KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
ggplot_Violin Plot & dot plot sunqi 2020/8/2 概述 小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。...小提琴图比箱形图显示更多的信息。...library(tidyverse) # 绘图 # 基本绘图参数设置 p % ggplot(aes(x = dose, y = len)) # 添加小提琴图并添加统计均值和标准差...点图 geom_dotplot() stackdir:点的堆叠方向默认为向上 stackratio：点的距离 color, fill:同之前 dotsize：点的大小 # 点图绘制并添加均值和标准差 p3...= 'y', stackdir = 'center') + scale_fill_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800")) # 将箱式图分开，并设置间隔为0.8
4、设置参数kind为kde，绘制密度曲线图 sns.jointplot("sepal_width", "petal_length", data=iris, kind="kde", space=0, color...6、小提琴图 小提琴图是盒图与核密度图的结合 能够一次从多个维度反映出数据的分布 1、使用violinplot()函数绘制小提琴图 sns.violinplot(x=tips["total_bill...2、根据星期(day)进行分组，绘制特征账单的小提琴图 sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ?...4、绘制两个离散变量嵌套分组的小提琴图 palette用于指定seaborn内置颜色 sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",data...3、设置col参数，对数据集进行分组：抽烟者和不抽烟者 sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col="smoker", data=tips) ?
par(mfrow=c(3, 1)) #一个图版显示3行,1列 vioplot(price ~ cut, data = diamonds, las = 2, col = palette) #根据cut分组展示...diamonds, aes(x=cut, y=price)) + geom_violin(trim=FALSE,aes(fill=factor(cut))) + #"trim"为TRUE(默认值),将小提琴的尾部修剪到数据范围...element_blank(), #去除外框线 axis.line = element_line(colour = "black",size=2) #将x...legend.position="none" #不加图例 ) + coord_flip() #翻转坐标 ggnormalviolin ggnormalviolin是使用ggplot2根据指定的均值和标准差创建正态分布的小提琴图的方法...data = d, aes(x = Distribution)) + geom_normalviolin(aes(mu = Distribution_mean, #mu是正态分布的均值
• 基因长度：同一条件下，不同的基因长度产生不对等的read读数，基因越长，该基因的read读数越高 数据预处理 • 1.在至少在75%的样本中都表达的基因 • 2.过滤平均值count<10的基因 •...900,res=150) print(p1) dev.off() 主要是从四分位数的角度来描述数据的分布 从箱线图中不仅可以查看单个样品表达水平分布的离散程度，还可以直观地比较不同样品整体表达水平 图片 小提琴图...## 2.样本表达总体分布-小提琴图 p2 <- p + geom_violin() + mythe + theme(axis.text = element_text(size = 12),.../1.sample_violin.png",width = 800, height = 900,res=150) print(p2) dev.off() 简要展示分布“密度”，突出数据分布的密集区域从小提琴图中可以查看单个样品表达水平分布的密集程度...宽--->密度高 图片 密度曲线图 ## 3.样本表达总体分布-概率密度分布图 m <- ggplot(data=data, aes(x=expression)) p3 <- m + geom_density
一、前言 柱状图和箱线图的代码能理解了其实发现好多作图都是可以触类旁通的，小提琴图作为科研结果常用展示图也不可或缺，用ggplot或者vioplot。...(limits=c("0.5", "2")) 图片 2.2 添加数值 #添加中位值median,均值改mean p + stat_summary(fun.y=mean, geom="point", shape...=23, size=2, color="red") 图片 #中位数和四分位数 p + geom_boxplot(width=0.1) 图片 #均值和标准差 p 分组 data <- trees tall = 76, ] small <- trees[trees$Height < 76, ] #绘图 vioplot...\t",check.names=F) x=colnames(rt)[2] y=colnames(rt)[3] colnames(rt)=c("id","Type","Expression") #设置分组
参数 las（或者 labels） 设为 1 是为了将纵轴的刻度标签横向显示。...下图绘制了一幅分组条形图，并添加了颜色和图例，代码如下： counts <- table(Improved, Treatment) barplot(counts, col = c("red...下面的代码以数据集 anorexia 为例绘制了不同治疗方式下治疗后体重的均值条形图，结果如下图所示。...小提琴图（violin plot）可以看作是箱线图和密度图的结合。vioplot 包里的函数 vioplot( )可用于绘制小提琴图，使用前请先安装并加载该包。...如果想把图形保存下来用于报告或论文中，笔者建议使用代码的方式，将绘图语句放置在开启目标图形设备的语句和关闭目标图形设备的语句之间即可。
生成的对象是一个列表，其中包含扩展矩阵和分组分配，以及一些内部函数所需的元数据。使用具有三个自由度的自然三次样条曲线。...现在可以将扩展后的矩阵传递给 :grpreg() fit <- grpreg 请注意，在这种情况下不必传递分组信息，因为分组信息包含在对象中。...其中 x表示正在绘制的特征）的平均值为零时，y值为零。...另一种情况是，如果指定了plot_spline()x，则将绘制一幅纵轴代表模型预测值的曲线图，所有其他特征都固定为平均值： plot_spline(fit, "V02, type='conditional...下面是前 9 个系数的曲线图： for (i in 1:9) ploline(fit 在生成模型中，变量 3 和 4 与结果呈线性关系，变量 1、2、5 和 6 呈非线性关系，而所有其他变量均不相关
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...4. violinplot 该函数绘制的是小提琴图，基本用法如下 >>> sns.violinplot(data=df, x="day", y="total_bill") >>> plt.show()...6. pointplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用errorbar加折线图的形式展示，基本用法如下 >>> sns.pointplot(data=df, x="day", y="total_bill...7. barplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用柱状图进行展示，基本用法如下 >>> sns.barplot(data=df, x="day", y="total_bill") >>> plt.show
] View(test) ### data均值...data<-data[,-1] sampleID<-colnames(data) data<-apply(data, 1, as.numeric) rownames(data)<-sampleID ##分组信息构造...3.621140 3.698909 2.815539 3.278493 2.785017 ## N5 3.812910 4.214652 2.814199 2.800704 2.916013 整合小提琴图...#theme_gray(base_size = 14)##background ggsave("all_violin.pdf", width = 10, height = 8) 小提琴图...#theme_gray(base_size = 14)##background ggsave("group1_violin.pdf", width = 10, height = 8) 小提琴图
生成的对象是一个列表，其中包含扩展矩阵和分组分配，以及一些内部函数所需的元数据。使用具有三个自由度的自然三次样条曲线。...现在可以将扩展后的矩阵传递给 :grpreg()fit 分组信息，因为分组信息包含在对象中。...plot_spline(fit,偏残差也可包含在这些图中：plot_splinpartial=TRUE)默认情况下，这些图的居中值为 x(的平均值（其中 x表示正在绘制的特征）的平均值为零时，y值为零。...另一种情况是，如果指定了plot_spline()x，则将绘制一幅纵轴代表模型预测值的曲线图，所有其他特征都固定为平均值：plot_spline(fit, "V02, type='conditional...下面是前 9 个系数的曲线图：for (i in 1:9) ploline(fit在生成模型中，变量 3 和 4 与结果呈线性关系，变量 1、2、5 和 6 呈非线性关系，而所有其他变量均不相关。
我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上，这样就得到了热图来进行展示了。 ?...脊线图 (峰峦图， Ridgeline plots) 可以替代小提琴图，并且在可视化随时间变化的分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。另外，堆叠的条形图基本使用所有情况，如果是比例沿连续性变量进行变化的时候，使用堆叠的密度图是可以的。 ?...如果要可视化多个分类变量的数据数据的时候，那么马赛克图(mosaic plot)、矩阵树状图 (treemaps)以及并行曲线图是很有用的可视化途径。具体的使用条件我们会在后面的几章进行讲解。 ?...在某些情况下，根据其他一些数量（例如人口数量）使不同区域变形或将每个区域简化为正方形可能会有所帮助。这种可视化称为制图(cartograms)。 ?
这篇文献实在是太经典了，仅仅是 2*2分组常规 bulk 转录组测序即可，并且可以毫不夸张的说：根本无需任何生物学背景就发出来了！...原始fq的fastqc质控图 第一个图展示了fq数据的每个每个碱基质量值分布，第二图为每条序列的平均碱基质量值分布，第三幅图为每条序列的GC含量密度曲线图。...Fig. 2 样本相关性指标图 定量完后拿到一张样本表达矩阵，就可以进行下游分析了，比如差异分析前检查一下样本分组，使用样本相关性热图，样本PCA分析图。...除此之外，我们的转录组课程还介绍了层次聚类，样本表达总体分布的箱线图、小提琴图、密度曲线图。 这里的一个重要指标为：样本的组内相关性一定高于组间。
相反，我们将首先创建一个函数来查找保守的标记，包括我们想要包含的所有参数。我们还将添加几行代码来修改输出。...我们还可以通过使用小提琴图来探索特定标记的表达范围： 小提琴图类似于箱线图，不同之处在于它们还显示不同值的数据的概率密度，通常由kernel density estimator进行平滑处理。...小提琴图比普通的箱线图更能提供信息。箱线图仅显示平均值/中位数和四分位数范围等汇总统计数据，而小提琴图则显示数据的完整分布。当数据分布是多模式(多个峰值)时，这种差异特别有用。...在这种情况下，小提琴曲线图显示了不同峰值的存在、它们的位置和相对振幅。...这些结果和曲线图可以帮助我们确定这些群的身份，或者在之前探索了预期细胞类型的规范标记后，验证是否是我们假设的身份。
6.3 绘制密度曲线 6.4 基于分组数据绘制多组密度曲线 6.5 绘制频数分布折线图 6.6 绘制基本箱型图 6.7 向箱型图添加槽口 6.8 向箱型图中添加均值 6.9 绘制小提琴图 6.10 绘制点图...A：将分组变量映射到点形shape，或颜色colour属性。...palette = 'Set1')+ geom_smooth(method=lm,se=F,fullrange=T) 5.7 根据已有模型向散点图添加拟合线 Q：对数据集建立拟合回归模型之后，如何将模型对应的拟合线添加到散点图上...A：使用geom_density()函数，将分组变量映射到colour或者fill属性即可。分组变量必须是因子型或者字符向量。...#这是因为置信域即槽口的上边界超过了箱体，但是没有什么毛病图还是可以用的惹 6.8 向箱型图中添加均值 Q：如何向箱型图添加均值？
01 — 安装与基本介绍 绘图类型统计 函数 作图类型 描述 ggbetweenstats 小提琴图 组/条件间的比较 ggwithinstats 小提琴图 组/条件内的比较 gghistostats...，箱形图 此函数用于创建小提琴图、箱形图或组间或组内比较的组合图。...outlier.tagging = TRUE, outlier.label = education ) （3）gghistostats gghiststats作用：可视化单个变量的分布，并通过一个样本测试检查其均值是否与指定值显著不同...如果所选变量中存在NA，图例将显示用于相关性测试的最小、中位数和最大对数。...如果只输入一个类别变量，单样本比例检验(即卡方拟合优度检验)的结果将显示为副标题。
通过Plotly Express 可以将普通最小二乘回归趋势线添加到带有trendline参数的散点图中。为此需要安装statsmodels及其依赖项。...(OLS)回归趋势线或非线性局部加权散点图平滑(LOWESS)趋势线添加到Python中的散点图。...KNN回归的一个简单的实现是计算最近邻K的数值目标的平均值。另一种方法是使用K近邻的逆距离加权平均值。...单个函数调用来绘制每个图形 第一个图显示了如何在单个分割(使用facet分组)上可视化每个模型参数的分数。 每个大块代表不同数据分割下，不同网格参数的R方和。...此处主要是将模型的预测概率、模型效果可视化，如假正率真正率曲线图、绘制ROC曲线图等。
本次介绍Seurat 以及 ggplot2绘制，优化堆叠小提琴图的方法。 一 载入R包，数据 仍然使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ，后台回复 anno 即可获取。...此外对照上述的图，可以看到celltype /seurat_clusters一个表达量值，而FetchData得到的是每个cell 的表达量，因此还需要计算每种cluster的基因均值。...mutate(fillcolor=mean(Expr)) #计算均值 2，ggplot2 绘制-核心 ggplot(vln.dat.melt, aes(factor(seurat_clusters...) ) + ggtitle("Feature on x-axis with annotation") + ylab("Expression Level") p1 （3）添加基因的分组.../注释 A：添加分组，注释 假设知道marker gene的通路，也可以添加上（为了美观先隐藏p1中的横坐标基因标签） #隐藏axis.text.x p2 <- ggplot(vln.dat.melt
小提琴图在单细胞领域应用非常广泛，能比较好的展现具体的某个基因在不同的单细胞亚群的表达量高低分布情况，如下： ?...在编号为11的亚群特异性高表达 通常来说，在单细胞数据处理项目里面，有seurat可以完成一切，同样的，小提琴图也是如此，被包装成为了函数可以直接依据R里面的seurat对象来进行可视化，首先需求找到合适的基因进行可视化...markers_genes ) 在seurat对象里面可视化当然问题不大，但是有些时候，大家会有个性化的可视化需求，或者干脆就不想依据seurat对象进行可视化，而是直接拿到指定基因在全部细胞的表达量以及细胞的分组信息...+ theme(plot.title = element_text(size=10,face="bold"))} p } 定义好绘图函数后，理论上可以绘制任意基因的表达量在不同的聚类的分组表达情况...，发现表达量排序是按照细胞亚群的名字进行排序，想修改为按照表达该基因的均值排序。
我们将通过几个示例来理解如何使用这些函数。 示例将基于一个超市数据集（https://www.kaggle.com/aungpyaeap/supermarket-sales）。...第一步是按日期对销售进行分组，然后计算总和。...我们可以通过将kind参数设置为“kde”来创建kde图。...A 312.354029 B 319.872711 C 337.099726 C的平均值高于其他两分行的平均值...catplot功能下的另一种类型是小提琴图。这是一种plto和kde的组合。因此，它提供了一个变量分布的概述。 例如，我们可以为前面示例中的strip plot所使用的列创建小提琴图。
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