本文首发于微信公众号 **“ 生信补给站 ”** ,期待您的关注!!! 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/G-0PtaoO6bYuhx_D_Rlrlw 对于组学数据的分析和展示来说,maftools算是一个宝藏“R包”,可用于MAF格式的组学数据的汇总,分析和可视化展示. ​ 随着癌症基因组学的进步, 突变注释格式+Specification) (MAF) 被广泛用于存储检测到的somatic variants.The Cancer Genome Atlas 项目对

Tableau绘制漏斗图.甘特图.瀑布图.镶边面积图.阴影坡度图 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可 一. 漏斗图 数据源 1.1 分色直条漏斗图 (1)导入数据 (2)将[数量]拖到行这一栏,将[阶段]拖到标记下的颜色选项卡吗,之后对数量进行降序排列. (3)把[数量]拖到标记下的大小选项卡,视图设置为整个视图 (4)把[阶段],[数量]拖到标签选项卡,并对数量进行快速表计算--合计百分比. (5)下面的图形由于太少而导致无法显示标签,对此可手动的

介绍 对于绘制某些类型的数据来说,瀑布图是一种十分有用的工具.不足为奇的是,我们可以使用Pandas和matplotlib创建一个可重复的瀑布图. 在往下进行之前,我想先告诉大家我指代的是哪种类型的图表.我将建立一个维基百科文章中描述的2D瀑布图. 这种图表的一个典型的用处是显示开始值和结束值之间起“桥梁”作用的+和-的值.因为这个原因,财务人员有时会将其称为一个桥梁.跟我之前所采用的其他例子相似,这种类型的绘图在Excel中不容易生成,当然肯定有生成它的方法,但是不容易记住. 关于瀑布图需要记

最近准备给组内的新同学们分享下 Fiddler 这枚神器,可以讲的地方太多,我打算把一节课讲不完的内容写在博客上,大家可以随便看看.今天先介绍下 Fiddler 的瀑布图. 每个网络请求都会经历域名解析.建立连接.发送请求.接受数据等阶段.把多个请求以时间作为 X 轴,用图表的形式展现出来,就形成了瀑布图.在 Fiddler 中,只要在左侧选中一些请求,右侧选择"Timeline"标签,就可以看到这些请求的瀑布图,如下(点击查看大图): 看到这张图,你是否可以回答这些问题: 图标的 Y

IBCS图表,每个细节都值得反复琢磨参悟,此篇给大家送上详尽的瀑布图方式下的利润数据观察.请不要拿Excel2016版提供的瀑布图与IBCS版的瀑布图作对比,那完全不是一个级别的,可以类比为拿一辆经济型小车和一辆特拉斯来对比,没有可比性. Excel原生的设计图表从来都只有被吐槽的份 千呼万唤出来的Excel新图表,真的好用么?真的够用么?从来对图表有点追求的人都很不屑于用Excel原生图表出来的效果,颜色丑,看多两眼就显呆板,就连新出的一堆瀑布图.树状图.漏斗图等也不出例外. 当一般普通用户用

实现方式一: 将数据(Point[])根据索引沿X轴使用虚拟画布进行绘制,每个数据绘制大小为1px * 1px:最终绘制出的宽度等于数据的总长度.标记并存储当前绘制的图为PreviousBitmap; 继续置顶绘制第二组数据,第二组数据绘制完后,将标记的PreviousBitmap作为Image在Y轴距离顶部距离为1px的地方用DrawingContext.DrawImage()方式绘制,以此类推.核心代码如下: private void DoAddDataArray(Point[] arrPo

一.将子类别拖至列,利润拖拽至行,类型改为甘特条形图 二 右键利润-快速表计算-汇总(数据会从左向右显示累计汇总) 三.创建计算字段-[利润] 四.将负利润拖拽到大小,利润拖拽到颜色 分析-合计-显示行综合 五.右键子类别-排序-按照利润字段降序排序 六.其它细节调整

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.效果 二.data 三.添加字段 注意红色框标注地方 四.code # 下面用于创建数据帧并删除重复行的代码始终执行,并用作脚本报头: # dataset <- data.frame(dim, wd, values) # 在此处粘贴或键入脚本代码: ====================================================================================

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

本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

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

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).

Highcharts简介 Highcharts:功能强大.开源.美观.图表丰富.兼容绝大多数浏览器的纯js图表库 Highcharts是一款纯javascript编写的图表库,能够很简单便捷的在Web网站或Web应用中添加交互性的图表,Highcharts目前支持直线图.曲线图.面积图.柱状图.饼图.散点图等多达18种不同类型的图表,可以满足你对Web图表的任何需求 ! 由于其功能强大.简单易用.开源免费等优点,Highcharts在国内外越来越受欢迎.下面详细说明Highcharts的优势 H

本文由zhangbaochong原创,转载请注明出处http://www.cnblogs.com/zhangbaochong/p/5827714.html 在前面我们曾经实现过简单的地形(Directx11学习笔记[十三] 实现一个简单地形),只不过原来使用一个固定的函数获得地形高度,这样跟真实的地形差距比较大.接下来让我们学习使用高度图来进行三维地形模拟. 1.高度图 高度图其实就是一组连续的数组,这个数组中的元素与地形网格中的顶点一一对应,且每一个元素都指定了地形网格的某个顶点的高度值.高度

上一篇文章介绍了:堆积柱状图.扇形图.嵌套环形图,现在来介绍一下:世界地图和气泡图 1.世界地图 http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=map-world-dataRange 这个就不多做介绍了,大家看图就可以了,颜色越深表示value越大,白色表示data中没有这个国家. 2.气泡图 按照这张图的意思来解释图中的1 2 3 4 5 1.[x轴数据(无需定义范围),y轴数据(无需定义范围),气泡大小,对应的国家(鼠标放上去才会显示),年份

从网上淘到了一套人物的模型,当时的心情是激动无比,掏出用的不熟练的3DMax折腾了半天.突然发现了一个蛋疼的事儿,所有的模型文件,材质名称,子材质,以及贴图所实用的是中文命名!! ! 尽管说是能跑,只是这个命名也忒不规范了,将模型,资源导入了Unity.关联产生的资源和材质名称也都是中文的!!! 虽说是能用,只是心里总感觉有点儿别扭.然而要改动一系列的名称又太太太麻烦....于是我这个懒人就想到了写一个max脚本完毕这个功能. 我搞到的素材在Max里面打开是酱紫的,赤果果的中文命名: 从文件名称

Matlab---绘图及其位置摆放 [@WP@20180509] 一.绘图函数 (1)绘制二维图形 (1.1) plot( ) 函数的应用格式. 1,plot(x). 当x 为一向量时,以x 元素的值为纵坐标,x 的序号为横坐标值绘制曲线.当x 为一实矩阵时,则以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线. 例如: x=0:pi/20:2*pi; y1=sin(x); plot(x,y1); 2, plot(x,y) .以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线. 3, plot

参考npm文档:https://www.npmjs.com/package/echarts-for-react 由于npm上已经有针对react项目出的echarts插件,所以在这里直接安装 第一步:npm安装echarts-for-react npm install --save echarts-for-react npm install echarts --save //如果有报错找不到echarts模块,需要在安装一下exharts' 第二步:引入模块和组件 import echarts

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot