在上一篇中,我已经讲解了展示marker基因的前两种图形,分别是tsne/umap图.热图,感兴趣的读者可以回顾一下.这一节我们继续学习堆叠小提琴图和气泡图. 3. 堆叠小提琴图展示marker基因 相比于其他可视化形式,小提琴图可以更直观地展示某一类亚群的某一个基因的表达分布情况.我的marker基因一共选了12个,下面来画图: Seurat内置的VlnPlot函数可以直接画, library(xlsx) markerdf2=read.xlsx("ref_marker2.xlsx",

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

今天的内容讲讲单细胞文章中经常出现的展示细胞marker的图:tsne/umap图.热图.堆叠小提琴图.气泡图,每个图我都会用两种方法绘制. 使用的数据来自文献:Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma. 去年7月发表在Cell Re

filebeat+logstash+Elasticsearch+kibana实现nginx日志图形化展示   by:授客  QQ:1033553122   测试环境 Win7 64 CentOS-7-x86_64-DVD-1503-01.iso(kibana安装环境) CentOS 6.5-x86_64(其它软件安装环境) nginx-1.10.0 filebeat-5.5.2-linux-x86_64.tar.gz 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1dEBkIuH

1,函数stipplot() stipplot()函数用来画散点图,其x轴是离散型的变量 直接上代码 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset("tips") #seaborn内置数据集,DaraFram类型 sns.stripplot(x=&qu

一.散点图stripplot( ) 与swarmplot() 1.分类散点图stripplot( ) 用法stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,jitter=True, dodge=False, orient=None,   color=None, palette=None,size=5, edgecolor="gray", linewidth=0, ax=None, **kw

在微信或其他平台上,经常能看到别人推荐股票,分析的头头是道,让自己懊恼于没有早点关注到这只股票,好像错失了几个亿.但是投资股票又忌讳听消息跟风,总不能看到别人推荐自己就无脑买入. 看到了一只股票,自己总是要做一些分析,对股票有基本的了解了,再考虑买入就放心多了,即使遇到了暂时的下跌回撤,也不至于慌了神.但是要研究一只股票又很耗时耗力,要看上市公司财报,券商研报,搜集数据等等. 自己也是为了偷懒,编了个不大的python程序,用的时候,只需要输入股票的代码,就可以生成一个html文件,里面图形化展

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是<DL4J实战>系列的第六篇,咱们继续夯实基本功,这次学习的是如何更加形象完整的展示训练过程:图形化页面,效果如下图所示: 接下来选择一个已有的子工程,为其增加图形化界面的效果,我这里选的是<DL4J实战之三:经典卷积实例(LeNet-5)>一文中的simple-convolution子工程 总的来说本篇由以下内容构成:

html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } body { margin: 0 } article, aside, details, figcaption, figure, footer, header, hgroup, main, menu, nav, section, summary { display: block } audio, canvas, p

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1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp

(a) 可以用图中的每一个顶点表示街道中的每个十字路口,由于街道都是单行的,所以图是有向图,若从一个十字路口都有一条合法的路线到另一个十字路口,则图是一个强连通图.即要验证的是图是否是一个强连通图. (b) 若从市政厅沿着合法路线到达任何一个地方都有合法路线返回则说明市政厅位于一个有向图中的一个汇点强连通部件中. package org.xiu68.ch03.ex11; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.

我们不止可以读取数据库的内容,还可以读取xlsx文件的内容,这个库有在有些情况还是挺实用的 首先我们想读取这个文件的时候必须得现有个seaborn库 下载命令就是: pip install  seaborn 我写了个案例, 就是把读取的内容在小提琴图上显示出来,还有在对比柱形图上显示出来   #导报 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns if __n

Github作为图床的一个小坑 前言 听了少铭同学建议把github作为图床,结果遇到了一个小坑,总是显示不出来图片. 问题描述与解决 形如下的链接是显示不出来的: https://github.com/peiqiaoWang/peiqiaoWang.github.io/blob/master/%E4%BA%91%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%A6%82%E5%BF%B5/origin_virtualization_1.png 点击右上交downl

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置风格,seaborn有5种基本风格,context表示环境 sns.set(style="white", context="notebook") # 处理中文问题 sns.set_style('whitegrid', {'font.sans-serif':['simhei',

觉得这个库不错: http://almende.github.io/chap-links-library/index.html

项目要做组织架构图,要把它做成自上而下的树形结构. 一.说明 (1)通过后台查询数据库,生成树形数组结构,返回到前台. (2)需要引入的js插件和css文件: ①jquery.jOrgChart.css ②jquery.min.js ③jquery.jOrgChart.js (3)使用jOrgChart插件,根据返回的数据将其子节点加入到相应的<li></li>中. 首先,我们的数据表应该要有 id(节点),pid(父节点的id),name的字段, 那么我们要把这个数组转为树形数组

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img和background-image的异同: img是网页结构层面上的标签,页面中多一个img标签就会多一次http请求,且当我们浏览页面时,img标签作为网页结构的一部分,会在浏览器加载结构的过程中加载.这样有个缺点是,如果图片很大,那么很可能在此图片加载完成之前都不会显示这张图片.但,img标签具有alt和title属性可以协助搜索引擎蜘蛛识别图片,用户体验度更好. background-image没有任何语义,更多是为页面做装饰效果,因此搜索引擎蜘蛛是无法识别背景图也不会抓取背景图的.

效果图: jsmind组件下载地址:https://files.cnblogs.com/files/fengyeqingxiang/jsmind.zip 后端代码,此处以C#编写的后台,Java或其他语言同理 using Newtonsoft.Json; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Web; u