今天的内容讲讲单细胞文章中经常出现的展示细胞marker的图:tsne/umap图.热图.堆叠小提琴图.气泡图,每个图我都会用两种方法绘制. 使用的数据来自文献:Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma. 去年7月发表在Cell Re

1.坐标轴的视点(viewpoint):从哪个方向看整个坐标系统,这决定了坐标轴的方向和位置,通过view函数实现视点的设置:view([z y ]):(将坐标系统想象为一座房子,而自己是个会飞的天使,最初你在房子的北,海拔角度为0的位置,这是时你的视角是view[0 0],之后可以根据需要设置z和y的值,分别是绕房子转动的方向,和沿空间轴向上妃的高度)z表示视角沿z轴(正方向)旋转的角度,y表示视角沿y轴(水平面)旋转的角度2.坐标轴显示.关闭.样式axis off; % 去掉坐标轴axis

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:Python中文社区 本文用的数据如图所示,Dataframe中显示的是相关职位对应的地区和相应的薪水状况,单位是千,要统计各个城市的薪资状况.最终目的是用Matplotlib结合Seaborn得到这种可视化效果首先,导入要用到的包,由于需要在图中显示中文字,还需要进行一些字体的设置. import matplotlib.pyplot as plt import s

前面我们已经学习了单细胞转录组分析的:使用Cell Ranger得到表达矩阵和doublet检测,今天我们开始Seurat标准流程的学习.这一部分的内容,网上有很多帖子,基本上都是把Seurat官网PBMC的例子重复一遍,这回我换一个数据集,细胞类型更多,同时也会加入一些实际分析中很有用的技巧. 1. 导入数据,创建Seurat对象 library(Seurat) library(tidyverse) testdf=read.table("test_20210105.txt",head

折线图在R中也是很常见的一种图形,相对而言也比较简单. geom_line(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", ...) 从参数来看折线图的设置,都是属于基本参数设置,其中统计变换和位置调整一般都是使用identity 下面来看些例子: df <- data.frame( date = as.POSIXct(Sys.Date() - 0:29), coun

我使用思维导图做学习笔记,最终绘制了一张比较满意的思维导图,想要分享出去,但由于现在思维导图软件众多,成品文件格式差别蛮大,不利于传播和打开,所以需要转化为普通图片,但笔者使用的导图软件导出转化成的图片清晰度简直没法看,而且涉及很多收费限制,需要自己另外想办法. 于是我有了下面的历程.... 一句话总之  思维导图产品转字或PPT文档再转PDF文档再利用Photoshop的软件自行把PDF转化成自己需要的像素的图片 但我无意间发现了一个小秘密 我忽然发现自己是个傻逼,直接把文件ctrl + a

参考:https://blog.csdn.net/qq951127336/article/details/54586869 1.创建图 networkx有四种图 Graph .DiGraph.MultiGraph.MultiDiGraph,分别为无多重边无向图.无多重边有向图.有多重边无向图.有多重边有向图. import network as nx G = nx.Graph()#创建空的网络图 G = nx.DiGraph() G = nx.MultiGraph() G = nx.MultiD

ggfortify 有着简单易用的统一的界面来用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化的一个R工具包.这让许多的统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 {ggplot} 的风格画出好看的图,大大地提高了工作的效率. 虽然ggfortify已经在CRAN上,但是由于最近很多的功能都还在快速增加,还是推荐大家从Github上下载和安装 library(devtools) install_github('sinhrks/ggfortify') lib

web项目中,除了最基础的用java存取数据外,还有重要的h5+css排版以及图片的ps,排版多多看网上人家的好看的界面设计,至于图片,只能自己上手了,设计最终的目的是好看,好看,好看. 接下来,做个最简单的ps菜鸟级操作笔记. 1.进入ps,首先是如图1所示界面. 图1 2.具体应用是找到需要ps的图片存放在指定文件夹,点击"文件"-"打开"-"指定文件夹".这样可以打开所需要ps的图片,打开操作步骤如图2所示. 3.打开的图片显示如图3所示.

上周20161021-20161028的任务还没有搞完,所以今天来填坑(微笑脸) ××××××××××××××××××××我是萌萌哒分割线××××××××××××××××××××××××××××××× 本文参考:https://bitbucket.org/biobakery/biobakery/wiki/metaphlan2 MetaPhlAn2是使用宏基因组鸟枪法测序数据描绘微生物群落组成的工具. ps: 与系统发育相关的图的表示 安装: 1. 下载并解压 2. 修改/etc/profile,

第一节:Angular 2.0 从0到1 (一)第二节:Angular 2.0 从0到1 (二)第三节:Angular 2.0 从0到1 (三)第四节:Angular 2.0 从0到1 (四)第五节:Angular 2.0 从0到1 (五)第六节:Angular 2.0 从0到1 (六)第七节:Angular 2.0 从0到1 (七)第八节:Angular 2.0 从0到1 (八)番外:Angular 2.0 从0到1 Rx-隐藏在Angular 2.x中利剑番外:Angular 2.0 从0到

前言 "可视化之工具,可爱者甚蕃.统计学家独爱R,自Python来,世人盛爱matplotlib.余独爱Power BI之出微软而不染(免费),濯Office而不妖(够精简).......".先开个玩笑,哈哈^_^. 本文向大家介绍微软公司最近发布的可视化神器 - PowerBI.将重点讲解它的主要功能.和同类可视化工具的对比.以及基本使用方法. 本系列后面文章则将针对该工具的具体使用进行详细深入的讲解. Power BI的主要功能 顾名思义,PowerBI是一款BI(商务智能)工具,

翻译整理自: http://stackoverflow.com/questions/941594/understand-rails-authenticity-token 主要翻译的是第一个回答,另外结合了下面的一些有用的评论,整理成文. 一直对authenticity-token 这东西不太理解,想想把SO看一遍也没啥用,索性还是翻译整理一下印象比较深刻. 用途: 当用户对一个表单进行 create, update, 或是删除一个资源的操作时, rails应用会随机生成一个唯一的'鉴别权标'(a

在iOS 5中,苹果引入了一个新的CALayer子类叫做CAEmitterLayer.CAEmitterLayer是一个高性能的粒子引擎,被用来创建实时例子动画如:烟雾,火,雨等等这些效果. CAEmitterLayer看上去像是许多CAEmitterCell的容器,这些CAEmitierCell定义了一个例子效果.你将会为不同的例子效果定义一个或多个CAEmitterCell作为模版,同时CAEmitterLayer负责基于这些模版实例化一个粒子流.一个CAEmitterCell类似于一个CA

在iOS 5中,苹果引入了一个新的CALayer子类叫做CAEmitterLayer.CAEmitterLayer是一个高性能的粒子引擎,被用来创建实时例子动画如:烟雾,火,雨等等这些效果. CAEmitterLayer看上去像是许多CAEmitterCell的容器,这些CAEmitierCell定义了一个例子效果.你将会为不同的例子效果定义一个或多个CAEmitterCell作为模版,同时CAEmitterLayer负责基于这些模版实例化一个粒子流.一个CAEmitterCell类似于一个CA

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

转自:https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/87903024 1.plt.rcParams plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”.通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小.每英寸的点数.线条宽度.颜色.样式.坐标轴.坐标和网络属性.文本.字体等.rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问. 代码: import numpy as np imp

对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一.前言 现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有广阔的业务场景.举几个场景:网络流量是正常流量还是攻击流量.视频中的人的行为是否正常.运维中服务器状态是否异常等等.有监督学习的做法是给样本标出label,那么标label的过程肯定是基于某一些规则(图片除外),既然有了规则

源自:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTgyMDcwNg==&mid=2650625758&idx=1&sn=856dda86869dfa29bf0bd652314eeb24&scene=23&srcid=0717EY5LrlVp2TAkzsAfS4fz#rd nethogs:展示每个进程的带宽使用情况,以防你想知道究竟是哪个应用在消耗了你的整个网络资源# nethogs eth0# nethogs -p wlan0 #混杂

java -- JVM的符号引用和直接引用 https://www.zhihu.com/question/50258991 在JVM中类加载过程中,在解析阶段,Java虚拟机会把类的二级制数据中的符号引用替换为直接引用. 1.符号引用(Symbolic References): 符号引用以一组符号来描述所引用的目标,符号可以是任何形式的字面量,只要使用时能够无歧义的定位到目标即可.例如,在Class文件中它以CONSTANT_Class_info.CONSTANT_Fieldref_info.C

如果要在你的系统上监控网络,那么使用命令行工具是非常实用的,并且对于 Linux 用户来说,有着许许多多现成的工具可以使用,如: nethogs, ntopng, nload, iftop, iptraf, bmon, slurm, tcptrack, cbm, netwatch, collectl, trafshow, cacti, etherape, ipband, jnettop, netspeed 以及 speedometer.鉴于世上有着许多的 Linux 专家和开发者,显然还存在其他