本文转载自http://www.omicshare.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=146&extra=page%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D18 library(ggplot2)pathway = read.table("F:/R练习/R测试数据/R0-vs-R3.path.richFactor.head20.tsv",header=T,sep="\t")pp =…

这段代码实现了在Google earth engine中绘制图像/波段间的散点图,得到相关关系.适用于探究数据间的相关性,进行数据的交叉验证. 代码来源于官方帮助:https://developers.google.com/earth-engine/guides/charts_array_values // Define an arbitrary region of interest. var sanFrancisco = ee.Geometry.Rectangle([-122.45, 37.7…

data.tsv > pathway = read.table("data.tsv",header = T, sep="\t") > library(ggplot2) > p = ggplot(pathway,aes(Pvalue,Pathway)) > p=p + geom_point() > p=p + geom_point(aes(size=Count)) > pbubble = p+ geom_point(aes(size…

输入数据格式 pathway = read.table("kegg.result",header=T,sep="\t") pp = ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway)) #Pathwy是ID,richFactor是富集的基因数目除以背景的基因数目 # 改变点的大小 pp + geom_point(aes(size=R0vsR3)) # 以基因的数目表示点大小 pbubble = pp + geom_point(aes(siz…

前言 一般而言,我们做完pathway富集分析,就做下气泡图或bar图来进行展示,但它们实际上只考虑了富集因子和Pvalue.如果我们不关注这两个因素,而是在乎样本本身的pathway丰度呢? 对于KEGG热图绘制,大部分是做到KO层级,因为基因/蛋白和KO的绝大部分都是一对一的对应关系.如果一定要做Pathway的丰度热图呢?一般的方法是将该通路中的基因/蛋白的丰度进行累加来表示该pathway的丰度. 好了,现在我们来计算并绘制热图吧. 数据处理 得到pathway富集分析结果文件一般是这样…

目录 一. 任务说明 二. 重点提示 三. 示例代码 四.散点hover交互效果的实现 4.1 基本算法 4.2 参考代码 4.3 Demo中的小问题 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端打怪升级指南] 一. 任务说明 使用原生canvasAPI绘制散点图.(截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库[查看示例链接]). 二. 重点提示 学习过折线图的绘制后,…

在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的:散点图  折线图 需要import的外部包  一个是绘图 一个是字体导入 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 在数据处理前需要获取数据,从TXT  XML csv excel 等文本中获取需要的数据,保存到list def GetFeatureList(full_path_file): file_name = f…

[摘要] 用原生canvasAPI实现百度Echarts图表 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 一. 任务说明 使用原生canvasAPI绘制散点图.(截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库[查看示例链接]). 二. 重点提示 学习过折线图的绘制后,如果数据点只有坐标数据,则通过基本的坐标转换在对应的点上绘制出散点并不难实现.而在气泡图中,当我们直接将百度Echarts示例中的数据拿来经过一定的线性缩小后作为半径直接绘制散点时…

使用scatter()绘制散点图 之前写过一篇,使用magic function快速绘图的教程了:https://www.cnblogs.com/jiading/p/11750001.html.但这种方法比较适合用来绘制柱状图,散点图的话,使用下面的代码: import matplotlib.pyplot as plt X=[-1,0,1,2,3,4,-4,8,2,0,-2] y=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] count=len(X) for i in range(count…

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()…

2D图形 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt 散点图 [散点图需要两个参数x,y,但此时x不是表示x轴的刻度,而是每个点的横坐标!] scatter() 通过散点图 可以研究 两个特征之间的关系 x = np.random.normal(loc=0,scale=5,size=1000) y = np.random.nor…

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. 一,添加了最佳拟合曲线的散点图 使用基础函数plot(x,y)来绘制散点图,其中x和y是数值型向量,代表着图形中的点(x,y) attach(mtcars) plot(wt,mpg, main='Basic Scatter plot of MPG vs Weight', xlab='Car Weight(1bs/1000)', ylab='Miles Per G…

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. 上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot(森林图) | Cox生存分析可视化,本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值(置信区间区间)的结果直接绘制森林图的方法. 其中点估计值(置信区间)的结果可以是COX也可以是logistic回归等其他方法的结果,适…

前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化.简单总结下用法,以后用时可直接找来用. 首先考虑一个问题:clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里? GO的注释信息来自Bioconductor,提供了19个物种的org类型的GO注释信息,如下表所示.Bioconductor中更多的注释包可参考http://www.bioconductor.org/packages/rel…

参考:KEGG数据库中文教程 - 博奥  &[学习笔记]KEGG数据库 - 微信 学习一个技能最主要的事情你必须知道,那就是能通过它来做什么? KEGG数据库里面有什么? 如何查询某一特定的代谢途径(pathway)的信息,例如Glycolysis / Gluconeogenesis? 如何查询某一化合物的信息,例如Pyruvate? 如何查询Pyruvate涉及了哪些生化反应? 如何查询某一基因的信息,例如gltA ? 如何知道Bacillus subtilis是否有gltA? 如何查询 gl…

转载自https://mp.weixin.qq.com/s/pqbMXMkuqEXbLf31PTxGZQ KEGG简介 KEGG 数据库于 1995 年由 Kanehisa Laboratories 推出 0.1 版,目前发展为一个综合性数据库,其中最核心的为 KEGG PATHWAY 和 KEGG ORTHOLOGY 数据库.在 KEGG ORTHOLOGY 数据库中,将行使相同功能的基因聚在一起,称为 Ortholog Groups (KO entries),每个 KO 包含多个基因信息,并…

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,…

手把手教你看KEGG通路图! 亲爱的小伙伴们,是不是正关注代谢通路研究?或者你正面对数据,绞尽脑汁?小编当然不能让亲们这么辛苦,今天就跟大家分享KEGG代谢通路图的正确解读方法,还在迷糊中的小伙伴赶紧mark起来吧~ 怎么看KEGG中代谢通路图? KEGG,Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,京都基因和基因组百科全书,是系统分析基因功能,联系基因组信息和功能信息的知识库.其中包含有大量的通路图,如下图所示:   1.代谢通路中各种符号标识: 代谢通路图…

火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P值(P值),值越大差异越显着.原因得名也许的英文因为查询查询结果图像火山吧 一载入R函数包及数据集 library(ggplot2)data <- read.csv("火山图.csv",header=TRUE,row.names = 1) head(data) #查看数据类型,主要有P值,Fold change和基因ID即可. 二ggplot…

Publication的属性 immediate_sync 控制 Snapshot 文件的创建,如果属性 immediate_sync设置为true,那么snapshot file在snapshot agent 每次 run的时候都会创建.如果设置为false,snapshot file 只在subscription创建时才会创建. 在创建Snapshot file之后,如果对article 进行update,会产生 pending transaction,这些transaction会被写入到d…

目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参…

$k$-近邻算法(kNN)的工作原理:存在一个训练样本集,样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对于关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是$k$-近邻算法中$k$的出处,通常$k$是不大于20的整数.最后,选择$k$个最相似的数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 1.  Putting the…

info:Djangourl:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:OpenERPurl:https://www.oschina.net/p/openerpde…

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o…

教材目录 第一章 概率统计的基本知识 第二章 R软件的使用 第三章 数据描述性分析 第四章 参数估计 第五章 假设检验 第六章 回归分析 第七章 方差分析 第八章 应用多元分析(I) 第九章 应用多元分析(II) 第十章 计算机模拟 第一章 概率统计的基本知识   第二章 R软件的使用 2.1 求均值和方差 > X1 <- c(,,,,,,,,,,,) > mean(X1) [] 40.41667 > sd(X1) [] 3.028901 > X2 <- c(,,,,,…

原文  Python 图形 GUI 库 pyqtgraph pyqtgraph 是纯 Python 图形 GUI 库,基于PyQT4 /pyside和NumPy.它主要目的用于在数学/科学/工程中.MIT的开源许可下发布. Download here pyqtgraph-0.9.7.tar.gz. 主要特点: 基本的2D交互视图中框绘制 线和散点图 数据可平移/缩放鼠标 实时数据的显示和交互的快速绘制 图像显示与互动的查找表和电平控制 显示所有数据类型(int或float:任何比特深度:RGB,…

原文来自于:http://www.techug.com/11-python-libraries-you-might-not-know 目前,网上已有成千上万个Python包,但几乎没有人能够全部知道它们.单单PyPi上就有超过47000个包列表. 现在,越来越多的数据科学家开始使用Python,虽然他们从pandas,scikit-learn,numpy中获得了不少好处,但我仍想向他们介绍一些年长且非常实用的Python库.在本文中,我将列一些不太知名的库,即使你是经验丰富的Python的开发者…

目前,网上已有成千上万个Python包,但几乎没有人能够全部知道它们.单单PyPi上就有超过47000个包列表. 现在,越来越多的数据科学家开始使用Python,虽然他们从pandas,scikit-learn,numpy中获得了不少好处,但我仍想向他们介绍一些年长且非常实用的Python库.在本文中,我将列一些不太知名的库,即使你是经验丰富的Python的开发者,也值得过来一看. 1) delorean Dolorean是一个非常酷的日期/时间库.类似JavaScript的moment,拥有非…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47185795 python常用模块 压缩字符 当谈起压缩时我们通常想到文件,比如ZIP结构.在Python中可以压缩长字符,不涉及任何档案文件.import zlibstring =  """   Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur                adipiscing elit. Nunc ut elit id mi u…