目前GWAS方向发了很多文献,但是并没有一个很完善的R包对这些文献的数据进行汇总. 接下来推荐的这个是最新发表的GWAS数据汇总R包​.看了一下功能齐全,但是数据不是收录的很齐全​. 下面具体讲一下.​ 在R上安装 install.packages("remotes") remotes::install_github("ramiromagno/gwasrapidd") 查询是否有发表关于自身免疫性疾病的文章 library(gwasrapidd) my_studie…

最近打算开始写一个多组学(包括宏基因组/16S/转录组/蛋白组/代谢组)关联分析的R包,避免重复造轮子,在开始之前随便在网上调研了下目前已有的R包工具,部分罗列如下: 1. mixOmics 应该是在多组学领域知名度最高的一个R包,有专门的团队,做了十余年了,引用量也比较高. 官网:http://mixomics.org/ 文章:mixOmics: An R package for 'omics feature selection and multiple data integration Gi…

pyplot官网教程https://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html #导入matplotlib的pyplot模块 import matplotlib.pyplot as plt plot用于绘制线条 ''' 第1步:定义x和y坐标轴上的点 ''' #x坐标轴上点的数值 x=[1, 2, 3, 4] #y坐标轴上点的数值 y=[1, 4, 9, 16] ''' 第2步:使用plot绘制线条 第1个参数是x的坐标值,第2个参数是y的坐标值 '''…

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360 最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出. 随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展 电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径.我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告. 项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三个要素:行为过程.行为结果.行为主体进行分析. (1)使用关联规则分析方法分析网络购物用户的…

[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据 openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据 googlesheets:读取google电子表格数据 haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网…

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图…

上周在中国R语言大会北京会场上,给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化.现场同学对这块内容颇有兴趣,故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装 require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图…

绝大多数的绘图案例都是以强大.灵活制图而著称的R包ggplot2实现的,充分展现了ggplot2生动.翔实的一面.从如何画点图.线图.柱状图,到如何添加注解.修改坐标轴和图例,再到分面的使用和颜色的选取等,本书都有清晰的讲解.虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2,但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍.作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务,读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来适应各种复杂的需求. 用合适的工具来完成合适的绘图任务,也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来…

利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化 利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装: require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图方式,并通过type指定图表…

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…