今天要说的是肿瘤治疗领域常用的瀑布图，不是生物信息学领域的瀑布图。...瀑布图和泳道图经常一起出现，泳道图的绘制请看历史推文： 用ggplot2画肿瘤领域常见的泳道图 ggplot2画泳道图箭头如何显示 瀑布图可以展示同一个药物治疗不同组别患者之间的治疗效果。...肿瘤领域的瀑布图 其实就是普通的条形图。...直接用ggplot2画图即可： ggplot(df, aes(fct_reorder(id, size), size))+ geom_bar(stat = "identity", aes(fill=...，并不能看出什么效果，不过画一个瀑布图就是这么简单！
小勤：这个瀑布图对数据的起始、变化过程以及结果展示好直观哦！用Power BI做起来方便吗？ 大海：这个用Power BI做起来好简单的，直接在基础图表里就有。 小勤：太赞了。...那其中的结果数“总计数”需要怎么构造出来？ 大海：完全不需要，Power BI会根据数据进行累计直接生成。比如说，数据如下： 小勤：其中的月份还有重复的？ 大海：对的，一个月份有多行数据很正常啊。...现在Excel2016里也支持瀑布图，但对于同一个月份有多行的情况会分开显示，而且直接生成的话没有结果（总计数）： 大海：Power BI里会自动给你合并（汇总）显示，操作方法很简单： 点击瀑布图 将月份拖放至...这个瀑布图在展示数据变化过程方面真的很直观。一方面，既能对各部分的数据进行直观的对比，另一方面，又能对直观看到每个部分的累加影响结果。...大海：对的，所以，瀑布图在很多影响因素分析、数据构成及变化分析等方面很常用。
在拿破仑•希尔的名著《思考与致富》中讲述了达比的故事：达比经过几年的时间快要挖掘到了金矿，却在离它三英尺的地方离开了！ 现在,我不知道这个故事是否真实。...但是,我肯定在我的周围有一些跟达比一样的人，这些人认为，机器学习的目的就是执行以及使用2 – 3组算法，而不管遇到什么问题。他们不去尝试更好的算法和技术，因为他们觉得太困难或耗费时间。...像达比一样,他们无疑是在到达最后一步的时候突然消失了!...最后,他们放弃机器学习,说计算量非常大、非常困难或者认为自己的模型已经到达优化的临界点——真的是这样吗下面这些内容能让这些“达比”成为机器学习的支持者。...这是10个最常用的机器学习算法，这些算法使用了Python和R代码。考虑到机器学习在构建模型中的应用，这些内容可以很好作为编码指南帮助你学好这些机器学习算法。
在上一篇文章中，我们看了一下图的遍历算法，主要是对图的深度优先遍历和图的广度优先遍历算法思想的介绍。接下来让我们来看一下图的最小声成树算法。...首先，我们要知道，图的最小生成树是针对于有权图而言的，笔者的上一篇文章只介绍了无权图，其实有权图和无权图唯一的区别就是有权图的边是有权值的，不同的边权值可以不同，对于无权图我们可以把它看成所有边的权值都相等的有权图...好了，下面我们来看一个有权图： ? 这是百度百科上的一张有权图的图片，和无权图相比多了边的权值。Ok，那么最小生成树算法是什么呢？...下面我们来看一下 Prim 算法的核心思想： 我们换个角度思考一下：既然最后我们需要的最小生成树一定要有 n 个顶点，那么我们直接向这个最小生成树加入图的顶点就行了。...在这里给的Prim算法的代码时间复杂度为 O(n*n) ，Prim 算法的耗费时间主要在选距离生成树最近的点和利用选择的点进行松弛的过程，这两个可以用堆和通过邻接表来优化，使得事件复杂度降为O(n*log
今天天在一个讨论群里看见有人 问是 否可以有偿做TCGA中 某个肿瘤的突变基因瀑布图 吗，瀑布图之前听过，但是自己没有画过。...感觉有错过了一个可以赚外快的好机会，赶紧找资料来学习一下，争取下次可以抓住赚外快的好机会，哈哈哈哈。...一行代码就出图，这也太方便了吧！...首先把代码运行一下，看自己能不能得到结果图 之前没有用过这个包，第一次用需要先安装 BiocManager::install("maftools") 安装没有遇到问题 加载 library(maftools...欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记
在拿破仑•希尔的名著《思考与致富》中讲述了达比的故事：达比经过几年的时间快要挖掘到了金矿，却在离它三英尺的地方离开了！ 现在,我不知道这个故事是否真实。...但是,我肯定在我的周围有一些跟达比一样的人，这些人认为，机器学习的目的就是执行以及使用2 – 3组算法，而不管遇到什么问题。他们不去尝试更好的算法和技术，因为他们觉得太困难或耗费时间。...像达比一样,他们无疑是在到达最后一步的时候突然消失了!最后,他们放弃机器学习,说计算量非常大、非常困难或者认为自己的模型已经到达优化的临界点——真的是这样吗?...下面这些内容能让这些“达比”成为机器学习的支持者。这是10个最常用的机器学习算法，这些算法使用了Python和R代码。...考虑到机器学习在构建模型中的应用，这些内容可以很好作为编码指南帮助你学好这些机器学习算法。祝好运 ? PPV课原创翻译，转载请注明出处！
PGD-VAE 能够自动学习，解耦并且生成周期图的局部和全局结构。特别地，PGD-VAE 包含一个局部结构编码器以及一个全局结构编码器用来从周期图的表征中解耦局部和全局的语义。...除此之外，PGD-VAE 的解码器包含一个局部结构解码器、一个全局结构解码器、一个邻域解码器以及一个组装算法用来组装局部和全局结构并且保证图的周期性。...因此，A 可由 按如下形式表示： 该矩阵运算构成了 PGD-VAE 最后的组装算法。 周期图生成模型的目标是学习条件概率分布 。...分别代表由局部结构编码器和全局结构编码器学到的局部和全局表征语义。 由局部结构解码器、邻域解码器和全局结构解码器分别生成。A 最终由 通过组装算法生成。...最后A由 通过组转算法通过矩阵运算生成。 实验结果 首先作者分析了 PGD-VAE 和对比模型，包括 VGAE、GraphRNN、GRAN 的时间和空间复杂度。
oncoplot （瀑布图）经常出现在肿瘤研究中的Fig1 ，可以展示多种变异类型的全景图。...data <- read.xlsx("test.xlsx",sheet = 1) head(data) tail(data) 信息好少，但是好在绘制瀑布图的核心信息都在。...三 绘制瀑布图 这里需要注意的就是有多少种Exonic_Function类型，就指定（1）多少种颜色，（2）多少种位置，高度和宽度 以及（3）多少种展示的标签 #指定颜色, 调整颜色代码即可 col...更多的优化调整方式，添加注释方式详见ComplexHeatmap|根据excel表绘制突变景观图（oncoplot） R 可视化的代码和例子很多，如何处理成可以用的 “输入文件” ，是件比较耗时 但是很核心的内容...◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 精心整理（含图PLUS版）|R语言生信分析，可视化（R统计，ggplot2绘图，生信图形可视化汇总）
如果有maf格式的文件，可以直接oncoplot包绘制瀑布图，有多种展示和统计maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot（瀑布图）和maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总，分析和可视化...，如果只有多个样本的基因突变与否的excel，不用担心，也可以用complexheatmap包绘制。...这个包功能很强大，本次只简单的介绍如何绘制基因组景观图（瀑布图）。 一 载入R包，数据 #if (!...二 绘制oncoplot图 2.0 绘制“初始”瀑布图 oncoPrint(mat) ? 可以展示结果，但是为了paper，还需要一些调整！...2.1 指定变异类型的颜色和形状大小 #指定颜色, 调整颜色代码即可 col <- c( "mutation" = "blue" , "indel" = "green") #指定变异的样子，x,y,w,
参考链接： Python | 反向地理编码以使用地理坐标获取地图上的位置 用python绘制八种数据编码方式的波形图 2020春季北京航空航天大学计算机学院物联网引论课程作业，介绍八种常见数据编码方式并实践画出波形图...物联网或通信领域有许多种常用的数据编码方式，这些编码方式在不同的通信机制下能够分别发挥优势帮助我们进行数据传输。...本文用示例讨论以下八种数据编码方式，并使用python绘制相应的波形图： 反向不归零码（Non Return to Zero）曼彻斯特编码（Manchester）单极性归零编码（Unipolar RZ...由于不同的编码方式传送同一段比特流所用的周期数不同，我们用两张图来容纳八种编码波形图： import matplotlib.pyplot as plt def settings_1(): plt.figure...，简单地用高电平表示1，低电平表示0。
本次主要使用R-maftools包绘制组学突变结果（MAF）的oncoplot或者叫“瀑布图”。...堆叠的 barplot展示maf 文件中每个样本中的变异数量，并添加中位线，以显示队列间的中位数变异数量。箱线图展示variant_Classification的变异类型。...三、 绘制oncoplot（瀑布）图 1....绘制基础oncoplots（瀑布图） oncoplots或者瀑布图可以很好的展示maf文件中的变异信息，侧面条形图和顶部条形图可分别由drawRowBar和drawColBar参数控制。...以上就是如何使用R-maftools包完成瀑布图绘制的简单介绍，然后基本上也就完成了文献的Fig1 ?。
maftools函数可以主要分为可视化和分析模块，用法很简单，只需使用read.maf读取我们的MAF文件（以及可用的副本数据），然后将生成的MAF对象传递给所需的函数进行绘图或分析。...R包安装 #用bioconductor安装R包 if (!...plotmafSummary(maf = laml, rmOutlier = TRUE, addStat = 'median', dashboard = TRUE, titvRaw = FALSE) 绘制瀑布图...oncoplot可以用于排名前十位的基因，可以更好地展示maf文件，也成为瀑布图。...，是目前突变数据处理应用最广泛的R包，这对于我们利用公共数据集了解各个患者的肿瘤基因变异情况非常有帮助！
相关视频 研究目的： 最近我们被要求探讨公交专用道，工作日，向西方向，早高峰，停驻时间系数，延误系数对行程时间变异度的影响。...预期结果 所有因素中，公交专用道 对 行程时间变异度 的影响最大，且可以减少行程时间变异度。...调整后的R平方（越高越好），s()是样条函数，括号里面的数字是定义的自由度，除了使用回归样条，还能使用局部样条lo()函数，得到的结果与上面的结果十分类似。...采用plot()可以将模型画出来，图横坐标为自变量X，纵坐标为因变量Y。 不使用poisson连接函数 让我们使用summary函数进行诊断。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。从结果可以看到公交专用道对行程时间变异度有显著影响。
Algorave Fierce Festival里面的Algorave，来自于algorithm和rave的结合，是指用实时编码（live coding）创造舞曲，实时编码算是一种表演艺术，表演者通过编辑和重新编程合成器来创作音乐...快跟文摘菌一起来看看他实现的过程和最后的效果吧！ 在参加了纽约市的一些algoraves之后，我决定稍微关注一下表演者使用的这个软件。我想知道是否可以在可视化时用自己的硬件进行测试。...我强烈安利任何对音乐或声音艺术感兴趣的程序员都应该尝试实时编码，即使没有演奏任何传统乐器的经验。 编码软件和语言 最流行的实时编码软件似乎是Sonic Pi。...一股脑将代码输入进去直接带走了实时编码的核心乐趣——表演者和计算机之间的互动，通过不断地更新算法，但是把选择下一个演奏什么音符的工作交给那些算法。...然而，发送一个可视化的音符确实需要对我的SonicPi 现场代码做一些修改: 由于每个音符都是通过算法生成的，所以我使用一个中间变量来捕捉它，而不是像通常那样在一个声音合成指令中立即播放它。
昨天讲了一下关于距离的计算，没有看昨天或者之前的文章，点一下历史消息或者这里： 遗传算法可视化项目（1）：概述 遗传算法可视化项目（2）：获取信息 遗传算法可视化项目（3）：创建图的数据结构 遗传算法可视化项目...遗传算法是一种进化算法，其基本原理是模仿自然界中的生物“物竞天择，适者生存”的进化法则，把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉、变异等运算法则来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体...标准遗传算法的步骤如下： （1）编码：遗传算法在搜索解空间之前需要将解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合构成了不同的染色体。 （2）初始化：即生成初始种群。...再来说针对TSP问题使用遗传算法的步骤。 （1）编码问题：由于这是一个离散型的问题，我们采用整数编码的方式，用1~n来表示n个城市，1~n的任意一个排列就构成了问题的一个解。...，交叉概率，变异概率大佬可以随便改，但小白菜鸟建议还是用我给的数），定义全局变量和函数声明，代码如下： ?
研究目的： 最近我们被要求探讨公交专用道，工作日，向西方向，早高峰，停驻时间系数，延误系数对行程时间变异度的影响。...预期结果 所有因素中，公交专用道 对 行程时间变异度 的影响最大，且可以减少行程时间变异度。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。...采用plot()可以将模型画出来，图横坐标为自变量X，纵坐标为因变量Y。 不使用poisson连接函数 让我们使用summary函数进行诊断。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。从结果可以看到公交专用道对行程时间变异度有显著影响。
用python的算法工程师们，编码问题搞透彻了吗？ 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。...映射的目的是减少占用的空间。这个函数就是编码。也就是说，编码是在码位和字节序列之间转换时使用的算法。...0x02 python3中码位和编码是如何表示的 在python3的代码中，str类型的对象就是用码位表示的字符串， 编码后的字节序列可以用bytes类型的对象表示。如下所示： ?...更多内容： 数据挖掘面试题之：生成模型 VS 判别模型 特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上） 特征工程系列：特征筛选的原理与实现（下） 特征工程系列：数据清洗 数据团队思考：数据驱动业务，比技术更重要的是思维的转变...算法工程师应该具备哪些工程能力
第一步·R语言画图的准备工作1.如果你在国内，则需要先设置镜像#设置镜像options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/..."))#在国外的话可以跳过这一步2.安装画图所需要的包#安装R包if(!...)library(ggpubr)library(eoffice)library(patchwork)第二步·开始学习画图常用的R包画图：“base”，“ggplot2”，“ggpubr”拼图：“patchwork...5mm alpha = 0.5, # 透明度 50% shape = 8) # 点的形状#mapping可以省略，aes必须写2.2映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性...data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))+ geom_smooth()+ geom_point()4.位置# 抖动的点图
GA算法 遗传算法将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息...GA算法设计 1.生成原始染色体种群 采用实数编码，以N个城市的序号作为一条可能的路径。...交叉 以概率Pc选择参加交叉的个体（偶数个），用两点交叉算子进行操作。...以概率Pm选择参加变异的个体，用对换变异进行操作。...此图基于百度Echarts R语言-GA算法脚本 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ----
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