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

Excel柱状图折线图组合怎么做 Excel百分比趋势图制作教程 用excel作图时候经常会碰到做柱状图和折线图组合,这样的图一般难在折线图的数据很小,是百分比趋势图,所以经常相对前面主数据太小了,在图里看不到,所以需要用次坐标轴来将其显示出来,下面就介绍这种柱状图添加折线图(百分比趋势图)组合的做法. Excel百分比趋势图制作教程 我们就用这个年份.销售量和增长率表格为例作图. Excel百分比趋势图制作教程"> 首先选中销售量和增长率两列数据 Excel百分比趋势图制作教程"

饼状图是为了在一个整体体现个体所占的比例,比如一块蛋糕每人各分多大份.了解了饼状图的含义,就来学习饼状图怎么做吧. 首先,我们准备excel表格饼状图的初始数据 然后选择excel表格上方的插入,选择图表中的饼状图,其中excel饼状图有饼图.复合饼图.复合条饼图.圆环图和三维饼图,选择饼状图之后可以选择样式,效果如下 excel简单饼状图讲完了,bi工具在数据分析领域非常火,顺便讲讲bi工具怎么做饼状图 这里选用思迈特软件Smartbi作为教学工具,不为别的,只是因为太好用了.首先进入Smar

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

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

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

甘特图小伙伴们都非常的熟悉,首先小编简单的向各位小伙伴介绍一下什么是甘特图,甘特图内在思想简单,即以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间.基本是一条线条图,横轴表示时间,纵轴表示活动(项目),线条表示在整个期间上计划和实际的活动完成情况.它直观地表明任务计划在什么时候进行,及实际进展与计划要求的对比.管理者由此可便利地弄清一项任务(项目)还剩下哪些工作要做,并可评估工作进度. 还记得在软考的时候,甘特图经常和PERT图放在一起,考察我们,既然提到了PERT

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

对于比较简单的项目管理,或绘制甘特图,选用电子表格工具——比如价格高也最强大的Excel.开源的OpenOffice.免费的WPS——可能比项目管理软件更方便. 1. XL-Easy Gantt 模板   这是一个excel模板,下载 约250KB,解压后500KB左右,需要启用宏.功能很强大,可以方便地增删任务,管理进度,设定工作结构. 可以免费使用,建议注册(注册是免费的).主页 2. Excel Gantt Chart Template 模板 实际就是一个excel文件,体积更小,仅50K

C#中如何防止Excel做科学计算法转换  string style = @"<style>.text{mso-number-format:\@;}</style>";//注意这是样式,不需要修改可直接使用 Response.Clear();            Response.Buffer = true; Response.Charset = "utf-8";            Response.AppendHeader("

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

热图可以聚合大量的数据,并可以用一种渐进色来优雅地表现,可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低. 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图.参数像积木,拼凑出你最喜欢的热图即可,如下图: 基因和样本都可以单独聚类,排序,聚类再分组,行列注释,配色调整,调整聚类线以及单元格的宽度和高度均可实现. 载入数据,R包 #R包library(pheatmap)# 构建测试数据 set.seed(1234)test = matrix(rnorm(200), 20, 10)test[1

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

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

若已经拿到表达矩阵exprSet 若差异较大,进行log缩小不同样本的差距 1.热图全体 1 ##加载包 2 library(pheatmap) 3 4 ##缩小表达量差距 5 exprSet <- log2(exprSet+1) 6 7 ##取最大标准差前1000个基因名字 8 cg <-names(tail(sort(apply(exprSet,1,sd)),1000)) 9 10 ##标准化,只关注样品间基因差异,不关注基因之间的,将离群点拉平 11 n <-t(scale(t(e

2021年都要过去啦,你还在用Excel做数据可视化效果吗?古语有云,"工欲善其事,必先利其器",没有专业的工具,前期准备的再好也是白搭.现在运用数据可视化工具于经营活动中的企业是越来越多,由此可见企业决策者对数据可视化价值的重视.但是目前市场数据可视化工具那么多,我们如何才能挑选到适合自己的那一款呢? 可能有的小伙伴对数据可视化的概念还不是很了解的,现在小编先来简单介绍一下. 这里说的数据可视化,是指将项目所需要用到的数据资料收集到一起,然后运用某些数据技术和专业的工具去挖掘探索潜藏

Excel 是个很有趣的工具,不管你是不是数据分析领域的打工人,都一定听过它的名字,甚至在全球拥有大量虔诚的粉丝.Excel这个名字其实源自英语中的" Excellence "一词,代表着:卓越和优秀.可以说,从诞生之初就被寄予了很高的期望. Excel 不负众望,成为了数据分析人必备的神器. Excel拥有不少数据分析的优势: 1)Excel拥有400多个内置的函数公式,直接套用很便利: 2)通过Excel可以制作出丰富多样的图表形式: 3)使用宏功能减少重复操作: 更夸张的是,各路