VGG16_model = load_model('E:/zbx_code/plantimg.h5')
分享一篇 2020CVPR 录用论文：Deep Face Super-Resolution with Iterative Collaboration between Attentive Recovery and Landmark Estimation，其提出了一种基于迭代合作的人脸超分辨算法。
AI 研习社按：作为目前最常见的一种可视化手段，热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。同时，专用于大数据统计分析、绘图和可视化等场景的 R 语言，在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数库和工具包。 因此，对从业者而言，用 R 语言绘制热图就成了一项最通用的必备技能。本文将以 R 语言为基础，详细介绍热图绘制中遇到的各种问题和注意事项。原文作者 taoyan，原载于作者个人博客，AI 研习社获授权。 简介 本文将绘制静态与交互式热图，需要使用到以下R包和函数
Heatmap 是用来呈现一定区域内的统计度量，最常见的网站访问热力图就是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。Heatmap.js 这个 JavaScript 库可以实现各种动态热力图的网页，帮助您研究和可视化用户的行为。
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap，遵循图形语法，最大的好处是直接使用长数据画热图，这是目前其他画热图的R包所不具备的。
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章，今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例，希望大家通过案例感受 R 语言的强大，同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感，在文献阅读时更加从容，今后也尝试去绘制这样炫酷的图，如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言？R 语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言，一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形，另一方面，大数据时代已经到来，每
使用神经网络进行预测时，一个明显的缺陷就是缺少可解释性，我们不能通过一些简单的方法来知道网络做出决策或者预测的理由，这在很多方面就使得它的应用受限。 虽然不能通过一些数学方法来证明模型的有效性，但我们仍能够通过一些可视化热力图的方法来观测一下原始数据中的哪些部分对我们网络影响较大。 实现热力图绘制的方法有很多，如：CAM, Grad-CAM， Contrastive EBP等。在热力图生成之后，因为没有原始数据信息，所以我们并不能很直观地观测到模型到底重点关注了图像的哪些区域。这时将热力图叠加到原始图像上的想法就会很自然的产生。这里存在的一个问题是原始图像的色域空间可能和产生的热力图的色域空间是不一致的，当二者叠加的时候，会产生颜色的遮挡。并且因为产生的热力图的尺寸应该与原始图像尺寸一致或者调整到与原始尺寸一致，这样当二者直接简单地叠加的话，产生的图像可能并不是我们想要的，因此，我们需要先对热力图数据进行一些简单的像素处理，然后在考虑与原始图像的融合。以下部分的安排为：1. 热力图的产生 2. 热力图与原始图的叠加 3. 热力图与原始图融合优化
seaborn.heatmapHeat maps显示数字表格数据，其中单元格根据包含的值着色。 热图非常适合使这种数据的趋势更加明显，特别是在订购数据并且存在聚类时。
[Style functions]http://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html#aesthetics-tutorial
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源。
在 ComplexHeatmap 中单个热图由热图主体和热图组件组成。热图主体可按行或列进行拆分。热图组件包括标题，进化树，矩阵名称和热图注释，可分别放置于热图主体的四个侧面上，这些组件也可根据热图主体的顺序进行重新排序或拆分。
https://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w#data-availability
seaborn主要利用heatmap绘制热图，可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法
今天我们接着讲绘制热图时候的一个小技巧，如何显示样本的类型。我们经常还在文章中看到类似下面这样的热图。会在列的上方用颜色标注样本的类型。这样可以一目了然的看出找到的差异表达基因能否很好的将不同类型的样本区分开。今天我们就来用R代码来实现。
本书是对ComplexeHeatmap包的中文翻译（1-6章），部分内容根据自己的理解有适当的改动，但总体不影响原文。如有不明之处，以原文为准。原文请见：https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
gt类型 Coordinate Heatmap Heatmap + Offsets Heatmap（热图）与Coordinate（直接回归）的本质区别： heatmap的方式被广泛使用在人体骨架的问题里面。这个跟人脸landmark有明显的差异，一般人脸landmark会直接使用回归(fully connected layer for regression)出landmark的坐标位置。 首先人脸landmark的问题往往相对比较简单，对速度很敏感，所以直接回归相比heatmap来讲速度会更快，另外直接回归
Heatmap，已经有网站提供此类服务，如：clickdensity，clicktale，crazyegg等等，甚至还有类似clickheat项目提供源代码供你直接使用。
ComplexHeatmap R包是Zuguang Gu编写的，也是现在文章中利用的较多的R包。这个包能实现的功能很强大，今天给大家介绍一下利用ComplexHeatmap R包中的oncoprint绘制突变景观图。
今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图，这次我们使用gplots这个R包里面的配色方案
ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图，能满足日常以及文章所需，本次先简单的介绍单个热图绘制的内容。
肿瘤生信科研经常会画突变的景观图，或者叫瀑布图，用 maftools 包可以实现简单的 Landscape 图，但是当图形比较复杂时，maftools 就不能胜任了，可以用 ComplexHeatmap 包来画。
也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图
类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。
在自然界之中，蛇的眼睛有夜视功能，即便是茫茫黑夜，它也能轻而易举的找到猎物，这是因为任何物体都会辐射热红外，且辐射的高低和温度成正比，由于生命体的体温会明显高于周围环境的温度，所以在蛇眼面前便无处遁形。热红外成像被广泛应用于军事领域，士兵带上能识别热红外的眼镜后能轻而易举的发现藏匿的敌人。
随着时代的发展，单一研究转录组、蛋白代谢、甲基化等已经难以满足研究者越来越高的研究期望，大家更多地期望联合多种数据进行多组学联合分析。那么这时候，一种好的展示结果的方式无疑会为发表高分文章增光添彩。
Grad-CAM 概述：给定图像和感兴趣的类别作为输入，我们通过模型的 CNN 部分前向传播图像，然后通过特定于任务的计算获得该类别的原始分数。除了期望的类别（虎），所有类别的梯度都设置为零，该类别设置为 1。然后将该信号反向传播到卷积特征图，我们将其结合起来计算粗略的 Grad-CAM 定位（ 蓝色热图）它表示模型在做出特定决策时必须查看的位置。最后，我们将热图与反向传播逐点相乘，以获得高分辨率和特定于概念的引导式 Grad-CAM 可视化。
有的时候数据中有NA，可以聚类出来，但是有的时候就会报一个这样的错误： “Error in hclustfun(distfun(x)) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 11)”
说到长沙，大家第一想到的可能就是小吃，当然来长沙旅游，不光只是为了吃，这吃喝玩乐，咱都得来一套是吧。基于此，我调用了高德的API，来获取POI数据，带你玩转长沙。 首先，我们来看看POI的概念：POI（Point of Interest）简单的说就是兴趣点，在地理信息系统中，一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。 本教程包含内容：
heatmap()的输入应该是一个矩阵（或者一个将被转换为单列矩阵的向量）。如果矩阵被分割成组，必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量，它将被转换为字符。
Heatmap热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。 http://www.hightopo.c
不知道从什么时候开始，3D动画就热起来了，但是很多经典动画3D化后就变味了，人物的肢体动作看上去僵硬了不少。并且，传统3D靠一帧一帧制作，费时费力。
最近做数字工程实践涉及到大量的地图操作，刚开始跳过依赖于supermap iclient for JavaScript，但是越做深入越发现局限性太大，于是开始考虑使用开源地图库做各项操作，本文记录在vue项目中引入原生leaflet及heatmap打开地图及显示热力图的各项操作。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。通过卷积、池化、激活等操作的配合，卷积神经网络能够较好的学习到空间上关联的特征。
热图绘制 - pheatmap 绘制热图除了使用ggplot2，还可以有其它的包或函数，比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap.2等。 相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些，一个函数设置不同的参数，可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。那我们来看看效果怎样。 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;10
ComplexHeatmap包有一个densityHeatmap()函数用来对一组分布进行可视化。例如下面的例子：
热力图，这个词可能有点生僻，它表示的是统计数据在一定区域内的分布集中情况，这是一种非常清晰的展示方式，可以让使用者直观地看出事物热度分布。
circlize软件包从0.4.10版本开始，可以使用circos.heatmap()，画圆形热图，圆形热图不但漂亮，而且可以缩小图片占用的面积。circos.heatmap()功能 大大简化了环状热图的创建。下面是circos.heatmap()功能的用法。
seaborn.clustermap(data, pivot_kws=None, method='average', metric='euclidean', z_score=None, standard_scale=None, figsize=(10, 10), cbar_kws=None, row_cluster=True, col_cluster=True, row_linkage=None, col_linkage=None, row_colors=None, col_colors=None, mask=None, dendrogram_ratio=0.2, colors_ratio=0.03, cbar_pos=(0.02, 0.8, 0.05, 0.18), tree_kws=None, **kwargs)
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
随着搜救需求的不断增加，人们对在无人机（UAV）捕获的大尺度图像中检测感兴趣的物体的需求越来越高，由于物体的尺度极小，这非常具有挑战性。大多数现有方法采用特征金字塔网络（FPN）通过组合深层的上下文特征来丰富浅层的特征。然而，在跨层梯度计算不一致的限制下，FPN中的浅层没有被充分利用来检测微小物体。
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法，它具有丰富的色彩变化，并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包，今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法，一起来学习一下吧
本文带领大家重温 Objects as Points 一文，其于2019年4月发布于arXiv，谷歌学术显示目前已有403次引用，Github代码仓库已有5.2K星标，无论在工业界和学术界均有巨大影响力。
pheatmap是热图中使用频率比较高一个R包，ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级，支持pheatmap 参数转换。
Heatmap热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。 已有众多文章分享了生成Heatmap热图原
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前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series（时间序列）、添加动态参数相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍Grafana 可视化面板 Heatmap 与 Gauge相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
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