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

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

和R自带的绘图系统不同,ggplot2不能直接通过par(mfrow) 或者 layout()来排版多张图片.终于发现,其实可以通过一个『gridExtra』包来搞定: require(gridExtra) plot1 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "Normal") plot2 <- Make_Smoking_Plot_TCGA("CLDN18", type = "T

formatter:function(params){ //数据单位格式化 ].name; //x轴名称 , l = params.length; i < l; i++) { if(params[i].value){ relVal += '<br/> ' + params[i].seriesName + ' : ' + (params[i].value*100+"%"; } } console.log(params) return relVal; } 这样子的form

#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

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

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

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 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 回到顶部 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据

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

面向对象编程js原生实现轮播图效果 1.先看效果图 2.需要实现的功能: 自动轮播 点击左右箭头按钮无缝轮播 点击数字按钮切换图片 分析:如何实现无缝轮播? 在一个固定大小的相框里有一个ul标签,其长度是几个图片宽度的总和,通过translateX()的方法来实现左右移动动画. 如何实现无缝呢?比如有三张图片,可以在把第一张图片通过cloneNode的方法克隆下来放到第三张图片后面.图片顺序 1,2,3,1,看下面的HTML结构,结构中并没有4张图,第四张图是生成的. 3.html结构 <!--

5.1 简介 ggplot2的图层化架构鼓励我们以一种结构化的方式来设计和构建图形.本章旨在概述可用的几何对象和统计变换,在文中逐个详述.每一节都解决一个特定的作图问题. 5.2 图层叠加的总体策略 图层有三种用途: 用以展现数据本身: 用以展示数据的统计摘要.进一步理解数据,对模型做出评价: 用以添加额外的元数据.上下文信息和注解.展现数据背景或为原始数据赋予现实意义的注解. 5.3 基本图形类型 以下几何对象是ggplot2图形的基本组成部分.每种几何对象自身即可独立构建图形,同时也可以组合

ggplot2 盒图+显著性线 compire <- list(c('1','2'),c('1','4')) ggplot(info,aes(x=cluster,y=value))+ stat_boxplot(geom = 'errorbar',width=0.2,lwd=2)+ geom_boxplot(lwd=1)+ geom_signif(comparisons = compire,test = t.test,step_increase = 0.1,map_signif_level = T

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9 /10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

Python 是一门非常容易上手的语言,通过查阅资料和教程,也许一晚上就能写出一个简单的爬虫.但 Python 也是一门很难精通的语言,因为简洁的语法背后隐藏了许多黑科技.本文主要针对的读者是: 毫无 Python 经验的小白 有一些简单 Python 经验,但只会复制粘贴代码,不知其所以然的读者 觉得单独一篇文章太琐碎,质量没保证,却没空读完一本书,但又想对 Python 有全面了解的读者 当然, 用一篇文章来讲完某个语言是不可能的事情,我希望读完本文的读者可以: 对 Python 的整体知识