,现在我们看下reads比对对计算资源和时间的需求。
课程地址:https://www.kaggle.com/learn/data-visualization-from-non-coder-to-coder
我们看一下不同cyl和cty的manufacturer分布情况。 当然你也可以使用purrr包批量绘制,前面几期都讲过了, 这里就不赘述了
1. 写在前面 点图用处非常广泛,可以展示变量的分布情况,变量之间的相关性,回归结果等 本期介绍的是ggstatsplot包中绘制dotplot,scatterplot相关函数 2. 用到的包 rm(list=ls()) library(tidyverse) library(ggstatsplot) library(ggsci) 3. 示例数据 dat <- mpg 图片 4. dotplot展示样本分布 4.1 初步绘制 用到的函数是ggscatterstats 由于因子太多,我们在这里用filter函
数据可视化的文章我很久之前就打算写了,因为最近用Python做项目比较多,于是就花时间读了seaborn的文档,写下了这篇。 数据可视化在数据挖掘中是一个很重要的部分,将数据用图表形式展示可以很直观地看到数据集的特点(比如正态分布,长尾分布,聚集等),方便下一步怎么对数据进行处理。
seaborn内置了十几个示例数据集,通过load_dataset函数可以调用。
R里面已经包含了众多的回归 为了解释OLS模型的参数,数据必须满足以下统计假设: 评估模型的方法 #lm拟合回归模型 #简单线性回归 fit = lm(weight~height,data
A variable is a quantity, quality, or property that you can measure.
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