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R语言聚类分析可视化(2)
之前的推文使用默认的plot函数进行聚类树的可视化，详情请点击:R语言聚类分析(1)，今天继续扩展聚类树的可视化。 默认的聚类树可视化函数已经非常好用，有非常多的自定义设置，可以轻松实现好看的聚类树可视化。 las = 2) plot of chunk unnamed-chunk-8 par(op) 如果对默认的可视化效果不满意，可以先用as.dendrogram()转化一下，再画图可以指定更多细节 text.col = "black", horiz = FALSE, inset = c(0, 0.1)) plot of chunk unnamed-chunk-11 如果想要更加精美的聚类分析可视化 ，可以参考之前的几篇推文： R语言可视化聚类树 R语言画好看的聚类树 又是聚类分析可视化 树状数据/层次数据可视化 参考资料 R帮助文档 https://r-graph-gallery.com/31-custom-colors-in-dendrogram.html
79920编辑于 2023-02-14 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
GO富集分析可视化：GOplot~准备自己的数据—2
最近在学习使用GOplot这个包中的GOChord()函数可视化GO富集分析结果，又有了一点收获，记录在这里。 通过help(package="GOplot")查看帮助文档中的例子，这个例子中他准备了4数据 EC$david david的GO富集分析结果 EC$genelist 这个是R语言包limma做差异表达分析得到的结果 (chord_1[,1] == 0 & chord_1[,2] == 0),] GOChord(chord_2,gene.order = "logFC") 这样就没有问题了 ? image.png 最后的结论就是只要有了GO或者KEGG富集分析的结果，都可以GOChord（）这个函数来画图。 如何整理GO或者KEGG的富集分析结果为GOChord()函数的输入格式我还得好好想想。
1.7K20发布于 2020-05-14 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析 | 基因组区域的可视化 (2)
在这种情况下，将这些多模态数据整合到一张图表中进行可视化，往往能提供更多的信息。 tile_plot, peak_plot, gene_plot, link_plot), expression.plot = expr_plot, heights = c(10, 6, 1, 2,
35310编辑于 2024-12-30 - 来自专栏文献分享及代码学习
数据分析-cuttag分析流程分享2-R代码可视化流程处理
在进行R语言的可视化的时候，建议也是把该用的包都提前安装上，这样可以省去后面报错的心累。 测序数据质量结果可视化 首先查看比对到参考基因组上的数据比对结果。 // ###在分析之前建议用biocmanager装包 省时省力 library(dplyr) library(stringr) library(ggplot2) library(viridis) library 其实发现哪个callpeak的分析，最重要的是要看核小体的分布状况是不是符合要求，这个时候就需要来可视化对核小体的分布情况，来明确建库的时候是否要求。 下一篇主要是对callpeak后面的个性化分析进行相关的整理内容（数据分析-cuttag分析流程分享3-个性化分析内容），主要是来看峰的富集区域、峰的注释、富集分析和motif分析的相关内容。
3.8K41编辑于 2022-04-04 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
空间单细胞｜Slide-seq分析、可视化与整合(2)
数据集 在本文中，我们将对利用Slide-seq v2技术获得的小鼠海马区数据集进行深入分析。 为了方便数据获取，您可以利用我们的SeuratData包，具体操作示例如下。 另外，虽然不是强制要求，但安装可选的Rfast2包（通过运行install.packages('Rfast2')）可以显著提高计算效率，从而减少运行时间。 VariableFeatures(slide.seq)[1:1000], selection.method = "moransi", x.cuts = 100, y.cuts = 100) 现在我们可视化 由于我们在双细胞检测模式下执行了RCTD分析，该算法为每个条形码或斑点指定了主要细胞类型（first_type）和次要细胞类型（second_type）。 second_type") p1 | p2
54810编辑于 2024-07-26 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
ggpicrust2：PICRUSt2预测功能分析和可视化的R包
最近看到一个发表在Bioinformatics期刊的R包ggpicrust2，可以对picrust2结果进行可视化。 多种差异分析方法 差异丰度(DA)分析在PICRUSt2下游分析中起主要作用，pathway_daa()整合了几乎所有适用于预测功能谱的DA方法。 可视化 PICRUSt2主流的可视化方式有bar_plot、error_bar_plot、pca_plot、heatmap_plot。 pathway_errorbar可以显示组间的相对丰度差异以及由DA结果得到的log2倍变化和p值，pathway_pca()可以通过主成分分析显示降维后的差异。 pathway_heatmap()可以将PICRUSt2输出数据中的模式可视化。
4.4K20编辑于 2023-09-06 - 来自专栏作图丫
RCA2：单细胞数据的分析和可视化工具！
导语 GUIDE ╲ 单细胞测序可以详细分析不同细胞类型的转录多样性。RCA2包是一种基于图的聚类算法，可以聚类大型scRNA-seq数据集并可视化。 RCA考虑选定的参考面板以及查询单细胞数据，以计算相关矩阵，得出单细胞转录组与参考转录组的相似性，可以在热图中聚类和可视化。 R包安装 library(remotes) install_github("prabhakarlab/RCAv2") 可视化展示 01 数据输入 使用作者提供的10X Genomics公开数据集，创建一个 = "pearson") 04 聚类并可视化 聚类有两个参数：deepSplitValues和minClustSize，分别表示聚类的cut和最小细胞数。 n.Cells.Expressed=NULL, cluster.ID=NULL, deep.split=NULL) 小编总结 RCA2是目前比较成熟的单细胞注释和可视化的工具
1.1K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏云深之无迹
Python可视化.2
import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0.5, 10, 1000) y = np.cos(x) plt.plot(x, y, ls='-', lw=2, plt.legend() plt.xlabel('independent variable') plt.ylabel('dependent variable') plt.show() 我先从自带的demo开始分析 绘图函数先看最下面的解释： 格式：plt.plot(x, y, ls='-', lw=2, label='xxx', color='g' ) x：x轴上的值 y：y轴上的值 ls：线条风格 (linestyle linewidth) label：标签文本 可以直接进行更改 可以设置划线的样式 小短线 点划线 圆点 变色 我没有改对应的文字 这样的图，我们在下篇文章一行一行代码来解释 f(x)=|sin(4x)^2
37350发布于 2021-04-28 - 来自专栏免疫组库研究
【生信分析】免疫组库基础分析2-VDJ基因使用频率可视化图
为了直观展示V/D/J基因的使用偏向性，可以使用图形工具（如R的ggplot2、Python的matplotlib、seaborn等）绘制基因使用的频率分布图。 2.箱线图（boxline） 图形基本格式与柱状图类似，柱状图数值表示 均值（mean） 和 标准差（SD），但箱线图数值通常表示数据的中位数、四分位数以及最大最小值。 另外，在实际免疫组库数据分析中，在有限的数据样本中，其实很少有数据集符合正态分布，但 均值（mean） 和 标准差（SD）的图形依然普遍被使用与接受，说明统计学理论与实际数据可视化图形选择之间的差异。 不常用的原因可能是差异比较可视化效果不佳。多个样本比较，线条有交叉。如果组间比较，增加误差线，纵向的误差线与横向线叠加，造成线条杂乱，组内与组间的比较没有上述任一图形直接明了。 参考图片来源 图1-2：immunarch (https://github.com/immunomind/immunarch) 图3：Fu Y, Li B, Li Y, Wang M, Yue Y, Xu
30010编辑于 2025-10-20 - 来自专栏bigsai
python可视化文本分析(2)—snownlp+jieba分析QQ群成员发言情况
第二个情感分析写出来，主要通过python实现qq群消息分析，分析群成员发言总次数，群成员情绪对比，单个群成员的发言词云状况以及单个同学的发言情感走势。 用到一下库： re正则，matplotlib，wordcloud，numpy，jieba分词，snownlp情感分析。 上述库的用法很简单，安装也很简单，所以不需要担心门槛。 那么我就将所有同学的发言成为一个大的字符串，然后用snownlp去分析，snownlp的api很简单。 (1315426911) 有一个坑点就是2018-05-07 13:48:39 2XXX<xxxx@qq.com>这种格式 #pattern2=re.compile(r'(\d+):(\d+):\d+' 希望有机会自己能做一个情绪分析的包。哎，路还很长。
1.1K30发布于 2019-09-24 - 来自专栏拓端tecdat
R语言生存分析可视化分析
p=5438 生存分析对应于一组统计方法，用于调查感兴趣事件发生所花费的时间。 生存分析被用于各种领域，例如： 癌症研究为患者生存时间分析， “事件历史分析”的社会学 在工程的“故障时间分析”。 R生存分析 安装并加载所需的R包 我们将使用两个R包： 生存计算生存分析 survminer的总结和可视化生存分析结果 安装软件包 install.packages(c("survival","survminer 如果要显示生存曲线的更完整摘要，请输入以下内容： # 生存曲线摘要 summary(fit) summary(fit)$table 可视化生存曲线 我们 生成两组受试者的生存曲线。 ? 接下来，我们将面向ggsurvplot（）的输出结合因素 fit2<-survfit(Surv(time,status)~sex+rx+adhere,data=colon) 使用幸存者可视化输出。 概要 生存分析是一组数据分析的统计方法，其中感兴趣的结果变量是事件发生之前的时间。 在这篇文章中，我们演示了如何使用两个R软件包的组合来执行和可视化生存分析：生存（用于分析）和生存者（用于可视化）。
1.5K30发布于 2020-07-17 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验2 关系可视化
了解关系可视化知识，了解和学习散点图、饼图、堆叠柱形图、板块层级图和直方图等常见图表类型； 2. 学习图形语法方式绘图； 3. 学习与巩固R+Illustrator可视化绘图模式。 二. 用R绘图，具体如下： （1）安装ggplot2包： 启动RStudio后，菜单栏点击Tools>Install Packages…中输入ggplot2，安装； （2）新建一个R Script文件； （4 ）启用ggplot2包： 在新建的R Script文件中输入下面代码来启用ggplot2包： library(ggplot2) 将光标放在上面代码所在行，点击菜单Code->Run Select Lines （4）数据整理： 通过以下两行代码来剔除掉华盛顿特区和全美平均值，并将剔除后的数据存入crime2变量中： crime2 <- crime[crime$state ! = “District of Columbia”,] crime2 <- crime2[crime2$state !
1.2K20发布于 2018-10-09 - 来自专栏叶子陪你玩编程
数据可视化-入门2
前面两个参数确定了面板的划分，例如 3， 2会将整个面板划分成 3 * 2 的方格，第三个参数取值范围是 [1, 3*2] 表示第几个Axes。 超过一位数，每个数字之间需要用逗号进行分隔，fig.addsubplot(2,21)和fig.addsubplot(2, 2, 1)都是可以的，fig.addsubplot(12, 2, 1)。 (2, 2, 1) plt.title('1') plt.imshow(image_1) plt.subplot(2, 2, 2) plt.title('2') plt.imshow(image_2) (-20, 22, 2)] y2 = [i*2 for i in range(-20, 22, 2)] y3 = [-i*2-5 for i in range(-20, 22, 2)] y4 = [i* *3 for i in range(-20, 22, 2)] # 在绘图之前，显示创建一个2x2 Figure对象 fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
63820发布于 2020-03-12 - 来自专栏拓端tecdat
R语言ggplot2 对Facebook用户数据可视化分析
/ Desktop / R Data analyst”list.files（）## [1]“07-tidy-data.pdf”“demystifying.R”## [3 ]“demystifyingR2_ v3.html”“demystifyingR2_v3.Rmd”## [5]“EDA_Course_Materials.zip”“lesson3_student.html”## [7]“lesson3_student.rmd mobile_likes “## [13]”mobile_likes_received“”www_likes“## [15]”www_likes_received“ 用户生日直方图 library（ggplot2） （x = tenure，data = pf，binwidth = 30，color = I（'black'），fill = I（'＃099DD9'））##警告：删除了包含非有限值（stat_bin）的2行
56310发布于 2020-07-17 - 来自专栏技术篇
浅析可视化分析技术
可视化2.png 罗格斯大学的James Abello等人针对在大规模动态网络中追踪时间的改变会使一些网络节点信息的丢失等问题，提出了一种基于模块化兴趣度描述的可视分析方法，该方法基于相邻结构信息、大量节点 在国内，杭州电子科技大学的刘真等人从动态网络数据模型和可视化标准、基本动态图可视化方法和面向多任务的可视分析几个方面较为系统的综述了当前动态网络可视化和可视分析的发展现状，是国内较为少数的动态网络可视化方面的研究文献 提高空间信息网络可视化与可视分析平台的易用性。 当前，普遍有一种观点认为数据可视化是科学计算可视化、信息可视化和可视分析的统称。 网络可视化能够通过形式化的方式将网络数据进行展示，并实现进一步的可视分析，面对空间信息网络的多维特征，可视化技术为分析其特征提供了一种新的思路和方法。
57230编辑于 2021-12-24 - 来自专栏医学和生信笔记
GseaVis富集分析可视化
今天要介绍的老俊俊的R包：GseaVis，专门用于GSEA富集分析可视化，相比于enrichplot，增加了很多好用的功能，很多功能让我直呼 泰裤辣！！ ，也是用easyTCGA包，1行代码即可，基因芯片数据也是支持的，并且它会自动检测需不需要进行log2转换，如果是count矩阵，会自动使用DESeq2、limma、edgeR进行差异分析，如果不是，会自动进行 DUOX2 ## DPP10 DPP10 ## TIMP1 TIMP1 GSEA富集分析 富集分析首选clusterProfiler，没有之一！ 50506 ## 5 DPP10 57628 ## 6 TIMP1 7076 ## 7 LCN2 3934 富集分析最好用ENTREZID进行，关于多种不同的ID， 我并不用那个GSEA的软件，所以这里就不展示了~大家可以参考俊俊的推文：GseaVis 一键对接 GSEA 软件结果并可视化
1.8K40编辑于 2023-08-30 - 来自专栏医学和生信笔记
Goplot富集分析可视化
之前的推文已经给大家详细介绍了clusterprofiler的使用方法以及enrichplot的用法： 富集分析常见类型 enrichplot富集分析可视化 GSEA富集分析可视化 今天继续给大家介绍Goplot 包进行富集分析可视化，这个R包的图形有一些独到之处，经常在文献中出现，有人说这个R包数据准备很难，如果你能耐心跟着教程走一遍，我觉得这个事情会变得简单。 ，也是用easyTCGA包，1行代码即可，基因芯片数据也是支持的，并且它会自动检测需不需要进行log2转换，如果是count矩阵，会自动使用DESeq2、limma、edgeR进行差异分析，如果不是，会自动进行 ，需要提前准备好富集分析结果和差异分析结果，我们已经有了富集分析结果ora_res和差异分析结果deg_limma，转换起来就很简单了。 后面会继续给大家带来富集分析可视化的内容。
79531编辑于 2023-08-30 - 来自专栏医学和生信笔记
enrichplot富集分析可视化
每个绘图函数可以对接哪些富集分析的结果？ 其中一些参数怎么用？ 今天就先给大家详细介绍enrichplot包。 当然了，富集分析的可视化还有许多其他R包，我们会在后续的推文中继续介绍。 ，也是用easyTCGA包，1行代码即可，基因芯片数据也是支持的，并且它会自动检测需不需要进行log2转换，如果是count矩阵，会自动使用DESeq2、limma、edgeR进行差异分析，如果不是，会自动进行 DUOX2 ## DPP10 DPP10 ## TIMP1 TIMP1 因为接下来会同时演示ORA和GSEA两种富集分析，所以我们把筛选后的差异基因用于ORA分析， ggplot2可以非常方便的进行各种自定义可视化，可以参考历史推文： ggplot2坐标轴修改详细教程 ggplot2图例修改详细教程 ggplot2分面图形大改造 因为barplot函数是对接enrichResult 关于GSEA的福富集结果可视化也会在后面的推文中专门介绍
2.4K42编辑于 2023-08-30 - 来自专栏医学和生信笔记
又是聚类分析可视化！
聚类分析，老生常谈了，物以类聚人以群分，大概就是这么个意思。 相比于聚类分析本身，我更喜欢它的结果可视化的部分，虽然之前介绍过很多了，但是今天这个方法，还是要强烈推荐一下。 . ## $ iron : num 2.6 2.7 2 2.6 3.7 1.4 1.5 5.9 2.6 2.3 ... 然后就是今天的要介绍的R包：dendextend。 package: 'dendextend' ## The following object is masked from 'package:stats': ## ## cutree 进行聚类分析 ，使用不同的方法 d1 <- nutrient %>% dist() %>% hclust( method="average" ) %>% as.dendrogram() d2 <- nutrient branches_lty", 1) %>% set("branches_k_color", value = c("skyblue", "orange", "grey"), k = 3), d2
51220编辑于 2022-11-15 - 来自专栏生信小驿站
R语言之可视化（31）扫地僧easystats（2）相关性分析
R语言之可视化（30）扫地僧easystats（1） 介绍 相关性是一个专注于相关性分析的easystats软件包。 分组后相关分析 > iris %>% + select(Species, Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Width) %>% + group_by(Species Sepal.Width | Petal.Width | 0.54 | [ 0.31, 0.71] | 4.42 | 48 | < .001 | Pearson | 50 > 自动选择检验方法的相关分析 | Species.virginica | -0.88 | [-0.91, -0.84] | -22.35 | 148 | < .001 | Tetrachoric | 150 > 相关分析示例 发现数据总的趋势是负相关 library(ggplot2) ggplot(data, aes(x=V1, y=V2)) + geom_point(aes(colour=Group)) + geom_smooth
2.1K32发布于 2020-05-08
腾讯云开发者
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