对于简单少量的数据，我们当然可以人工肉眼对比，但是如果数据量一大，那么最好还是借助工具实现。 这篇文章主要通过使用DeepDiff库，介绍了一种简单地对比两个Excel文件是否完全相同的方法。...首先，我们需要下载DeepDiff库： pip install deepdiff 接着再进行导入： from deepdiff import DeepDiff DeepDiff简单使用 接下来我们创建4...首先，我们直接对两个不一样的DataFrame进行对比： 对比结果为{}，这在DeepDiff中是表示没有差异的意思，但是，这个结果显然不符合实际，因为我们的data1跟data3其实是完全不一样的才对...这是因为DeepDiff并不支持DataFrame对象的比较。 为了能够使用DeepDiff，我们可以把DataFrame对象转成字典对象。...本文小结 本文只是对DeepDiff的使用场景进行了简单介绍，实际上基于这个Python库，我们还可以实现诸如JSON文件对比、数据库数据对比等拓展操作。
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性，在aes()中定义使用...(x = species)) + geom_bar()#根据条形的频率依据处理因子函数对条形重新排序 ggplot(penguins, aes(x = fct_infreq(species)...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。...需要摸索找到最适宜的geom_bar(color = "red")——边框变红geom_bar(fill = "red")——填色变红Visualizing relationships可视化两个或多个变量之间关系数值变量
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析 ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 R|clusterProfiler-富集分析 ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ggplot2|绘制...2，DEGs 和 通路 可以用riskscore 高低进行分组，然后进行前面提到的差异分析，火山图和热图，富集分析（GO,KEGG），GSEA,GSVA分析，免疫浸润差异等分析 ggplot2-plotly...|让你的火山图“活”过来 R|clusterProfiler-富集分析 ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ggplot2|绘制GO富集柱形图 clusterProfiler|GSEA富集分析及可视化...（修正版） 数据处理|R-dplyr 2，可视化 可视化部分的话，多看一下具体特定函数的帮助文档，出现报错多使用??函数查看一下示例数据的格式 以及 函数等。...其中很多包是ggplot2的扩展包或者使用了很多ggplot2的函数 ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ggplot2 |legend
就是因为考虑到绝大部分小伙伴是Python和R编程语言的二选一，所以为了自己的工具使用更广泛，很多开发者会特意分发不同版本的软件。...decoupleR包的功能： bulk RNA-seq 中通路活性推断 scRNA-seq 中通路活性推断 bulk RNA-seq 中转录因子活性推断 scRNA-seq 中转录因子活性推断 激酶和转录因子活性估计...在这个例子中，我们将使用人类权重（也提供了其他生物体的权重），并且我们将使用按p值排名的前500个responsive genes。...转化生长因子β（TGFb）：涉及大多数组织的发展、稳态和修复。 肿瘤坏死因子α（TNFa）：介导造血、免疫监视、肿瘤退化和防止感染。 TRAIL：诱导凋亡。...我们可以进一步沿着它们的t值可视化每个通路中最有反应的基因，以解释结果。
例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...避免这种情况的一种简单且经常使用的策略是取归一化计数值的对数加上一个小的伪计数；然而，现在具有低计数的基因往往主导结果，因为由于小计数值固有的强泊松噪声，它们在样本之间显示出最强的相对差异。...由于大多数基因没有差异表达，样本之间通常具有很高的相关性（值高于 0.80）。低于 0.80 的样本可能表示您的数据和/或样本污染中存在异常值。 沿轴的分层树指示哪些样本彼此更相似，即聚集在一起。...★归一化计数的 rlog 转换仅在该质量评估期间对于这些可视化方法是必需的。我们不会使用这些转换后的计数来确定差异表达。...DESeq2 有一个内置函数，可以在后台使用 ggplot2生成 PCA 图。这很棒，因为它使我们不必输入代码行，也不必摆弄不同的 ggplot2 层。
例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...避免这种情况的一种简单且经常使用的策略是取归一化计数值的对数加上一个小的伪计数；然而，现在具有低计数的基因往往主导结果，因为由于小计数值固有的强泊松噪声，它们在样本之间显示出最强的相对差异。...我们希望我们已经在我们的元数据表中包含了所有可能的已知变异源，并且我们可以使用这些因素来为 PCA 图着色。图片我们从cage因子开始，但cage因子似乎无法解释 PC1 或 PC2 上的变化。...归一化计数的 rlog 转换仅在该质量评估期间对于这些可视化方法是必需的。我们不会使用这些转换后的计数来确定差异表达。...DESeq2 有一个内置函数，可以在后台使用 ggplot2生成 PCA 图。这很棒，因为它使我们不必输入代码行，也不必摆弄不同的 ggplot2 层。
Forest plot（森林图） | Cox生存分析可视化 ? R-forestplot包| HR结果绘制森林图 ? maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总，分析和可视化 ?...ggballoonplot|气球图-多分类数据可视化 ? ggrisk|高效绘制风险因子联动图 ? ggalluvial|炫酷桑基图（Sankey），你也可以秀 ?...UpSet|多集合可视化，韦恩图？upSet！ ? pheatmap|暴雨暂歇，“热图”来袭！！！ ? ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 ?...|DESeq2完成配对样本的差异分析 barplot3d|圣诞节送你一个mutation signature搭建的“乐高” ?...ggstatsplot绘图|统计+可视化，学术科研神器 ? 2-14 |“特殊”的日子，多学一种表达爱的方式 ?
.NET 中各种混淆（Obfuscation）的含义、原理、实际效果和不同级别的差异（使用 SmartAssembly） 发布于 2018-08-19 12:42...这里，我使用 Whitman 来试验。它在 GitHub 上开源，并且有两个程序集可以试验它们之间的相互影响。 ?...目前我使用的版本是 6，它提供了对 .NET Framework 程序的多种保护方式： 强签名 Strong Name Signing 强签名可以确保程序之间的依赖关系是严格确定的，如果对其中的一个依赖进行篡改...名称混淆 Obfuscation 类/方法名与字段名的混淆 名称混淆中，类名和方法名的混淆有三个不同级别： 等级 1 是使用 ASCII 字符集 等级 2 是使用不可见的 Unicode 字符集 等级...如果你需要在混淆时使用名称混淆，你只需要在以上两者的组合中找到一个能够编译通过的组合即可，不需要特别在意等级 1~3 的区别，因为实际上都做了混淆，1~3 的差异对逆向来说难度差异非常小的。
我想这应该是很多刚学习可视化的同学都会遇到的问题，今天这篇推文就给大家推荐一个非常好用的、可以一键绘制出版级别论文配图的可视化工具-「ggpubr」 「ggpubr介绍」 ggpubr是一个基于ggplot2...的R语言可视化绘图工具包，它提供了一系列简单易用的函数，用于创建高质量的出版级别的统计图形。...安装 在R中安装ggpubr可以使用以下命令： install.packages("ggpubr") 主要特点 ggpubr是一个基于ggplot2的扩展，因此它继承了ggplot2的所有功能，并添加了更多的实用功能和自定义选项...ggboxplot()：创建箱线图，用于展示不同组别之间的分布差异。支持分组、分面和添加自定义标记。 gghistogram()：创建直方图，用于展示单一变量的分布情况。...ggpaired()：创建配对图，用于展示两组配对数据之间的差异。支持添加连线、置信区间和显著性标记。
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包，突然感到发现了动态可视化的新大门，这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。...而且图表原生支持动态操作，你可以使用鼠标滚轮进行放大缩小操作（也可以使用页面左上角的加减号进行操作），每一个点标识都是支持鼠标点击显示弹窗信息的。...针对数据地图而言，颜色映射要依据数据类型而定，数值型变量（包含定距变量、定比变量）需要使用连续渐变色进行映射，因子变量（包含分类及有序）需要使用分类色、或者同色系的离散渐变进行颜色映射。...（其实相当于对数值型变量进行划组，生成有序的因子组，然后以分段因子变量的形式进行颜色映射，但是这个过程在leaflet函数中是自动化完成的，无需我们手工生成新变量，这一点儿是leaflet函数相对于ggplot...colorFactor：这个就是单纯的分类变量（因子或者有序）映射的颜色设置方式。 图例对象： addLegend：是添加图例的图层对象，相当于ggplot中的guilde函数。
新版本尤其实现多组数据间自由比较，如不同条件、处理等，并内置系列流行辅助工具，如数据处理包dplyr、可视化包ggplot2等，方便分析人员用熟悉的方式自由探索，实现数据高效解读。...，明显看出不同的药物处理虽然起始效应存在显著差异（0h,2h），但后期效应却有很高的一致性（6h,24h）。...图5 使用ggplot2可视化分析结果 上述图1-4使用我们课题组开发的enrichplot包进行可视化，考虑到兼容用户常用的数据操作软件，clusterProfiler4.0同时实现了tidy接口，允许用户使用...dplyr动词进行数据的操作和ggplot2进行数据的可视化（图5）。...例如，图5A展示了使用dplyr中的mutate为结果增加rich factor，然后使用ggplot2对富集结果以棒棒糖图的形式呈现；图5B则通过arrange，group_by和slice对GSEA
另一个原因是体外纯化的靶酶与体内天然靶酶之间的差异，蛋白质结构可能因体外和体内环境而异，从而改变药物与靶蛋白之间的结合亲和力。...针对SARS-CoV-2的药物开发，作者提出一种框架来缩小基于靶标和基于细胞的药物发现之间的差异。如图 1 所示，框架包括两部分：预测器和生成器。...表1. 3CLpro 和抗病毒数据集的模型性能比较 靶点抑制化合物和细胞活性化合物之间的差异 有研究表明3CLpro抑制作用与抗病毒作用之间没有普遍的相关性，即化合物对3CLpro的高抑制活性不能保证其抗病毒作用...图3.重要原子及官能团的可视化 通过多属性分子优化缩小差异 MATIC 模型能够捕获一些有助于3CL和抗病毒任务的重要特征，但是不同的任务侧重于不同的功能组，且存在明显的差异。...作者希望通过MATIC模型提取在 3CL 和抗病毒任务中重要的子结构，然后使用这些子结构生成新的多属性分子。为了缩小不同任务之间侧重不同的功能组的差异，作者使用了多种多目标分子优化的方法。
数据的可视化可以帮助我们理解分布情况，发现编码错误（例如，我们知道一个变量的取值范围是0到7，但我们在图中看到了999），并让我们了解变量之间的关系。...例如，我们可能看到两个预测因子高度相关，于是决定只在模型中包括一个，或者我们可能注意到两个变量之间有曲线关系。数据可视化是一种快速、直观的方式，可以一次性检查所有这些情况。...我们在使用 时，只将我们感兴趣的预测因子保持在一个常数，这使得所有其他预测因子都能在原始数据中取值。另外，我们把 留在我们的样本中，这意味着有些组的代表性比其他组要高或低。...ggplot( aes(Probs)) + geom_histogram() +即使使用平方根尺度，将较低的数值拉长，它仍然是极其偏斜的。据估计，绝大多数人的病情缓解的概率不到0.1。...我们只是要为 "住院时间 "增加一个随机斜率，这个斜率在不同的医生之间变化。就像在常规的R公式中一样，我们使用+运算符来 "添加 "一个效应。
cast 函数的作用除了还原数据外，还可以对数据进行整合。 dcast 输出数据框。公式的左边每个变量都会作为结果中的一列，而右边的变量被当成因子类型，每个水平都会在结果中产生一列。...详解RColorBrewer包 ggplot2画图时会自带配色设置，但一般比较难看。当想使用一些高级，现有的颜色搭配时，不妨考虑下RColorBrewer包。...极端型Diverging，生成深色强调两端、浅色表示中部的颜色，可用来标注数据中的离群点。 离散型Qualitative，生成彼此差异明显的颜色，通常用来标记分类数据。...- colorRampPalette(cols) image(volcano, col=pal(22)) # 数据集volcano，颜色设置为：Spectral调色板选择11个颜色，在这11个颜色之间进行连续取值...2. theme用法 相信大家也留意到上面设置theme时使用了几个函数，但实际上还有很多内容可以调整，下面这个图简直是宝藏！
Beta多样性 Beta多样性是指不同样本或群落之间的物种组成差异，反映了群落结构对环境变化的响应。它主要关注的是样本之间的差异，而不是单个样本内的物种多样性。 2....结果可视化：以散点图的形式展示样本在低维空间中的分布，点与点之间的距离越近，表示样本的物种组成越相似。 3....分析意义 揭示群落差异：通过PCoA分析，可以直观地观察到不同样本或群落之间的物种组成差异，从而判断它们的相似性和差异性。...例如，在土壤微生物研究中，通过PCoA分析可以发现污染土壤与未污染土壤之间的微生物群落差异。...总之，物种Beta多样性PCoA分析是一种强大的工具，能够帮助研究人员深入理解不同样本之间的物种组成差异及其生态意义。
当使用这些无监督聚类方法时，计数的归一化和log2变换提高了可视化的距离/聚类。...DESeq2使用中位数比率法进行计数归一化，并对样本级QC的归一化计数进行regularized log transform(rlog)，因为它缓和了平均值之间的方差，从而改善聚集性。 ?...由于大多数基因没有差异表达，样本之间通常有很高的相关性(值高于0.80)。低于0.80的样品可能表示您的数据和/或样品污染中存在异常值。 层次树可以基于归一化的基因表达值来指示哪些样本彼此更相似。...Running DESeq2 使用DESeq2进行差异表达分析涉及多个步骤，如下面的蓝色流程图所示。简而言之，DESeq2将对原始计数进行建模，使用归一化因子(大小因子)来考虑库深度的差异。...在所有细胞类型群集上运行DESeq2-Wald测试的脚本 下面的脚本将在所有细胞类型集群上运行DESeq2，同时使用Wald测试将感兴趣的条件的每个级别与所有其他级别进行对比。
.5.1 习题解答 问题一 前面对比了已取消航班和未取消航班的出发时间，使用学习到的知识对这个对比的可视化结果进行改善。...因为price和carat都是连续型变量，可以通过绘制散点图来寻找它们之间的关系： ggplot(diamonds, aes(x = carat, y = price)) + geom_point(...color与price之间存在微弱的负相关关系。钻石颜色的等级从D(最好)到J(最差)。目前，color的级别顺序是错误的。在绘图之前，我将重排color的顺序，使它们在x轴上的质量顺序递增。...就clarity和color而言，每个类别内部的差异要比类别之间的差异大得多。carat显然是预测钻石价格的最佳指标。现在我们已经确定carat似乎是最好指标，它和cut之间的关系是什么？...因为这是连续(carat)和分类(cut)变量的示例，所以可以用箱形图将其可视化。
第二个是mtcars数据集，它包含32辆汽车的详细信息。最后一个是car包中的Salaries数据集，它包含大学教授的收入信息，并用来探索性别差异对它们收入的影响。这些数据集提供了各种可视化的挑战。...小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。 ?...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...默认为FALSE 使用Salaries数据集，忽略性别和学术等级，我们先检验博士毕业年数和薪水之间的关系。...theme(legend.position=c(.1,.8)) # 图例的左上角分别距离左侧边缘10%，底部边缘80% 标尺 ggplot2包使用标尺把数据空间的观察值映射到可视化的空间中。
，其实就是进行单因子方差分析，在进行方差分析之前首先要检验方差齐性，因为在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的； 方差齐性通过后进行方差分析，如果组间差异显著，再通过多重比较找出哪些组之间存在差异...； 2行使用bartlett方法检验指标mae的方差齐性，为什么检验方差齐性，其目的是保证各组的分布一致，如果各组的分布都不一致，比较均值还有什么意义，F越小（p越大，大于P0.05），就证明没有差异，...—————————————————————————————————————————————————————— 四、可视化——三大指标折线图 统计检验让我们坚信各种树数的随机森林之间的差异不显著，但是很多人总是坚信眼见为实...，那我们不妨将三个指标随树数的变化趋势可视化，使用折线图分析一下它们的差异。...3、可视化 #绘图 library(ggplot2) library(reshape2) p ggplot(eval, aes(x = randomtree, y = value, color =
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