在之前meta分析的文章中我们介绍了森林图的画法，典型的森林图如下所示 每一行表示一个study，用errorbar展示log odds ratio值的分布，并将p值和m值标记在图中。...森林图主要用于多个study的分析结果的汇总展示。...在构建预后模型时，通常会先对所有基因进行单变量cox回归，然后筛选其中显著的基因进行多变量cox回归来建模，对于cox回归的结果，每个基因也都会有一hazard ratio和对应的p值，也可以用森林图的形式来展现...根据cox生存分析的结果绘制森林图有多种方式，使用survminer包的ggforest函数，是最简便的一种，代码如下 > library(survminer) > require("survival"...，这样我们只需要从cox回归的结果中提取我们需要绘图的元素进行绘制即可。
分析训练完成的机器学习模型的性能是任何机器学习工作流程中必不可少的步骤。 在PyCaret中分析模型性能就像编写plot_model一样简单。...该函数将受训的模型对象和图的类型作为plot_model函数中的字符串。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 平日经常会分析shotgun宏基因组的数据，我们的pipeline使用MetaPhlAn，Kraken等profiler。...在做这种图可视化方面，目前个人见过最强大的是GraPhlAn: 官网上相关的教程很详细，但是问题是，这个完全封闭的python程序，想要hack，还真的是挺难得。...最近发布的R包Metacoder，画出的图个人真心不是很喜欢： 跟Y叔讨论了一下用ggtree实现像GraPhlAn那样图的可能性，得到了肯定的答复，于是开始自己造轮子。.../microbiomeViz 使用实战 让我们产生lefse调用graphlan绘制的物种树标记差异物种的Cladogram 输入数据为metaphlan2结果合并的矩阵。...biocLite("ggtree") devtools::install_github("lch14forever/microbiomeViz") library(microbiomeViz) 物种相对丰对矩阵绘制物种树
上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot（森林图） | Cox生存分析可视化，本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值（置信区间区间）的结果直接绘制森林图的方法。...其中点估计值（置信区间）的结果可以是COX也可以是logistic回归等其他方法的结果，适用范围更广。...绘制森林图 2.1 简单森林图 对数据进行部分修改，方便行名和列名字输出 ## 构建tabletext，更改列名称，展示更多信息 np <- ifelse(!...Medical Therapy","\n",data$Medical.Therapy.Group), c("P Value","\n",data$P.Value)) ##绘制森林图...如此即绘制完成了，颜色，大小，间隔等需要根据实际情况进行调整。
接下来，小编就介绍几种绘制该类型图表的绘制方法，详细内容如下： R-ggdist包绘制 R-ggdist包可以很好的绘制云雨图(Raincloud plots)，主要使用其stat_halfeye()...，可参考：R-ggdist包介绍[1] R-gghalves包优化 由于上述绘制的结果不同类型图表较为集中，这里可以使用R-gghalves包对其布局进行优化，如下： plot03 <- ggplot(...：gghalves包介绍[2] R-raincloudplots包绘制 这里小编再介绍一个专门绘制云雨图(Raincloud plots) 的第三方包-R-raincloudplots 。...(Raincloud plots) 的小例子，可参考：raincloudplots[3] 总结 今天的这篇推文，小编简单的汇总了一下如何使用R进行云雨图(Raincloud plots) 绘制的小技巧，...当然，Python也是可以进行绘制的，这里小编就不做介绍了，希望对大家有所帮助。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 上图: 【注意!!!!! 以下代码用到的roc_curve函数（只能用于二分类），如果多分类会报错，不适用于多分类!!!!!】...plt.title('ROC Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() drawRoc(roc, fpr, tpr) 注:导入的包没有贴上
多个基因集富集结果展示 通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析，结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列，标记该结果是哪个基因集的富集，在Excel中可以很方便地操作。...与单组富集结果相比，最大的改动就在： 新增的Group列而非 log_odds_ratio列作为横轴(X-axis)信息 提交后获得结果。图中每个点代表一个富集的条目，在Y轴有对应标记。...每一列是一组基因的富集结果。三组共有的富集在最上面，2组共有的富集在中间，每组特有的富集在底部。每个点的大小代表用于分析的基因集中匹配到该通路的基因数目，颜色代表富集程度。...这里换一套数据更好展示(因为Group2、Group3是模拟数据，直接从Group1中抽取出来的，所以绘制出来会存在重叠) GOID Ontology Term Level q...点的形状则代表其所属的组信息。 但是这个图出现了一个问题，图例显示不全。最简单的解决办法就是把图的宽度和高度调大。 结果就正常了，可以下载PDF版、PPT版（如果选了参数）和对应的R代码
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。...这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。...数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径...R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。...首先是gwas结果的部分截图 image.png 然后还需要准备一个染色体长度的文件 image.png 读取数据 library(tidyverse) library(readxl) library
推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。...掩码处理 GLM统一了自编码模型与自回归模型，主要是在该处理过程实现的。该过程也被成为自回归空格填充。...自回归预测：GLM模型采用自回归的方式，从已给出的片段中预测被掩码的词语。这意味着在预测[mask]中原来的词的同时，模型可以参考之前片段的信息。...上下文信息利用：为了让模型能够更好地理解上下文信息，GLM模型将被掩码的片段的顺序打乱。这样，模型在预测时需要参考更广泛的上下文信息，从而提高其语言理解能力。...在GLM中，使用二维位置编码，第一个位置id用来标记Part A中的位置，第二个位置id用来表示跨度内部的相对位置。
这个文献中的双向富集结果展示了 Scissor+ cells 与 Scissor- cells 差异分析后GO BP富集结果，并高亮了通路中的关键通路：中性粒细胞的激活、趋化和脱颗粒。...今天先来绘制上面的富集结果双向通路图，并熟悉文章数据背景，分析思路。...： 2、功能富集分析 我这里还没有做完 Scissor+ cells 细胞的鉴定，所以本次就随意提取巨噬细胞，分析巨噬细胞在 二分组：健康和急性主动脉夹层（AD）的组间差异并进行功能富集分析，得到一个富集结果用于绘图...org.Hs.eg.db", ont="BP", pvalueCutoff=1, qvalueCutoff=1) res <- xx_go@compareClusterResult head(res) ## 将富集结果中的...unique(names(Symbol[Symbol %in% arr])), collapse="/") res[i,"geneID"] = gene_names } head(res) 3、绘制
CAM嵌入评估流程中 4）分别绘制9个年代的CAM图 六、空间分布 6.1 建筑年代预测结果的空间分布 6.2 绘制建筑年代预测结果在150米网格范围的准确度 写在最后 一、加载测试数据集 1.1 读取阿姆斯特丹的街景数据并选出测试集..._6_on_test_data.csv', index=False) 3.2 可视化某一批次图像的预测结果 我们直接matplotlib用绘制结果，但是，数据集太大了，我们只想绘制某一批次的数据。...制作这张图的方法很简单，我们挑选一些照片之后，通过PS绘制出下图(图10利用类激活（CAM）图像观察不同类别模型的关注点）： 六、空间分布 6.1 建筑年代预测结果的空间分布 1）绘制思路 参考文中 图...7 绘制市中心的建筑年代预测结果图。...用GIS绘制出建筑年代预测结果在150米网格范围的准确度图： 建筑年代预测结果在150米网格范围的准确度 写在最后 论文引用： Maoran Sun, Fan Zhang, Fabio Duarte,
cell responses to tau and amyloid pathology in mouse models of Alzheimer disease》，提到了如何对两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制...，如下所示： 相关性散点图绘制 图例也写的很清楚： Scatterplot comparing microglia gene expression fold changes from PS2APP...也就是说，它并不是拿两次差异分析各自统计学显著的基因的交集去绘图，而是把在两次差异分析至少有一次是统计学显著的基因拿过去。...所以前面的 FindMarkers 函数需要调整参数哦，首先是推荐 logfc.threshold = 0,以及 min.pct = 0 ，这样返回全部的基因的差异分析结果。...cor.coeff.args = list(method = "pearson", label.sep = "\n") ) 出图如下所示; 这个时候，会出现一下基因在两个差异分析结果里面出现冲突了
绘制原理图 基于 3D 壁纸的效果画出以上原理图，每一次渲染包含 3 次小的绘制，即分别绘制背景层、人像层和外层。...所以，在绘制 3 张图时，要先绘制背景层，然后依次是人像层、外层，为了防止遮挡，在绘制人像层、外层时需要利用片段着色器来丢弃透明度比较低的片元，这种操作俗称 alpha 测试。...绘制外层图像的片段着色器如下，着色器中，我们通过放宽 alpha 值过滤范围，使白斑变的更大，同时将输出颜色叠加一定的强度值，使白斑变的更亮。...; } } 修改外层图像的绘制逻辑，添加混合。...glDrawElements(GL_TRIANGLES, 6, GL_UNSIGNED_SHORT, (const void *)0); //关闭混合 glDisable(GL_BLEND); 添加模糊和混合之后的绘制结果如下
草纹理实现 纹理使用的理解：纹理必须要贴在一个几何表面上，草的纹理不能凭空绘制出来，也是附着在一个正方形上。正方形平移四次绘制，就可以生成4个草的纹理。...运气好 正常运行效果的代码，其实就做了微小的调整，按照窗户从后到前的顺序绘制窗户，上面“不正常效果”是随机绘制 // 窗户纹理位移坐标 vectorglm::vec3> vegetation...{ glm::vec3(0.5f, 0.0f, -0.6f), glm::vec3(-1.5f, 0.0f, -0.48f), glm::vec3(-0.3f...混合问题分析及解决 深度测试并不能智能的分析出哪些片元需要考虑混合，只会“死脑筋”的按照绘制顺序做深度测试，如果先绘制了前面的图形（即使前面的图元有透明的部分），后面绘制的图形进行深度测试会失败会被丢弃...所以，按照从后到前顺序（Z坐标由远及近）绘制是没有问题的，那么问题来了，总不能每次手动调整图形绘制的前后顺序吧? 比较简单的处理，通过排序来调整绘制顺序。
文章目录 一、设置线宽度 二、绘制单条线段 GL_LINES 三、绘制多条线段 GL_LINES 四、绘制依次连接的点组成的线 GL_LINE_STRIP 五、绘制圈 GL_LINE_LOOP ( 偶数个点...) 六、绘制圈 GL_LINE_LOOP ( 奇数个点 ) 七、绘制彩色的线 八、相关资源 一、设置线宽度 ---- 线的绘制宽度是 OpenGL 状态机中的一个值 , 通过 glLineWidth...// 每个颜色的分量占一个字节 // 参数数据是 R 红色 G 绿色 B 蓝色 A 透明度 // 下面设置的含义是白色, 绘制点的时候, 每次都使用白色绘制...// 绘制点结束 glEnd(); // 将后缓冲区绘制到前台 SwapBuffers(dc); 绘制效果 : 四、绘制依次连接的点组成的线 GL_LINE_STRIP...A 透明度 // 下面设置的含义是白色, 绘制点的时候, 每次都使用白色绘制 glColor4ub(255, 255, 255, 255); // 设置线的宽度
利用OpenGL如何在绘制多边形的时候同时绘制其变现呢？ 网上一种解决方案是利用glPolygonMode，将多边形绘制两次，一次绘制面，一次绘制边。...这种方案理论上是可行的（我没有试过），但是OpenGL要进行两次绘制，效率上明显是不高的。...如果以顺时针绘制则是反面,逆时针绘制则是正面 // 设置正面为填充模式 glPolygonMode(GL_FRONT, GL_FILL); // 设置反面为线形模式 glPolygonMode(GL_BACK...Coordinates（重心坐标），在GLSL中直接进行判断，如果离边近的像素就渲染成别的颜色。...要注意的主要有两点： 1. 在定点坐标数组中增加一个重心坐标属性，如下图。 ? 2. 在GLSL中对重心坐标进行判断。
---- 点击标题查阅往期内容 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 左右滑动查看更多 01 02 03 04 调查结果 3.1调查指标结果 调查的出的各指标数据用...用R软件对所有的指标之间进行了相关性分析，下面列出所有具有显著相关性的指标分析结果。...调查结果分析 4.1调查结果指标分析 从大小图中可以大致看出： （1）DO浓度是在石漫滩水库要稍大于其余水库的； （2）CODmn、TP和TN浓度是在宿鸭湖水库明显大于其余水库；...点击标题查阅往期内容 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享 MATLAB...(GLMs)算法和零膨胀模型分析 R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析 R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）
概述 Github官方地址：GLM-4 网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。...我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。...tokenizer.apply_chat_template([message], tokenize=True, return_dict=False)[0][2:] # 计算整句的...input_ids += new_input_ids # 拼接message中每段json对应的mask loss_masks...而该方法的调用是在数据集的遍历处理中，即如下所示： tokenizer, model = load_tokenizer_and_model(model_dir, peft_config=ft_config.peft_config
GL_NOTEQUAL //在片段深度值不等于缓冲区的深度值时通过测试 GL_GEQUAL 在片段深度值大于等于缓冲区的深度值时通过测试 // 测试完，有三种结果，每一种测试结果可以设置是否通过...(决定要不要绘制) glStencilOp(GLenum sfail, GLenum dpfail, GLenum dppass) GL_KEEP //保持当前储存的模板值 GL_ZERO //将模板值设置为...代码说明 实现流程 1）绘制地板：glStencilMask(0x00)，缓存中都写入0，不这么做的话，整个地板的面积都会按默认操作，缓存为1，影响后面边框渲染的逻辑 2）绘制两个矩形：glStencilFunc...(GL_ALWAYS, 1, 0xFF)，矩形所在的点(通过深度测试，不然后面看不到的点也有框)均设置为1 3）绘制两个矩形外框：glStencilFunc(GL_NOTEQUAL, 1, 0xFF)...{ FragColor = vec4(0.04, 0.28, 0.26, 1.0); } 4.2 主程序代码,重点看while循环里绘制的流程，好好理解前面提到的几个API的原理 #include
theme: cyanosis 前言： 这篇文章来通过一个有趣的案例，介绍一下 绘制中的动画变换 ，以及如何在当前的变换基础上，叠加变换。...图片的绘制 首先看一下如何在 Flutter 中绘制一张资源图片。.../ ---- 在 Flutter 的 Canvas 绘制中，drawImage 方法可以绘制图片，其中的入参 Image 不是 material包的图片组件，而是 dart:ui 中的 Image 图片数据...绘制的内容包括: 画板区域的边线示意矩形框; 小车图像及橙色边线示意框： class Playground extends CustomPainter { final ui.Image?...下面来看一下，如何对一部分的绘制内容进行变换，对于移动、平移、缩放等简单的变换 Canvas 中提供了相关的方法。
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