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    独家 | 别在Python中用Matplotlib和Seaborn作图了,亲,试试这个

    R语言提供了一些很棒的数据可视化(ggplot2、leaflet)和仪表板(R Shiny)包,用这些可以创建漂亮的可视化绘图。...Plotly不仅具有 matplotlib及seaborn 所缺少的交互功能,还提供了更多种类的图表,例如: 统计类图表,如树状图、误差带、平行类别图等。 科学类图表,如等高线图、对数图等。...px 我们可以用 graph_objects 模块创建不同类型的绘图,并用express模块来读取gapminder数据。...reading the data and looking at the 1st five rows using head()df = px.data.gapminder()df.head() 从上表可以看出,数据包含了不同国家不同年份的预期寿命...其他福利:来自于名企的数据科学工作者,北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。

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    kettle基础使用(两个表字段不同的数据迁移)

    前言 在业务中,我们会遇到新老平台的数据迁移工作,如果这个时候表字段还有些许的不一样,那我们肯定不能用表数据导入导出功能了,此时,我们便会需要另一个工具,kettle。...这款软件 使用 我们新建一个转换 (这里因为我之前用过了,所以界面上有点东西) 输入配置 在输入中双击表输入 右键选择编辑步骤 按照图中所示输入你要作为数据源的数据库信息 输入能查出你要转移数据的...sql并且测试是否可以获取到数据 此时我们的数据源就配置好了 输出配置 双击输出里的 插入/更新 此时这两个图形中间会有条线(自动关联上了),如果没有我们只需要按住键盘shift键,然后鼠标点击输入拖动到...插入/更新 即可建立连接,我们此时再右键 插入/更新 ,点击编辑步骤,打开后点击新建 接下来和输入的操作一样,配置数据库的相关信息,我这里就不再展示了,因为和刚刚一样 点击目标表后面的浏览,选择你要把数据输入到哪张表里...在 用于查询的关键字 里将两张表的id作为关联 点击下面的编辑配置两张表字段之间的关联关系(注意,上面的数据库连接要是你刚刚新建的那个数据库连接信息) kettle,启动 此时,我们便可以点击右上角的启动按钮了

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    用Python的Plotly画出炫酷的数据可视化(含各类图介绍)

    使用起来非常的方便,和matplotlylib画图步骤很像,下面我们再来看看一组关于个性化显示的例子: 利用plotly express自带的数据集,画一个简单的柱状图: import plotly.express...这样的图看上去还是比较素,我们可以使用参数来自定义条形图的样式: import plotly.express as px data = px.data.gapminder() data_canada...调整样式后会明显发现数据展示会友好很多,能够清楚的看到数据的增长程度。 除了柱状图之外还有其他的散点图,折线图,饼状图,条形图,箱型图等等(也包含一些热图,登高图,地图分布等等)。 ?...“元”即成分,或部分,三元图主要用来展示不同样本的三种成分的比例,在物理化学中比较常见。...漏斗图 一般表述转化率(如营销客户转化),由上而下代表不同层级,转化率逐级降低并形成漏斗形状。

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    如何对应两个不同单细胞数据集的分群结果?

    我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候,学到了单细胞部分,然后他做了两个同样组织样本的数据,问:我这两个不同的数据集中,怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...首先,来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi(https://kimi.moonshot.cn/):两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应?...在单细胞转录组学研究中,将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题,尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系: 1....统一降维和聚类:整合后,对合并的数据集进行降维(如PCA、t-SNE或UMAP)和聚类。 分析整合结果:通过可视化(如UMAP图)和标记基因分析,确定聚类的细胞类型。 2....: 当然,这是非常简单粗暴的方法,下一期我们将介绍不同算法数据整合的时候,整合的思想与这里的异同点。

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    圈图 | 不同品种的基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

    PCA是降维的一种方法。 本次再增加一下聚类的形式。 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。 3-D PCA图: ?...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。...然后使用R语言,计算PCA,并绘制PCA图。

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    如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔?

    人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成,一个显示男性的分布,另一个显示女性在不同年龄组的分布。...我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中,然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API,可以轻松创建多种类型的绘图,包括人口金字塔。...我们可以使用 px.bar() 函数来创建构成人口金字塔的两个背靠背条形图。 请考虑下面显示的代码。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。

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    cytof数据处理难点之合并两个不同panel的数据集

    合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下,你的同一个实验项目的多个FCS文件,它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到,两个数据集的...=as.data.frame(rowData(sce2)) c2=as.data.frame(colData(sce2)) 然后把两个抗体对齐: r1;r2 n=match(r1$channel_name...) sce 得到的全新的SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。...如果不仅仅是panel顺序不一样 panel本身也不一样,就比较麻烦了,不同的panel可能研究的生物学问题不一样,或许有批次效应等其它未知的混杂因素。 需要具体问题具体分析啦。

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    一文爱上可视化神器Plotly_express

    为列中的不同值,(由px)自动匹配不同的标记颜色;若列为数值数据时,还会自动生成连续色标; symbol:指定列名。为列中的不同值,设置不同的标记形状; size:指定列名。...根据列中不同的(N个)值,在垂直方向上显示N个子图,并在子图右侧,垂直方向上,进行文本标注; facet_col:指定列名。...根据列中不同的(N个)值,在水平方向上显示N个子图,并在子图上方,水平方向上,进行文本标注; error_x:指定列名。显示误差线,列中的值用于调整 X 轴误差线的大小。...列中的值用于为动画帧指定标记,即设置滑动条; animation_group:指定列名。...列中的值用于提供跨动画帧的联动匹配; category_orders:带有字符串键和字符串列表值的字典,默认为{},此参数用于强制每列的特定值排序,dict键是列名,dict值是指定的排列顺序的字符串列表

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    TRICONEX 3636R 服务器中聚合来自多个来源的数据

    TRICONEX 3636R 服务器中聚合来自多个来源的数据图片在异构计算平台上节省资源和可普遍部署的应用程序在工业数据方面为工业4.0提供了新的世界。...容器应用程序是提供严格定义的功能的小软件模块,是自动化世界中聪明的数据管理的一个例子。Softing推出了一个新的产品系列,将容器技术用于西门子和Modbus控制器。...背后的想法如前所述,容器应用程序是具有精确定义的功能的软件模块,允许新的部署选项,为自动化技术带来许多好处。好处是运行在不同计算机平台上的低资源、通用的应用程序或软件的实际隔离、封装和可移植性。...这种方法的特别之处在于,容器像一种包含所有必需组件的虚拟机一样运行。这意味着它们可以独立于任何外部组件和现有环境运行。...下载后,容器应用程序可以在几秒钟内使用单个命令行进行部署,并且在生产级别提供了实现简单集中管理的优势。

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    这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

    使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express(通常是 px ),大多数绘图只需要一个函数调用,接受一个整洁的Pandas dataframe,并简单描述你想要制作的图...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值! 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘(OLS)回归或局部加权散点图平滑(LOWESS)。...设计理念:为什么我们创建 Plotly Express ? 可视化数据有很多原因:有时您想要提供一些想法或结果,并且您希望对图表的每个方面施加很多控制,有时您希望快速查看两个变量之间的关系。...甚至是 动画帧到数据框(dataframe)中的列。...、构面甚至动画帧。

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    Python奇淫技巧,5个数据可视化工具

    Plotly基于plotly.js,而plotly.js又基于D3.js,因此它是一个高级图表库,与Bokeh一样,Plotly的 强项是制作交互式图 ,有超过30种图表类型, 提供了一些在大多数库中没有的图表...所以,只有当数据点的小于500K时,我才会使用plotly。 Cufflinks Cufflinks将Plotly直接绑定到pandas数据帧。...Folium是一个用于绘制空间数据的“神库”。你还可以使用folium生成热图和等值区域图。...您可以为Folium渲染的地图使用不同的地图图层,例如MapBox,OpenStreetMap和其他几个图层,你可以查看 此github库文件夹 或 此文档页面 。 你还可以选择不同的地图投影。...而且只是D3.js的一个瘦的python包装器。 R提供D3可视化接口。使用 r2d3 ,您可以将数据从R绑定到D3可视化。

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    Python5个数据可视化工具

    请注意,随着数据的增加,plotly会开始卡滞。所以,只有当数据点的小于500K时,我才会使用plotly。 Cufflinks Cufflinks将Plotly直接绑定到pandas数据帧。...Folium是一个用于绘制空间数据的“神库”。你还可以使用folium生成热图和等值区域图。...您可以为Folium渲染的地图使用不同的地图图层,例如MapBox,OpenStreetMap和其他几个图层,你可以查看 此github库文件夹 或 此文档页面 。 你还可以选择不同的地图投影。...Altair和Vega生成的分散图和直方图 D3.js(数据驱动文档DDD) D3.js是一个JavaScript库,根据数据操作文档。您可以使用HTML,SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。...而且只是D3.js的一个瘦的python包装器。 R提供D3可视化接口。使用 r2d3 ,您可以将数据从R绑定到D3可视化。

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