韦恩图 Venn Diagram Venn Diagram,也称韦恩图.维恩图.文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示.   韦图绘制工具 常用R语言的VennDiagram包绘制,输出PDF格式方便修改.此外还有非常多的在线工具,使用方便.详见“轻松绘制各种Venn图”   韦恩图在扩增子中用途 展示各样品和组间共有.各组特有的OTU:由于此类结果缺少统计支持,假阳性率高,近年来使用越来越少. 展示各组间差异OTU共有或特有情况:较常用. 展示差异OTU所属的Taxonomy归类后的共有或特有

解决方案有好几种: 网页版,无脑绘图,就是麻烦,没有写代码方便 极简版,gplots::venn 文艺版,venneuler,不好安装rJava,参见Y叔 酷炫版,VennDiagram 特别注意: 目前主流的韦恩图都只支持5个类别,多了不能使用韦恩图. UpSet某种程度上可以显示多于5个类别,但是结果不是很直观,不推荐. library(ComplexHeatmap) m = make_comb_mat(venn.list) UpSet(m) 1. 网页版的就不说了,非常简单,直接输入数据就

比如一个网站有1亿个用户, 现在要统计一周内连续登录的用户 方法: 可以用一个字节8个位表示7个人, 首位不算固定为0, 若某人周一登录则置为1, 没登录则为0 127.0.0.1:6379> set mon 01010100 OK 127.0.0.1:6379> set thu 01100101 OK 127.0.0.1:6379> ...... 127.0.0.1:6379> set sun 00010111 OK 127.0.0.1:6379> 使用 bitop ope

前言 本文用Python编写代码,并通过hadoop streaming框架运行. 算法思想 下图是一个网络: 考虑转移矩阵是一个很多的稀疏矩阵,我们可以用稀疏矩阵的形式表示,我们把web图中的每一个网页及其链出的网页作为一行,即用如下方式表示: 1 A B C D 2 B A D 3 C C 4 D B C Map阶段 在Map阶段,Map操作的每一行,对所有出链发射当前网页概率值的1/k,k是当前网页的出链数,比如对第一行输出<B,1/3*1/4>,<C,1/3*1/4>,&l

题意: 不说了..典型的2-SAT 常用模型: 重点: 突出"绑定性". 连线表示限制而非可行. 因为最后要求对立点不在同一强连通分量是说同一强连通中的点必须同时选. 坑: 首先是算法记错了...inq是求SPFA用的... Tarjan中也少了个灰色点黑色点的判断(本身算是查漏补缺吧, 以后检查的时候首先还是看看模板有没有背错)... 分身点加的是点的个数. 异或0的那个判断粗心了... 还是默认多组样例吧... #include <cstdio> #include &l

#导入R包 library(grid)library(futile.logger)library(VennDiagram) #建立测试数据集 A = 1:150B = c(121:170,300:320)C = c(20:40,141:200)Length_A<-length(A)Length_B<-length(B)Length_C<-length(C)Length_AB<-length(intersect(A,B))Length_BC<-length(intersect(

(清华2017.4.29标准学术能力测试25) 若$N$的三个子集$A,B,C$满足$|A\cap B|=|B\cap C|=|C\cap A|=1$,且$A\cap B\cap C=\varnothing$,则称$(A,B,C)$为$N$ 的“有序子集列”．现有$N=\{1,2,3,4,5,6\}$,则$N$有(        )个有序子集列． A.$540$ B.$1280$ C.$3240$ D.$7680$ 解答: D,提示:$6*5*4*4^3=7680$

color <- c("#E41A1C","#377EB8","#FDB462") color_transparent <- adjustcolor(color, alpha.f = 0.2) color_transparent1 <- adjustcolor(color, alpha.f = 1) ######################################## p_x <- c(0,13,-13, 10

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

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频

Android UI技巧(一)--Android中伸缩自如的点9图片切法,没有美工自给自足 相信大家对.9 图片应该都很熟悉吧,有些人可能自己都会了,此篇献给那些不会的同学,咱们一起来聊聊.9图片的切法 一.分辨率 其实相对于Android和IOS两大平台来讲,Android的适配问题一直是大家工作上的一个大问题,这里,我做了一个分辨率的对照表,大家先来连接一下这个简单的东西吧 当然,现在2K的屏幕都出来了,不过这个咱不管哈 二.点9切图法 上面了解了大致的分辨率,我们就来切图了,所谓的.9图就

前言 之前写过稀疏图的实现方法,这次写用矩阵存储数据的算法实现,只要会矩阵相乘的话,实现这个就很简单了.如果有不懂的可以先看一下下面两篇随笔. MapReduce实现PageRank算法(稀疏图法) Python+MapReduce实现矩阵相乘 算法实现 我们需要输入两个矩阵A和B,我一开始想的是两个矩阵分别存在两个文件里然后分别读取,但是我发现好像不行,无法区分打上A.B的标签. 所以我一开始就把A.B矩阵合起来存在一个文件里,一次读取. map.py #!/usr/bin/env pytho

SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name   id  name       id   name --  ----       --   ---- 1   Pirate     2    Pirate 3   Ninja      4    Ninja 内联合(inner join)只生成同时匹配表A和表B的记录集.(如下图) ——————————————————————————-     1 2 3 4

本章目的:明确什么是FTA,及与DFMEA的关系. 1.FTA定义 故障树分析(FTA) 其一:故障树分析(Fault Tree Analysis,简称FTA)又称事故树分析,是安全系统工程中最重要的分析方法.事故树分析从一个可能的事故开始,自上而下.一层层的寻找顶事件的直接原因和间接原因事件,直到基本原因事件,并用逻辑图把这些事件之间的逻辑关系表达出来.其二:FTA是系统分析的一种技术,它从单个的潜在失效模式来识别所有的可能原因,分析系统失误.FTA考虑的是相互关联的原因以及独立原因.除了故障

基本(繁琐)操作: 切JPG图(即带背景的图): 1.         选切片工具(另外,切片选择工具能选择切片和删除切片),切 2.         存储为Web所用格式(快捷键Ctrl + Shift + Alt + S) 3.         选择JPEG格式(注意,默认情况修改的设置只是针对某个切片,所以如果想全部切片都用一个设置,那先框选全部切片再设置) 4.         存储(切片选项可选“所有用户切片”,即你自己切的切片) 切PNG图(即不带背景的图,或者叫透明图): 1.  

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

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/CGz51qOjFSJ4Wx_qOMzjiw 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 甘特图(Gantt chart),又常被称为横道图或者条状图,是现代企业项目管理领域运用最为广泛的一种图示.就是通过条形来显示项目的进度.时间安排等相关情况的. 项目管理外,也可以用来管理学习计划.绘制甘特图的工具有很多,本文介绍使用R-plotly包绘制交互式的甘特图,保存html链接后,即可

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/c5138891/article/details/81980163 从5.0(API等级21)开始,Android开始支持矢量图了.关于什么是矢量图以及矢量图有什么优缺点不在本文的涉及范围之内,具体可以参考矢量图百科.不过这里要提一下它的优点: 保存最少的信息,文件大小比位图要小,并且文件大小与物体的大小无关任意放大矢量图形,不会丢失细节或

Common sense reduced to computation - Pierre-Simon, marquis de Laplace (1749–1827) Inventor of Bayesian inference 贝叶斯方法的逻辑十分接近人脑的思维:人脑的优势不是计算,在纯数值计算方面,可以说几十年前的计算器就已经超过人脑了. 人脑的核心能力在于推理,而记忆在推理中扮演了重要的角色,我们都是基于已知的常识来做出推理.贝叶斯推断也是如此,先验就是常识,在我们有了新的观测数据后,就可以

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分