本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的直方图。...一 绘制基本直方图 准备数据及R包 library(ggplot2) set.seed(1234) df <- data.frame(sex = factor(rep(c("F", "M"),each=...sex weight 1 F 49 2 F 56 3 F 60 4 F 43 5 F 57 6 F 58 1.1 基本直方图 ggplot...1.3 添加密度曲线 ggplot(df, aes(x=weight)) + geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white...四 参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-essentials OK，输出基本图形后，根据自己的喜好进行细节的调整即可
本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制可发表级别的主成分分析图。...一 载入数据集和R包 library(ggplot2) #使用经典iris数据集 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] head(df) Sepal.Length Sepal.Width...0.21046427 0.099026550 setosa 3 -2.888991 0.1449494 -0.01790026 0.019968390 setosa 三 绘图展示 3.1 基础函数绘制...3.2 ggplot2 绘制PCA图 1) Species分颜色 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species))+ geom_point() ?...好了 ，更改数据集即可以自己动手绘制PCA了，生信分析得到的PCA的结果直接绘制即可。
继续“一图胜千言”系列，箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。 ? 本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的箱线图。...一 绘制基本的箱线图 载入数据及函数包 library(ggplot2) library(RColorBrewer) dose数值 变成因子变量 ToothGrowth$dose <- as.factor...2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 1）geom_boxplot绘制基本的箱线图...三 图例，标题设置 1）设置legeng Legend是对箱线图的解释性描述，默认的位置是在画布的右侧中间位置，可以通过theme()函数修改Legend的位置 p + theme(legend.position
Q：如下图1所示，左侧是一个4行4列的数值矩阵，要使用VBA根据这些数值绘制右侧的图形。 ?...在连接的过程中，遇到0不连接，如果两个要连接的数值之间有其他数，则从这些数值上直接跨过。如图1所示，连接的顺序是1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13。...A：VBA代码如下： '在Excel中使用VBA连接单元格中的整数 '输入: 根据实际修改rangeIN和rangeOUT变量 ' rangeIN - 包括数字矩阵的单元格区域 '...Dim arrRange() As Variant Set rangeIN= Range("B3:E6") Set rangeOUT = Range("H3") '删除工作表中已绘制的形状...DeleteArrows ReDim arrRange(0) '在一维数组中存储单元格区域中所有大于0的整数 For Each cell In rangeIN
话说“一图胜千言”，在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形，例如折线图、条形图、箱线图、点图等。...其中折线图可以反映某种现象的趋势，本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的线形图。...一 绘制单条折线图 载入数据及函数包 library(ggplot2) df <- data.frame(dose=c("A", "B", "C"), len=c(5.16, 10.10, 30))...head(df) dose len 1 A 5.16 2 B 10.10 3 C 30.00 1.1 绘制基本的折线图 ggplot(data=df, aes(x=dose...二 绘制多条折线图 设置数据 df2 <- data.frame(supp=rep(c("Case", "Control"), each=3), dose=rep(c("A", "B", "C"),2
贝叶斯多元回归假设该向量是从多元正态分布中提取的 ，通过使用恒等矩阵，我们假设独立的观察结果。 ? 到目前为止，这与多元正态回归相同。则将概率最大化可得出以下解 ： ?...条件后验的协方差矩阵是协方差矩阵的估计， ? 还要注意，条件后验是一个多元分布。因此，在Gibbs采样器的每次迭代中，我们从后验绘制出一个完整的矢量 。 模拟 我模拟的 结果向量 ? 。...MCMC链 ggplot(post_dist,aes(x=iter,y=dra)) + geom_line() + geom\_hline(aes(yintercept=true\_vals))...这将产生1,000组后验均值和1,000组95％置信区间。平均而言，这1000个后验均值应以真实值为中心。平均而言，真实参数值应在95％的时间的置信区间内。 以下是这些评估的摘要。 ?...在本文中概述的线性情况下，可以更灵活地对协方差矩阵建模。相反，假设协方差矩阵是对角线且具有单个公共方差。这是多元线性回归中的同方差假设。
贝叶斯多元回归假设该向量是从多元正态分布中提取的 ，通过使用恒等矩阵，我们假设独立的观察结果。 到目前为止，这与多元正态回归相同。...条件后验的协方差矩阵是协方差矩阵的估计， 还要注意，条件后验是一个多元分布。因此，在Gibbs采样器的每次迭代中，我们从后验绘制出一个完整的矢量 。 模拟 我模拟的 结果向量 。 ...MCMC链 ggplot(post_dist,aes(x=iter,y=dra)) + geom_line() + geom_hline(aes(yintercept=true_vals))...这将产生1,000组后验均值和1,000组95％置信区间。平均而言，这1000个后验均值应以真实值为中心。平均而言，真实参数值应在95％的时间的置信区间内。 以下是这些评估的摘要。...在本文中概述的线性情况下，可以更灵活地对协方差矩阵建模。相反，假设协方差矩阵是对角线且具有单个公共方差。这是多元线性回归中的同方差假设。
在本教程中，我们将深入探讨重建此地图的具体细节。我们将使用全球河流分类 （GloRiC).GloRiC对世界野生动物基金会HydroSHEDS的全球河流网络进行监督分类，以在全球层面创建河流覆盖类型。...后者在SQL用户中是众所周知的。在此上下文中，如果满足条件，它会根据宽度列分配一个值。 # 2....这就是我们在上面的块中应用 s2：：s2_rebuild（） 的原因。 边界框 在我们用ggplot2做魔术之前再走几步。我们的目标包括欧洲和中东，因此我们希望确保我们主要占领欧洲。...我们将使用蓝色阴影来绘制我们的河流类。此外，我们将大小限制定义为从 0 到 0.3 的数值范围。我鼓励你玩这个范围，看看你会得到什么。...在本教程中，您学习了如何导入河流空间文件以及如何在 R 中制作欧洲的炫酷河流地图。随时检查完整代码这里，克隆存储库并根据需要重现、重用和修改代码。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友询问绘制热图时如何使刻度条展示为从「0-1」，这就涉及对数据进行标准的特殊处理，通常对数据进行处理无外乎「取log」或者直接使用「scale()函数进行标准化」...，但是要达到从「0-1」的效果这两种方法显然实现不了，因此需要自定义函数来对数据进行标准化处理。...,df_normalized) %>% # 将id列和df_normalized数据框进行列绑定 pivot_longer(-id) %>% # 对数据进行长格式转换，id列保持不变 ggplot...(aes(name,id,fill=value))+ # 设置绘图的数据映射 geom_tile()+ # 绘制瓷砖图 labs(x=NULL,y=NULL)+ # 设置x和y轴标签为空..."vik")+ # 设置填充颜色的配色方案为"vik" scale_y_discrete(expand=c(0,0),position = 'left')+ # 设置y轴为离散型，并将标签显示在左侧
使用文章图复现 小编没能下载源文件，只好自己编一些数字了~ 在EXCEL中使用=RANDBETWEEN(0,100)生成0至100间的随机矩阵。...它还包含一些算法对矩阵重新排序。此外，corrplot可以选择颜色、文本标签、颜色标签、布局等。 小编想尝试是否可用corrplot中的饼图绘制来复现上图。首先我们来介绍一下这个R包。...它是根据角度的顺序来计算的 #“FPC”为第一个主成分排序 #“hclust”，层次聚类顺序 #“alphabet”按字母顺序排列 #ddCoef.col，在图上添加系数的颜色 #cl.length，在彩色标签中的数字文本的数目...P值 #low置信区间下界的矩阵 #upp置信区间上界的矩阵 #plotCI，绘制置信区间的方法。"...n"不绘制置信区间； #plotCI ="rect"绘制矩形，矩形的上半部分表示上界，下半部分表示下界，同时在矩形上加入相关系数 #plotCI = "circle",首先画一个绝对边界较大的圆，然后画一个绝对边界较小的圆
这里使用的是之前我说过的OLE控件在Direct3D中的渲染方法, 自己不进行swf的解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash的对象 实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash的容器 绘制 通过OleDraw来把...GDI的像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC的像素数据拷贝到D3D的Texture上....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果 的Red通道计算出相应的Alpha
ROC曲线是通过绘制真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)在不同阈值设置下的曲线。在机器学习中，真阳性率也被称为灵敏度、回忆率或检出率。假阳性率也称为误报率，可以计算为(1 -特异度)。...一般情况下，如果真阳性率和假阳性率分布已知，可以通过对y轴上的真阳性率和x轴上的假阳性率绘制的累积分布函数(概率分布下的面积，从-∞到判别阈值)来生成ROC曲线，因此ROC图有时被称为敏感性vs(1−特异性...将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。 AUC是衡量学习器优劣的一种性能指标，为ROC曲线下与坐标轴围成的面积。...绘制置信区间 （1）计算置信区间 #ROC曲线的坐标系 coords(roc1, "best", ret=c("threshold", "specificity", "1-npv")) coords(roc2...“best”:用一个方法确定最佳阈值 #ret返回坐标 ci(roc2) #计算置信区间 （2）绘制置信区间 sens.ci <- ci.se(roc1, specificities=seq(0,
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...这里，介绍使用亲缘关系分解PCA的方法，原理上来说，A矩阵，G矩阵，H矩阵都可以进行PCA分析并可视化。详见我之前的博客介绍A矩阵与聚类分析（如何利用系谱进行家系划分并可视化？）...绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 基因型数据： 共有3个品种A，B，C，共有412个个体。
Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...) 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。
方差是均值之上的产物，然后协方差又比方差更近一步，然后带个矩阵的话，可以说明很多变量的关系。 协方差（Covariance）是用于衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向。...协方差矩阵是一个方阵，它描述了多个随机变量之间的协方差关系。 协方差矩阵想象成一个弹簧系统。如果两个变量的协方差很大，那么它们就像两个紧密连接的弹簧，当一个弹簧伸展时，另一个弹簧也会跟着伸展。...简单来说，它可以告诉我们： 各个变量的方差： 协方差矩阵对角线上的元素就是各个变量的方差，反映了每个变量自身数据的离散程度。...协方差矩阵的数学表示，假设我们有n个随机变量X1, X2, ..., Xn，它们的协方差矩阵C可以表示为。 C = [cov(X1, X1) cov(X1, X2) ......协方差矩阵是一个对称矩阵，即cov(Xi, Xj) = cov(Xj, Xi)。
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 基因型数据： 共有3个品种A，B，C，共有412个个体。...2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color=Gen)) + geom_point(size=2) + # stat_ellipse(level =
生存分析作为转录组文章中的VIP，太常见了，那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢？...本文将分别使用循环方式 和ezcox进行批量单基因生存分析，以及使用ggplot2 和forestplot绘制单因素生存分析森林图。...三 绘制森林图 对于单因素的结果，经常出现的可视化方式就是绘制森林图 。可以使用经典的forestplot-R包绘制（封装），或者使用ggplot2绘制（自由设置）。...图在表中的列位置 graphwidth = unit(0.4,"npc"),#图在表中的宽度比例 fn.ci_norm="fpDrawDiamondCI",#...forestplot 查看 或者 R-forestplot包| HR结果绘制森林图 2， ggplot2 方式绘制自由度较高，需要对ggplot2有基本的了解，ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot
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