曼哈顿图本质上是一个散点图，用于显示大量非零大范围波动数值，最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点。它得名源于样式与曼哈顿天际线相似。
ui.Chart.feature.histogram(features, property, maxBuckets, minBucketWidth, maxRaw)
这次的例子主要是展现生物量的频率直方图，代码很简单，要准备一个矢量数据集，此外就是选用ui.Chart.feature.histogram进行色织属性，最后完成.setOptions()图标上的设置。
Daly, C., Halbleib, M., Smith, J.I., Gibson, W.P., Doggett, M.K., Taylor, G.H., Curtis, J., and Pasteris, P.A. 2008. Physiographically-sensitive mapping of temperature and precipitation across the conterminous United States. International Journal of Climatology, 28: 2031-2064
Insert Sort和Merge Sort是排序算法中两个最基础的算法，虽然实际中很难用到，但是作为排序的启蒙还是不错的。 此次要求写出Insert Sort和Merge Sort，并根据随机输入对比两个算法的时间复杂度。分别在最好和最坏以及平均的情况下，通过不同数据量的输入进行对比实验。
nvdiagram.m % This program generates Fig. 4.9 in the book % ......................Input..................................... kappa = [-1 0 1/3 1/2 1 1/3]; % .....................End of input............................... figure(1), clf for
最近看了一篇关于电子商务防欺诈的相关论文，其中在构建信用卡的个人行为证书中用到了DBSCAN算法。 具体内容请参看论文： Credit card fraud detection: A fusion approach using Dempster–Shafer theory and Bayesian learning。 我就想深入了解下这个聚类方法是怎么工作的。在思考这个具体DBSCAN算法的形成过程中，我还参看了： 1. wikipedia DBSCAN的相关介绍 2. 博文简单易学的机器学习算法——基于密度的聚类算法DBSCAN 3. 论文-A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise 等相关文献。此篇博文尝试讲清楚”物以类聚，人以群分”这个概念，DBSCAN算法中两个参数的实际物理含义，以及它背后所做的基本假设，由于这方面资料不多，因此都属于个人的猜想，不代表发明DBSCAN算法作者本身的想法，且这也是我正式学习聚类算法中的第一个算法，由于知识的局限性，如有不当，请指正。
1.对我们的可寻路场景物体进行Navagition的烘焙（Bake），可寻路的物体我们将它设置为静态（static），我们在Areas中设置要bake的物体为什么区域，修改权重（Cost）。 2.给物体添加NavMeshAgent 3.添加脚本，引入UnityEngine.AI命名空间
explained variance ratio (first components): [0.14890594 0.13618771 0.11794594 0.08409979 0.05782414 0.04916908 0.04315977 0.0366137 0.03353239 0.03078768] sum of explained variance (first two components): 0.7382261453429998
在做线性回归或者逻辑回归的时候，会遇到过拟合问题，即，在训练集上的error很小，但是在测试集上的偏差却很大。因此，引入正则化项，防止过拟合。保证在测试集上获得和在训练集上相同的效果。
本期推文我们介绍一个可以绘制颇具“艺术”风格地图的可视化包-cartography，主要涉及的内容如下：
Cardiac maturation lays the foundation for postnatal heart development and disease, yet little is known about the contributions of the microenvironment to cardiomyocyte maturation. By integrating single-cell RNA-sequencing data of mouse hearts at multiple postnatal stages, we construct cellular interactomes and regulatory signaling networks. Here we report switching of fibroblast subtypes from a neonatal to adult state and this drives cardiomyocyte maturation. Molecular and functional maturation of neonatal mouse cardiomyocytes and human embryonic stem cell-derived cardiomyocytes are considerably enhanced upon co-culture with corresponding adult cardiac fibroblasts. Further, single-cell analysis of in vivo and in vitro cardiomyocyte maturation trajectories identify highly conserved signaling pathways, pharmacological targeting of which substantially delays cardiomyocyte maturation in postnatal hearts, and markedly enhances cardiomyocyte proliferation and improves cardiac function in infarcted hearts. Together, we identify cardiac fibroblasts as a key constituent in the microenvironment promoting cardiomyocyte maturation, providing insights into how the manipulation of cardiomyocyte maturity may impact on disease development and regeneration.
In this recipe, we'll use the Gaussian process for regression. In the linear models section,we saw how representing prior information on the coefficients was possible using Bayesian Ridge Regression.
Examples p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) p + geom_point() # Add aesthetic mappings p + geom_point(aes(colour = qsec)) p + geom_point(aes(alpha = qsec)) p + geom_point(aes(colour = factor(cyl))) p + geom_point(aes(shape = factor(cyl))) p + geom_point(aes(
-be able to explain the motivation for data visualisation
https://stackoverflow.com/questions/17753101/center-x-and-y-axis-with-ggplot2
偶然看到网上国家统计数据，利用Python数据分析自己做了几种图表练习。主要采用Pandas来做数据统计，matplotlib来做图表可视化。
Matplotlib是python的一个图形库，它的动画功能基本上都是基于matplotlib.animation.Animation这个类来开发的。
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01146-6#Sec44
但debug，读代码还是费尽，加之实在没有项目需要这样复杂的图，慢慢就放弃了。直到前些天看到这样一幅图，
Matplotlib is a Python plotting library that produces publication-quality figures. Matplotlib是一个Python绘图库，用于生成出版物质量的图形。 It can be used both in Python scripts and when using Python’s interactive mode. 它既可以在Python脚本中使用，也可以在使用Python的交互模式时使用。 Matplotlib is a very large library, and getting to know it well takes time. Matplotlib是一个非常大的库，了解它需要时间。 But often we don’t need the full matplotlib library in our programs,and this is where Pyplot comes in handy. 但是我们的程序中通常不需要完整的matplotlib库，这就是Pyplot的用武之地。 Pyplot is a collection of functions that make matplotlib work like Matlab,which you may be familiar with. Pyplot是一组函数，使matplotlib像Matlab一样工作，您可能熟悉这些函数。 Pyplot is especially useful for interactive work,for example, when you’d like to explore a dataset or visually examine your simulation results. Pyplot对于交互式工作尤其有用，例如，当您希望浏览数据集或直观地检查模拟结果时。 We’ll be using Pyplot in all our data visualizations. 我们将在所有数据可视化中使用Pyplot。 Pyplot provides what is sometimes called a state machine interface to matplotlib library. Pyplot为matplotlib库提供了有时称为状态机的接口。 You can loosely think of it as a process where you create figures one at a time,and all commands affect the current figure and the current plot. 您可以粗略地将其视为一个一次创建一个地物的过程，所有命令都会影响当前地物和当前绘图。 We will mostly use NumPy arrays for storing the data that we’d like to plot, but we’ll occasionally use other types of data objects such as built-in lists. 我们将主要使用NumPy数组来存储要绘制的数据，但偶尔也会使用其他类型的数据对象，如内置列表。 As you may have realized, saying matplotlib.pyplot is kind of a mouthful, and it’s a lot to type too. 正如您可能已经意识到的那样，说matplotlib.pyplot有点口齿不清，而且打字也很费劲。 That’s why virtually everyone who uses the library imports it as plt, which is a lot shorter. 这就是为什么几乎所有使用该库的人都将其作为plt导入，而plt要短得多。 So to import the library, we will type the following– import matplotlib.pyplot as plt. 因此，要导入库，我们将键入以下内容–import matplotlib.pyplot as plt。 Now we are ready to start our plotting. 现在我们准备开始我们的阴谋。 A basis but very useful command is the plt plot function, which can be used to plot lines and markers. plt plot函数是一个基本
算法工作中，经常要对模型进行评估，由此衍生出很多指标。比如Accuracy、Precision、Recall、F1-score、AUC等等。准确理解各指标的内涵、使用场景及局限，还挺有挑战。更佳阅读体验，请移步ROC分析。
MATLAB 画双纵坐标 plotyy 的用法 对数坐标 MATLAB 画双纵坐标具有两个纵坐标标度的图形 在 MATLAB 中,如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形,可以使用 ……
Most of the techniques in statistics are linear by nature, so in order to capture nonlinearity,we might need to apply some transformation. PCA is, of course, a linear transformation.In this recipe, we'll look at applying nonlinear transformations, and then apply PCA for dimensionality reduction.
CNS图表复现之旅前面我们已经进行了12讲，你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。
head(gwasResults,3) #查看qqman提供qwas示例数据（gwasResult）
x https://blog.csdn.net/u013180339/article/details/77002254 # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is a temporary script file. """ import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig
病毒可以通过重组获得新的特性。SARS-CoV-2 德尔塔和奥密克戎变异株之间的重组可能导致一组新的突变，对病毒的传播性和严重程度产生未知影响。
%% Machine Learning Online Class % Exercise 7 | Principle Component Analysis and K-Means Clustering % % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % exercise. You will need to complete the following funct
我们以前也发过很多关于数据可视化的文章。但是对于展示来说，如果你的图表能够动起来，那么他的展示效果要比静态的图有更多的冲击力，尤其是你需要向领导和客户展示的时候。所以在本篇文章整列了2个简单的代码片段，可以让你的图表动起来。
开始都会说什么是机器学习？机器学习的应用是什么？用机器在海量数据中学习得到可以解决一类问题的办法，这就是我的理解。图像处理、文本处理、无人驾驶、等，深度学习最热门的应用就是无人驾驶。而深度学习的核心是神经网络。神经网络就是模拟人的大脑工作。所以神经网络很重要、
本期的介绍就到这里了，文中代码可以横向滑动浏览，为方便实操，相关的代码和样例存已存放至百度网盘，链接: https://pan.baidu.com/s/1uSGDqbeCAh1ZS-dz-zs5tA 提取码: 8n9x，读者朋友们可以前往下载学习。
虽然ggplot2 和它的朋友们[[xx-R可视化30-ggplot又一拓展包之ggforce]], [[xx-R可视化xx-用ggalt体验ggplot新版DLC（拓展）]] 给我们提供了大量绘图的选项。比如通过操纵 geom_** 和stat_** 函数。
Matplotlib 是 Python 的绘图库。它可与 NumPy 一起使用 ，Matplotlib也是深度学习的常用绘图库，主要是将训练的成果进行图形化，因为这样更直观，更方便发现训练中的问题，今天来学习下，走起！！
Script Name: adjMatrix Input: n... The number of vertices in the graph p... Probablity two vertices are connected plot... whether or not the matrix should be plotted as a graph Output: The nxn matrix of zero and ones Error Checking: The dimension is postive (else return NULL)
https://iris.angers.inra.fr/gddh13/the-apple-genome-downloads.html
这部分主要做一些数据可视化，富集分析暂时放下一部分，如果想跳过这里，请直接移步RNA-seq(9):富集分析
Python因为其语法简单、胶水语言的特性，诞生了很多好用的轮子（标准库、第三方库），也因此让Python一度成为了最热门的编程语言（2023年1-10月 TIOBE编程语言排名第一）。
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
总共是26个基因，它们都是在case 和 control两个分组需要看表达量差异，而且case 和 control两个分组内部都是10个病人。
In a random process we know what outcomes couldhappen, but we don't know which particular outcome will happen
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：
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是FacetGrid和PairGrid部分，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
虽然我们把Lua语言成为解释型语言，但Lua语言总是在运行代码前先预编译源码为中间代码（这没什么大不了的，很多解释型语言也这样做）。编译阶段的存在听上去超出了解释型语言的范畴，但解释型语言的区分并不在与源码是否被编译，而在于是否有能力（且轻易地）执行动态生成的代码。可以认为，正是由于诸如dofile这样函数的的存在，才使得Lua语言能够被称为解释型语言。
Comparison of mutation loads (A), neoantigen load (B), HRD scores (C), CTA numbers (D), necrosis (E), and ITH scores (F) among the three clusters. In the violin plots, the mean values are plotted as red dots, and the boxplot was drawn inside the violin plot.
网格搜索是将训练集训练的一堆模型中，选取超参数的所有值（或者代表性的几个值），将这些选取的参数及值全部列出一个表格，并分别将其进行模拟，选出最优模型。
当前ONT测序质量虽然有很大的改善，但准确性依然不及二代测序，例如illumina或者BGIseq等。2018-2019年主流芯片R9.4 准确率对于2D reads为94%，1Dreads仅为86% ，如下图Fig.2b所示(1)。
选自OpenAI Blog 作者：ALEX NICHOL & JOHN SCHULMAN 机器之心编译 近日，OpenAI 发布了简单元学习算法 Reptile，该算法对一项任务进行重复采样、执行随机梯度下降、更新初始参数直到习得最终参数。该方法的性能可与 MAML（一种广泛应用的元学习算法）媲美，且比后者更易实现，计算效率更高。 元学习是学习如何学习的过程。元学习算法会学习任务的一个分布，每项任务都是学习问题，并输出快速学习器，学习器可从少量样本中学习并进行泛化。一个得到充分研究的元学习问题是 few-s
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