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",

R中利用cluster简单的绘制常见聚类离散图 # 引入cluster库(clara.fanny) library(cluster) # 聚类散点图绘制 # 引入factoextra,cluster库(fviz_cluster) library(ggplot2) library(factoextra) # 确定簇心个数 cluster_num <- 3 # 读取数据 data <- read.csv("data.csv",header = T) # 调用kmeans算法 k

技术背景 在学术领域,很多文档是用Latex做的,甚至有很多人用Latex Beamer来做PPT演示文稿.虽然在易用性和美观等角度来说,Latex Beamer很大程度上不如PowerPoint,但是Beamer这种浓厚的学术色彩还是受到了很多人的喜好.但是我们知道Latex生成的文档一般是用pdf格式来存储的,如果放一个gif动态图进去,就可能会变成一个静态图,那就没办法展示整个动态的过程了.幸运的是,Latex还有一种比较麻烦的方法,对动态图也做了一定的支持.本文所使用的案例,是一个比较热

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G

本次分析针对当下流行的中国地图图片处理,1亿像素,就是下面这张: 原图尺寸:11935x8554 文件大小:22.1MB 原始加载方式 首先,我们尝试一下直接加载的方式,看看效果会有多恐怖 效果请看下面的Gif动画展示:   直接加载原图内存占用 可以看到加载时内存的瞬间峰值达到了481M,毫无疑问,内存暴增,直接崩溃(视机型而定,好一点的机器比如iphone7可以正常展示~) 代码很简单,一个UIImageView,直接设置image:   dispatch_async(dispatch_ge

Echarts中太阳图(Sunburst)的实例 目前在项目中要实现一个Echars中的太阳图,但是Echars中的太阳图的数据格式是一个树形结构,如下代码格式如下: var mapData = [ { name: '会员属性', itemStyle: { color: '#777' }, children: [ { name: '会员等级', itemStyle: { color: '#5191d4' }, children: [ { itemStyle: { color: '#777' },

发布时间:2018-10-31   技术:javascript+html5+canvas   概述 基于echarts的股票K线图展示,只需引用单个插件,通过简单配置,导入数据,即可实现炫酷复杂的K线图效果. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/14295.html 一.概述 这是一个简单的股票K线图展示,利用echarts第三方进行配置,用户可以进行放大缩小查看K线图,还可进行拖拽. 二.演示效果 三.目录结构 其中dist文件夹是echart插件,jq

转自:https://www.douban.com/note/511740050/ 1.数据管理 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 √length:求长度subset:求子集  √seq,from:to,sequence:等差序列   √rep:重复  NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序  unlist:展平列表  attr,att

https://www.zhihu.com/question/24501195 节选: 看了这么多答案,觉得 Hadley Wickhamhad.co.nz 在R使用者的地位好高啊.其实我也觉得Hadley的每个包都很好用,尤其是CRAN - Package plyr(他写的包中,这个接触得比较晚,所以感觉更加相见恨晚).其他作者的包有: CRAN - Package xkcd 把你的图绘制成xkcd http://xkcd.com风格 CRAN - Package magrittr 向前管道操

下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合.其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来. 1.聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的

效果图: 该效果主要实现一个table展示数据,并在下方生成一个折线图. 实现方式: 1.首先需要对表格进行一个数据加载,这里用到了layui的table.render,具体用法可以参考 https://www.layui.com/doc/modules/table.html html部分: <table class="layui-hide" id="reportTableId" lay-filter="currentTableFilter"

python 中的 range() 函数是很常用的,R  中相应的函数是 seq(), 其实,R 中的“ :”也能代替 python 中的 range() 函数. 1.生成升序整数序列 python:(range 不包含 stop 值,函数默认 start=0, step=1 ) R 语言:(seq 包含 to 值,默认 from=1,by =1) 2.生成降序整数序列 python: R 语言: 按语: range 函数的三个参数都是整数,生成的是一个 range 对象,需要用 list 函数

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

一.简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,在R中用于处理缺失值的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1  缺失值

1.说明 git merge.git rebase.git reset.git revert.git fetch.git pull.git reflog-- 你知道这些 git 命令执行的究竟是什么任务吗? 如果你还有些分不清楚,那千万不能错过这篇文章. 在本文中,熟知JavaScript.TypeScript.GraphQL.Serverless.AWS.Docker和Golang的 21岁年轻软件顾问Lydia Hallie通过动图形式直观地介绍了这些常用git命令的工作过程, 包你过目不忘

0.可以说R语言中一切结构体的基础是vector! R中一切都是vector,vecotor的每个component必须类型一致(character,numeric,integer....)!vector 是没有dimensions的也没有attributes,所以去掉dimension和attributes就成了vector(其实dimension可以作为attributes的一个属性存在但是named** 命名**一般不会作为attributes的属性的)解释下 0.1为何没有dimensi

使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1/(t-3) 的曲线举例说明该函数的使用方法. 程序如下: clc;clear;close all;