Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >专栏 >几种小提琴图、箱线图绘制法2020.8.6

几种小提琴图、箱线图绘制法2020.8.6

用户7138673

发布于 2022-09-21 02:51:54

发布于 2022-09-21 02:51:54

1.3K0

举报

文章被收录于专栏：大大的小数据大大的小数据

方法1:Excel

方法2：Power BI

1、在自定义图表中，搜索Violin Plot并添加进来。

1、Sampling抽样

2、The level you wish to aggregate yourmeasure data at, to prevent incorrectaggregation prior to plotting。您希望在绘图之前将度量数据聚合到的级别，以防止错误聚合。 3、measuie data测量数据

3、The values you wish to observe in your violinplot for each category .您希望在每个类别的violinplot中观察到的值。

4、category类别

5、The category that you wish to group yourdata into。要将数据分组到的类别

Category类别

Samples样品

Maximum最大

Minimum最小值

Median中值的

Mean中庸

Standard Deviation标准差

方法3：plotly网站

方法4、python的plotly库

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2020-08-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自大大的小数据微信公众号，前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，欢迎热爱写作的你一起参与！

评论

登录后参与评论

暂无评论

编辑精选文章

换一批

万字详解高可用架构设计

Go 开发者必备：Protocol Buffers 入门指南

10分钟带你彻底搞懂分布式链路跟踪

多租户的 4 种常用方案

亿级月活的社交 APP，陌陌如何做到 3 分钟定位故障？

60页PPT全解：DeepSeek系列论文技术要点整理

软件测试|使用Python绘制小提琴图

python 数据可视化工具软件测试数据

小提琴图（Violin Plot）是一种数据可视化工具，用于展示数据分布的密度和分布情况。它通常用于比较不同组或类别的数据分布。在Python中，我们可以使用seaborn库来轻松绘制小提琴图。本文将详细介绍如何创建小提琴图，并提供示例以帮助您更好地理解。

霍格沃兹测试开发Muller老师

2023/11/13

2710

软件测试|使用Python绘制小提琴图

美化你的单细胞各个亚群特异性高表达基因小提琴图

com data size subset unique

最近，郑州大学第一附属医院的史阳同学无私的分享了他对这些基础函数的改造，颜值说不上巅峰，但打败基础函数是没有问题的，同时也算是抛砖引玉吧，希望广大生信技能树粉丝们都投稿分享自己的创作，投稿请发邮件到 jmzeng1314@163.com

生信技能树

2022/03/03

2.8K0

美化你的单细胞各个亚群特异性高表达基因小提琴图

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

seaborn 变量函数入门数据

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，本文是分类绘图，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

IT从业者张某某

2023/10/16

6030

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

一文读懂PCA分析（原理、算法、解释和可视化）

编程算法数据分析

NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。

生信宝典

2021/04/14

19.6K1

Xenium多样本分析实战-代码分享

数据分析函数数据统计异常

最近陆陆续续完成了几个Xenium项目的数据分析，主要集中在肿瘤样本研究，每个项目由于实验设计的不同，老师关心的科学问题不同，都做了许多个性化的分析，有时间闲下来后自己做了一些总结，将自己在Xenium, Visium HD 以及CosMx这些高精度空间数据分析过程中用到的一些分析方法及代码(这里分享的主要是基于python实现的各种方法，之前一直使用的是R进行分析，数据量大了之后非常慢，于是乎转向了python

生信大杂烩

2025/06/15

910

Xenium多样本分析实战-代码分享

万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。

昱良

2019/11/27

3.3K0

万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

【阅读】A Comprehensive Survey on Distributed Training of Graph Neural Networks——翻译

分布式批量计算数据结构

Graph neural networks (GNNs) have been demonstrated to be a powerful algorithmic model in broad application fields for their effectiveness in learning over graphs. To scale GNN training up for large-scale and ever-growing graphs, the most promising solution is distributed training which distributes the workload of training across multiple computing nodes. However, the workflows, computational patterns, communication patterns, and optimization techniques of distributed GNN training remain preliminarily understood. In this paper, we provide a comprehensive survey of distributed GNN training by investigating various optimization techniques used in distributed GNN training. First, distributed GNN training is classified into several categories according to their workflows. In addition, their computational patterns and communication patterns, as well as the optimization techniques proposed by recent work are introduced. Second, the software frameworks and hardware platforms of distributed GNN training are also introduced for a deeper understanding. Third, distributed GNN training is compared with distributed training of deep neural networks, emphasizing the uniqueness of distributed GNN training. Finally, interesting issues and opportunities in this field are discussed.

小锋学长生活大爆炸

2023/02/02

5030

【阅读】A Comprehensive Survey on Distributed Training of Graph Neural Networks——翻译

自动化超参数优化最强神器：Optuna

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

你是否曾经觉得模型有太多的超参数而感到厌烦吗？要从某一个演算法得到好的解必须要调整超参数，所谓的超参数就是控制训练模型的一组神秘数字，例如学习速率就是一种超参数。你永远不能事先知道 0~1 之间哪一个数字是最适合的，唯一的方法就是试错(trial and error)。那万一模型有多个超参数可以控制，岂不是就有成千上万种组合要慢慢尝试吗？

数据STUDIO

2022/05/24

18.5K1

自动化超参数优化最强神器：Optuna

统计学学术速递[8.30]

linux 学习方法编程算法 https 网络安全

【1】 Bayesian Sparse Blind Deconvolution Using MCMC Methods Based on Normal-Inverse-Gamma Prior 标题：基于正反伽马先验的贝叶斯稀疏盲反卷积MCMC方法链接：https://arxiv.org/abs/2108.12398

公众号-arXiv每日学术速递

2021/09/16

5690

医学AI论文解读 | 超声心动图在临床中的自动化检测 | Circulation | 2018 | 中英双语

linux 自动化网站数据库 sql

论文是2018年的，发表在医学期刊《Circulation》（影响因子20+）的一篇文章《Fully Automated Echocardiogram Interpretation in Clinical Practice》（超声心动图在临床中的自动化检测）。现在对于整体的学习做一个回顾，可以当成导读：整个文章的算法方面不难，分类模型用的VGG，分割模型用的Unet，损失函数中规中矩，图片处理中规中矩，算是一个老方法在医学领域的一个使用。本文包含三个部分，英文的论文原文内容，宋体的百度翻译内容，以及加粗字体的我的理解与精炼的内容。

机器学习炼丹术

2020/11/23

7560

医学AI论文解读 | 超声心动图在临床中的自动化检测 | Circulation | 2018 | 中英双语

NumPyML 源码解析（四）

数据源码对象函数模型

The wrappers.py module implements wrappers for the layers in layers.py. It includes

ApacheCN_飞龙

2024/02/17

3980

比较微生物组中的差异分析方法

https 网络安全 github git 开源

在微生物组研究中我们常常需要根据某些感兴趣的表型来找到与其相关的特征（比如菌群、OTU、基因家族等等）。但微生物组学的数据结构导致了这必然是一项相当艰巨的任务，因为他们：

生信菜鸟团

2021/12/13

7.3K0

数据科学家的工具箱教程

非常实用，不扯任何理论概念不包含python基础教程，numpy pandas等常见已经中文化很好的部分知识。

spark

2018/12/20

1.3K0

统计学学术速递[12.14]

linux https 网络安全批量计算网站

【1】 Sequential Break-Point Detection in Stationary Time Series: An Application to Monitoring Economic Indicators 标题：平稳时间序列的序贯断点检测：在经济指标监测中的应用链接：https://arxiv.org/abs/2112.06889

公众号-arXiv每日学术速递

2021/12/17

1.3K0

统计学学术速递[6.30]

linux 数据库 sql https 网络安全

【1】 On the Optimal Configuration of a Square Array Group Testing Algorithm 标题：关于方阵分组测试算法的最优配置

公众号-arXiv每日学术速递

2021/07/02

1.2K0

统计学学术速递[7.14]

linux https 网络安全编程算法机器学习

【1】 GENIUS-MAWII: For Robust Mendelian Randomization with Many Weak Invalid Instruments 标题：Genius-MAWII：具有多个弱失效工具的稳健孟德尔随机化

公众号-arXiv每日学术速递

2021/07/27

8540

【技术分享】随机森林分类

机器学习腾讯云 TI 平台机器学习平台

Bagging采用自助采样法(bootstrap sampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时，样本仍可能被选中，这样，经过m次随机采样操作，我们得到包含m个样本的采样集。

腾讯云TI平台

2019/12/11

1.8K0

从1维到6维，一文读懂多维数据可视化策略

选自towardsdatascience 作者：Dipanjan Sarkar 机器之心编译参与：Jane W、乾树、黄小天数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。介绍描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregation）、汇总（summa

机器之心

2018/05/10

1.9K0

金融/语音/音频处理学术速递[6.21]

linux https 网络安全语音识别 NLP技术

【1】 Efficient Black-Box Importance Sampling for VaR and CVaR Estimation 标题：VaR和CVaR估计的有效黑箱重要抽样

公众号-arXiv每日学术速递

2021/07/02

7490

【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

机器学习数据处理人工智能

根据给定的文章内容，撰写摘要总结。

片刻

2018/01/05

1.9K0

【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

相关推荐

软件测试|使用Python绘制小提琴图

更多 >

LV.0

这个人很懒，什么都没有留下～

作者相关精选

换一批

加入讨论

的问答专区 >

1先锋会员擅长2个领域

相关课程

一站式学习中心 >

AI绘画-StableDiffusion图像生成

大模型图像创作引擎

高性能应用服务

Python教程-Django框架快速入门到实战