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

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,

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

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:

本文首发于“生信补给站”,ggplot2|玩转Manhattan图-你有被要求这么画吗?更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图 进行绘制. 由于Manhattan点太多,后期AI/PS修改的话难度有点大,如果可以“个性化”绘制的话那是极好的! 一 载入R包,数据 1)载入数据处理的tidyverse包,使用qqman中gwasResults示例数据集 #载入R包#install.pac

ggplot2在一幅图上画两条曲线 print(data)后的结果是 C BROWN.P MI.P 0 0.9216 0.9282 30 0.9240 0.9282 100 0.9255 0.9282 现想要在一张图中画两条曲线.横轴为C,纵轴分别为BROWN.P和MI.P,如何做? 其实很简单 p1<-ggplot(brown.results, aes(x=C)) + geom_point(aes(y=BROWN.P), ) + geom_line(aes(y=BROWN.P, , color

出处:https://brucezhaor.github.io/blog/2016/06/13/excel2ggplot/#%E5%89%8D%E8%A8%80 目录 前言 1.用到的包 2.数据准备 3.数据转换 柱形图 1.簇状柱形图 2.堆积柱形图 3.百分比堆积柱形图 4.三维簇状柱形图 5. 三维堆积柱形图 6.三维百分比堆积柱形图 7.三维柱形图——用分面替代 折线图 1.折线图 2.堆积折线图 3.百分比堆积折线图 4.带标记的折线图 5.带标记的堆积折线图 6.带标记的百分比堆积

    大家大概都对如下信息图并不陌生,该图用100%堆积面积图的方式来表现不同时期不同国家人数所占的比例.这是一种很有意思的表达方式,而面积图也是很常用的数据图表,现在让我们一起来看看如何在R里用ggplot2和plot.area来制作一个面积图.                   在制作图表之前,首先我们先创建一些随机示例数据.R代码如下:   # 创建随机数 set.seed(3) # 创建时间序列(0-20的time step) t.step<-seq(0,20) # 创建十组变量名(

题目传送门 题意:给出衣服无向带权图,问有多少对合法的$<u,v,s>$,要求$u$到$v$存在一条路径(不一定是简单路径)权值异或和等于$s$,并且$u<v$.求所有合法三元组的s的和. 思路: 参考了一篇大佬的博客. 这类题的核心思想就是,两点之间的所有可能的路径,都是由一条简单路径加上若干个环组成的.u,v两点所有路径的异或值的集合,等价于,u,v一条简单路径的异或值,与整个连通图的所有环组成的线性基异或的集合. 所以按位考虑每个二进制1给整幅图带来的价值. 特别要注意的一点是,在

啦啦啦 题意: N 个点M条边的边带权的无向图,求1到n一条XOR和最大的路径 感觉把学的东西都用上了.... 1到n的所有路径可以由一条1到n的简单路径异或上任意个简单环得到 证明: 如果环与路径有交,异或后那块交就没了,相当于那块走了环上的路径: 如果环与路径没交,就是走到环上走一圈在回来,一去一回其他的地方又没了. 求一棵生成树,然后每一条非树边构成一个环,一共$m-n+1$个环 然后答案就是任取一些环的异或和与1到n路径异或和异或的最大值啦 实现上注意: 1.求生成树和简单环的异或和一遍

from matplotlib import font_manager#解决zh-han图形汉字乱码 my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/simsun.ttc") def draw_xmap(x_list,y_list): """ daily map draw """ try: import matplotlib.pyplot as plt

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

前言 性能优化大神Brendan Gregg发明了火焰图来定位性能问题,通过图表就可以发现问题出在哪里,通过svg矢量图来查看性能卡在哪个点,哪个操作占用的资源最多 在查看了原始数据后,这个分析的原理是按层级来对调用进行一个计数,然后以层级去做比对,来看横向的占用的比例情况 基于这个原理,把osd tree的数据和pg数据可以做一个层级的组合,从而可以很方便的看出pg的分布情况,主机的分布情况,还可以进行搜索,在一个简单的图表内汇聚了大量的信息 实践 获取需要的数据,这个获取数据是我用一个脚本解

前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/zdSit97SOEpbnR18ARzixw 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. ggstatsplot是ggplot2包的扩展包,可以同时输出美观的图片和统计分析结果,对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用. 一 准备数据 gapminder 数据集包含1952到2007年间(5年间隔)的142个国家的life expectancy, GDP per capita, 和 po

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/ZEjaxDifNATeV8fO4krOIQ更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理.建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢! 一 R资料+计划 R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划 二 Bioinfo R|fastqcr QC数据处理 :测序结果的数据质控及

charts_base 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43735353/article/details/89328048 图表详细配置请参考 图表配置篇 基本图表类 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图) Funnel(漏斗图) Gauge(仪表盘) Geo(地理坐标系) GeoLines(地理坐标系线图) Graph(关系图) HeatMap(热力图) Klin

GoJS是Northwoods Software的产品.Northwoods Software创立于1995年,专注于交互图控件和类库.旗下四款产品: GoJS:用于在HTML上创建交互图的纯javaSCript库 GoDiagram:用于WinForms的.NET图控件. GoXam:用于WPF/Silverlight的图控件.( Silverlight是一个跨浏览器的.跨平台的插件, 与flash竞争的富客户端技术) JGo:用于Swing/SWT中创建交互图的java库. GoJS可以做什

G2 2.2.0, 『微小,但是美好的改变.』 # 一.丰富可视化交互形式 #### 选择: [图形的单选.多选](https://g2.alipay.com/tutorial/geom-select.html)以及[框选](https://g2.alipay.com/tutorial/rangeselect-event.html):