前几天看到了生信技能树的推文：什么情况下我们可以修改基因名字 里面提到了2个函数很好用： 其实这个需求我知道在小洁老师的R包tinyarray里有函数可以实现：宝藏R包tinyarray：常用图表一键收走...可以实现：任意数量基因在任意癌种（TCGA33种其中之一都可以）的任意分组中的表达量箱线图 1个基因在两个组的表达量： res <- plot_gene(expr = expr,marker,sample_group...0.7147754 ## 6 TCGA-BH-A1FC-11A-32R-A13Q-07 CXCL1 5.1622906 plot_gene_paired 任意基因在某一癌种配对样本中的表达量箱线图...plot_km 根据任意基因的表达量分组，并画出K-M生存曲线（支持最佳截点） 需要先准备下临床数据，需要一个数据框，只含有两列，列名是time和event，event用1表示死亡，0表示存活。...批量生存分析也是默认支持最佳截点的哦。
箱线图（Boxplot）是一种用于展示一组数据分布特征的图形，它能够提供以下信息：中位数：箱线图中的中位线表示数据的中位数。...最小值和最大值：在某些箱线图中，除了四分位数之外，还会展示最小值和最大值（不包括异常值）。数据的偏斜性：箱线图的形状可以揭示数据的偏斜性。...density: 密度参数，可能用于调整箱线图内密度图的显示。legend.h: 图例的高度。legend.x.pos 和 legend.y.pos: 图例在图表中的位置。...legend.pixel: 图例中图案的像素大小。legend.w: 图例的宽度。legend.label: 图例的标签，用于说明不同图案代表的组别或条件。...coord_flip()：翻转坐标轴，使得 x 轴变为垂直，y 轴变为水平。guides(color = "none")：设置颜色图例为不显示。
引言 箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表，本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。 02....箱线图基本介绍 箱线图，又称箱形图（boxplot）或盒式图，不同于一般的折线图、柱状图或饼图等图表，其包含一些统计学的均值、分位数、极值等统计量，该图信息量较大，不仅能够分析不同类别数据平均水平差异...是否是凹口的形式展现箱线图 sym 指定异常点的形状 vert 是否需要将箱线图垂直摆放...、线宽、线类型、异常点的颜色、形状、透明度等基本设置。...当然，你还可以通过设置seaborn或matplotlib的主题，绘制不同风格的图表，如下： ? ? 在当类别数据较多时，你也可以将箱线图垂直绘制，如下： ? ? 05.
} } } ] （1）设置折线线条颜色 lineStyle: { color: "#F29C1B", } （2）设置折线折点颜色
当需要画比较复杂的可视化图表时，有两种技术解决方案：Canvas和SVG。Canvas是基于像素点的画图技术，通过各种不同的画图函数，即可在Canvas这块画布上任意作画。...当图例数量过多或图例长度过长时，可以使用垂直滚动图例或水平滚动图例，参见属性legend.type。...由图可知，在图中，当鼠标指针滑过图表中的数据标签时，图表中出现了更为详细的信息。 图七： 7. 标记点和标记线 在一些折线图或柱状图当中，可以经常看到图中对最高值和最低值进行了标记。...标记点 在ECharts中，标记点有最大值、最小值、平均值的标记点，也可以是任意位置上的标记点，它需要在series字段下进行配置。...标记点的各种属性如表所示： 标记线 ECharts中的标记线是一条平行于x轴的水平线，有最大值、最小值、平均值等数据的标记线，它也是在series字段下进行配置的。
从长远来看，一点点的前期计划可以节省数小时的血液，汗水和眼泪。 我们最先需要分析的是目标受众群体。确切地说，谁将使用我们提供的数据进行决策？ 在设计过程中，分析受众是所有思考步骤中最不线性的。...除非您为一组经济学家或统计学家设计图表，否则通常可以忽略诸如效应大小，功效分析和误差范围之类的细节。与实际意义相比，外行人通常对实际意义（“那是什么？”和发现的含义）更感兴趣。 3....创建折线图的最佳做法： 清楚地标记每一条轴的坐标与图例，确保观众知道他们正在评估的是什么内容。...柱形图上的每一条是垂直的，而条形图上的每一条是水平的。当一个数据标签很长或要比较的项目超过10个时，通常用条形图来帮助避免混乱。这两种图标都很易于理解并创建。...例如，在以下折线图中，删除单独的图例，并将类别标签放在每条线的右侧可以使图表看着更加美观整洁。 步骤5：用颜色澄清信息 颜色是图表中最强大的元素之一，请明智地选择图表中的每一个颜色！
▲图1 散点图 02 条形图 条形图是用宽度相同的条形的高度或长度来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱状图。此外，条形图有简单条形图、复式条形图等形式。...,默认中间 orientation：水平或垂直,默认垂直 rwidth：bar的宽度 color：表示bar的颜色 label：bar的标签；也可以在图例中写plt.legend() edgecolor...▲图5 直方图 06 箱形图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用于显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征，也可以进行多组数据分布特征的比较。...x：指定要绘制箱线图的数据 showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线 notch：是否是凹口的形式展现箱线图 showbox：是否显示箱线图的箱体 sym：指定异常点的形状 showfliers...：是否显示异常值 vert：是否需要将箱线图垂直摆放 boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等 whis：指定上下须与上下四分位的距离 labels：为箱线图添加标签 positions：指定箱线图的位置
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...的绘图库。...它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。...matplotlib绘制折线图 绘制一条折线的折线图 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt #...a显示到左上角 plt.legend(loc="upper left") # 在折线图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式 for x1, y1 in zip(x, y):
左侧选择绘图类型为“折线图”，勾选X坐标和Y坐标，（X表示横坐标，Y表示纵坐标，yEr表示误差，L表示标签），再在第三栏中选中“图层1”，然后点击“添加”。 然后点击“应用”。...（3）设置“网格”，选中“垂直”方向，在主网格线勾选“显示”；选中“水平”方向，在主网格线勾选“显示”，点击“应用”。这样图中的网格线就显示出来了。...（4）设置“轴线和刻度线”，对于已经存在的下轴和左轴，主刻度选择“朝内”，次刻度选择“无”，粗细选择“1.5”；对于没显示的上轴和右轴，点击上方“显示轴刻度线”，主刻度选择“朝内”，次刻度选择“无”，粗细选择...效果： 6、添加并设置图例 对于图1： （1）选中已经存在的图例，右键选择“属性”，选择“位置”，设置如下： 对于图2： （1）点击左边的“重构图例”按钮，自动生成图例：...8、放在最后：温馨提示 补充： 这种图，是选中表格数据后右键“绘图”，选择“点线图”，选择“点线图”绘制而成的。
接下来的内容无需额外安装任何包，仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高，请搜索 ggplot2 包的相关教程。...折线图 此处折线图就不像柱状图一样一步步画了，图表的外观是通用的，柱状图中提到的外观都可以直接拿来给折线图用。...> colors <- rainbow(2, 0.6, 0.9) # 颜色 > ltys <- c(1, 2) # 线条类型 > pchs 点的符号 > plot(...线条类型和点的符号见下图： 下面绘制一个双 y 轴的折线图： > data1 <- c(1, 0.93, 0.87, 0.82, 0.87, 0.98) > data2 一条线 > axis(side = 2) # 绘制第一条 y 轴 > axis(1,
p=22492 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。...主成分分析（PCA） 主成分分析（PCA）是最流行的线性降维算法之一。它是一种基于投影的方法，通过将数据投影到一组正交（垂直）轴上来转换数据。...因此，我们将尝试在它们上找到一条直线并投影数据点。（直线是一维的）。选择直线的可能性有很多。 假设蓝色线将是我们的新维度。...如果你看到蓝线（连接红点在蓝线上的投影），即每个数据点与直线的垂直距离就是投影误差。所有数据点的误差之和将是总投影误差。 我们的新数据点将是那些原始蓝色数据点的投影（红色点）。...数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。
有帮助 通过浏览简化了的数据可视化图表帮助用户更好地研究比较分析数据。 可扩展 适应不同尺寸的设备，同时预测用户对数据深度、复杂性和形式的需求。 什么是图表 数据可视化可以以不同的形式展示。...折线图 折线图可以表示不同类别的数据，例如不同类别层次结构和占比。折线图的样式可以采用不同的样式，例如使用虚线或不透明度。...文本排版 文本可用于标记不同的图表元素，包括： 图表标题 数据标签 X、Y轴标签 图例 优先级最高的文本通常是图表标题，X、Y轴标号和图例优先级最低。 ?...在移动设备上，将图例放在图表上方，以使其在交互期间可见。 文本标签和图例 简单图表中可以直接在图表元素上显示文本标签，但是，密集的数据图表最好使用图例。 ? 使用文本标签的折线图 ?...使用图例的折线图 小显示器 可穿戴设备（或其他小屏幕）上显示的图表应为移动端或PC端图表的简化版本。 ? 允许。 数据图形上的在关键点显示注释以描述关键数据。在此示例中，显示波峰、波谷的数值。 ?
orientation：柱状图的方向，'vertical’表示垂直柱状图，'horizontal’表示水平柱状图。 label：柱状图的标签，用于图例的显示。...s：指定散点的大小，可以是一个标量，也可以是与x和y相同长度的数组，用于指定每个点的大小。 c：指定散点的颜色，可以是一个颜色或者颜色序列，用于指定每个点的颜色。...alpha：指定散点的透明度，0表示完全透明，1表示完全不透明。 linewidths：指定散点边界的宽度，可以是一个标量或者与x和y相同长度的数组。...edgecolors：指定散点边界的颜色，可以是一个颜色或者颜色序列，用于指定每个点边界的颜色。 label：指定散点图的标签，用于图例显示。...个参数：x-横坐标，y-纵坐标,c-颜色（要求是0~1范围内的浮点值），s-点大小（像素），alpha-透明度 # 当颜色和尺寸使用数组时，常用来表示不同的类别；cmap用来指定颜色的风格，viridis
默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果。...，它们在一组指标中总结数据：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。...箱线图传达的信息非常有用，例如四分位距 (IQR)、中位数和每个数据组的异常值。...df.plot(kind='box', vert=False, figsize=(9,6)) Output: 面积图 面积图是折线图的扩展，它用颜色填充折线图和 x 轴之间的区域。
增加图例 当多条曲线显示在同一张图中时，图例可以帮助我们区分识别不同的曲线，在中国银行的数据中，我们可以把开盘价和收盘价同时放在一张曲线图中,并为二者增加图例....增加图例使用legend()函数，legend函数中最常见的一个参数是loc参数，表示图例在图中显示的位置，我们一般设置为best就好，表示在图中最适宜的位置显示图例成功增加图例的前提是在绘图时提供label...前面讲到的线条的类型，图形的颜色和点的形状类型，可以合为一个属性，使用他们的符号取值将其拼接,这个参数的位置是有限制的，比如在下面的代码中，它只能放在label前面，在label参数后面则会报错. plt.plot...3.4 箱线图 箱线图也是在分析数据时经常用到的一种图形，正如其名，箱线图由一个矩形和两条线组成，矩形的上边和下边分别是变量的上下四分位数，中间的一条线表示数变量的中位数。...在矩形的上下两边各延伸出一条线，每条线的长度一般为1.5倍的四分位距(上下四分位数之差)，这两条线被视为异常值截断线，上端的线为上边缘线，下端的线为下边缘线，在线的外面可能还会有一些点，这些点一般会被认为是异常值
提到用python进行数据可视化，那么大多数人选择都是matplotlib，但是生成的图表不能进行交互操作，比如时间轴拖动、交互式图例等，那么本文将对pyecharts进行详细讲解。...使用标记点和标记线 from pyecharts import Bar bar = Bar("标记线和标记点示例") bar.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average...": ["裤子", 10], "name": "这是我想要的第一个标记点"}], ) #添加第一组数据 line.add( "商家B", attr, v2, is_smooth...饼图 饼图主要表现不同类目的数据在总和中占比。每个的弧度表示数据数量的比例。...[40, 75], #设置两个环大小 label_text_color=None, is_label_show=True, legend_orient="vertical",#垂直显示图例
提到用python进行数据可视化，那么大多数人选择都是matplotlib，但是生成的图表不能进行交互操作，比如时间轴拖动、交互式图例等，那么本文将对pyecharts进行详细讲解。...is_stack=True) #用add函数往图里添加数据并设置堆叠 bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True) bar.render() #展示数据 使用标记点和标记线...from pyecharts import Bar bar = Bar("标记线和标记点示例") bar.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"]) #...coord": ["裤子", 10], "name": "这是我想要的第一个标记点"}], ) #添加第一组数据 line.add( "商家B", attr, v2, is_smooth...[40, 75], #设置两个环大小 label_text_color=None, is_label_show=True, legend_orient="vertical",#垂直显示图例
折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....绘制 df 第一列的折线图 # 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图...轴 fontsize = 13) # 字体大小 ax.right_ax.set_ylabel('ACD') # 设置右边轴的标签 ax.legend(loc=2) # 右侧坐标轴的图例位于右上角...plt.legend(loc=1) # 左侧坐标轴的图例位于左上角 ax.set_ylabel('B') # 设置左侧坐标轴的label plt.show() 输出为： 2....# s=df4["c"] * 200 让散点的大小随着值变化 df4.plot.scatter(x="a", y="b", figsize=(8, 6), s=df4["c"] * 200) plt.show
第一幅折线图 原图： 我复现的效果(数据随机生成) 操作步骤： 1.在Excel中生成数据 2.将Excel的图表复制到PPT中 3.编辑标题 4.设置坐标轴边界/单位 5.调整坐标轴字体...修改线条颜色/粗细=2.5磅 7.修改标记内置圆形，大小=7 白色填充，边框2.5磅 8.添加虚线，大小1磅 9.添加虚线标注 10.修改背景(网格线、坐标轴) 讲解视频： 【数学建模绘图系列教程】二、折线图的绘制与优化...(1) B站Link：https://www.bilibili.com/video/BV1QB4y1Y7Fd (欢迎去B站一键三连) 另一种复现思路：无需数据 效果(仅展示一条曲线)： 操作步骤...： 1.生成曲线，宽度设定为3磅 2.编辑一个圆点，内0.24cm，外0.4cm 3.叠加组合 水平居中->垂直居中 4.复制多份 OneKey 原位分布->批量原位 5.设置位置分布英豪插件->位置分布...->沿线均匀分布 6.添加坐标轴，标题，图例 讲解视频： 【数学建模绘图系列教程】二、折线图的绘制与优化(2) B站Link：https://www.bilibili.com/video/BV1w94y1D7bG
用户可能会认为连接“标记”的线上的每个点都代表了当时的收入值，而实际上在那个特定时间的真实收入数字是未知的。 在这种情况下，使用垂直条形图可能是一个更好的选择。...左为“平滑”折线图，右为清晰折线图 07 避免混乱的双轴形式图表 有时为了节省图表空间，你可能会倾向于使用双轴图表，即两个数据系列具有相同的衡量标准，但各自变化幅度不同。...而对照图例需要把数值和相应的区域一一对应上，会耗费浏览者更多时间和精力。...由于颜色和背景色对比度低，写在图表内部的标签很难识别 11 对饼图的区块按大小进行排序以增强可读性 在使用饼图时，有几种常用的方式： 把最大的一个区块放在12点的位置，然后把其余的区块按顺时针方向降序排列...16 无障碍设计 根据美国国家眼科研究所的数据，大约每12个人中就有一个是色盲。 你的图表需要让尽可能多的受众都能够读懂，所以也要注意尽量采用无障碍设计。 配色方案中使用不同的饱和度和亮度。
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