http://jingyan.baidu.com/article/64d05a0240ec75de55f73bd8.html 利用Excel 2010及以上版本的"条件格式"--"色阶"功能可以制作热图(heatmap).可选用Adobe Illustrator软件加工.美化之. 这里以Excel 2010为例介绍具体步骤. 工具/原料   Excel 2010或以上版本 Adobe Illustrator 方法/步骤     在Excel中选中要做热图的全部数据

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

Microsoft Excel Sheet/表格 制作折线图 虽然比较简单,但是仍然需要稍微花一点功夫. 1.制作好表格数据 2.先将数据选定(不包括 横座标的 年月日或其他的刻度 的那一列) 3.插入「折线图」 4.将 横座标 插入. 参考: 1.在Excel2013中插入折线图 2.Excel折线图の横坐标の设置方法: 以年份和销售量的数据为例 3.如何用excel做折线图

1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("darkgrid") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarning

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

先来看两张图: (1)10年世界杯决赛,冠军西班牙队中门将.后卫.中场及前锋的跑位热图 通过热图,我们可以很清楚的看出四个球员在比赛中跑动位置的差异. (2)历史地震震源位置的热图 也可以很清楚的看出,哪个地方是地震的高发地区(频率最高). HeatMap简介 上面两张就是热图的典型应用,通过热图可以简单地聚合大量数据,并使用一种渐进的色带来优雅地表现,最终效果一般优于离散点的直接显示,可以很直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低.但也由于很直观,热图在数据表现的准确性并不能保证. 生成原理 热

实际应用中,异常值的出现会毁掉一张热图.这通常不是我们想要的.为了更好的可视化效果,需要对数据做些预处理,主要有对数转换,Z-score转换,抹去异常值,非线性颜色等方式. 对数转换 为了方便描述,假设下面的数据是基因表达数据,4个基因 (a, b, c, d)和5个样品 (Grp_1, Grp_2, Grp_3, Grp_4),矩阵中的值代表基因表达FPKM值. data <- c(rnorm(5,mean=5), rnorm(5,mean=20), rnorm(5, mean=100), c

绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数).gplots::heatmap.2等.   相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类.行列注释.Z-score计算.颜色自定义等. data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;100.1;600.0;5.2 b;

生成测试数据 绘图首先需要数据.通过生成一堆的向量,转换为矩阵,得到想要的数据. data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, (1:6)/10, (1:6)/10, (6:1)/10, 1:6, 6:1, 6:1, 1:6, 6:1, 1:6, 1:6, 6:1) [1] 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 6.0 5.0[15] 4.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

一.线性关系数据可视化lmplot( ) 表示对所统计的数据做散点图,并拟合一个一元线性回归关系. lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None,col_wrap=None, height=5, aspect=1,markers="o",     sharex=True,sharey=True, hue_order=None, col_order=None,row_order=None,legend=True

之前写过三篇和CNV相关的帖子,如果你做肿瘤单细胞转录组,大概率看过: 单细胞分析实录(11): inferCNV的基本用法 单细胞分析实录(12): 如何推断肿瘤细胞 单细胞分析实录(13): inferCNV结合UPhyloplot2分析肿瘤进化 其中,第三篇帖子里面有两个注释代码,可以在基因和染色体长短臂两个层面对CNV做注释 这次对tree_anno.R代码做了更新,简单来说就是对原始CNV region的长度做了限制,最后的结果会输出更少更明显的CNV 之前在我这里拿过代码的读者如果需

前言 一般而言,我们做完pathway富集分析,就做下气泡图或bar图来进行展示,但它们实际上只考虑了富集因子和Pvalue.如果我们不关注这两个因素,而是在乎样本本身的pathway丰度呢? 对于KEGG热图绘制,大部分是做到KO层级,因为基因/蛋白和KO的绝大部分都是一对一的对应关系.如果一定要做Pathway的丰度热图呢?一般的方法是将该通路中的基因/蛋白的丰度进行累加来表示该pathway的丰度. 好了,现在我们来计算并绘制热图吧. 数据处理 得到pathway富集分析结果文件一般是这样

Heatmap热图通过众多数据点信息,汇聚成直观可视化颜色效果,热图已广泛被应用于气象预报.医疗成像.机房温度监控等行业,甚至应用于竞技体育领域的数据分析. http://www.hightopo.com/guide/guide/plugin/forcelayout/examples/example_heatmap2d.html http://www.hightopo.com/guide/guide/plugin/forcelayout/examples/example_heatmap3d.ht

Heatmap 是用来呈现一定区域内的统计度量,最常见的网站访问热力图就是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示.Heatmap.js 这个 JavaScript 库可以实现各种动态热力图的网页,帮助您研究和可视化用户的行为. Heatmap.js V2.0 是目前网络上最先进的热图可视化库.新的2.0版本 Heatmap.js 更快,拥有更强的渲染模块,使用更方便,因此您可以快速掌握和扩展自定义功能. 插件下载     效果演示 下面是一个简单的调用示例: // mi

Heatmap热图通过众多数据点信息,汇聚成直观可视化颜色效果,热图已广泛被应用于气象预报.医疗成像.机房温度监控等行业,甚至应用于竞技体育领域的数据分析. 已有众多文章分享了生成Heatmap热图原理,可参考<How to make heat maps>和<How to make heat maps in Flex>,本文将介绍基于HTML5技术的实现方式,主要基于Cavans和WebGL这两种HTML5的2D和3D技术的应用,先上最终例子实现的界面效果和操作视频: 实现Heat

Excel 2010高级应用-圆环图(七) 基本操作如下: 1.新建空白Excel文档,并命名为圆环图 2.单击"插入",并找到圆环图图样 3.单击圆环图图样,并在空白文档上生成图框 4.在图框下方生成数据源 5.在图框上方鼠标右键,找到"选择数据(E)..." 6.弹出数据源框,选择数据源,单击确定 7.圆环图生成了

Excel 2010高级应用-雷达图(六) 基本操作如下: 1.新建空白Excel文档,并命名雷达图 2.单击"插入",并找到雷达图图样 3.单击雷达图图样,在空白文档上生成图框,并在图框下方生成数据源 4.在图框上方鼠标右键,找到"选择数据(E)...",并点击 5.弹出选择数据源框,选中数据源,点击确定 6.生成雷达图

Excel 2010高级应用-面积图(三) 操作过程如下: 1.新建Excel空白文档,重新命名为面积图 2.单击"插入",找到面积图图样 3.选择其中一种类型的面积图,单击并在空白文档上生成面积图框 4.在面积图框下方新建数据源,如下图所示 5.在面积图框上方鼠标右键,选择"选择数据(E)..." 6.选中数据源,会弹出一个数据源窗口,点击"确定" 7.单击"确定"后,修改图标的位置,最终真正的面积图出现了

主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywlia

主要步骤 pheatmap 数据处理成矩阵形式,给行名列名 用pheatmap画热图(pheatmap函数内部用hclustfun 进行聚类) ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码