本文首发于”生信补给站“,https://mp.weixin.qq.com/s/yhMgkST-rVD6SaQS7R-eoA 桑基图(Sankey diagram),是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源.材料成分.金融等数据的可视化分析. 因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”. 一 载入R包,数据 本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行

最近因工作原因,需要处理一些数据,顺便学习一下动态图表的绘制.本质是使具有源头的流动信息能够准确找到其上下级关系和流向. 数据来源是csv文件 导入成为dataframe之后,列为其车辆的各部件供应商公司名称或其自身的属性. 导入后经过处理期望是看到整个工业的供应链和市场份额. 先上代码: # 数据架构 总领数据架构-品牌-车辆用途- import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts import Pie,Bar,Page,Bar3D,Overlap,

前端实现数据可视化的方案有很多种,以前都是使用百度的echarts,使用起来很方便,直接按照特定的数据格式输入,就能实现相应的效果,虽然使用方便,但是缺点就是无法自定义一些事件操作,可自由发挥的功能很少,对于一些特殊要求的需求就无能为力了,而d3.js很好地解决了这个问题: 1.安装d3 npm install d3 --save 2.安装d3-sankey npm install d3-sankey --save 3.引入对应的模块 import * as d3 from 'd3' impor

例图 注意: option = { label:{//formatter名字 show:true, formatter:function(obj){ return obj.data.name+'_123' } }, tooltip: { //可以自行添加,默认不添加 }, series: { type: 'sankey', layout:'none', focusNodeAdjacency: 'allEdges', data: [{ name: 'a', value:11 }, { name:

最近有个需求需要画如下的图: 这些图的核心意思是一样的,就是connection,把不同的数据连到一起. 文章里把这图叫做共线性图,是按功能命名的,Google里搜不到. 搜到类似的,这个图叫 Parallel Coordinates Plot,但显然有些丑陋. Parallel Coordinates Plot in R matloff/parcoordtutorial origin里把它叫做Parallel plot,显然快接近我想要的了. 最终根据Google image的类似推送,终于找

题目传送门 题意:给出衣服无向带权图,问有多少对合法的$<u,v,s>$,要求$u$到$v$存在一条路径(不一定是简单路径)权值异或和等于$s$,并且$u<v$.求所有合法三元组的s的和. 思路: 参考了一篇大佬的博客. 这类题的核心思想就是,两点之间的所有可能的路径,都是由一条简单路径加上若干个环组成的.u,v两点所有路径的异或值的集合,等价于,u,v一条简单路径的异或值,与整个连通图的所有环组成的线性基异或的集合. 所以按位考虑每个二进制1给整幅图带来的价值. 特别要注意的一点是,在

啦啦啦 题意: N 个点M条边的边带权的无向图,求1到n一条XOR和最大的路径 感觉把学的东西都用上了.... 1到n的所有路径可以由一条1到n的简单路径异或上任意个简单环得到 证明: 如果环与路径有交,异或后那块交就没了,相当于那块走了环上的路径: 如果环与路径没交,就是走到环上走一圈在回来,一去一回其他的地方又没了. 求一棵生成树,然后每一条非树边构成一个环,一共$m-n+1$个环 然后答案就是任取一些环的异或和与1到n路径异或和异或的最大值啦 实现上注意: 1.求生成树和简单环的异或和一遍

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

前言 性能优化大神Brendan Gregg发明了火焰图来定位性能问题,通过图表就可以发现问题出在哪里,通过svg矢量图来查看性能卡在哪个点,哪个操作占用的资源最多 在查看了原始数据后,这个分析的原理是按层级来对调用进行一个计数,然后以层级去做比对,来看横向的占用的比例情况 基于这个原理,把osd tree的数据和pg数据可以做一个层级的组合,从而可以很方便的看出pg的分布情况,主机的分布情况,还可以进行搜索,在一个简单的图表内汇聚了大量的信息 实践 获取需要的数据,这个获取数据是我用一个脚本解

G2 2.2.0, 『微小,但是美好的改变.』 # 一.丰富可视化交互形式 #### 选择: [图形的单选.多选](https://g2.alipay.com/tutorial/geom-select.html)以及[框选](https://g2.alipay.com/tutorial/rangeselect-event.html): 

d3network包code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-c

reportgen v0.1.8 更新介绍 这段时间,我对 reportgen 进行了大工程量的修改和更新.将之前在各个文章中出现的函数进行了封装,同时也对现有工具包的一些逻辑进行了调整. 1.reportgen 简介 reportgen 的底层是 pptx 文件生成接口,它能非常方便的将DataFrame等数据导出为pptx上的图表.你可以自定义图表的类型(条形图.饼图.折线图等),也可以全部交给工具包来自动化.另外不排除后期会增加其他文件形式(如可交互的 html 等)接口的可能性,但短期内

1.词云图 词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨. 先看几个词云图 简书签约作者标签词云 全国政协常委会工作报告词云图 2.推荐几个不错的词云图工具 Tagul Tagul云可以自定义字体.词云的形状(有爱心.BUS.雪人.人像.UFO等),颜色等,做出来的词云图很酷炫,为网站访问者提供良好的用户体验.用户可以在网站做好词云图,然后印在衣服.杯子.鼠标垫等地方,自己设计

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什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) E

Vue 2.5 发布了:15篇前端热文回看 2017-11-02 前端大全 (点击上方公众号,可快速关注) 本文精选了「前端大全」2017 年 10 月的 15 篇热门文章.其中有职场分享.技术分享和技术资源. 注:以下文章,点击标题即可阅读 <Vue 2.5 发布了> 我们很高兴宣布 Vue 2.5 Level E 的发布!本次发布包括多个功能提升并且我们推荐你查看发布说明来获取完整详细信息. 在这篇文章中,我们将重点介绍一些更重要的的变化:更好的 TypeScript 集成,更好的错误处理

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前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,

pyecharts介绍 pyecharts网站 Pyecharts生成的图像,动态效果非常cool.在HTML上展示很是perfect.matplotlib用于科研,但是pyecharts用于展示和讲座确实很好. pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库. 用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒. 画图举例 Bar图 from pyecharts import Pie, Bar, Gauge, EffectSca