ggalluvialTCGA临床数据绘制桑基图

ggalluvial|TCGA临床数据绘制桑基图（Sankey）

本文首发于”生信补给站“,https://mp.weixin.qq.com/s/yhMgkST-rVD6SaQS7R-eoA 桑基图(Sankey diagram),是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源.材料成分.金融等数据的可视化分析. 因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”. 一载入R包,数据本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行

python可视化动态图表: 关于pyecharts的sankey桑基图绘制

最近因工作原因,需要处理一些数据,顺便学习一下动态图表的绘制.本质是使具有源头的流动信息能够准确找到其上下级关系和流向. 数据来源是csv文件导入成为dataframe之后,列为其车辆的各部件供应商公司名称或其自身的属性. 导入后经过处理期望是看到整个工业的供应链和市场份额. 先上代码: # 数据架构总领数据架构-品牌-车辆用途- import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts import Pie,Bar,Page,Bar3D,Overlap,

vue项目中基于D3.js实现桑基图功能

前端实现数据可视化的方案有很多种,以前都是使用百度的echarts,使用起来很方便,直接按照特定的数据格式输入,就能实现相应的效果,虽然使用方便,但是缺点就是无法自定义一些事件操作,可自由发挥的功能很少,对于一些特殊要求的需求就无能为力了,而d3.js很好地解决了这个问题: 1.安装d3 npm install d3 --save 2.安装d3-sankey npm install d3-sankey --save 3.引入对应的模块 import * as d3 from 'd3' impor

echart 桑基图操作事项

例图注意: option = { label:{//formatter名字 show:true, formatter:function(obj){ return obj.data.name+'_123' } }, tooltip: { //可以自行添加,默认不添加 }, series: { type: 'sankey', layout:'none', focusNodeAdjacency: 'allEdges', data: [{ name: 'a', value:11 }, { name:

python数据可视化（一）——绘制随机漫步图

数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关. python有一系列的可视化和分析工具,最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库. 实现绘制随机漫步图利用random库来获取随机数,用matplotlib进行绘图 1.创建一个类,用于生成两个储存随机漫步经过的每个点的x,y坐标代码如下: from random import choice class RandomWalk(): def __init__(self,numpoints=5000): se

ComplexHeatmap|根据excel表绘制突变景观图（oncoplot）

本文首发于“生信补给站”:https://mp.weixin.qq.com/s/8kz2oKvUQrCR2_HWYXQT4g 如果有maf格式的文件,可以直接oncoplot包绘制瀑布图,有多种展示和统计maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图)和maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总,分析和可视化,如果只有多个样本的基因突变与否的excel,不用担心,也可以用complexheatmap包绘制. 这个包功能很强大,本次只简单的介绍如何绘制基因组景观图(瀑布图).

【转】使用Python matplotlib绘制股票走势图

转载出处一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

Origin9.1如何绘制风向玫瑰图（Binned Data）？

Origin9.1如何绘制风向玫瑰图(Binned Data)? 时间:2014/5/14 21:02:44 点击: 2624 核心提示:今天为大家介绍下如何使用Origin9.1绘制如下图所示的风向玫瑰图?1.本例采用Wind Rose-Binned Data法绘制,数据如下.2.选中所有数据,进入Plot-Specialized菜单... 今天为大家介绍下如何使用Origin9.1绘制如下图所示的风向玫瑰图? 1.本例采用Wind Rose-Binned Data法绘制,数据如下. 2.选中

Origin9.1如何使用原始数据（Raw Data）绘制风向玫瑰图

核心提示:今天为大家简单介绍下如何使用原始数据绘制风向玫瑰图.本例以Origin 9.1进行演示.1.本例所用数据截图如下,列A为风向,列B为风速.2.选中两列数据,进入Plot下的Specialized菜单,... 今天为大家简单介绍下如何使用原始数据绘制风向玫瑰图.本例以Origin 9.1进行演示. 1.本例所用数据截图如下,列A为风向,列B为风速. 2.选中两列数据,进入Plot下的Specialized菜单, 点击Wind Rose-Raw Data. 3.Origin 9.1会弹出

Matlab boxplot for Multiple Groups（多组数据的箱线图）

在画之前首先介绍一下Matlab boxplot,下面这段说明内容来自http://www.plob.org/2012/06/10/2153.html 由于matlab具有强大的计算功能,用其统计数据功能优点显而易见,这里分享使用matlab中的boxplot的一些技巧,供大家参考. Matlab boxplot命令格式如下 boxplot(X):产生矩阵X的每一列的盒图和“须”图,“须”是从盒的尾部延伸出来,并表示盒外数据长度的线,如果“须”的外面没有数据,则在“须”的底部有一个点. w

第四篇：R语言数据可视化之折线图、堆积图、堆积面积图

折线图简介折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线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.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line() 运行结果:

Echarts数据可视化series-radar雷达图，开发全解+完美注释

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) Echarts数据可视化开发代码注释全解 Echarts数据可视化开发参数配置全解 6大公共组件详解(点击进入): title详解. tooltip详解.toolbox详解.legend详解.dataZoom详解.visualMap全解 5大坐标系详解(点击进入): 地理坐标系geo详解.grid直角坐标系(xAxis.yAxis)详解.parallel平行坐标系详解.polar极坐标系详解.radar雷达坐标系详解 19种图表类型详解(点击进入,待续): s

Echarts数据可视化series-line线图，开发全解+完美注释

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) Echarts数据可视化开发代码注释全解 Echarts数据可视化开发参数配置全解 6大公共组件详解(点击进入): title详解. tooltip详解.toolbox详解.legend详解.dataZoom详解.visualMap全解 5大坐标系详解(点击进入): 地理坐标系geo详解.grid直角坐标系(xAxis.yAxis)详解.parallel平行坐标系详解.polar极坐标系详解.radar雷达坐标系详解 19种图表类型详解(点击进入,待续): s

Echarts数据可视化series-graph关系图，开发全解+完美注释

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) Echarts数据可视化开发代码注释全解 Echarts数据可视化开发参数配置全解 6大公共组件详解(点击进入): title详解. tooltip详解.toolbox详解.legend详解.dataZoom详解.visualMap全解 5大坐标系详解(点击进入): 地理坐标系geo详解.grid直角坐标系(xAxis.yAxis)详解.parallel平行坐标系详解.polar极坐标系详解.radar雷达坐标系详解 19种图表类型详解(点击进入,待续): s

如何从零绘制k线图 -- 原生js canvas图表绘制

样式如下图源码地址: https://github.com/sutianbinde/charts 编写这个需要具备canvas基础,如果没有canvas基础可以学习我前面的cnavas基础博客. 具体步骤创建html文件,然后我们在页面中写一个用于放图表的 div 然后在js中写入数据,和绘制图表的方法 (数据是一个三维数组,每一个k点值中包含了日期还包含了一个表示开盘/收盘/最低/最高值的数组) <!DOCTYPE html> <html> <head

d3根据数据绘制不同的形状

绘制力导向图的时候通常节点都是圆形,但也会遇到公司节点绘制成圆型,人绘制成方形的情况,那我们怎么依据数据绘制不同的形状. 你可能首先会想到,这很简单啊,是公司的时候append circle,是人的时候append rect.但是append并没有提供回调也就是说我们不能这样做. node.append((data)=>{ return data.type === 'person' ? 'rect' : 'circle'; }); 下面介绍两种方案: 第一种,先append一个g然后根据数据设置

【带着canvas去流浪（5）】绘制K线图

目录一. 任务说明二. 重点提示三. 示例代码示例代码托管在: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K线图.(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 K线图最常见的是在金融市场,尤其是股市中,它的绘制算法和表达的意思是直接相关的: 一般一个数据点包含开盘价,收盘价,当日

Python图表数据可视化Seaborn：1. 风格| 分布数据可视化-直方图| 密度图| 散点图

conda install seaborn 是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma

linux环境安装nagiosgraph将nagios的性能数据绘制成动态图表?

需求描述: 在安装完成nagios之后,比如有监控磁盘负载信息的,连接数的,进程数的,可以通过安装nagiosgraph软件, 将nagios的性能数据绘制成图表,可以看到一段时间内数据的变化环境说明: 操作系统版本:RedHat_6.6_x64 安装过程: 1.下载,上传nagiosgraph软件下载地址: https://sourceforge.net/projects/nagiosgraph/files/ 软件版本:nagiosgraph-1.5.2.tar.gz [root@test

Python绘制语谱图+时域波形

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

ggalluvialTCGA临床数据绘制桑基图

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