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. Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见,其实COX生存分析也能用森林图展示. 之前分享过绘制KM曲线R|生存分析(1),诺莫图展示COX结果Nomogram(诺莫图) | Logistic.Cox生存分析结果可视化,本文将简单的介绍如何使用R-survminer包绘制Cox生

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

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

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

1.生存曲线 基础包survival+扩展包survminer. survival包内置肺癌数据集lung. library(survival) library(survminer) str(lung) #拟合模型 fit <- survfit(Surv(time,status)~sex,data=lung) #绘制生存曲线 ggsurvplot(fit, pval = TRUE, #添加log rank检验的p值 conf.int = TRUE, #添加置信区间 risk.table = TR

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

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