每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.

无论是直方图还是经验分布图,要从比较上鉴别样本是否处近似于某种类型的分布是困难的 QQ图可以帮我们鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布 R语言,代码如下: > qqnorm(w);qqline(w)> w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)> qqnorm(w);qqline(w)

假设我们现在有CC,CG,GG三种基因型及三种基因型对应的表型,我们现在想要画出不同的基因型对应表型的棒状图及误差棒.整个命令最重要的就是最后一句了,用arrows函数画误差棒.用到的R语言如下: data<-read.csv("E:/model/data.csv",sep=" ",header=T)#导入数据data mean_CC<-mean(data[,1])#计算CC基因型对应的表型的平均值 mean_GG<-mean(data[,2])

R语言分高水平作图函数和低水平作图函数 高水平作图函数:可以独立绘图,例如plot() 低水平作图函数:必须先运行高水平作图函数绘图,然后再加画在已有的图上面 第一种方法:plot()函数 > sales<-read.csv("dailysales.csv", header=TRUE) #读取文件和列名 > plot(sales$units~as.Date(sales$date,"%d/%m/%y"), #修改日期格式 + type="l

R语言中有很多现成的R包,可以绘制venn图,但是最多支持5组,当组别数大于5时,venn图即使能够画出来,看上去也非常复杂,不够直观: 在实际的数据分析中,组别大于5的情况还是经常遇到的,这是就可以考虑用花瓣图来进行数据的可视化 比如下面这个例子: 来源于该链接  https://www.researchgate.net/figure/235681265_fig3_The-pan-genome-of-Sinorhizobium-The-flower-plots-and-Venn-diagram

脸谱图和星图类似,但它却比星图可以表示更多的数据维度.用脸谱来分析多维度数据,即将P个维度的数据用人脸部位的形状或大小来表征.脸谱图在平面上能够形象的表示多维度数据并给人以直观的印象,可帮助使用者形象记忆分析结果,提高判断能力,加快分析速度.目前已应用于多地域经济战略指标数据分析,空间数据可视化等领域. 脸谱图一般采用15个指标,各指标代表的面部特征为: 1 脸的高度 2脸的宽度3 脸型4嘴巴厚度  5, 嘴巴宽度6 微笑7 眼睛的高度8 眼睛宽度 9 头发长度 10 头发宽度11头发风格12

目标:利用R语言统计描绘50组实验对比结果 第一步:导入.csv文件 X <- read.table("D:abc11.csv",header = TRUE, sep = ",") 第二步:绘图 ggplot(X, aes(x = aaa, y = bbb)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + labs(x = "横坐标标题", y = "纵坐标标题&q

绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数).gplots::heatmap.2等.   相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类.行列注释.Z-score计算.颜色自定义等. data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;100.1;600.0;5.2 b;

生成测试数据 绘图首先需要数据.通过生成一堆的向量,转换为矩阵,得到想要的数据. data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, (1:6)/10, (1:6)/10, (6:1)/10, 1:6, 6:1, 6:1, 1:6, 6:1, 1:6, 1:6, 6:1) [1] 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 6.0 5.0[15] 4.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

与直方图相比,茎叶图更能细致的看出数据分布情况! 代码: > x<-c(25, 45, 50, 54, 55, 61, 64, 68, 72, 75, 75,+ 78, 79, 81, 83, 84, 84, 84, 85, 86, 86, 86,+ 87, 89, 89, 89, 90, 91, 91, 92, 100)> stem(x) The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 2 | 5 3 | 4 | 5 5 |

1.箱型图 boxplot()函数 > metals<-read.csv("metals.csv",header=TRUE) #读取文件和列名 > boxplot(metals, #数据集 + xlab="Metals", #设置X轴标题 + ylab="Atmospheric Concentration in ng per cubic metre", #设置Y轴标题 + main="Atmospheric Metal

首先把测试数据存储到文件中方便调用.数据矩阵存储在line_data.xls和line_data_melt.xls文件中 (直接拷贝到文件中也可以,这里这么操作只是为了随文章提供个测试文件,方便使用.如果你手上有自己的数据,也可以拿来用). profile = "Pos;H3K27ac;CTCF;Enhancer;H3K4me3;polII -5000;8.7;10.7;11.7;10;8.3 -4000;8.4;10.8;11.8;9.8;7.8 -3000;8.3;10.5;12.2;9.4

线图是反映趋势变化的一种方式,其输入数据一般也是一个矩阵. 单线图 假设有这么一个矩阵,第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域,第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度,想绘制一张线图展示. profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 profile_text <

实际应用中,异常值的出现会毁掉一张热图.这通常不是我们想要的.为了更好的可视化效果,需要对数据做些预处理,主要有对数转换,Z-score转换,抹去异常值,非线性颜色等方式. 对数转换 为了方便描述,假设下面的数据是基因表达数据,4个基因 (a, b, c, d)和5个样品 (Grp_1, Grp_2, Grp_3, Grp_4),矩阵中的值代表基因表达FPKM值. data <- c(rnorm(5,mean=5), rnorm(5,mean=20), rnorm(5, mean=100), c

set.seed(1) h1<-hist(rnorm(1000,100,5)) h2<-hist(rnorm(1000,99,5)) plot(h2,col=rgb(255,0,0,50,maxColorValue =255),border = NA) plot(h1,col=rgb(225,225,0,50,maxColorValue =255),add=T,border = NA) rbg函数用于控制颜色透明度,出图结果如下:

好久没发点新的作品了.......也许...... Que sera, seraWhatever will be, will be

一. 实训内容 利用R语言对Java项目程序进行调用,本实验包括利用R语言对java的.java文件进行编译和执行输出. 在Java中调用R语言程序.本实验通过eclipse编写Java程序的方式,调用R语言的脚本文件进行传值运算,并将执行后的结果返回给Java程序. 二. 实验课题目标 要求能在R x64 3.6.1程序中进行简单的工作空间切换功能,以及掌握基本的shell.exec()和system()函数的应用. 掌握在R语言中进行包的下载和加载的方法,以及启动Rserve服务的方法. 掌

R语言基础绘图系统 基础图形--散点图.盒形图 plot是一个泛型函数(generic method),对于不同的数据绘制不同的图形. par函数的大部分参数在plot中通用. 1.散点图 plot绘制散点图类型,type有6种,即p, b, l, s, o, n. type=c('p','b','l','s','o','n') par(mfrow=c(2,3)) for(i in 1:6){ plot(1:10,type = type[i], main = paste('type is: ',

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

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:

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回