现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

准备 第一步就是安装R语言环境以及RStudio 图绘制准备 首先安装库文件,敲入指令,回车 install.packages('corrplot') 然后安装excel导入的插件,点击右上角import Dataset,选中From excel即可. 这些操作都很简单~~ 数据预处理 然后到了数据输入了,这么多数据,我们总不能一行输入吧?那得有多蠢 于是我们利用上了数据导入功能,当当当~~ 然而理想很丰满,现实却很蛋疼,导入的excel数据格式不是我们希望的矩阵格式ORZ! 哎,休息下喝杯茶,

一幅图解决R语言绘制图例的各种问题 用R语言画图的小伙伴们有木有这样的感受,"命令写的很完整,运行没有报错,可图例藏哪去了?""图画的很美,怎么总是图例不协调?""啊~~啊,抓狂,图例盖住关键的点了.""怎么才能让图例指哪站哪?" "图例太长怎么办"-- 吐槽吐到累,不如多掌握几个图例(Legend)的软肋,更好地利用R语言绘图. legend(x, y = NULL, legend, fill = NUL

先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始 首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo

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

##使用leaflet绘制地铁线路图,要求 ##(1)图中绘制地铁线路 library(dplyr) library(leaflet) library(data.table) stations<-read.csv("C:\\Users\\BIGDATA\\Desktop\\文件\\BigData\\R语言\\相关作业文档\\3\\第五次实训课数据\\systation.csv"); stations <- arrange(stations,line,line_id) lin

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)

直方图: 核密度函数: 练习题目1: 绘制出15位同学体重的直方图和核密度估计图,并与正态分布的概率密度函数作对比 代码如下: > 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)> hist(w, freq = FALSE)> lines(density(w), col = "blue")> x <- 4

正态分布 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验.   方法一概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: #画样本概率密度图s-rnorm(100)#产生样本d-density(s)plot(d,col=green,ylim=c(0,0.5))#添加正太分布概率密度图s2-seq(from=-4,to=4,length.out=100)lines(s2,norm_expression(s2),col=red) 画图结果如下:   方法二 正太

#========================================================#wolf moose graph version 20170616.R###Data are from Messier,F.1994.Ungulate popuparion models#with predation:a case study with the North American moose.###=====================================

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

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 |

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 将代码封装在函数PlotKS_N里,Pred_Var是预测结果,可以是评分或概率形式:labels_Var是好坏标签,取值为1或0,1代表坏客户,0代表好客户:descending用于控制数据按违约概率降序排列,如果Pred_Var是评分,则descending=0,如果Pred_Var是概率形式,则descending=1:N表示在将数据按风险降序排列后,等分N份后计算KS值. PlotKS_N函数返回的结果为一列表,

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

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

上图是R语言绘制的按地域分布的数据图.更科学,更严谨,也更有质感的样子. 今天瞎写点东西,我在想数据分析的意义是什么,也许就是研究事物存在的形式.而事物存在的形式是什么样子呢,从最初的三维空间,爱因斯坦伯伯把时间也拉了进来,于是时间作为一种变化的空间而存在着,成为第四维.现在好像还发现了第五空间,可能是人的心理空间或者意识空间,还有人说是曲率,不一而足.个人认为i,所有的事物应该都是彼此联系的,没有单纯的独立的与其他东西绝缘的存在.而人的内心,人的思维目前确实是独立于其他四维的空间.所以他应该是

知识图谱主要是通过将应用数学,图形学,信息可视化技术,信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析.共现分析等方法结合,利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构.发展历史.前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论. 今天我们借助networkD3包里面的simpleNetwork 函数来绘制一个类似CSDN微信开发的知识图谱,效果图如下: 首先我们先来分析一下这张图,图里面的微信支付——微信支付,小程序——小程序,等这些,它们之间本不需要连线,但这里是为了美观好看,才有这些连线,但实际

树状图(或树形图)是一种网络结构.它由一个根节点组成,根节点产生由边或分支连接的多个节点.层次结构的最后一个节点称为叶.本文主要基于R语言实现树形图的绘制.关于python实现树形图的绘制见:基于matplotlib实现树形图的绘制 之所以还用R语言实现树形图的绘制,主要原因在于R语言所实现的树形图比python实现的更加多样.R语言树形图提供以下两种类型: 分层树形图:类似CEO管理团队领导管理员工等等. 聚类树形图:聚类将一组个体按相似性分组.它的结果可以可视化为一棵树. 本文主要参考:De

环状条形图(Circular barplot)是条形图的变体,图如其名,环状条形图在视觉上很吸引人,但也必须小心使用,因为环状条形图使用的是极坐标系而不是笛卡尔坐标系,每一个类别不共享相同的Y轴.环状条形图非常适合于周期性数据,本文主要介绍基于R语言实现环状条形图的绘制.本文主要参考链接:Circular barplot R语言的环状条形图主要基于tidyverse包实现,tidyverse是一组R包的集合,这些R包共享共同的原理并旨在无缝地协同工作,具体介绍见: tidyverse 安装命令如

一个简单的例子: > plot(cars$dist~cars$speed,+ main="车位移与速度的关系",+ xlab="速度",+ ylab="位移",+ xlim=c(0,25),+ ylim=c(0,100), + cex=1, + col="red",+ pch=19) 运行结果如图: 参数如下,具体使用方法见上面示例 main:图形标题 sub:子标题 xlab:x轴标题 ylab:y轴标题 xlim:x

R语言真是博大精深 方法一 Acf(gold[,2], type = "correlation",lag.max = 100) Acf(gold[,2], type = "partial") 方法二 library(ggfortify) autoplot(acf(gold[,2], plot = FALSE)) 方法三 bacf <- acf(gold[, 2], plot = FALSE) bacfdf <- with(bacf, data.frame