本篇推文来自于公众号读者的投稿 最近在画散点图的时候使用lm函数进行线性回归拟合之后，想将拟合的方程与R2加入到绘制的图片中。在百度中翻了半天，终于在一个外国网站上找到了方法。...df<-data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) ggplot2基本的散点图并添加拟合曲线...添加拟合方程和R2 这里他的办法是自定义了一个函数，这个函数看起来还挺复杂的，先不用管这个函数的意思了 ，直接复制过来用就可以了 lm_eqn <- function(df){ m <- lm(y...<- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) 这里添加拟合方程用到的是 stat_poly_eq()这个函数 library(ggplot2) library...最后是调整细节进行美化 点的大小与颜色，透明度 拟合曲线相关颜色，粗细与填充 去掉背景网格线 代码 ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth
默认的参数commandArgs超简单 1.1 脚本示例 head.R 1args = commandArgs(TRUE) 2 3if(length(args) !...read.csv(args[1]) 8 n = as.numeric(args[2]) 9 head(dd,n) 10} 1.2 脚本解释 首先将commandArgs为TRUE，并赋值给args，这样...计算参数长度，并使用if判断长度是否为2，参数个数为2，执行else，否则报错 报错这一步中，用cat打印帮助文档，然后quit("no")程序 如果执行程序，直接打印到屏幕上 1.3 脚本测试 执行：无参数...，编程类似args的格式 调用 2.3 脚本测试 执行：--help，直接给出帮助文档 1(base) [dengfei@ny01 a]$ Rscript head2.R --help 2Usage...=ROW 10 请输入行数 11 12 -h, --help 13 Show this help message and exit 也可以使用简写的-h形式打印帮助文档
关于这个交集基因作者使用了一个韦恩图展示，如下所示： DESeq2, EdgeR and Limma的交集 学徒作业 做起码10个转录组测序数据的表达量矩阵的 DESeq2, EdgeR and Limma...的差异分析然后可视化他们的交集的汇总情况。...control','case' )) save(symbol_matrix,group_list,file = 'symbol_matrix.Rdata') step2.1 : 使用DESeq2做差异分析...DEG_deseq2 = na.omit(DEG) save(DEG_deseq2, file = 'DEG_deseq2.Rdata' ) step2.2 : 使用edgeR做差异分析...as.data.frame(nrDEG) head(DEG_edgeR) save(DEG_edgeR, file = 'DEG_edgeR.Rdata' ) step2.3 : 使用limma做差异分析
multiple bacterial species and antibiotic classes 数据代码链接 https://github.com/orgs/gradlab/repositories 今天的推文重复一下论文中的...Figure 1B image.png 论文提供的代码涉及到了map系列函数，这个我之前基本没有用过，功能很强大。...这里还涉及到了如何批量循环作图 首先是数据集 library(readr) library(tidyverse) use.model.params<-read_csv("use-resistance-seasonality...amplitude_ci.upper, sig = sig), .f = plot_use_model_func)) %>% pull(plot) -> f1b_plots 这里他的处理方式是将多个图保存到一个数据框的一列...，如果有时间的话争取录视频逐行解释其中的代码。
箱线图展示的就是分位数，中间的线表示的是中位数，也就是50%分位数，如果非要在箱线图上画上表示平均值的线段也是可以实现的，今天介绍一下实现代码 示例数据集我们用R语言的内置数据集PlantGrowth...ggplot_build(p1)$data[[1]] image.png 我们利用原始数据计算一下平均值，然后将数据集的平均值添加到这组数据中 df %>% group_by(group...>% rename("group_1"="group") %>% cbind(ggplot_build(p1)$data[[1]]) -> df1 然后利用geom_segment()函数添加品均值的线段...不知道有没有比较好的办法 （猜测geom_boxplot函数里应该是有一个步骤计算中位数的，试着看看源代码，看能不能把中位数的代码改为平均值） 还有一个问题是如果是分组的箱线图那么应该如何来实现呢？...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TSINGSEE青犀视频研究pion的示例中，只有视频流，因此拉流肯定也会只拉到视频流，而不会有音频流。那如何添加音频流，并在浏览器播放出来？本文研究一下实现方法。...由于pion示例没有音频流，因此要使用webrtc pion将音频流添加进去，需要修改的地方是webrtc pion的go服务，将音频流添加进去。我们先从Go服务端到浏览器端进行一次逻辑流程的分析。...一、Go服务的修改 1、pion添加的视频流如下： image.png 所以需要在此处在添加个音频流。...2、pion接收的视频流，并添加个变量保存： image.png 此处需再添加个变量把音频轨道保存。 3、拉流添加轨道： image.png 以上go端的修改就完成了，下面进行浏览器端的修改。...二、浏览器端的修改 1、向WebRTC Go服务推流，需要修改参数： image.png 2、拉取WebRTC的流，需要添加音频： image.png 至此两个端的分析就已完毕，目前就可以大致知道对两个端如何修改了
添加描述 来表达出对精确率和召回率的不同偏好。 ? 添加描述 P-R、ROC、AUC 定义 P-R 曲线：横轴召回率，纵轴精确率。...其另一种解读方式可以是模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。 计算 P-R ? 添加描述 P-R 曲线上的点代表不同阈值下模型将大于阈值的结果视为正样本，小于阈值的为负样本。...相比 P-R 曲线来说，ROC 曲线有一个很大的特点：ROC 曲线的形状不会随着正负样本分布的变化而产生很大的变化，而 P-R 曲线会发生很大的变化。 ?...添加描述 如上图测试集负样本数量增加 10 倍以后 P-R 曲线发生了明显的变化，而 ROC 曲线形状基本不变。...分桶过程中注意样本的独立性和采样方式的无偏性，从而确保同一用户只能被分到一个桶中。
因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但是，我们如何选择正确的方程呢？ 我认为列出最常见的方程以及它们的主要特性和参数的意义可能会有用。因此，我还将给出相应的R函数。...此外，它们容易过度拟合，因为我们可能会试图添加项来改善拟合，而很少关心生物现实性。 线性方程 显然，这不是一条曲线，尽管值得在这里提到。...凹/凸曲线描述了非线性关系，通常带有渐近线和无拐点。我们将列出以下最常用的曲线类型。 指数方程 指数方程描述了递增/递减的趋势，具有恒定的相对速率。...通过在图表中比较这三个逻辑函数，我们可以看到它们在偏斜和对称性方面的差异。...因此，使用对非正数也定义的函数可能看起来不现实。因此，通常更倾向于使用独立变量 X 被限制为正的函数。所有上述描述的 S 型曲线都可以基于 X 的对数进行，这样我们可以得到更现实的模型。
简介 例如，我们的客户可能观察到一种植物对某种毒性物质的反应是S形的。因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但是，我们如何选择正确的方程呢？...此外，它们容易过度拟合，因为我们可能会试图添加项来改善拟合，而很少关心生物现实性。 线性方程 显然，这不是一条曲线，尽管值得在这里提到。...凹/凸曲线描述了非线性关系，通常带有渐近线和无拐点。我们将列出以下最常用的曲线类型。 指数方程 指数方程描述了递增/递减的趋势，具有恒定的相对速率。...通过在图表中比较这三个逻辑函数，我们可以看到它们在偏斜和对称性方面的差异。...因此，使用对非正数也定义的函数可能看起来不现实。因此，通常更倾向于使用独立变量 X 被限制为正的函数。所有上述描述的 S 型曲线都可以基于 X 的对数进行，这样我们可以得到更现实的模型。
因此，对于每种敏感度，都会有不同的特异度。两者差异如下： ROC曲线是敏感度和（1-特异度）之间的曲线。（1-特异性）也称为假正率，敏感度也称为真正率。下图本案例的ROC曲线。...但是，向模型添加新功能时，R-Squared值会增加或保持不变。R-Squared不会因添加了对模型无任何价值的功能而被判“处罚”。因此，R-Squared的改进版本是经过调整的R-Squared。...调整后的R-Squared的公式如下： k：特征数量 n：样本数量 如你所见，此指标会考虑特征的数量。添加更多特征时，分母项n-（k +1）减小，因此整个表达式在增大。...如果R-Squared没有增大，那意味着添加的功能对模型没有价值。因此总的来说，在1上减去一个更大的值，调整的r2，反而会减少。 除了这11个指标之外，还有另一种检验模型性能。...如何使用任何型号实现k折？ R和Python中的k折编码非常相似。
FPR = FP/N TPR = TP/P 问题2 如何绘制ROC曲线？...ROC曲线是通过不断移动分类器的“截断点”来生成曲线上的一组关键点：FPR,TPR 截断点就是区分正负预测结果的阈值 问题3 如何计算AUC？...问题4 ROC曲线相比P-R曲线有什么特点？ 相比P-R曲线，ROC曲线有一个特点，当正负样本的分布发生变化时，ROC曲线的形状能够基本保持不变，而P-R曲线的形状一般会发生较剧烈的变化。...比如，上线了新的推荐算法，离线评估往往关注的是ROC曲线、P-R曲线等的改进，而线上评估可以全面了解该推荐算法带来的用户点击率、留存时长、PV访问量等的变化。...在分桶的过程中，要注意样本的独立性和采样方式的无偏性，确保同一个用户每次只能分到同一个桶中，在分桶的过程中所选取的user_id需要是一个随机数，这样才能保证桶中的样本是无偏的。
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析 ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 R|clusterProfiler-富集分析 ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ggplot2|绘制...，绘制风险评分的KM 和 ROC曲线 Lasso筛选基因后构建预后模型得到每个样本的Riskscore，然后绘制KM曲线和ROC曲线初步检验下模型表现 当然也可以根据需求自定义KM曲线图，添加一些重点信息...除特殊节点外，还可以绘制不同时间点的Time-AUC曲线 R|timeROC-分析 2 独立预后 预后模型需要 添加一些临床信息来进行独立预后验证，通常会绘制森林图来直观展示Forest plot（...可视化 以及 细胞亚群注释--你是如何人工注释的？...参数设置，图形精雕细琢 ggplot2-annotation|画图点“精”，让图自己“解释” R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？
我们在EasyNVR的设计之初就按照视频能力平台的目标去建设，连接底层各种厂家的硬件和上层各种各样的视频场景应用： ?...->推流->转发的节奏； 各个流转节点同步会做一些快照、错误码的记录和对外输出； 如何自建一套EasyNVR流媒体系统 第一步：设备对接协议的选择 无论是以RTSP、Onvif协议从设备取流，还是国标...GB/T28181向设备取流，都是根据设备所支持的协议，通过协议过程获取到设备回调的音视频数据，例如海康的NetSDK、国家电网视频平台A/B接口等； 在取流协议的选择上，就看自身的应用需求，比如您的设备只有海康的...同时，我们需要将对某个设备的取流、取录像的过程均以接口的形式对外输出（参考EasyNVR的实现），这样一套底层可以提供给多个现场，多种项目使用。...，到高效的、全兼容的数据推流，再到流媒体服务器对音视频数据的高性能分发，与全平台的音视频播放，这整个的一条音视频数据传输链路的形成，就足够满足各种千变万化的音视频应用的需求场景。
我们还提供了理由讨论来解释我们的模型如何在没有负样本的情况下避免崩溃。 一、时间序列异常检测概述 在本文中，作者介绍了一些与DCdetector相关的工作，包括异常检测和对比学习。...当异常标签可用或负担得起时，有监督的方法可以表现得更好；在难以获得异常标签的情况下，可以应用无监督异常检测算法。无监督深度学习方法在时间序列异常检测中得到了广泛的研究。...每个通道共享相同的自注意网络，表示结果被连接为最终输出。 图4：关于如何进行上采样的一个简单示例。对于补丁分支，在补丁中重复（从补丁到点）。...R_A_R和R_A_P分别为Range-AUC-ROC和Range-AUC-PR [49]，分别表示基于ROC曲线和PR曲线下的标签转换的两个分数。...V_ROC和V_RR分别是基于ROC曲线和PR曲线[49]创建的表面下的体积。 表3：NIPS-TS数据集的总体结果。性能从最低到最高。 表4：NIPS-TS数据集上的多指标结果。
在癌症研究中，典型的研究问题如下： 某些临床特征对患者的生存有何影响？ 个人三年存活的概率是多少？ 各组患者的生存率有差异吗？...癌症研究中两个最重要的措施包括：i）死亡时间;和ii）无复发存活时间，其对应于治疗反应与疾病复发之间的时间。它也被称为无病生存时间和无事件生存时间。...R生存分析 安装并加载所需的R包 我们将使用两个R包： 生存计算生存分析 survminer的总结和可视化生存分析结果 安装软件包 install.packages(c("survival","survminer...p = 0.0013的p值，表明性别组在存活方面差异显着。...在这篇文章中，我们演示了如何使用两个R软件包的组合来执行和可视化生存分析：生存（用于分析）和生存者（用于可视化）。
R资料+计划 R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图（Gantt chart）-项目管理/学习计划 Bioinfo R|fastqcr QC数据处理 ：测序结果的数据质控及图标展示...R|生存分析 - KM曲线 ，必须拥有姓名和颜值 ? R|生存分析-结果整理 ：一键式输出所有变量的COX结果； R|timeROC-分析 ：时间依赖的生存分析； ?...TCGA|根据somatic mutation绘制突变景观图（oncoplot）和基因词 TCGA数据挖掘 | Xena - TCGA数据下载 TCGA | 以项目方式管理代码数据 以及 数据读取存储 差异分析...|DESeq2完成配对样本的差异分析 barplot3d|圣诞节送你一个mutation signature搭建的“乐高” ?...R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？ ? ggforce|绘制区域轮廓-区域放大-寻找你的“onepiece” ? ggplot2|从0开始绘制直方图 ?
一 载入R包，数据 使用之前得到的RNAseq.SKCM.RData数据集。...二 一致性聚类（ConsensusClusterPlus） 一致性聚类是一种无监督聚类方法，可以利用ConsensusClusterPlus R包完成分析，表达量矩阵准备好之后，代码很简单，如下 con...（主观，不供参考） 4，每个患者的分型结果在resultstrain （自定义的名字）文件夹中的resultstrain.k=N.consensusClass.csv文件，N为选择的K数字，注意该文件无表头...常用的一个标准就是cophenetic 曲线下降范围最大的前点。 由左一图发现4-5下降最大，选择K=4 。...你常用哪一个）等进行比较分析 3）可以进行差异分析，得到差异基因后可以批量进行单因素生存分析R|生存分析-结果整理 4）分型可以做生存分析以及KM可视化R|生存分析 - KM曲线 ，必须拥有姓名和颜值
接上文，Kaplan-Meier曲线有助于可视化两个分类组之间的生存差异，当你设置参数pval = TRUE时，可以获得的对数秩检验值有助于探讨不同组之间的生存率是否存在差异。...但这并不能很好地评估连续性定量变量的对生存的影响。比如你的某一个node属性取值范围是0-33，这将导致生存曲线图上出现33条生存曲线。如果遇到分组过多或者想要评估多个变量如何协同以影响生存。...因此，对于像性别这样的分类变量，从男性到女性，死亡风险降低约40％。...基于截断值我们可以添加labels =选项来标记我们创建的分组，例如，'yong'和'old'。 最后，我们可以将结果分配给肺数据集中的新对象。...，同时探讨两者的生存曲线是否存在一些差异，老年患者的生存几率略差。
这样做的目的是消除数据特征之间的量纲影响，使得不同的指标之间具有可比性，帮助在进行迭代优化（如梯度下降）时更快地收敛至最优解。...P-R 曲线的横轴为召回率，纵轴为精准率，整条曲线是通过将阈值从高到低移动生成的，原点附近代表当阈值最大时模型的精准率和召回率。...问题 2：如何绘制 ROC 曲线？ ROC 曲线绘制的标准方法为通过不断移动分类器的“截断点”来生成曲线上的关键点。...ROC 曲线和 P-R 曲线的绘制方式均为动态移动阈值生成不同的点，区别在于 ROC 曲线的横纵坐标分别为假阳性率和真阳性率，而 P-R 曲线则为召回率和精准率。...相比 P-R 曲线，ROC 曲线的特点为对于同一个模型，当测试集中正负样本的分布发生变化时，ROC 曲线的形状能够基本保持不变，而 P-R 曲线的形状一般会发生比较剧烈的变化，如下图所示： ?
均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE) RMSE是回归问题中最常用的评估指标。它遵循一个假设，即误差是无偏的并遵循正态分布。...具有所有正确预测的最佳模型将使R-Squared为1.然而，在向模型添加新特征时，R-Squared值增加或保持不变。R-Squared不会因添加对模型没有任何价值的功能而受到惩罚。...当我们添加更多特征时，分母中项n-(k +1)减小，因此整个表达式增加。 如果R-Squared没有增加，那意味着添加的特征对我们的模型没有价值。...这样我们在整个人口中训练模型，即使是一次性使用50％。这样可以减少偏差，因为样本选择在一定程度上可以提供较小的样本来训练模型。这种方法称为2折交叉验证。...通过这种方式，你将确保公共分数不仅仅是偶然的。 我们如何使用任意模型上实现k折？ R和Python中的k折编码非常相似。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
