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ggmice | 小众且常用的生物学可视化神器..

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DataCharm
发布2024-06-17 14:43:02
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发布2024-06-17 14:43:02
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  • 前言
    • 一、「ggmice」-小众且常用的生物可视化神器
    • 二、可视化学习圈子是干什么的?
    • 三、系统学习可视化
    • 四、猜你喜欢

前言

我们的数据可视化课程已经上线啦!!目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法,后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增,这点绝对良心!

我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了,主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展,提供「课堂式」教学视频,还有更多拓展内容,可视化技巧远超书籍本身,书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~

参与课程或者圈子的你将获取到:学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。

「ggmice」-小众且常用的生物可视化神器

在准备我们的R语言数据可视化课程的拓展内容时,发现了很多有意思的可视化工具包~~

今天给大家推荐的一个可视化工具为-「ggmice」,一款专门为生物学专业(老鼠相关)的小众且常用的数据可视化工具。

  • ggmice介绍

ggmice工具包可以通过可视化不完整数据和/或估算数据来增强小鼠(mice)估算工作流程。此外,ggmice函数生成的ggplot2绘图对象可被轻松操作或扩展。还可以使用ggmice检查缺失数据、开发估算模型、评估算法收敛性或比较观察数据与估算数据。

  • ggmice主要可视化绘制函数

我们还是查看ggmice工具中的数据可视化绘制函数,详细介绍如下:

  1. ggmice()绘制不完整数据或估算数据
代码语言:javascript
复制
ggmice(dat, aes(age, hgt)) +
  geom_point()
代码语言:javascript
复制
ggmice(imp, aes(x = .imp, y = hgt)) +
  geom_jitter(height = 0, width = 0.25) +
  geom_boxplot(width = 0.5, size = 1, alpha = 0.75, outlier.shape = NA) +
  labs(x = "Imputation number")
  1. plot_pattern()函数显示不完整数据集中的缺失数据模式
代码语言:javascript
复制
plot_pattern(dat)
  1. plot_corr()变量之间的相关性
代码语言:javascript
复制
# create correlation plot
plot_corr(dat)
  1. plot_pred()显示小鼠预测矩阵(Predictor matrix)
代码语言:javascript
复制
# create predictor matrix
pred <- quickpred(dat)

# create predictor matrix plot
plot_pred(pred)
  1. plot_trace()绘制 MICE 算法的跟踪线,用于收敛性评估
代码语言:javascript
复制
# create traceplot for one variable
plot_trace(imp, "hgt")

更多关于ggmice工具包的使用方法和可视化案例,对生物学感兴趣或者相关专业的同学可参考:ggmice官网[1]

可视化学习圈子是干什么的?

可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子:主要通过以下几个方面,给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容:

  • 视频教学,和读者零距离互动交流
  • 及时修正勘误和定期新增绘制知识点
  • 拓展衍生,绘图知识点远超书籍本身
  • 直播视频+拓展资料+答疑,学习更高效

「PS」:我们直播教学内容为课堂式教学,原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程,圈子中的同学可以免费、反复观看。当然,新增内容和定期答疑,直播也是如此。

  • 为何会有这个书籍学习社群?无门槛的微信群难免会鱼龙混杂,问题和质量都无法得到保证,而且一些关键问题经常被淹没,且没有沉淀价值。
  • 随着添加我微信的人日益增多,向我提问的人也越来越多,随便回答一下就太不负责任了;不回答也不是很好;如果都仔细回答,我也有自己的工作并且确实很忙,真的有点心有余而力不足!所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验,以及给大家提供一个坚持学习的平台。

微信扫码下方二维码即可参与我们的书籍学习圈子啦:

微信扫码即可加入学习圈子

系统学习可视化

当然,在学习数据可视化的道路上,你也有很多问题得不到解答,也可以加入我们的可视化课程(可视化系列课程推文)后,在学员群里和大家一起谈论,一起进步,或者直接向我提问。如果我觉得你的问题很具有普适性,我会把它写成文章发布在公众号上,让更多人看到,有关我们数据可视化系列课程的服务内容,可以参考下面的 阅读原文。

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参考资料

[1]

ggmice官网: https://amices.org/ggmice/index.html。

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原始发表:2024-06-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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