在上一篇中,我已经讲解了展示marker基因的前两种图形,分别是tsne/umap图.热图,感兴趣的读者可以回顾一下.这一节我们继续学习堆叠小提琴图和气泡图. 3. 堆叠小提琴图展示marker基因 相比于其他可视化形式,小提琴图可以更直观地展示某一类亚群的某一个基因的表达分布情况.我的marker基因一共选了12个,下面来画图: Seurat内置的VlnPlot函数可以直接画, library(xlsx) markerdf2=read.xlsx("ref_marker2.xlsx",

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp

我们不止可以读取数据库的内容,还可以读取xlsx文件的内容,这个库有在有些情况还是挺实用的 首先我们想读取这个文件的时候必须得现有个seaborn库 下载命令就是: pip install  seaborn 我写了个案例, 就是把读取的内容在小提琴图上显示出来,还有在对比柱形图上显示出来   #导报 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns if __n

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置风格,seaborn有5种基本风格,context表示环境 sns.set(style="white", context="notebook") # 处理中文问题 sns.set_style('whitegrid', {'font.sans-serif':['simhei',

下图是ECharts折线图堆叠的官方源码,设置折线图不堆叠只需要将每一个stack的值设置为不一样的名称或者将stack属性删除即可. option = { title: { text: '折线图堆叠' }, tooltip: { trigger: 'axis' }, legend: { data:['邮件营销','联盟广告','视频广告','直接访问','搜索引擎'] }, grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel:

1,函数stipplot() stipplot()函数用来画散点图,其x轴是离散型的变量 直接上代码 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset("tips") #seaborn内置数据集,DaraFram类型 sns.stripplot(x=&qu

一.散点图stripplot( ) 与swarmplot() 1.分类散点图stripplot( ) 用法stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,jitter=True, dodge=False, orient=None,   color=None, palette=None,size=5, edgecolor="gray", linewidth=0, ax=None, **kw

html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } body { margin: 0 } article, aside, details, figcaption, figure, footer, header, hgroup, main, menu, nav, section, summary { display: block } audio, canvas, p

用R作如下的各国Gini系数的Polar barChart: 作上图的R代码为: library(ggplot2) GiniData<- read.csv('IncomeInequality.csv',head=T) Gini<- ggplot(GiniData, aes(x=paste(GiniIndex,Country),y=GiniIndex,fill=GiniIndex%/%10)) Gini<- Gini +geom_bar(stat="identity",

解决方案有好几种: 网页版,无脑绘图,就是麻烦,没有写代码方便 极简版,gplots::venn 文艺版,venneuler,不好安装rJava,参见Y叔 酷炫版,VennDiagram 特别注意: 目前主流的韦恩图都只支持5个类别,多了不能使用韦恩图. UpSet某种程度上可以显示多于5个类别,但是结果不是很直观,不推荐. library(ComplexHeatmap) m = make_comb_mat(venn.list) UpSet(m) 1. 网页版的就不说了,非常简单,直接输入数据就

>install.packages("gplots") > library("gplots")> p <- data.frame(read.table("test.txt",header = T, sep="\t"))> row.names(p) <- p$gene> p <- p[,2:21]> p_matrix<- data.matrix(p) > heat

1.时间序列图 plot()函数 > air<-read.csv("openair.csv") > plot(air$nox~as.Date(air$date,"%d/%m/%Y %H:%M"), #把年月日时分秒转换成日期格式 + type="l", + xlab="Time", ylab="Concentration (ppb)", + main="Time trend of

  1.线图示例 plot()为高水平作图命令,axis().lines().legend()都为低水平作图命令 > rain<-read.csv("cityrain.csv") > plot(rain$Tokyo,type="b",lwd=2, #type ="b"表示即画散点也画直线,lwd设置线宽 + xaxt="n",ylim=c(0,300),col="black", #xaxt

#导入R包 library(grid)library(futile.logger)library(VennDiagram) #建立测试数据集 A = 1:150B = c(121:170,300:320)C = c(20:40,141:200)Length_A<-length(A)Length_B<-length(B)Length_C<-length(C)Length_AB<-length(intersect(A,B))Length_BC<-length(intersect(

id percent  k1_B04_WL-1.fs_1   0.021 k31_B04_WL-1.fs_1   0.624 k21_B04_WL-1.fs_1   0.355 k1 K=3  数据输入如上面所示: library(ggplot2) ggplot(b,aes(id,percent,fill=k))+geom_bar(stat="identity",width=1)+xlab("")+ theme_bw()+ theme(panel.grid =ele

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

转载:https://www.jianshu.com/p/678213d605a5?from=jiantop.com Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化,但是如果要通过ggplot2定制一套图形,尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形,对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了,ggplot2的部分语法是很晦涩的.为此Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形. 安装

1 气泡图 气泡图和上面的散点图非常类似,只是点的大小不一样,而且是通过参数 s 来进行控制的,多的不说,还是看个示例: 例子一: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 处理中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] x_data = np.array([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]) y_data = np.array([58000,

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

首先写第二部分的前言. 第二部分用来介绍获取数据基本信息的图形技术和统计方法. 本章主要内容 条形图.箱型图.点图 饼图和扇形图 直方图和核密度图 分析数据第一步就是要观察它,用可视化的方式是最好的.本章的主题有两个 1.将变量的分布作可视化展示 2.通过结果变量进行跨组比较 下面从不同的图形开始探索数据. 6.1条形图 6.1.1简单地条形图 条形图是通过条形展示离散变量的频数分布.函数是barplot: barplot(height) height是主要参数,horiz = TRUE就是横向