韦恩图 Venn Diagram Venn Diagram,也称韦恩图.维恩图.文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示.   韦图绘制工具 常用R语言的VennDiagram包绘制,输出PDF格式方便修改.此外还有非常多的在线工具,使用方便.详见“轻松绘制各种Venn图”   韦恩图在扩增子中用途 展示各样品和组间共有.各组特有的OTU:由于此类结果缺少统计支持,假阳性率高,近年来使用越来越少. 展示各组间差异OTU共有或特有情况:较常用. 展示差异OTU所属的Taxonomy归类后的共有或特有…

解决方案有好几种: 网页版,无脑绘图,就是麻烦,没有写代码方便 极简版,gplots::venn 文艺版,venneuler,不好安装rJava,参见Y叔 酷炫版,VennDiagram 特别注意: 目前主流的韦恩图都只支持5个类别,多了不能使用韦恩图. UpSet某种程度上可以显示多于5个类别,但是结果不是很直观,不推荐. library(ComplexHeatmap) m = make_comb_mat(venn.list) UpSet(m) 1. 网页版的就不说了,非常简单,直接输入数据就…

(清华2017.4.29标准学术能力测试25) 若$N$的三个子集$A,B,C$满足$|A\cap B|=|B\cap C|=|C\cap A|=1$,且$A\cap B\cap C=\varnothing$,则称$(A,B,C)$为$N$ 的“有序子集列”．现有$N=\{1,2,3,4,5,6\}$,则$N$有(        )个有序子集列． A.$540$ B.$1280$ C.$3240$ D.$7680$ 解答: D,提示:$6*5*4*4^3=7680$…

#导入R包 library(grid)library(futile.logger)library(VennDiagram) #建立测试数据集 A = 1:150B = c(121:170,300:320)C = c(20:40,141:200)Length_A<-length(A)Length_B<-length(B)Length_C<-length(C)Length_AB<-length(intersect(A,B))Length_BC<-length(intersect(…

color <- c("#E41A1C","#377EB8","#FDB462") color_transparent <- adjustcolor(color, alpha.f = 0.2) color_transparent1 <- adjustcolor(color, alpha.f = 1) ######################################## p_x <- c(0,13,-13, 10…

SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name   id  name       id   name --  ----       --   ---- 1   Pirate     2    Pirate 3   Ninja      4    Ninja 内联合(inner join)只生成同时匹配表A和表B的记录集.(如下图) ——————————————————————————-     1 2 3 4…

火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P值(P值),值越大差异越显着.原因得名也许的英文因为查询查询结果图像火山吧 一载入R函数包及数据集 library(ggplot2)data <- read.csv("火山图.csv",header=TRUE,row.names = 1) head(data) #查看数据类型,主要有P值,Fold change和基因ID即可. 二ggplot…

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. 上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot(森林图) | Cox生存分析可视化,本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值(置信区间区间)的结果直接绘制森林图的方法. 其中点估计值(置信区间)的结果可以是COX也可以是logistic回归等其他方法的结果,适…

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/CGz51qOjFSJ4Wx_qOMzjiw 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 甘特图(Gantt chart),又常被称为横道图或者条状图,是现代企业项目管理领域运用最为广泛的一种图示.就是通过条形来显示项目的进度.时间安排等相关情况的. 项目管理外,也可以用来管理学习计划.绘制甘特图的工具有很多,本文介绍使用R-plotly包绘制交互式的甘特图,保存html链接后,即可…

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo…

前面一个博客我们用Scikit-Learn实现了中文文本分类的全过程,这篇博客,着重分析项目最核心的部分分类算法:朴素贝叶斯算法以及KNN算法的基本原理和简单python实现. 3.1 贝叶斯公式的推导 简单介绍一下什么是贝叶斯: 让我们从一个故事开始. 1 看着后视镜往前开车 想象这么一个场景,我开着车,经过笔直的大道,快速地往下一个路口驶去.我知道,到了下一个路口就要右转了. 这件事情很简单,我坐在驾驶室内,看到下一个路口,往右边打方向盘就好了: 突然,不管什么原因(这故事是我写的,可以安排…

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状图…

ECharts学习总结使用步骤1 引入ECharts <script src="echarts.min.js"></script>2 绘制一个简单的图表 为ECharts准备具备宽高的DOM容器 然后就可以通过 echarts.init 方法初始化一个 echarts 实例并通过 setOption 方法生成一个简单的柱状图 //基于准备好的dom,初始化echarts实例var myChart=echarts.init(document.getElementB…

OpenGL编程指南(第七版) 转自:http://blog.csdn.net/w540982016044/article/details/21287645 在接触OpenGL中,配置显得相当麻烦,特别是在VS2012下配置时,存在许多问题,而网上的很多方法仅仅适用于VS2008,甚至仅适用于VC6.0,笔者经过自身的实践,参考了许多网上的资料,总结了一下配置的方法,当然这仅仅是笔者的个人理解,笔者个人水平有限,因此未必是万能的,如果解说存在错误或者不明白的地方,还望读者原谅和更正,谢谢. 一.…

在ORACLE数据库中,表与表之间的SQL JOIN方式有多种(不仅表与表,还可以表与视图.物化视图等联结),官方的解释如下所示 A join is a query that combines rows from two or more tables, views, or materialized views. Oracle Database performs a join whenever multiple tables appear in the FROM clause of the que…

画图解释SQL联合语句 http://blog.jobbole.com/40443/ 我认为 Ligaya Turmelle 的关于SQL联合(join)语句的帖子对于新手开发者来说是份很好的材料.SQL 联合语句好像是基于集合的,用韦恩图来解释咋一看是很自然而然的.不过正如在她的帖子的回复中所说的,在测试中我发现韦恩图并不是十分的匹配SQL联合语法. 不过我还是喜欢这个观点,所以我们来看看能不能用上韦恩图.假设我们有下面两张表.表A在左边,表B在右边.我们给它们各四条记录. 1 2 3 4 5…

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9 /10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状…

转:http://blog.jobbole.com/40443/ 本文由 伯乐在线 - 奇风余谷 翻译.未经许可,禁止转载!英文出处:Jeff Atwood.欢迎加入翻译组. 我认为 Ligaya Turmelle 的关于SQL联合(join)语句的帖子对于新手开发者来说是份很好的材料.SQL 联合语句好像是基于集合的,用韦恩图来解释咋一看是很自然而然的.不过正如在她的帖子的回复中所说的,在测试中我发现韦恩图并不是十分的匹配SQL联合语法. 不过我还是喜欢这个观点,所以我们来看看能不能用上韦恩图…

前言: 2012年从长沙跑到深圳,2016年又从深圳回到长沙,兜兜转转一圈,又回到了原点．4年在深圳就呆了一家公司,回长沙也是因为深圳公司无力为继,长沙股东老板挽留,想想自己年纪也不小了．就回来了,在长沙工作几月,也没什么太多的不适应．不用赶着项目上线,不用加班,想想其实也不错. 从12年在长沙就想写点开源的东西,不过实在不敢献丑．这次机缘巧合,有个朋友一个项目需要用到大量报表,我找到百度的开源echarts项目(感谢开源,4年工作以来用到很多很好的开源项目,对工作助力颇多),看着就挺舒服的,又…

画图解释 SQL join 语句 我认为 Ligaya Turmelle 的关于SQL联合(join)语句的帖子对于新手开发者来说是份很好的材料.SQL 联合语句好像是基于集合的,用韦恩图来解释咋一看是很自然而然的.不过正如在她的帖子的回复中所说的,在测试中我发现韦恩图并不是十分的匹配SQL联合语法. 不过我还是喜欢这个观点,所以我们来看看能不能用上韦恩图.假设我们有下面两张表.表A在左边,表B在右边.我们给它们各四条记录. 1 2 3 4 5 6 id name       id  name…

(上半部) 作者:走位@阿里聚安全 前言 近年来,漏洞挖掘越来越火,各种漏洞挖掘.利用的分析文章层出不穷.从大方向来看,主要有基于栈溢出的漏洞利用和基于堆溢出的漏洞利用两种.国内关于栈溢出的资料相对较多,这里就不累述了,但是关于堆溢出的漏洞利用资料就很少了.鄙人以为主要是堆溢出漏洞的门槛较高,需要先吃透相应操作系统的堆内存管理机制,而这部分内容一直是一个难点.因此本系列文章主要从Linux系统堆内存管理机制出发,逐步介绍诸如基本堆溢出漏洞.基于unlink的堆溢出漏洞利用.double free…

JOIN的含义就如英文单词"join"一样,连接两张表,大致分为内连接,外连接,右连接,左连接,自然连接.这里描述先甩出一张用烂了的图,然后插入测试数据. CREATE TABLE t_blog( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title ), typeId INT ); SELECT * FROM t_blog; +----+-------+--------+ | id | title | typeId | +----+-------+----…

  了解了解                    ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合…

笔者寄语:感谢CDA DSC训练营周末上完课,常老师.曾柯老师加了小课,讲了echart与R结合的函数包recharts的一些基本用法.通过对比谢益辉老师GitHub的说明文档,曾柯老师极大地简化了一些代码,可读性很强. 关于此包起源,百度联姻d3.js=echarts,echarts+R=recharts包(Yang Zhou和Taiyun Wei),谢益辉老师修改可以传递js参数,实现更多功能, 但是呢,谢益辉老师的改良版包还没发出来,于是该神就做了一个函数,先给大家试用(点赞谢益辉老师).…

我认为 Ligaya Turmelle 的关于SQL联合(join)语句的帖子对于新手开发者来说是份很好的材料.SQL 联合语句好像是基于集合的,用韦恩图来解释咋一看是很自然而然的.不过正如在她的帖子的回复中所说的,在测试中我发现韦恩图并不是十分的匹配SQL联合语法. 不过我还是喜欢这个观点,所以我们来看看能不能用上韦恩图.假设我们有下面两张表.表A在左边,表B在右边.我们给它们各四条记录. 1 2 3 4 5 6 id name       id  name -- ----       -- …

Python 是一门非常容易上手的语言,通过查阅资料和教程,也许一晚上就能写出一个简单的爬虫.但 Python 也是一门很难精通的语言,因为简洁的语法背后隐藏了许多黑科技.本文主要针对的读者是: 毫无 Python 经验的小白 有一些简单 Python 经验,但只会复制粘贴代码,不知其所以然的读者 觉得单独一篇文章太琐碎,质量没保证,却没空读完一本书,但又想对 Python 有全面了解的读者 当然, 用一篇文章来讲完某个语言是不可能的事情,我希望读完本文的读者可以: 对 Python 的整体知识…

小学知识总结 上午篇 •积性函数的卷积公式 (1)(f * g)( n ) = ∑(d|n) f( d ) x g ( n / d ) (2)代码实现 LL f[N], g[N], h[N]; void calc(int n) { ; i * i <= n; i++) { h[i * i] += f[i] * g[i]; ; i * j <= n; j++) h[i * j] += f[i] * g[j] + f[j] * g[i]; } } (3)例题 太难了就不发了QAQ •组合数问题都是…

柳叶刀发表的文献解读:Whole-exome sequencing in the evaluation of fetal structural anomalies: a prospective cohort study 背景介绍 随着超声波在产科护理中的应用,胎儿结构异常的鉴别已成为例行公事.当发现异常时,进一步评估核型.全染色体非整倍体与染色体微阵列(CMA)上较小的微缺失和复制(CNV),则是非常的重要.目前研究发现,大约32%结构异常胎儿具有临床相关的异常核型,6%的结构异常胎儿能找到致病…

目录 题记 Python技巧.避坑及心得 八种数据类型 循环 函数 Homework 题外话 之前没有写博客的习惯,现在开始写觉得入门也太晚了吧,看看同龄的大哥都写了十几万字.于是心想,我也要开启我的博客之旅.本篇讲python入门操作,适合新手!!!老鸟拐弯不送.懒得起名字了,"水云疏柳" 挺好的,看着都更有动力学习.哈哈,开始吧... Jupyter操作 不代表咱们就不用Pycharm了,只是为了生活得更优雅 开启优雅编程(R/Python)之路的神器…

1, 频率派思想 频率派思想认为概率乃事情发生的频率,概率是一固定常量,是固定不变的 2, 最大似然估计 假设有100个水果由苹果和梨混在一起,具体分配比例未知,于是你去随机抽取10次,抽到苹果标记为1, 抽到梨标记为0,每次标记之后将抽到的水果放回 最终统计的结果如下: 苹果 8次,梨2次 据此,我可以推断出苹果的比例吗? 最大似然估计看待这个问题的思路是: 1.1.0.1.1.0.1.1.1.1 每次抽样都是独立的随机过程,抽到苹果的概率为 p, 抽到梨的概率为 1 - p,那么抽到8次苹果…