MATLAB实例:求相关系数.绘制热图并找到强相关对 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用MATLAB编程,求给定数据不同维度之间的相关系数,并绘制热图,保存图片,找到强相关的维度对. 数据集来自UCI中的wine:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine 1. demo.m clear clc etea=0.8; %阈值 % 加载数据 data_load=dlmread('E:\sca

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

同很多非数学相关专业的朋友一样,我第一次碰到这个图时也是丈二和尚摸不着头脑.只知道这个工字型的图案,中间的点代表的是平均值,上下的两条横线代表的是方差值,除此之外,连这个图叫什么名字都不知道,只好硬着头皮在百度里输入“matlab作图中间是平均值上下是方差”或者“怎么画图:平均值和方差在图示中表现出来”之类搞笑的关键词搜索来寻找一丝蛛丝马迹.在阅读了很多文章之后,慢慢的才确定,这种统计学上常用的图叫做——误差棒图. 为了给后来者们节省一些时间,在这里我对误差棒图的绘制做个总结,举几个例子分析下可

序言 Matlab可以根据用户给出的数据绘制相应的函数图.对于单个2D函数图,需要给出一个行向量x作为函数图上离散点集的横坐标,以及一个与x列数一样的横坐标y作为函数图上点集的纵坐标. 向量x和y的取值既可以用离散数值直接列出,也可以用取值范围(冒号)和点运算(在幂运算.除法等算术运算符之前加个点号)得出相应的向量. 正文 1. 定义函数, 绘制初步图形 绘制函数y=f(x)的图形分为三步:定义x的取值范围和取值间隔/取值个数:通过定义y与x的关系f(x)来给出y向量:用plot(x,y)命令绘

以下六个函数都可以实现绘制三维图像: surf(xx,yy,zz); surfc(xx,yy,zz); mesh(xx,yy,zz); meshc(xx,yy,zz); meshz(xx,yy,zz); waterfall(xx,yy,zz); plot3(xx,yy,zz); 其中值得说明的是如何构造出对应的数据出来(xx, yy, zz)出来.下面通过一段标准的代码段进行展示如何构造出相应的数据. x=-1:0.1:1; y=-1:0.1:1; [xx,yy]=meshgrid(x,y);

先上代码,然后再一行一行解释: x=1:37; %这一行其实一开始,写的时候是没有的,后来需要给X轴上规定几个刻度才加上的 plot(x,Y,'linewidth',2); %以x为自变量,y为因变量画图,设置线宽为2 xlim([0 37]) %设置X轴上的区间,避免出现空白区域set(gca,'xtick',1:37) %gca的意思是指定的坐标区,如果有好几个坐标区可以分成ax1,ax2:然后利用'Name','Value'的格式来指定某种name的值, 这里就是将x轴指定成三十七个刻度,

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

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

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

热图: Display an image on the axes. 可以用来比较两个矩阵的相似程度 mp.imshow(z, cmap=颜色映射,origin=垂直轴向) imshow( X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.

今天遇到了这样一个问题,使用matplotlib绘制热图数组中横纵坐标自然是图片的像素排列顺序, 但是这样带来的问题就是画出来的x,y轴中坐标点的数据任然是x,y在数组中的下标, 实际中我们可能期望坐标点是其他的一个范围,如图: 坐标点标出来的是实际数组中的下标,而我希望纵坐标是频率,横坐标是其他的范围 plt.yticks(np.arange(, , ), np.arange(, , )) #第一个参数表示原来的坐标范围,100是每隔100个点标出一次 #第二个参数表示将展示的坐标范围替换为新

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;

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

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

MATLAB实例:绘制折线图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 条形图的绘制见:MATLAB实例:绘制条形图 用MATLAB将几组不同的数据展示在同一张图片中,并设置图例.横纵坐标范围与名称.重新自定义横坐标刻度,并保存图片到指定位置. 1. demo_1.m clear clc x=1:10; y_1=[0.7 0.7 0.75 0.77 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78]; y_2=[0.8 0.8 0.

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

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

Python matplotlib模块,是扩展的MATLAB的一个绘图工具库,它可以绘制各种图形 建议安装 Anaconda后使用 ,集成了很多第三库,基本满足大家的需求,下载地址,对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了: https://www.continuum.io/downloads#windows 脚本默认执行方式:              1.获取当前文件夹下的1.log文件              2.将数据格式化为矩阵              3.以矩阵的列

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

常用的二维图形命令: plot:绘制二维图形 loglog:用全对数坐标绘图 semilogx:用半对数坐标(X)绘图 semilogy:用半对数坐标(Y)绘图 fill:绘制二维多边填充图形 polar:绘极坐标图   bar:画条形图 stem:画离散序列数据图    stairs:画阶梯图 errorbar:画误差条形图 hist:画直方图 fplot:画函数图 title:为图形加标题 xlabel:在X轴下做文本标记 ylabel:在Y轴下做文本标记 zlabel:在Z轴下做文本标记