今天向大家介绍一个绘制序列标识图的方法，这样更直观的展示测序数据的情况，让我们的数据更容易分析，gglogo是基于ggplot2绘制的。...一、gglogo install.packages("gglogo") library(gglogo) data(sequences) #加载sequences数据，是肽序列数据，是数据框格式 1....例一 ggplot(data = ggfortify(sequences, "peptide")) + ##这一步很重要，ggfortif 将数据转换成绘制logo plots的格式，对...sequences数据进行一个统计，下图展示数据情况 geom_logo(aes(x = position, y = bits, group = element, #x是以position数据绘制横轴...legend.position="bottom") + xlab("") + ylab("Shannon information in bits") #xlab，ylab修改坐标轴名称 二、logo 用logo绘制简单的序列标志图
实现以上可视化过程的工具有很多，本文介绍一个使用起来非常简单，不拖泥带水的R包ggseqlogo，只要你根据此包要求的数据格式上传一堆DNA序列或者氨基酸序列，再根据现成的命令流程就能画出logo图。...也可以用自己的数据集，支持两种格式，序列和矩阵。...序列类型 ggseqlogo支持氨基酸、DNA和RNA序列类型，默认情况下ggseqlogo会自动识别数据提供的序列类型，也可以通过seq_type选项直接指定序列类型。...同时绘制多个序列标志 ggseqlogo(seqs_dna, ncol = 4) ?...Rfam 12.0+本地使用 （最新版教程） 轻松绘制各种Venn图 ETE构建、绘制进化树 psRobot：植物小RNA分析系统 生信软件系列 - NCBI使用 掌握这个网站，万方、维普、CNKI等众多数据库文献统统可以免费下载
我们在日常分析中，有时会比较不同物种间motif序列结构的保守性。今天小编教大家使用R包“ motifStack ”绘制美观的motif序列结构图！ ? ## 安装R包 if (!...使用脚本前需要准备两个输入文件： 输入文件一：motif序列（第一列为ID，第二列为序列，Tab分隔）。 ? 输入文件二：motif ID。 ?...## 输入motif序列, motif ID及输出文件位置 sh ./run.sh motif.seq motif.id out_path 执行完脚本后即可获得矩阵文件，绘制motif序列结构图。...如果你想绘制多个motif的序列图，可以将所有的motif矩阵文件放入一个文件夹中。...除了绘制这些图，我们还可以用“ motifStack ”绘制多种多样的motif序列结构图。 ? ?
本文介绍基于Python中gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。 ...我们希望分别针对这三个文件夹中的多张遥感影像数据，随机绘制部分像元对应的时间序列曲线图（每一个像元对应一张曲线图，一张曲线图中有三条曲线）；每一张曲线图的最终结果都是如下所示的类似的样式，X轴表示时间节点...original_file_path路径下的所有栅格遥感影像文件，在基于gdal.Open()函数将这一文件下的第一景遥感影像打开后，获取其行数与列数；随后，通过np.random.randint()函数生成两个随机数数组...在代码的下一部分（就是hants_file_list开头的这一部分），我们是通过截取文件夹中图像的名称，来确定后期我们生成的时间序列曲线图中X轴的标签（也就是每一个x对应的时间节点是什么）——其中，这里的...最终，我们得到的多张曲线图结果如下图所示，其文件名通过列号与行号分别表示了当前这张图是基于哪一个像元绘制得到的；其中，每一张图的具体样式就是本文开头所展示的那一张图片的样子。 至此，大功告成。
题目描述 已知有两个等长的非降序序列S1, S2, 设计函数求S1与S2并集的中位数。...有序序列A0,A1,⋯,AN−1的中位数指A(N−1)/2的值,即第⌊(N+1)/2⌋个数（A0为第1个数）。 输入 输入分三行。...第一行给出序列的公共长度N（0序列的信息，即N个非降序排列的整数。数字用空格间隔。 输出 在一行中输出两个输入序列的并集序列的中位数。...输入样例1 5 1 3 5 7 9 2 3 4 5 6 输出样例1 4 思路分析 两个序列，要求它们并集序列的中位数。...虽然是查找的题，但是没说不能用STL的容器，我们不是有set的吗，把两个序列装进set里面，set是自动排序的，这玩意是一棵非严格平衡二叉树，就是红黑树，set里面的元素不会重复，然后我们输出第（N+1
之前在公众号中分享过绘制LOGO的R包"gglogo"，详情请戳蓝字“绘制序列标识图-gglogo”。今天再给大家分享一个R包-"ggseqlogo"，绘制序列LOGO完全无需美颜。...pfms_dna$MA0018.2 数据具体如下所示： #matrix数据绘图 ggseqlogo(pfms_dna$MA0018.2) "ggseqlogo"支持两个绘制序列方法: "bits"...logo ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1, col_scheme=cs2) 多序列logo绘图 在facet的帮助下，可以同时绘制多个序列标识。"...创建高度矩阵 set.seed(123) custom_mat = matrix( rnorm(20), nrow=4, dimnames=list(c('A', 'T', 'G', 'C'))) # 绘制序列...seqs = seqs_dna$MA0008.1 # 绘制logo p1 = ggseqlogo(seqs) + theme(axis.text.x = element_blank()) # 比对序列矩阵
加载R包 library(tidyverse) library(MetBrewer) library(ggtext) library(cowplot) library(janitor) 导入数据 data...= read_csv("data.csv") %>% clean_names() 数据筛选 # 筛选2016年及以后的数据，并转换日期格式 data1 = data %>% filter(year...%>% filter(date==max(date)) %>% select(area,value, date) %>% arrange(value) %>% pull(area) 数据可视化
在 WPF 中绘制笔迹的时候，你可能会注意到绘制的笔迹非常的……呃……棱角分明。这在鼠标绘制的时候大家基本都能接受，但如果遇到一些触摸框报告触摸点也那么稀疏，那么写的字很不好看。...另外，还有可能绘制的笔迹点来源于其他设备，通过网络传输而来，这时更容易遇到稀疏的点。 本文将用两种方法来让 WPF 的笔迹更加平滑。...这个属性是实时生效的，所以你可以在绘制笔迹的任何时刻设置它。...例如一开始绘制时设置，你将可以在书写的过程中实时得到平滑的曲线，但用户可以明显看到绘制笔迹的过程中曲线拟合的过程（可看到笔迹在来回摆动）；你也可以在笔迹绘制结束插入到画布时再设置，这样在插入时用户只会看到一次笔迹的突变...然而，如果你觉得无法忍受“曲线拟合”带来的笔迹来回摆动，那么可考虑将两个方法结合起来使用。
将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。...问题描述 给出两个有序数组（数组大小不一定不相等），要求合并成一个有序数组并输出 int main() { int arr1[] = { 1,3,5,7,9,11,13,15,17 }; int arr2...[] = { 2,4,6,8,10,12,14 }; return 0; } 算法思想 比较各个子序列的第一个记录的键值， 最小的一个就是排序后序列的第一个记录。...思路分析 首先求出两个有序序列的大小并分别存入两个整型变量 int main() { int arr1[] = { 1,3,5,7,9,11,13,15,17 }; int arr2[] = { 2,4,6,8,10,12,14...n = sizeof(arr2) / sizeof(arr2[0]); int arr3[100] = { 0 }; return 0; } 创建一个while循环，在其内部实现两个序列的合并
比较序列相似性（sequence similarity）可以考虑用biopython或者emboss的几种比对方法。 1....Bio.pairwise2 主要用到SeqIO.parse读取，然后用Bio.pairwise2.align.globalxx比对并输出两个序列一样的比例。...first_fasta),'fasta')) # 直接转为字典格式 second_dict = SeqIO.to_dict(SeqIO.parse(open(second_fasta),'fasta')) # 两个...fasta文件中的序列两两比较： for t in first_dict: t_len = len(first_dict[t].seq) for t2 in correspond[t]:
所以这道题一共可以分成两个步骤，第一个步骤是对于x我们找到它所有的因子，其次我们用i和j两个变量遍历因子，再计算出k，计算一下满足条件的i，j和k的数量即可。...= 1 return cnt n = int(input()) for i in range(1, n+1): print(factorization(i)) 今日问题 给定两个相同长度的序列...A和B，我们要用A和B两个序列合并成新的序列C。...每次我们从这两个序列其中一个头部拿走一个元素放入C末尾，直到A和B序列为空为止。 请问以这种方法得到的字典序最小的C。
时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。...另外，绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用，请自行挖掘和探索。...(data).show() # 绘制偏自相关图 plot_pacf(data).show() 某次运行得到的随机数据为： 营业额 2017-06-01 333...从时序图来看，有明显的增长趋势，原始数据属于不平稳序列。 相应的自相关图为： ? 从自相关图来看，呈现三角对称形式，不存在截尾或拖尾，属于单调序列的典型表现形式，原始数据属于不平稳序列。...从偏自相关图形来看，也不存在截尾或拖尾，属于不平稳序列。 对于不平稳序列而言，要获得平稳序列的方法之一就是进行差分运算，请参考“相关阅读”第一条。
简介：生物序列图是可视化蛋白质或核苷酸序列中各种功能元件的基础。 在这里，我们介绍了一个称为IBS的软件包，该软件包可用于以方便和精确的方式表示蛋白质或核苷酸序列。...IBS中提供了多个选项，并且可以按照用户定义的模式对生物序列进行操作，重新着色或重新缩放。 而且，最终可以生成可作为文献发表的图片。...IBS（Illustrator for Biological Sequences）是一个专业的基因及蛋白序列图绘制软件，既可以画蛋白质序列，也可以画可视化核酸序列，同时还拥有多种模板与推荐配色。...第一步：首先查找相关基因或者蛋白质的序列结构，这里我用的是ERBB2蛋白结构域信息。 ? 第二步：下载和安装IBS软件，根据自己电脑的系统下载。...首先根据上面得到的信息，绘制序列长度即可。 ? 第四步：新增一个结构域，设置其起始点，颜色等信息。 ? ? ?
前文：使用IBS绘制蛋白质或核苷酸序列 - 简书 第一步：插入形状；选择带弧度角的矩阵形状，得到下列的图形 第二步：右键选择填充颜色，设置为清灰色；插入新的矩形，选择不带弧度角的矩形；设置颜色为#E64B35...与前文IBS绘制结果对比： 结论，在绘制蛋白质序列这块，我觉得PPT更加方便和美观，建议最好用PPT来绘制。
由于测序数据是探针数据，并且数量也不是太多，考虑使用python的正则进行序列匹配，实际结果看其比对效率还是挺低的。...使用n来控制提取序列，遇到@开头的行，则将n标记为1，下一次循环时则提取整行数据，将其置于预先定义的列表中。...共有86完条read，比对共运行接近8min，效率比较低，使用常规字符串操作进行序列匹配还是只适用于数据量比较少的情况。...饱和度数据其实就是重抽样数据，筛选到比对结果后，去重并计数。...None"] dat.append([i * 100000, len(l)]) # 查看重抽样的结果 dat[:3] # [[0, 0], [1000, 784], [2000, 1399]] 绘制散点图
Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 保存图形 保存绘制的图片...我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。 绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。 这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。...，它为我们提供了丰富的绘图功能和定制选项，使得数据的可视化变得轻松而有趣。...通过学习和应用Matplotlib，我们能够将复杂的数据转化为直观的图表，更好地理解数据，支持决策和分析。
导语：使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态 html 页面结果展示。...不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历，压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图，但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。...本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。...[1499930494829_2764_1499930494598.jpg] 代码： def line_plots(name): ''' 绘制普通线图 ''' #数据，x...fig = Figure(data=data_g, layout=layout) pltoff.plot(fig, filename=name) 小结 本文介绍了利用python-plotly绘制数据图的方法
不同于网上其他文章或代码讲解，今天我们集中只关注实时绘制数据功能的实现。为了更精准学习该 pyqtgraph 模块功能，我们将参考官方给出的实例来边学边练。...今天我们主要关注实时绘制数据，找到左侧目录中的 "Scrolling plots"，单击右侧可以看到源码 ? 双击或者点击下方的 "Run Example" 便可展示运行效果： ? 特定截图： ?...实时绘制学习 结合着实例代码和演示效果，我们可以看到有如下不同实时展示模式： 模式1: 从 0 开始固定 x 轴数值范围，数据在该范围内向左移动展示 模式2: 数据带着 x 轴坐标一起向左移动展示 模式...[1:] self.data1[-1] = np.random.normal() # 数据填充到绘制曲线中 self.curve1.setData(self.data1...小结 今天先只简单整理这两个较简单的实时绘制模式，给定的代码中数据是用的随机正态分布数据，我们结合着模式 1 和 2 的实例代码来分析其原理算法来仿写了常用版本的代码。
GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。..._subplots.AxesSubplot at 0x7f75ed256d60> 4.2 空间连接 空间连接允许将两个或多个空间数据集合并成一个新的数据集。...例如，我们有两个数据集，一个包含所有城市的边界，另一个包含所有的人口数据。通过空间连接，我们可以将这两个数据集合并成一个新的数据集，其中每个城市都会有相应的人口数据。...GeoPandas提供sjoin函数将两个GeoDataFrame数据集基于空间关系进行连接。...1-GeoPandas入门指北 Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化 matplotlib-scalebar contextily contextily-doc 高德谷歌腾讯天地图地图瓦片
合并两个已排序的链接列表并将其作为新列表返回。新列表应该通过拼接前两个列表的节点来完成。
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