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问Python制作堆叠图的问题？

提问于 2020-03-31 08:27:41

回答 0关注 0查看 198

请问，这样的数据，我想画堆叠图，横轴是TEAM:A,B,C，纵轴，底是ABC各自出现的次数，构成是其中CLASS1,2,3出现的次数，我用groupby team之后，怎么也画不出来图，请大家指教一下！谢谢

python

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GSEA结果解读

其他

ES是GSEA最初的结果，反应全部杂交data排序后，在此序列top或bottom富集的程度。 ES原理：扫描排序序列，当出现一个功能集中的gene时，增加ES值，反之减少ES值，所以ES是个动态值。最终ES的确定是讲杂交数据排序序列所在位置定义为0，ES值定义为距离排序序列的最大偏差. ES为正，表示某一功能gene集富集在排序序列前方 ES为负，表示某一功能gene集富集在排序序列后方。图中的最高点为此通路的ES值，中间表示杂交数据的排序序列。竖线表示此通路中出现的芯片数据集中的gene。

Y大宽

2018/09/30

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featureCounts的MultiQC结果解读

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在前面我们介绍了MultiQC这个软件，接下来将分期解读MultiQC对多个软件处理后的结果。

小汪Waud

2023/02/03

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细胞通讯分析结果的解读

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不过，虽然细胞通讯分析越来越普通，但它的难度并不会降低，在试图学习这个分析方法之前，大家需要自己提前了解一下：细胞通讯分析的背景知识，而且呢，还得看看细胞通讯分析的实例，多读文献，总归是没有错的！

生信技能树

2020/12/17

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jmeter 测试结果解读

jmeter 测试服务器数据性能

Apache JMeter的默认时间单位是毫秒（milliseconds）。无论是设置响应超时时间，还是配置各种计时器，都是以毫秒为单位的

运维开发王义杰

2023/08/16

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MultiQC对FastQC结果的解读

data flags na sequence unique

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小汪Waud

2023/02/16

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GSEA分析结果详细解读

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欢迎关注”生信修炼手册”! 在解读传统的富集分析结果时，经常会有这样的疑问，一个富集到的通路下，既有上调差异基因，也有下调差异基因，那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样呢，是被抑制还是激活？或者更直观

生信修炼手册

2020/05/08

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SCENIC转录因子分析结果的解读

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不过，虽然SCENIC转录因子分析越来越普通，但它的难度并不会降低，在试图学习这个分析方法之前，我们必须先看看SCENIC转录因子分析的实例，多读文献，总归是没有错的！

生信技能树

2020/12/17

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cell ranger分析结果详细解读

html5

输出文件非常的多，为了方便查看结果，提供了一个所有结果汇总的html页面，即web_summary.html。该网页的结果分成了summary和analysis两部分， summary部分包含如下结果

生信修炼手册

2019/12/19

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如何解读性能测试监控结果

性能测试自动化测试腾讯云测试服务运维

下方查看历史精选文章重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战测试框架原理，构建成功的基石在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议在自动化测试中，重要的不是工具在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识从终端用户感受来体验性能指标度量如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系如何有效的选择性能测试工具简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项如何进行有效的性能测试所有性能相关的文章，均会同步发布至性能测试专用公众号，

苦叶子

2022/04/21

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GWAS实战教程之解读PLINK的summary结果

编程算法

在这一期内容中，小陈会带大家简单认识一下PLINK软件输出的GWAS summary结果。相信之前关注公众号的伙伴肯定对GWAS summary数据不陌生，因为它是我们做孟德尔随机化研究的基础，由于不同GWAS分析软件输出的summary结果不太一致，这让很多朋友很是头疼，今天我就以PLINK的输出格式和大家讲解一下，希望借此使大家理解GWAS summary数据。

生信与临床

2022/08/21

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SPSS卡方检验结果解读详解

数据分析编程算法 https 网络安全

卡方检验（Chi-Square Test）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值，判断实际概率与期望概率是否吻合，通过比较理论概率和实际概率的吻合程度，可检验两个分类变量的相关性。用户可利用SPSS软件方便的完成卡方检验，在SPSS软件中，默认H0成立，即观察频数和实际频数无差别，即两组变量相互不产生影响，两组变量不相关，如果检验P值很高，则假设检验通过；如果检验P值很低，则检验不通过，观察频数和实际频数有差别，两组变量相关。SPSS数据检验具有很强的科学性和完备性，因此给出的报告也较复杂，下面就来进行SPSS卡方检验结果解读。

全栈程序员站长

2022/08/27

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单变量线性回归模型与结果解读

编程算法线性回归

统计模型的一般形式是Y=m(X)+e。其中Y为输出变量、响应变量、因变量、被解释变量；m为均值；e为不可控因子，可以理解为噪声。故模型等式右边是用X组成的函数去描述Y的均值，即模型是在平均的意义下去描述自变量与因变量间的关系，所以在解读模型的时候，我不会将模型说死。

许卉

2019/07/15

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解读ChatGPT中的RLHF

强化学习 chatgpt 模型数据优化

无论是 ChatGPT 还是 GPT-4，它们的核心技术机制之一都是基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）。这是大型语言模型生成领域的新训练范式，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。那么，什么是 RLHF 呢？

半吊子全栈工匠

2023/09/02

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解读WPF中的Xaml

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这篇文章主要分享从源代码角度解读wpf中xaml。由于源码查看起来错综复杂“随便找一个对象按下F12就是一个新的世界”，看源码的感觉就是在盗梦空间里来回穿梭；所以也是耗费很长的时间去阅读源码然后根据自己的理解编写文章和贴出部分关键源码。

JusterZhu

2022/12/07

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转录组分析 | fastqc进行质控与结果解读

python

做转录组测序，通常公司是不给分析的，分析也要自己多花钱，当然不同公司收费不一样，有的可能带有简单的分析。之前测序的第一家公司给了简单的分析，后面换了一家测序公司，不给分析。所以我得自己分析啦，在分析的时候顺便写一下教程。分享给大家，要分析转录组数据，首先得知道测序原理【参考文章：illumina、Sanger、第三代和第四代测序技术原理】，还有就是了解生信分析中一些文件格式【参考文章：生信中常见的数据文件格式】，当然，还有其他一些生物背景知识，除此以外，还需要会Linux，这个是一个漫长的学习过程。本文就介绍转录组数据分析的第一步分析：质控，主要就是fastqc这个软件的使用和结果解读。

DoubleHelix

2020/09/23

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文档中的Potentially解读

java interface thread

The Callable interface is similar to java.lang.Runnable, in that both are designed for classes whose instances are potentially executed by another thread.

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2019/05/24

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Python：字典（Dictionary）解读+用法详解+代码+运行结果

编程算法 python http

在Python中是一个无序的数据值集合，用于像存储map一样存储数据值，与其他只将单个值作为元素的数据类型不同，Dictionary持有key和value，即键值对。

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2021/01/13

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CNS图表复现16—inferCNV结果解读及利用

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我们的CNS图表复现之旅已经开始，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，可以去：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。

生信技能树jimmy

2020/11/02

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解读WPF中的Binding

tcp/ip 编程算法 wpf 面向对象编程

基于MVVM实现一段绑定大伙都不陌生，Binding是wpf整个体系中最核心的对象之一这里就来解读一下我花了纯两周时间有哪些秘密。这里我先提出几个问题应该是大家感兴趣的，如下：

JusterZhu

2022/12/07

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MySQL中explain的结果字段介绍

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昨天说完了执行计划的前四个字段，今天说说后面几个字段吧。我们看看explain的基本语法和输出内容：

AsiaYe

2019/11/06

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