UpSetR:多数据集绘图可视化处理利器
说到集合数据可视化,我们第一时间想到的就是韦恩图。在 NGS 相关的研究中,韦恩图用来直观表征不同的集合之间元素重叠关系,是经常在文献中出现的图。
在集合数少的时候韦恩图是很好用的,但是当集合数多比如 5 个以上的时候那就会看的眼花缭乱了。比如下面这张发表在 Nature 上,显示了香蕉基因组与其他五种物种的基因组之间关系的 6 个集合韦恩图。

虽然这个图看起来很酷很有趣,但却也让人眼花:我们很难尝试从中提取任何信息;很难去跟踪哪个交叉点涉及哪些集合;也不清楚哪个是可视化中最大的交叉点——要获取这些信息我们必须逐一阅读图中的标签。
为了解决上面的问题,今天介绍一个专门用来做集合可视化,并且不受输入的集合个数限制的 R 包 UpSetR ,该包来源于 UpSet(一种新的用于数据集,以及它们的交集、组合定量分析的可视化技术)。Python 里面也有一个相似的包 py-upset 。此外还有个基于网页版本的 UpSetR shiny app 以及基于 github 的源代码库。
一
图形解读
UpSetR 可视化的结果图的基本上长得像下图这个样子:

与之相对应的韦恩图:

上述两个图是从 UpSetR 内置的分析了不同电影所属类型的 movies 数据集中选取了 Name、Action Comedy、Drama 4 列数据进行画图得到的结果:
黑色点表示该区域是有数据的且上方的 Intersection Size 条形图是该区域的数值大小;灰色的点表示该区域没有数据;
不同点连线表示存在交集,具体交集的个数可以看上方的条形图;
不同类型的数据的总量可以看左边的 Set Size 条形图。
二
安装
UpSetR 有两种方式安装:
# 从 CRAN 安装
install.packages("UpSetR")
# 从 Github 上安装
devtools::install_github("hms-dbmi/UpSetR")
【左右滑动查看完整信息】
三
数据导入
UpsetR 接受三种类型的数据输入:
表格形式,在 R 语言里就是数据框了。行表示元素,列表示数据集分配和额外信息。
元素名的集合( fromList )。
venneuler 包引入的用于描述集合交集的向量 ( fromExpression)。
#fromList
listinput <- list(one = c(1, 2, 3, 5, 7, 8, 11, 12, 13), two = c(1, 2, 4, 5, 10), three = c(1, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13))
#fromExpression
expressionInput <- c(one = 2, two = 1, three = 2, `one&two` = 1, `one&three` = 4, `two&three` = 1, `one&two&three` = 2)
【左右滑动查看完整信息】
接下来就可以绘制绘制图形了:
library(UpSetR)
upset(fromList(listinput), order.by = "freq")
#下面绘制的图形等同于上图
upset(fromExpression(expressionInput), order.by = "freq")
【左右滑动查看完整信息】

四
参数详解
下面所有的例子都将使用 UpSetR 内置的数据集 movies 来绘制。
#导入数据
movies <- read.csv(system.file("extdata", "movies.csv", package = "UpSetR"), header = TRUE, sep = ";")
#先大致浏览一下该数据集,数据集太长,就只看前几列
knitr::kable(head(movies[,1:10]))
【左右滑动查看完整信息】

该数据集展示的是电影名(name)、发行时间(ReleaseDate)以及电影类型,数据的详细信息自己可以看去。
UpsetR 绘制集合可视化图形使用函数 upset()。
upset(movies, nsets = 6, number.angles = 30, point.size = 2, line.size = 1, mainbar.y.label = "Genre Intersections", sets.x.label = "Movies Per Genre", text.scale = c(1.3, 1.3, 1, 1, 1.5, 1))
【左右滑动查看完整信息】

解释一下上面部分参数:
nsets:顾名思义,就是展示几个集合,movies 数据集有 20 几个集合,这里只展示其中的6个,另外从图中可以看出,这 6 个集合应该不是按顺序选择的。
numble.angle:这个参数就是调整柱子上数字的角度的。
mainbar.y.label/sets.x.label:坐标轴名称。
text.scale():有六个数字,分别控制 c(intersection size title, intersection size tick labels, set size title, set size tick labels, set names, numbers above bars) 这 6 个字体的大小。
很多时候我们想要看特定的几个集合:
upset(movies, sets = c("Action", "Adventure", "Comedy", "Drama", "Mystery", "Thriller", "Romance", "War", "Western"), mb.ratio = c(0.55, 0.45), order.by = "freq")
【左右滑动查看完整信息】

参数解释:
mb.ratio:控制上方条形图以及下方点图的比例。
order.by:如何排序,这里 freq 表示从大到小排序展示,其他选项有 degree 以及先按 freq 再按 degree 排序。
通过 keep.order 参数来对各个变量进行排序:
upset(movies, sets = c("Action", "Adventure", "Comedy", "Drama", "Mystery", "Thriller", "Romance", "War", "Western"), mb.ratio = c(0.55, 0.45), order.by = "freq", keep.order = TRUE)
【左右滑动查看完整信息】

也可以按 group 进行展示,下图展示的就是按各个变量自身、两个交集、三个交集......依次展示。参数 cutoff 控制每个 group 显示几个交集。参数 intersects 控制总共显示几个交集。
upset(movies, nintersects = 60, group.by = "sets", cutoff = 6)
【左右滑动查看完整信息】

还有很多参数比如控制颜色的参数,点、线大小等,具体可通过 ?upset 或者 help(upset) 查看帮助信息。
下一篇文章,我们将会介绍一下 UpSetR 其他一些高级参数的用法。
本文分享自微信公众号 - 生信科技爱好者(bioitee)。
如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。
UpSetR:多数据集绘图可视化处理利器的更多相关文章
- 给Clouderamanager集群里安装可视化分析利器工具Hue步骤(图文详解)
扩展博客 以下,是我在手动的CDH版本,安装Hue. CDH版本大数据集群下搭建Hue(hadoop-2.6.0-cdh5.5.4.gz + hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz)(博主 ...
- 给Ambari集群里安装可视化分析利器工具Hue步骤(图文详解)
扩展博客 以下,是我在手动的CDH版本平台下,安装Hue. CDH版本大数据集群下搭建Hue(hadoop-2.6.0-cdh5.5.4.gz + hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz) ...
- Seaborn(二)之数据集分布可视化
Seaborn(二)之数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法.本篇将会介 ...
- python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳
python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['fo ...
- Python--matplotlib 绘图可视化练手--折线图/条形图
最近学习matplotlib绘图可视化,感觉知识点比较多,边学习边记录. 对于数据可视化,个人建议Jupyter Notebook. 1.首先导包,设置环境 import pandas as pd i ...
- Python--matplotlib绘图可视化知识点整理
from:https://segmentfault.com/a/1190000005104723 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 强烈推荐ipython无论你 ...
- python实现cifar10数据集的可视化
在学习tensorflow的mnist和cifar实例的时候,官方文档给出的讲解都是一张张图片,直观清晰,当我们看到程序下载下来的数据的时候,宝宝都惊呆了,都是二进制文件,这些二进制文件还不小,用文本 ...
- Python基础——matplotlib库的使用与绘图可视化
1.matplotlib库简介: Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,开发者可以便捷地生成绘图,直方图,功率谱,条形图,散点图等. 2.Matplotlib 库使用: 注:由于 ...
- 四、绘图可视化之Seaborn
Seaborn-Powerful Matplotlib Extension seaborn实现直方图和密度图 import numpy as np import pandas as pd import ...
- cifar-10数据集的可视化
import numpy as np from PIL import Image import pickle import os CHANNEL = 3 WIDTH = 32 HEIGHT = 32 ...
随机推荐
- 在Vue3+TypeScript 前端项目中使用事件总线Mitt
事件总线Mitt使用非常简单,本篇随笔介绍在Vue3+TypeScript 前端项目中使用的一些场景和思路.我们在Vue 的项目中,经常会通过emits 触发事件来通知组件或者页面进行相应的处理,不过 ...
- MyBatisPlus 整合 SpringBoot 遇见的问题(二)
[异常]:Cause: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown column 'udf1' in 'field list'...... SQL: SELEC ...
- 利用复杂数据类型(eg:对象)时,是直接调用属性快,还是先用变量填装使用快
为了验证,我用时间戳去尝试 <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta ch ...
- DOM属性节点加其他节点的操作
节点属性 nodeType 返回值为数值 节点类型(nodeType) 节点名字(nodeName) 节点值(nodeValue) 元素节点 ...
- [网络]公共网络安全漏洞库: CVE / CNCVE
本文博主的经历与该博文处理绿盟科技安全评估的系统漏洞 - 博客园的经历相同: 处理[第三方网络安全公司]给[公司产品]的[客户的服务器]扫描后生成的[安全漏洞报告]. 1 前言 以网络安全行业中最大的 ...
- LeeCode 二叉树问题(四)
二叉搜索树的应用问题 二叉搜索树的定义 若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于根节点的值 若右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于根节点的值 它的左右子树也均为二叉搜索树 中序遍历结果为一个升序 ...
- 【Ubuntu】 Perf工具的使用
一.perf工具的安装 sudo apt-get install linux-tools-common sudo apt-get install linux-tools-"$(uname - ...
- count(*) count(1) count(字段)效率问题
COUNT(字段名)和COUNT(*)的查询结果有什么不同? COUNT(1)和COUNT(*)之间的效率哪个更高? 你知道答案吗?很多人都认为COUNT(1)比COUNT(*)效率高,真的是这样吗? ...
- 30-externals(拒绝某些包被打包进来)
const { resolve } = require('path') const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin') module. ...
- ts、typescript、enum、枚举、ts 获取枚举对应的类型、获取 enum 的 key 和 value
ts.typescript.enum.枚举.ts 获取枚举对应的类型 // 假设我一个枚举 enum ENUM_TYPE { ALL = 'all', SOME = 'some', LITTLE = ...