- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏JusterZhu
图（2）
图的深度优先遍历 所谓图的遍历，及时对节点的访问。一个图有很多节点，如何遍历这些节点需要特定策略。 一般有两种访问策略： （1）深度优先遍历 （2）广度优先遍历 1.图的深度优先搜索（Depth First Search）DFS （1）深度优先遍历，从初始访问节点出发，初始访问节点可能有多个邻接点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接点 例如：v1作为第一个初始访问节点，再假设的下一个节点是v2 那么就是 v1 -> v2。如果需要继续往下访问邻接点，则从v2开始作为初始节点继续往下找到v3，而并非重新回到v1。 顶点个数 int n = 5; string[] vertexs = { "A", "B", "C", "D", "E" }; //创建图对象 图的广度优先搜索（Broad First Search）BFS 类似于一个分层搜索的过程，广度优先遍历需要使用一个队列保持访问过的节点顺序，以便按这个顺序来访问这些节点的邻接节点。
25110编辑于 2022-12-07 - 来自专栏科研菌
仅2张图分析如何发到顶刊PNAS？
附表S1 每个研究组甲状腺癌GWAS和Meta分析中纳入的样本信息 ? 表1 俄亥俄州、冰岛和UKB研究组的人口统计学特征 2. 俄亥俄州、冰岛和英国研究组的PRS分析以及与癌症风险的相关性 纳入PRS分析的效果估计是基于甲状腺癌的Meta分析，包括上述三个研究组。 表2 每个研究组PRS模型中使用的效应估计值 ? 图1 评估PRS模型对俄亥俄州(A)、冰岛(B)和UKB(C)研究组区分能力的ROC曲线 ? 附表S2 AUC分析中完整模型下运行的协变量的Logistic回归分析结果 4. 图2 从俄亥俄州、冰岛和UKB研究组的Meta分析结果获得的甲状腺癌状态的10-SNP PRS十分位的OR估计值，使用底部10-SNP PRS十分位(0-10%)作为参照组（显示为水平实线） 小结
82520发布于 2020-12-08 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2绘制方差分析条图叠加散点图
绘制拟合曲线散点图 p2 <- gapminder %>% select(2,1,year,lifeExp,gdpPercap) %>% filter(continent=="Asia") %>% ")) %>% ggplot(aes(lifeExp,gdpPercap))+ geom_point(aes(color=country))+ stat_smooth(linetype=2, color="red",size=0.5)+ stat_poly_eq(use_label(c("eq","adj.R2","p"), sep = "*\"; \"*"), arrange(desc(value_mean)) cld <- as.data.frame.list(cld$`Type`) dt$Tukey <- cld$Letters dt } 方差分析 arrange(Plant) %>% mutate(conc = fct_relevel(factor(conc), c("95", "175", "250", "350"))) 绘制方差分析图
64431编辑于 2023-11-13 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
ggplot2火山图展示RNAseq差异表达分析结果
结果图 ? library(ggrepel) ggplot(DEGs,aes(x=log2FoldChange,y=-log10(padj)))+ geom_point(aes(color=change),size theme_bw(base_size = 14)+ scale_color_manual(values=c("red","#00B2FF","orange"))+ xlab(expression ggpubr包做火山图https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/reference/diff_express.html#examples 找到了一些使用R语言分析新型冠状病毒数据的例子 top-r-resources-on-covid-19-coronavirus/ Top 100 R resources on Novel COVID-19 Coronavirus 这个链接收集了很多使用R语言分析新型冠状病毒的例子
1.9K20发布于 2020-07-22 - 来自专栏java系列博客
UML——类图2
1、什么是类图 类图(Class diagram)主要用于描述系统的结构化设计。类图也是最常用的UML图，用类图可以显示出类、接口以及它们之间的静态结构和关系。 2、类图的元素 在类图中一共包含了以下几种模型元素，分别是：类（Class）、接口（Interface）、依赖（Dependency）关系、泛化（Generalization）关系、关联（Association
1.4K50发布于 2018-06-13 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
gcRMA算法-聚类分析图PCA图
> plot(hc)#聚类画图 > sampleNames <- sub(pattern = "\\.CLL",replacement = "",colnames(eset))#PCA分析 > groups <- factor(disease[,2]) >plotPCA(eset,addtext=sampleNames,gruops=groups,groupnames=levels(groups)) 获取 disease数据列表 > disease SampleID Disease 1 CLL10 <NA> 2 CLL11 progres. 3 CLL12 stable stable 13 CLL21 progres. 14 CLL22 stable 15 CLL23 progres. 16 CLL24 stable 17 CLL2 通过采用两个主成分构建分类图，可以看出稳定组（矩形）和恶化组（菱形）根本不能很好分开，在主成分分析时，考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率，若低于60%，需要采用多维尺度分析
1.4K40发布于 2020-08-06 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言ggplot2画气泡图展示富集分析的结果
之前的推文介绍了画柱形图展示富集分析的结果R语言ggplot2做柱形图展示富集分析的结果，今天的推文介绍一下画气泡图展示富集分析结果的代码。气泡图就是散点图的一个变种。 多了一个变量映射给点的大小，富集分析里通常是用来映射基因的数量。比如下图 image.png 示例数据集还是之前的KEGG富集分析结果。 library(tidyverse) dat %>% filter(Corrected.P.Value<0.0001) -> dat01 dim(dat01) dim(dat) 最基本的图 library (ggplot2) dat01$GeneRatio<-dat01$Input.number/200 ggplot(dat01,aes(x=GeneRatio,y=Term))+ geom_point
4.3K51编辑于 2022-02-21 - 来自专栏生信补给站
跟着NC学pseudotime| monocle2 拟时序分析 + 树形图
拟时（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况通过拟时分析可以来推断发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程。 Nature Communications文章 Single-cell analysis reveals new evolutionary complexity in uveal melanoma中的拟时序分析结果图 ，常规可视化的基础上添加了树形图，更直观。 #设置几行几列展示 3.3 添加“树形图” 基本展示完了，那如何得到文章中的结果呢？ 此处需要plot_complex_cell_trajectory函数添加“树形图”即可 p1 <- plot_cell_trajectory(HSMM, x = 1, y = 2, color_by =
22.5K44编辑于 2022-01-07 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言ggplot2绘制曼哈顿图展示GWAS分析的结果
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。 这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。 数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径 R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。 ))+ labs(x=NULL) -> p2 print(p2) dev.off() image.png 这样看起来好像美观一点
1.7K60编辑于 2023-09-21 - 来自专栏音视频开发技术
FFmpeg libswscale源码分析2-转码命令行与滤镜图
FFmpeg libswscale源码分析1-API介绍 [2]. FFmpeg libswscale源码分析2-转码命令行与滤镜图 [3]. FFmpeg libswscale源码分析3-scale滤镜源码分析 [4]. FFmpeg libswscale源码分析4-libswscale源码分析 源码分析基于 FFmpeg 4.1 版本。 2. 转码命令行与滤镜图 本节从 ffmpeg 转码命令开始，引入一个完整的示例：hevc yuv422p10le 源软解硬编为 hevc yuv420p10le 视频。 第 2 节、第 3 节、第 4 节是由上到下分层的关系。第 2 节介绍命令行，通过命令行调用 ffmpeg 进程。
95820发布于 2021-02-04 - 来自专栏python数据分析实践
Matplotlib类别比较图（2）
1、棉棒图(棒棒糖图） 棉棒图传递了柱状图和条形图相同的信息，只是将矩形换成线条，这样可以减少展示空间，重点放在数据上，看起来更加简洁美观。相对于柱状图，棉棒图更加适合用于数据量较多的情况。 ，对于水平棉棒图，对应的是y轴位置，默认为heads长度。 间断条形图 间断条形图是在条形图基础上绘制的，主要可视化数据在时间维度上的变化情况。 又被称为蜘蛛图、极地图或星图。 = 'simsun', fontsize = 14) ---- 示例2：具有填充颜色效果的雷达图。
1.6K10编辑于 2023-02-23 - 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。 4.饼图（Pie Chart） 饼图可以理解为堆叠柱状图的变形，首尾连接成圆形。两者相同是可以很好观察单个饼图内高频基因的所占比。不同点，堆叠柱状图横线比较更为方便。 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
29910编辑于 2025-10-20 - 来自专栏网络收集
图表4 饼图（2）
type: 'pie', data: pieData, selectedMode: 'multiple', // selectedOffset: 30 }]}图片圆环radius饼图的半径 ：数组的第一项是内半径，第二项是外半径, 通过 Array , 可以将饼图设置为圆环图var option = { series: [{ type: 'pie', data: pieData , radius: ['50%', '70%'] }]}图片3.饼图的特点饼图可以很好地帮助用户快速了解不同分类的数据的占比情况
67310编辑于 2022-06-16 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Matplotlib可视化50图：气泡图（2）
导读 本文[1]将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 库通过示例绘制气泡图。 简介 气泡图是散点图的改进版本。在散点图中，有两个维度 x 和 y。 这样，气泡图比二维散点图在视觉上提供了更多信息。 数据准备 对于本教程，我将使用包含加拿大移民信息的数据集。它拥有从 1980 年到 2013 年的数据，其中包括来自 195 个国家/地区的移民人数。 Canada by Citizenship', skiprows=range(20), skipfooter=2) plt.xlabel("Years", size=14) plt.ylabel("Number of immigrants", size=14) plt.show() scatter 现在，绘制气泡图。
1.8K40编辑于 2023-02-27 - 来自专栏陶然同学博客
【JavaScript】案例2：轮播图
本期介绍 本期主要介绍案例2：轮播图 文章目录 1. 需求说明 2. 需求分析 4. 案例代码实现 1. 需求说明 需要编写程序，完成自动切换图片功能。 每 2 秒切换一次图片。 2. 需求分析 4. 案例代码实现
65930编辑于 2023-02-27 - 来自专栏生信补给站
ggplot2-点图
geom_point(colour="pink", size = 4, show_guide = TRUE) + geom_point(aes(shape = factor(cyl))) 参考书籍：021-ggplot2-
53510发布于 2020-08-06 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言ggplot2做柱形图展示富集分析的结果
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释，比如GO或者KEGG的注释，注释好以后通常是富集分析。 如果是研究比较多的物种，可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好，最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。 今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码 clusterProfiler能出的图有柱形图、气泡图、网络图、热图等 今天的推文只介绍柱形图和气泡图，网络图和热图相对比较复杂。 等我研究明白了再来介绍 首先是示例数据集 这个是kegg富集分析的结果，具体是什么软件得到的结果不太清楚 如果是柱形图，横坐标通常是generatio，纵坐标是 kegg term,用adjusted 以下是ggplot2的作图代码 读取数据 dat<-read.table("kegg.txt", sep = "\t", header=
3K20编辑于 2022-02-17 - 来自专栏IT技术订阅
内存空间分析图
2. 程序执行的内存分析过程 为了让初学者顺利的分析内存，更加容易的体会程序执行过程中内存的变化，加深理解。我们将 JAVA 虚拟机内存模型进行简化。 2. JVM 只有一个方法区，被所有线程共享！ 3. 方法区实际也是堆，只是用于存储类、常量相关的信息！ 4. 用来存放程序中永远是不变或唯一的内容。 new MathodTest1(1002,"欣欣",12); System.out.println(t2.age); System.out.println(t2.name ); t2.study(); } } 运行内存空间分析图： 从图内存分配图可以得出如下结论： 同一类的每个对象有不同的成员变量存储空间。
75710编辑于 2022-05-10 - 来自专栏Python程序员杂谈
webpy 源码分析概览图
今天花了点时间把看了web.py的代码分析了一遍，稍稍的总结成一个图片，供有兴趣的人参考。 ('hello') 'hello' >>> safestr(u'\u1234') '\xe1\x88\xb4' >>> safestr(2) '2' """ if isinstance(obj, unicode): return obj.encode(encoding) elif isinstance 源码分析开始 不管目的是什么，反正最后还是把关键代码通读了下，整理成下面这个图，不是很详细，但对于想分析的人来说应该会有些帮助: .. image:: http://the5fireblog.b0.upaiyun.com 顺着图再往下看 CherryPyWSGIServer 是继承自HTTPServer的。
90030发布于 2019-03-01 - 来自专栏python数据分析实践
matplotlib动画制作（2）—气泡图与条形图
本公众号致力于python数据分析和可视化，不定期发布技术内容。点击上方"python数据可视化之美"关注我的公众号，原创文章将会第一时间推送，如有建议，可添加微信交流或私信留言。 2.1 动态气泡图 现有100种类型产品数据1911-2010产量信息，数据格式如下： 利用FuncAnimation制作每一种产品的气泡动态图，流程为 1）颜色标识 2）气泡循环 3）细节调整 2.2 动态条形图 以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化，绘制时间段内的人口变化柱状图： 考虑到动态变化存在柱状图互相交换问题，为了优化展示效果，采用pandas_alive库进行绘制 这里为10，表示只显示前10的国家人口 动态条形图 如果要求为柱状图，添加orientation参数即可 sel_df.plot_animated(filename = r"C:\Users\28798 \Desktop\pop2.gif", n_visible = 10, orientation = 'v') 如果为饼状图，需要添加kind、rotatelabels等参数，数据采用pandas_alive
89710编辑于 2023-10-25
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号