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表达芯片数据分析3——基因差异分析绘制火山图及差异基因热图
差异分析芯片差异分析所需要的输入数据图片 fviz_pca_ind(iris.pca, geom.ind = "point", # show points only (nbut ))(100), scale = "row", #按行标准化，只保留行内差别，不保留行间差别，会把数据范围缩放到大概-5~5之间 breaks = seq(-3,3,length.out = 100) #设置色带分布范围为-3~3之间，超出此范围的数字显示极限颜色 ) ? pheatmap# 关于scale的进一步学习：zz.scale.R芯片分析后的数据整理：图片二分组差异分析rm(list = ls()) load(file = "step2output.Rdata" scale = "row", #cluster_cols = F, annotation_col=annotation_col, breaks = seq(-3,3
1.1K10编辑于 2023-10-02 - 来自专栏曾大稳的博客
Glide v3.7源码分析(3)------GenericRequestBuilder.into（时序图）
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54630发布于 2018-09-11 - 来自专栏用户8186044的专栏
数据分析那些事3：圆环图的制作方法
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于数据分析工具学习和使用，不代表任何公司。文章涉及数据分析工具相关文字、图片等，版权均属数据分析工具所属公司。 圆环图是饼图的演化，可视化更美观，效果更佳，简单易懂。第一张图我们很容易看到某地区近6年能源消耗分布情况。 那么，如果通过Tableau数据分析工具制造环形图呢？ 本文使用Tableau数据分析工具对某地区近6年能源消耗量分布进行图表制作，希望对需要的小伙伴有帮助，制作效果图如下： 1.制作饼图 将日期拖入左侧标记区中的颜色图标中，能耗总量拖入左侧标记区的大小图标中 ，拖入后默认如下： 2.创建占位轴 将左侧度量中的记录数拖到行功能区，创建两个中心值都为1的占位轴，目的是让两个饼图同中心： 修改行功能区的两个记录数对应的度量值为平均值： 3.双轴合并饼图 ，创建圆环孔，实现圆环图。
2.2K30编辑于 2022-11-28 - 来自专栏全栈程序员必看
D3旭日图_日新图
本文将介绍D3旭日图的画法 下面我们先来看看结果展示 html代码 <! html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Sequences sunburst</title> <script src="js/d<em>3</em>. an array of arrays. d<em>3</em>.text("data.csv", function(text) { var csv = d3.csv.parseRows(text); var json = r: 3 }; var legend = d3.select("#legend").append("svg:svg") .attr("width", li.w) .attr("height", d3. wp-includes.code;http.code,8894 wp-includes.code;media.code,8895 robots.text,4920 wp-blog-header.code,3416 至此D3旭日图制作完毕
1.4K20编辑于 2022-11-09 - 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
计算样品两两之间的pearson相关系数 >dist.lower<as.dist(1pearson_cor)#得到Pearson距离的下三角矩阵 >hc<-hclust(dist.lower,"ave")#聚类分析 > plot(hc)#聚类画图 > sampleNames <- sub(pattern = "\\.CLL",replacement = "",colnames(eset))#PCA分析 > groups levels(groups)) 获取 disease数据列表 > disease SampleID Disease 1 CLL10 <NA> 2 CLL11 progres. 3 progres. 14 CLL22 stable 15 CLL23 progres. 16 CLL24 stable 17 CLL2 stable 18 CLL3 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 - 来自专栏科研猫
终极篇：3分钟搞定GOKEGG功能富集分析-气泡图
干货预警：3分钟搞定GO/KEGG功能富集分析（2），给大家详细讲解了DAVID网站的使用，通过分步操作，带领大家学习了使用DAVID工具来进行GO和KEGG分析。 多图&多视频预警，轻点可看详细内容 干货预警：3分钟搞定GO/KEGG功能富集分析（2）文章的结尾，我们得到了一个基因列表的功能富集结果（如下图所示）。 气泡图 气泡图的制作相当复杂，如果手上有现成的文献使用了气泡图来表征功能富集分析的结果，也可以拿出来看一下。 到现在为止，关于GO/KEGG功能富集分析就讲完了。我啰哩啰嗦地分了三篇文章来给大家讲解，主要目的是为了让大家彻底搞懂功能富集分析的含义，并掌握具体的操作步骤。 为了让大家把前面的操作都串联起来，方便学习记忆，在这里我把功能富集分析的一整套操作录制成视频，希望大家能够真正掌握这一实用分析。 原文详情：科研猫
30.7K11发布于 2019-09-24 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【MATLAB】进阶绘图 ( colormap 颜色图矩阵分析 | 自定义 colormap 颜色图 | 生成 64 x 3 的 colormap 颜色图矩阵 )
文章目录 一、colormap 矩阵分析 二、自定义 colormap 颜色图 1、生成 colormap 矩阵 2、代码示例 一、colormap 矩阵分析 ---- imagesc 函数参考文档 ---- 1、生成 colormap 矩阵 由上面打印的 colormap 颜色图矩阵数据可知 , 颜色图由 64 \times 3 矩阵组成 , 有 64 行 , 3 列 , 每行代表一个颜色值 '; 这里转置之后的 green_colormap_64x3 就可以作为颜色图 colormap 使用 ; 2、代码示例 代码示例 : % 生成一个 10 x 3 的矩阵 x = [1:10; 3:12 x 10 x 3 的矩阵 imagesc(x); % 查看颜色图颜色值 colorbar; % 设置自定义的颜色图 colormap(green_colormap_64x3); % 打印颜色图的值 green_colormap_64x3 green_colormap_64x3 运行结果 : 命令行窗口打印结果 : 打印的是生成的 64 \times 3 的 colormap 颜色图矩阵 >
4.5K30编辑于 2023-03-29 - 来自专栏科研猫
终极篇：3分钟搞定GOKEGG功能富集分析-柱状图
在干货预警：3分钟搞定GO/KEGG功能富集分析（2），给大家详细讲解了DAVID网站的使用，通过分步操作，带领大家学习了使用DAVID工具来进行GO和KEGG分析。 多图&多视频预警，轻点可看详细内容 在干货预警：3分钟搞定GO/KEGG功能富集分析（2）文章的结尾，我们得到了一个基因列表的功能富集结果（如下图所示）。 那么，今天的绘图操作，我们就分为两部分：柱状图 and 气泡图，来给大家详细讲讲如何通过这两种图来展现GO/KEGG功能富集的结果。 （由于微信公众平台对视频数目的限制，无奈把柱状图和气泡图分为两篇讲解，需要气泡图的同学请关注“科研猫”公众号查看） 柱状图 本文所用的数据即上次演示DAVID操作时所用的数据（大家可以通过识别文末的二维码 3 Step3：数据转换。在作图之前的我们需要对数据进行一定的处理。
18.7K21发布于 2019-09-24 - 来自专栏python3
python 3d图
首先在进行 3D Plot 时除了导入 matplotlib ，还要额外添加一个模块，即 Axes 3D 3D 坐标轴显示： 之后要先定义一个图像窗口，在窗口上添加3D坐标轴，显示成下图： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure () ax = Axes3D(fig) ? , 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) # height value Z = np.sin(R) 画出3d 图：rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度。
1.4K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python数据分析实践
Matplotlib类别比较图（3）
本篇继续介绍matpltolib类别比较图的绘制，分别是桑基图和词云图。 1、桑基图 桑基图是展现数据流动的很好工具，是一种特定类型的流量图。在这个图中，指示箭头的宽度与流量大小成比例。 ，若不添加此参数，默认新建一个图绘制，例如ax = ax1。 （可选参数） offset：桑基图字体与箭头的间隔，如果离得过近，可适当增加。 （必要参数） **kwargs：其他设置，例如：color(边框颜色）；facecolor(桑基图颜色)；alpha（透明度）;label(系列标签）。 ---- 步骤3：完成桑基图设置 diagrams = sankey.finish() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl
1.6K10编辑于 2023-02-23 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
3D星空图
一、先来看看Python星空图代码绘制成品 ? "在整个宇宙里，你是独属于我的那颗星" 二、分解Python模拟3D星空图代码讲解 1 下载并加载库 turtle库（相当于给你一支画笔，你可以在画布上用数学逻辑控制的代码完成绘图）。 “3D星空图”，即可获得完整源代码百度网盘链接。 width ,height = 800,600 s.setup(width,height) #输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例 s.title("模拟3D #设置乌龟模式（“standard”，“logo”或“world”）并执行重置，logo表示向上 s.delay(0) #设置或返回以毫秒为单位的绘图延迟，这里要设为0，否则很卡 3
1.1K40发布于 2020-09-08 - 来自专栏IT技术订阅
内存空间分析图
3. 本地方法栈（Native Method Stack）与虚拟机栈类似，本地方法栈是在调用本地方法时使用的栈，每个线程都有一个本地方法栈。 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。 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。 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。 原因 在开始之前先来说下分析它代码的原因，昨天是打算给wechat这个项目加上异常处理，可是发现在服务器返回400错误之后，客户端获取到得responseText和我服务器端定义的不一样，我服务器端是这么返回错误的 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 - 来自专栏老齐教室
回归分析（3）
注：本文是回归分析专题的第三部分，此专题是对即将于2021年5月出版的《机器学习数学基础》的补充和提升资料。 并且，只要插入的公式多点，在微信的编辑器中就不能保存。所以，发布的文章中，就很少有公式了。 在时间序列分析中通常很重要 Cond. No 多重共线性检验（如果与多个参数拟合，则参数彼此相关） 如此，即可实现统计中的线性回归模型构建。
1.7K20发布于 2021-03-11 - 来自专栏caoqi95的记录日志
matplotlib 绘制轮廓图和 3D 图
轮廓图 matplotlib.pyplot.contourf(args, data=None, **kwargs) Call signature: contour([X, Y,] Z, [levels] 3D 图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D V = np.loadtxt('value.txt') fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax_surf = fig.gca(projection ='3d') ax_surf.set_position([0.1,0.15,0.7,0.7]) X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 21), np.arange(0, 21) Contourf Demo [2]. mplot3d tutorial
1.4K50发布于 2019-06-11 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
GWAS分析中QQ图和曼哈顿图如何看？
GWAS最直观的结果，就是曼哈顿图，看一下GWAS分析是否理想，就是看有没有点超过了阈值线，类似鲤鱼跃龙门，我们希望它有，但也不希望它太多！ QQ图和曼哈顿图是嘛意思？ GWAS分析中，会有一个结果，每个SNP的P值，可以根据这个值，以及SNP的染色体和物理位置，进行作图。 常见的图是QQ图和曼哈顿图。 「如果所谓的变异都是遗传漂变引起+真实变异引起的：」 那它的图应该是这样的：刚开始的位点，比如-log10在3之前，都是和均匀分布是一致的，是随机漂变导致的。 在大于3之后，均匀分布还是在直线上，但是由于随机漂变+真实位点的存在，开始偏离直线，并且上翘，这些上翘的位点就是我们关注的位点。 所以，好的GWAS分析，有结果的QQ图，都是前期在直线上，后面上翘。 GWAS分析中，原理就是SNP位点和控制性状的基因存在LD状态，即SNP的分型可以代表基因的不同分型，所以，真实的显著位点应该是在基因两侧分布的，有一个上升和下降的趋势，比如这样的图： 「坏的曼哈顿图
2.8K30编辑于 2022-12-13 - 来自专栏HTML5学堂
CSS3实现loading图
HTML5学堂-刘国利在此郑重声明：本篇文章的灵感来源于2014年的自己一个学生的技术演讲，他运用CSS3实现了loading图效果，在此书写出来与大家分享。 效果创造的原作者——黄仕辉 实现的基本思路：利用圆角边框对loading图的样式控制，让其从方形变化为圆形；之后控制不同的边框粗细，调整更佳的视觉效果；最后利用CSS3中的动画，实现运动；在进行布局的时候 基本效果图 ? 基本html结构搭建 <! doctype html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HTML5学堂 - CSS3 - loading图</title> <link 顺便一提，由于使用的是CSS3进行控制，因此，即便是在PC端调整窗口大小，loading图的大小也会随之发生变化。 显示效果 ?
1.7K40发布于 2018-03-12 - 来自专栏气象杂货铺
绘图系列(3):绘制密度图
python中的 matplotlib 库中提供了 hexbin 函数绘制密度图，但是我还是更喜欢 R 语言中绘制密度图的方式，比如自带的 smoothScatter 函数以及 ggplot2 中的 geom_bin2d 利用美国历年的龙卷数据，绘制美国龙卷风的分布图，直接上代码： library(maps) library(ggplot2) library(ggmap) data <- read.csv('1950-
1.5K30发布于 2020-04-21 - 来自专栏Deep learning进阶路
8-3 图的遍历
8-3 图的遍历 和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中所有顶点各做一次访问。 若给定的是连通图，则从图中任一顶点出发顺着边可以访问到该图中所有的顶点。 、从图中某个顶点V0出发，并访问此顶点； 2、从V0出发，访问V0的各个未曾访问的 邻接点 W1，W2，…,Wk; 然后,依次从 W1, W2, …, Wk 出发访问各自未被访问的邻接点； 3、 此外，若一个图是非连通图，则从图中任意一个顶点出发进行深度优先搜索或广度优先搜索，都不能够访问到图中所有的顶点。而只能访问到初始出发点所在的连通分量中的所有顶点。 因此非连通图的遍历必须多次调用 深度优先搜索 或 广度优先搜索算法。 对于给定的无向图，如何构建它们相对应的生成树或者生成森林？ 其实在对无向图进行遍历的时候，遍历过程中所经历过的图中的顶点和边的组合， 就是图的生成树或者生成森林。
53410发布于 2019-07-02 - 来自专栏iOS开发攻城狮的集散地
UIScrollerView当前显示3张图
结构示意图.png 直接上总的效果图，需要或感兴趣的各路大神朋友请指教： ? ①效果.gif ②、接下来实现循环的功能：我相信好多人也都会想到 《 4 + 0 - 1 - 2 - 3 - 4 + 0 》这个方案，也就是先在数组的最后插入原数组的第一个元素，再在第一个位置插入原数组的最后一个元素 Bug.gif 解决上述Bug的方案就是利用UIScrollView的两个代理方法；在前后循环过渡处，刚开始拖拽时就在Bug的位置画上对应的视图；即《 3 + 4 + 0 - 1 - 2 - 3 - 4 UIScrollView *)scrollView{ //开始拖拽时停止计时器 [self.timer invalidate]; self.timer = nil; // 3 + 4 + 0 - 1 - 2 - 3 - 4 + 0 + 1 NSInteger index = scrollView.contentOffset.x/_currentPageSize.width
1.3K70发布于 2018-05-22
腾讯云开发者
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