今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧! 密度曲线图可能平时大家用的不多,不过其实没什么神秘,它的功能于直方图一样,都是用于表达连续型数值变量的分布形态。 案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。
geom_smooth/stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线,不会遍历所有数据点
我们使用r语言中ggplot2包绘制云雨图,云雨图可以看做是核密度估计曲线图、箱线图和抖动散点图的组合图表。我们可以使用自定义的半小提琴函数geom_flat_volin()、箱型图函数geom_boxplot和抖动散点图函数geom_jitter()叠加实现。
使用layer_points()绘制,其中内部参数都用默认值。注意这里ggvis(~wt, ~mpg)比ggplot多了一个波浪线。
关于Cox模型诊断和汇总在之前的推文中已经进行过详细的讲解:R语言生存分析:Cox回归
生存分析:研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小。可拓展到疾病复发时间,机器的故障时间等。 起始事件:反应研究对象开始生存过程的起始特征事件。 终点事件(死亡事件):出现研究者所关心的特定结局。如“病人因该疾病死亡”。 观察时间:从研究开始观察到研究观察结束的时间。 生存时间:观察到的存活时间,用符号t表示。 完全数据:从观察起点到死亡事件所经历的时间,生存时间是完整的。 截尾数据(删失值):观察时间不是由于终点事件而结束的,而是由于(1)失访(2)死于非研究因素(3)观察结束而对象仍存活以上三种原因结束的。常在截尾数据的右上角放一个“+”表示其实该对象可能活的更久。
生存分析:研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小。可拓展到疾病复发时间,机器的故障时间等。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。
第一种方法,我们使用matplotlib图形库中的hist函数,熟悉该库的人应该知道这是一个直方图绘制函数,以上是从API中找到的hist函数的所有参数,我们给出一维数组或者列表x,使用hist画出该数据的直方图。
在差异表达基因分析后,我们通常会选择一些显著差异表达的基因进行进一步的可视化分析,例如箱线图。箱线图是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图,包括最大值、最小值、中位数、上四分位数(Q3,75th percentile)和下四分位数(Q1,25th percentile)。
同样的 x 变量和 y 变量,描述的同样的数据,可以用散点图和平滑曲线图,从中都可以看出数据的趋势,ggplot中可以很容易的将这两个图结合在一张图上。
瀑布图(waterfall plot) 用于展示拥有相同的X轴变量数据(如相同的时间序列)、不同的Y轴离散型变量(如不同的类别变量)和Z轴数值变量,可以清晰地展示不同变量之间的数据变化关系。
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型(DLMs和DLNMs)。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用,并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用,但它们很容易被推广到不同的主题,并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
在金融领域中,我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。
生存分析是指将终点事件和出现此事件所经历的时间结合起来分析的一种统计方法,研究生存现象和现象的响应时间数据及其规律,在肿瘤等疾病研究中运用广泛。在R中进行生存分析常用的包有survival包以及survminer包。[A Robust 6-lncRNA Prognostic Signature for Predicting the Prognosis of Patients With Colorectal Cancer Metastasis]中R包survminer用于确定高风险和低风险人群的最佳截点。[Change in Neutrophil to Lymphocyte Ratio During Immunotherapy Treatment Is a Non-Linear Predictor of Patient Outcomes in Advanced Cancers]采用survminer包进行单因素和多因素分析。今天我们来介绍survminer包。
这篇文章的起因是在于之前考察cross entroy相关的内容的时候,发现工具调用的太多了导致很多基础的内容被搞得生疏了,因此,就打算整两篇笔记来好好整理一下激活函数、损失函数等一些比较基础的概念性的东西,打算是分这几个模块来着:
首先,本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集,数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务,这个数据集有1w条数据,3个特征:
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。
欢迎使用Origin软件,这是一款非常强大的科学数据分析和绘图软件,被广泛应用于各种学科领域的数据分析和可视化。
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地,本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路,详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接
output = smoothts(input, ‘b’, wsize) % 盒子法
前面我们介绍了一个对有害同义突变预测的方法PrDSM,可以发现,在对模型的分析中,大量的使用ROC对模型进行评估,今天我们就来介绍一下ROC的相关内容和两种ROC绘图方法:pROC、plotROC、ggROC和ROCR。
大脑一生面临的挑战重重,从出生到成熟,从衰老到死亡,外界环境时常波动,身体结构也一直在变化。6岁时儿童的大脑成熟度超过90%。因此,6岁之前被认为是脑发育的“黄金”期,是感知觉经验和智力发育的核心阶段。多种遗传、环境因素引起的脑发育异常(如自闭症),多于此年龄阶段累积并呈现症状。童年脑发育与功能的完善,不仅是人脑早期发展与重塑的基石,也是人生意义和价值判断形成的生理基础,是毕生幸福感的源泉。
在敏捷项目里面,更多的度量数据是故事点(Story Point),在每一个迭代周期开始之前,会让团队人员评估每个需求的故事点。这就相当于是传统项目里面的评估工时(一个需求完成需要多少时间)。
object of type ‘symbol‘ is not subsettable
不知不觉,Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦,今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万,在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙,时间有限,很多用户的问题也未能及时回答与解决,实在抱歉。现将该软件开源到Github上,有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
当我们的爬虫程序已经完成使命,帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑,自己抓取这些数据有啥用?如果要拿去分析,那要怎么分析呢?
在 【MATLAB】基本绘图 ( 句柄值 | 对象句柄值获取 | 创建对象时获取句柄值 | 函数获取句柄值 | 获取 / 设置 对象属性 | 获取对象属性 )二、获取对象属性 2、获取 坐标轴 对象属性 博客章节 , 获取 gca 坐标轴对象属性时 , 有
对于每个平面空间的像素点坐标(x,y), 随着角度θ的取值不同,都会得到r值, (%+++%要点.B)而对于任意一条直线来说,在极坐标空间它的(r,θ)都是固定不变的, 则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示:
历时365天,【Excel催化剂】与【EasyShu】联手升级的Excel图表插件EasyCharts 2.0版本-EasyShu,已经面世。
历时365天,【Excel催化剂】与【EasyShu】联手升级的Excel图表插件EasyCharts 2.0版本-EasyShu,即将面世。接下来我们会陆陆续续介绍插件的各种功能,同时内测,等内测结束就发布。我们先从与表格完美融合的类别型图表开始讲解。
本文介绍基于Python中的gdal模块,对大量长时间序列的栅格遥感影像文件,绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。
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python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本,本质上和二维图表的绘制并无差别,唯一的区别在于使用的库略有差异。
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
本文介绍基于Python中gdal模块,对大量多时相栅格图像,批量绘制像元时间序列折线图的方法。
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 努力写文的乌龟 研究方向 | 因果推断 来自 | PaperWeekly 本篇文章的服务主题是——如何评价一个弹性模型训练的好坏?介绍当前广泛使用的评价指标 AUUC。本篇由浅入深,从基本定义到应用思考,希望对 AUUC 已经了解的各位也能有小小的帮助。 为什么会有 AUUC 这个指标? 在因果推断领域有一个最基本的问题——对于一个给定的个体,我们不可能知道对它施加各种动作的反应。举一个生活中的例子,商店给客户发优惠券,假如我们给一位用户发了优惠券,
plot()的参数设置subplots=True即可自动对dataframe数据生成子图的可视化图形。
通过学习《零基础学编程011:复利数据表问题》,我们已经可以输出365行的《复利数据表》: (1+0.01) ^ 1 = 1.01 (1+0.01) ^ 2 = 1.02 (1+0.01) ^ 3 =
四种常见的作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴,提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化,并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
对象的句柄值 , 类似于编程时的引用 , 将对象的句柄值赋值给变量后 , 该变量就可以代表指定的绘图对象 ;
最近动态图表可以说火爆全网,我们当然可以通过很多第三方工具来实现该功能,既方便又美观。可是作为折腾不止的我们来说,有没有办法自己手动实现一个简易版的呢,答案当然是肯定的,今天我们就先来看一看如何基于 highcharts 完成上面的需求。
R作为一款越来越受追捧的数据分析工具,以上简单作图函数只是它全部功能的冰山一角。其实,它的作图功能比一般人能想象得到的还要强大得多。最近也接触ggplot2一阵子,有机会也希望能跟更多的朋友一起交流分享。。。
学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包. 先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggpl
近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目,考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现,下面来看看怎么弄。
阅读文献《Full configuration interaction potential energy curves for breaking bonds to hydrogen: An assessment of single-reference correlation methods》(REF1),重复文献中的计算结果。
前面通过简单的实操上手 Pytorch:# 轻松上手:PyTorch 预测书店销售趋势,本篇带来 Pytorch 核心引擎:autograd。
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