同一批数据不同人做出来的热图

2024-08-09

用Excel制作热图(heatmap)的方法

http://jingyan.baidu.com/article/64d05a0240ec75de55f73bd8.html 利用Excel 2010及以上版本的"条件格式"--"色阶"功能可以制作热图(heatmap).可选用Adobe Illustrator软件加工.美化之. 这里以Excel 2010为例介绍具体步骤. 工具/原料 Excel 2010或以上版本 Adobe Illustrator 方法/步骤在Excel中选中要做热图的全部数据

gplots heatmap.2和ggplot2 geom_tile实现数据聚类和热图plot

主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywlia

pheatmap, gplots heatmap.2和ggplot2 geom_tile实现数据聚类和热图plot

主要步骤 pheatmap 数据处理成矩阵形式,给行名列名用pheatmap画热图(pheatmap函数内部用hclustfun 进行聚类) ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码

Python图表数据可视化Seaborn：3. 线性关系数据| 时间线图表| 热图

1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("darkgrid") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarning

基于matplotlib的数据可视化 - 热图imshow

热图: Display an image on the axes. 可以用来比较两个矩阵的相似程度 mp.imshow(z, cmap=颜色映射,origin=垂直轴向) imshow( X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.

seaborn线性关系数据可视化：时间线图|热图|结构化图表可视化

一.线性关系数据可视化lmplot( ) 表示对所统计的数据做散点图,并拟合一个一元线性回归关系. lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None,col_wrap=None, height=5, aspect=1,markers="o", sharex=True,sharey=True, hue_order=None, col_order=None,row_order=None,legend=True

oracle存储过程实现根据已有数据批量更新另一批数据

declare CURSOR l_c IS select col1,col2 from table1; Begin FOR i IN l_c LOOP dbms_output.put_line(i.col1||' '||i.col2); END LOOP; End; / select语句选择数据集合作为循环总量,for循环针对每条数据组装,可选择插入或更新已有数据.

用java查询HBase中某表的一批数据

java代码如下: package db.query; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import

数据输入——生成你需要的echart图(堆积柱状图、扇形图、嵌套环形图)

最近论文需要一些比较直观的图表, 发现echart做出来的图还是比较美观的,这里介绍如何修改数据生成你需要的echart图. 1.堆积柱状图: http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=bar-stack 以上的类型的颜色是自动分配的,stack属性可以将同一类型的数据放在一个矩形图中. 2.扇形图 http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=pie-legend 1---->随机生成扇形图

数据分页处理系列之三：Neo4j图数据分页处理

首先简单介绍下Neo4j,Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中,它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)而不是表中.Neo4j也可以被看做是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性. Neo4j中涉及到几个关键的实体对象,分别是Node(节点).Relationship(关系).Path(路径).Direction(关系方向).RelationshipType

动态请求数据并放入bootstrap轮播图

下面是前端代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head>  <script src="https://cdn.bootcss.com/j

可视化数据matplotlib之安装与简单折线图

matplotlib是一个可视化数据的模块,安装前需要先安装Visual Studio Community:然后去https://pypi.python.org/pypi上查找matplotlib并下载:最后安装:python -m pip install matplotlib-2.0.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl: (安装过程中需要联网下载相关模块) 本例使用matplotlib模块画简单的折线图: from matplotlib import pyplot from

数据输入——生成你需要的echart图(世界地图，气泡图)

上一篇文章介绍了:堆积柱状图.扇形图.嵌套环形图,现在来介绍一下:世界地图和气泡图 1.世界地图 http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=map-world-dataRange 这个就不多做介绍了,大家看图就可以了,颜色越深表示value越大,白色表示data中没有这个国家. 2.气泡图按照这张图的意思来解释图中的1 2 3 4 5 1.[x轴数据(无需定义范围),y轴数据(无需定义范围),气泡大小,对应的国家(鼠标放上去才会显示),年份

对同层数据进行处理，做成树状图形式的数据结构，并符合elementui中的tree结构

//通过子级的pid找到父级对应的id,制作树状图 var data = [ { id: 1, name: "办公管理", pid: 0 }, { id: 2, name: "请假申请", pid: 1 }, { id: 3, name: "出差申请", pid: 1 }, { id: 4, name: "请假记录", pid: 2 }, { id: 5, name: "系统设置", pid: 0 }, {

完爆Excel！一个令人惊艳的数据展示工具，让你做图更轻松高效

数据展示应该是最常见的需求,我们经常利用数据做总结.用数据做分享.但是我们该如何更好地展示给我们需要展示的人,如何才能让我们的数据表达更加动人,这个值得让人思索. 说到数据表达,常用的数据展示方式无非就是纯数据数字.表格.图表这三类,但是却让很多小伙伴感到苦恼,常常出现这些情况: 自己耗时耗力整理分析了一堆大数据,结果大家就看了一眼! 看到别人超好看的图表的时候,自己也想制作,却不知道该怎么办? 为什么自己的数据展示不够高级,图表样式达不到自己的审美要求? 莫慌!今天,小编就为大家介绍的工具就可

Matplotlib数据可视化（4）：折线图与散点图

In [1]: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持对于折线图的绘制,在之前博客的示例中都有使用,在面向对象绘图方法中,一般是创建axes实例后调用plot()方法实现折线图绘制,并通过传递各种参数实现对图像的设置. 散点图的绘制通过axes实例的scatter

大数据工作流任务调度--有向无环图(DAG)之拓扑排序

点击上方蓝字关注DolphinScheduler(海豚调度) |作者:代立冬 |编辑:闫利帅回顾基础知识: 图的遍历图的遍历是指从图中的某一个顶点出发,按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问一次且仅访问一次. 注意树是一种特殊的图,所以树的遍历实际上也可以看作是一种特殊的图的遍历图的遍历主要有两种算法广度优先搜索(Breadth First Search,BFS) 深度优先搜索的搜索策略是尽可能深地搜索一个图.基本思想是:首先访问图中某一未访问的顶点V1,然后由

记一次CUDA编程任务

这个月6号开始,着手解决一个具有实际意义的计算任务.任务数据有9879896条,每条包含30个整数,任务是计算每两条数据之间的斯皮尔相关系数及其P值.原始数据只有500+MB,因此我并不认为这是个多么大的计算任务.随后稍加计算,我还是很惊呆的,要计算(9879896×9879895)÷2≍4.88亿亿组数据,但此时这还只是个数字概念,我也没意识到时间复杂度和空间复杂度的问题. 1. 计算规模初体验数据格式:9879896行,30列,每列之间以空格符隔开,例如: 0 2 0 2 0 0 0 0

性能测试day07_性能瓶颈和分析

其实如果之前都做的很到位的话,那么再加上APM工具(dynaTrace等),监控到非常细节,那么我们跑一个业务,我们就能完全清楚的知道每个请求的时间,也能知道请求所产生sql的时间,这样你自然而然都知道时间耗在哪里了,直接就能去调节时间消耗最多的请求了. 对于系统调优分为前后端调优,前端之前有一篇专门讲过,现在有些项目用的是胖前端(前端带有数据库,请求数据不请求后端,直接请求前端数据库,前端数据库会定时刷新同步数据库,其实这个主要目的就是减少对后端的请求),这里我们主要说一下后端,后端就包括we

web服务器、app（应用）服务器、DB后端性能瓶颈和分析

性能测试day07_性能瓶颈和分析 https://www.cnblogs.com/leixiaobai/p/9463748.html 其实如果之前都做的很到位的话,那么再加上APM工具(dynaTrace等),监控到非常细节,那么我们跑一个业务,我们就能完全清楚的知道每个请求的时间,也能知道请求所产生sql的时间,这样你自然而然都知道时间耗在哪里了,直接就能去调节时间消耗最多的请求了. 对于系统调优分为前后端调优,前端之前有一篇专门讲过,现在有些项目用的是胖前端(前端带有数据库,请求数据不请求

再也不用线上倒数据了，使用 Faker 来造一批假的数据吧。

背景每当建表之后,常常需要写一批假的数据,用于测试算法.数据量的压力测试.列表翻页. 查看详情.数据关联等.这时就需要借助一款造数据的工具,它就是今天所要介绍的 Faker. 介绍 Faker 这个工具不限于语言.它支持:Python.Java.Ruby.PHP.NodeJS 等等.其目的是通过这个库,会生成一批假的数据. 如:仓库组经常需要一批数据来测试某个算法.业务组经常需要一批数据,让其他人知道这个接口是否可用.某个字段应展示什么类型等等. 今天我会以 Python 版本的 Faker

同一批数据不同人做出来的热图

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