绘制2D种群分布的热图(或类似图) - 腾讯云开发者社区

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跟着nature communications学绘图(11) ggtree优雅的绘制环状热图

❝本节来复现「nature microbiology」上的一张环状热图，图表主要使用「ggplot2」,「ggtree」，「ggtreeExtra」等包来实现，此图的重点不在绘图方，而是在于如何构建绘图数据下面来进行具体介绍...values=c("#5686C3","#973CB6","#F5A300","#75C500","#D9D9D9"))+ theme(legend.position="non") 拼图 g1+g2 绘制图例...draw(lgd,x = unit(0.55,"npc"),y = unit(0.85,"npc"),just = c("right","top")) ❝好了本节介绍到此结束，整个代码还是非常简洁的主要还是在于数据的构建

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人工智能大模型不会告诉你的热图绘制技巧

习惯了在做生物信息学数据分析或者相关知识点整理之前，都下意识的问一下人工智能大模型，比如关于热图的绘制，大模型其实是会优先推荐ggplot2，但是对绝大部分小伙伴来说，不如pheatmap那样的入手简单...所以，是时候介绍一下ggplot2热图扩展包（ggalign），它可以让你抛去很多ggplot细节但是又保留了它的高度定制化的优点，让我们一起来看看作者对它的介绍吧： ggplot2热图扩展包（ggalign...row", seq_len(nrow(small_mat))) colnames(small_mat) <- paste0("column", seq_len(ncol(small_mat))) 简单热图...ggheatmap(small_mat) + scale_fill_viridis_c() 热图布局基于树状图 ggheatmap(small_mat) + scale_fill_viridis_c...ggheatmap(small_mat) + scale_fill_viridis_c() + hmanno("l") + align_reorder(rowMeans) 热图注释

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iOS 《Quartz 2D编程指南》之常见图形的绘制【饼图、柱状图、雪花、手势密码、画板】

引言原文： https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/113043866 I、饼图这里写图片描述 /*pie 寻找规律 */ //...CGFloat startAngle = 0;//起始弧度 CGFloat endAngle = 0; CGFloat angle = 0; //开始绘制饼图...for (NSNumber *num in data) { //绘制 angle =num.floatValue/100.0 *M_PI*2;...startAngle = endAngle;//上一个饼图的结束弧度为下一个饼图的开始弧度 endAngle = startAngle + angle;...self setNeedsDisplay]; } //生成随机颜色 + (UIColor *)randomColor{ /* RGB 24位，RGB 每个颜色通道8位，8 的二进制

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🤩 superheat | 超级简单的热图绘制解决方案！~（手把手教学~）（一）

1写在前画热图一直是一件既简单又复杂的事情，想画个普通的热图还是挺简单的，但是复杂热图就要费事的多了。...之前一直使用的complexheatmap，还是比较好用的，但是最近发现了一个更简单的解决方案，superheat。详细介绍下这个包吧，大家用起来哦。...---- 今天的BGM是Shane Nicholson的Summer Dress，夏日快乐，各位！...pretty.order.rows = T, pretty.order.cols = T, scale = T) ---- 5.2 指定列或行的顺序...scale = T, heat.pal = c("#b35806", "white", "#542788")) ---- 6.3 颜色限制这里可以使用heat.lim参数定义颜色图的最小值和最大值

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🤩 superheat | 超级简单的热图绘制解决方案！~（二）（聚类和注释图的添加~）

1写在前面前面写了superheat的教程，今天写一下第二波，如何进行聚类以及添加注释图吧。分分钟提升你的heatmap的颜值哦！...如果想强制标签为原始变量名称，可以分别指定left.label = 'variable'或Bottom.label = 'variable'。...Scatterplots 我们可以在热图的旁边添加一些注释图，非常简单，比如yt (‘y top’)或者yr(‘y right’)。...常用的类型有以下几种，我们一起看看吧。...yr.plot.type = "boxplot", yr.cluster.col = c("beige", "slategray1", "beige")) 10注释图坐标轴的调整

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巧用热图展示基因分布的总体趋势

热图是最常见的基因表达量数据的可视化方式，将每个单元格的表达量按照数值高低映射为不同的颜色，可以直观展示表达量在不同样本间的分布，再综合聚类的结果和基因/样本的注释信息，进一步丰富了展示的信息，一个经典的热图如下...图中提供了两大类的信息，第一大部分也是热图的主体部分，即表达量信息，上图中，每一列表示样本，每一行表示基因，用不同颜色表征表达量的不同数值；第二部分为行或者列的注释信息，对应上图中顶部的样本注释信息...那么这样的一幅图如何来做？...表达量的基本信息已经有了，对照文献中的图，需要进行以下调整 1.调整颜色梯度，默认的颜色梯度和文献中的不同 2.调整行和列的文字大小，缩小基因名字使其不至于重叠，同时不展示样本名 3.调整聚类结果，不展示列的聚类结果...= FALSE, + annotation_col = group, # 添加列的注释 + fontsize_row = 10 + ) 效果图如下可以看到，只需要提供列注释的数据框

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绘制有间隙的热图绘制-gapmap

今天小编向大家介绍一下使用gapmap和dendsort包生成带间隙的热图绘制方法及效果。...gapmap在树状图和热图的可视化中都引入了间隙，以指数方式将两个节点的距离（不相似）映射到间隙大小的比例。...install.packages("dendsort") library(dendsort) 1.绘制排序后的热图 gapmap(m = as.matrix(dataTable), d_row...gap_dendrogram 是ggplot2绘制空白树状图的方法，输入数据类型为gapdata class，由gap_data()生成 row_data <- gap_data(d= dendsort...小编总结： R语言中绘制聚类热图的方法有很多，比如pheatmap、heatmap还有我们今天介绍的gapmap等，小伙伴们可以比较优势，选择适合自己作图的R包哦~

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ggheatmap--绘制更加个性化的热图！

导语 GUIDE ╲ 作为目前最常见的一种可视化手段，热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。...背景介绍相信大家对热图一定都不陌生了，在数据的可视化分析中，是经常使用热图去做展示的，基于R语言的一些热图绘制R包，如pheatmap,complexheatmap等等，都是常用的工具，今天小编给大家介绍的是一个基于...ggplot2的热图绘制工具--ggheatmap，基于ggplot2可以使我们在热图的绘制过程中更加个性化！...geom_rect(xmin = 0.5, xmax = 3.5, ymin = 0.5, ymax = 3.5, col = "black", alpha = 0) ggheatmap 02 绘制复杂一些的热图...axis.text.y = element_text(colour = "red",face = "bold")))) 小编总结关于基本热图的绘制大家也都很熟悉了

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超详细的R语言热图绘制之complexheatmap：01

原文请见：https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/ 第一章简介复杂热图可用于展示同一个数据集或不同数据集之间的关系或揭示内部规律...单个热图介绍单个热图的组成 3. 热图注释热图注释概念，如何绘制简单注释和复杂注释，简单注释和复杂注释的不同 4. 热图列表如何绘制多个热图和注释，它们的位置排布是怎样安排的 5....图例如何绘制热图主体和注释条的图例，如何自定义图例 6. 热图装饰如何添加用户自定义图形 7-12章暂时还未翻译 7. 瀑布图 8. UpSet plot 9. 其他高阶图形 10....交互式热图 12. 更多例子第二章单个热图单个热图是最常见的可视化图形，虽然ComplexHeatmap包的闪光点是可以同时绘制多个热图，但是作为基本图形，对单个热图的绘制也是很重要的。...，它会绘制一个热图主体，行名，列名，聚类树和注释。

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Python数据可视化的四种简易方法

数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。热图(Heat Map) 热图是数据的矩阵表示方式，其中每个矩阵的值用一种颜色来表示。...不同的颜色代表不同的级别，矩阵指数将两个对比的列或特征连接在一起。热图可以很好地显示出多个特征变量之间的关系，因为可以直接把一个级别看作一种颜色。...还可以通过观察热图中的一些点来查看每个关系是如何与数据集中的其它关系进行比较的。二维密度图(2D Density Plot) 二维密度图是一维版本的简单扩展，能够看到关于2个变量的概率分布。...当你有两个对输出结果非常重要的变量，并且希望了解它们如何一起对输出结果分布起作用的时候，二维密度图尤其适合。 ? 蜘蛛图(Spider Plot) 蜘蛛图是显示一对多关系最好的方法之一。...也就是说，可以绘制并查看区别于单个变量或类别的多个变量的值。在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的特性是显而易见的，因为面积和长度在一些方向上变化了。

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《Quartz 2D编程指南》电子签名、图片处理（水印、裁剪以及屏幕截图）、常见图形的绘制（饼图、柱状图、雪花、手势密码、画板）

:饼图、柱状图、雪花、手势密码、画板( 电子签名) 5、矩阵操作 6、图片处理水印、裁剪以及屏幕的截图 I 什么是quartz 2D---- Overview of Cocoa Drawing 1、...fidelity regardless of display or printing device. 1.1、quartz 2D能完成的工作 1》绘制图形、文字 2》绘制、生成图片（图像） 3》读取...CG作为前缀：CGContextRef、CGPathRef、CGContextStrokePath(ctx); 1.4、 quartz 2D绘图的基础元素:路径 1）路径定义了一条或者或多条形状或子路径...2）子路径可以包含一条或者多条直线或曲线 3）子路径也可以是一些简单的形状，例如线、圆形、矩形或者星型等 4）子路径还可以包含复杂的形状，例如地图轮廓或者涂鸦等 5）路径可以是开放的，也可以是封闭的...视频：https://live.csdn.net/v/158749private : https://github.com/zhangkn/TurntableV 4.3 常见图形的绘制:手势密码、饼图

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【Python环境】matplotlib - 2D 与 3D 图的绘制

matplotlib 面向对象 API 首先让我们加载它： import matplotlib.pyplot as plt 使用面向对象API的方法和之前例子里的看起来很类似，不同的是，我们并不创建一个全局实例...尽管会写更多的代码，好处在于我们对于图表的绘制有了完全的控制权，可以很容易地多加一个坐标轴到图中： fig = plt.figure() axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1,...方法: ax.set_title("title"); 轴标类似的， set_xlabel 与 set_ylabel 可以设置坐标轴的x轴与y轴的标签。...其他 2D 图表风格包括一般的 plot 方法, 还有很多其他函数能够生成不同类型的图表，详情请见http://matplotlib.org/gallery.html 这里列出其中几种比较常见的函数方法...颜色映射图与轮廓图颜色映射图与轮廓图适合绘制两个变量的函数。

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R语言复杂热图的绘制

大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。...#下面是中间的热图提供数据，此处直接可以不绘制热图只绘制我们想要结合在一起的图。...其中主要的函数是： oncoPrint（）其为绘制热图的核心函数，其主要可以对热图的中的cell进行分割，更加细致显示数据的分布。其主要参数如下： ?...draw() 主要是对HeatmapAnnotation()形成的项目进行图像的绘制，一般主要是颜色bar的形成靠这个函数。并且图像可以叠加。...运行这个函数可以允许我们在绘制的图形中进行选择对应的区域以及此区域包含的值。 ?

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ggplot2优雅的绘制组合版热图

❝最近在进行绘图实战颇有感触，今天来介绍一下如何使用「ggplot2绘制组合热图」，有时我们如果只想对部分数据进行热图形式的展示可以用到这种类型的图表；绘图过程倒也简单主要是选择好合适的展示场所 library...sample=as.character(sample)) #定义因子 df$sample % unique()) 绘制文本热图...color="black",hjust=0.5,vjust=0.5)+ labs(x = NULL,y = NULL,color=NULL,fill=NULL)+ theme_niwot() 绘制组合热图...❝此处将数据数据拆分成两份进行图形绘制，本想借助「ggh4x」的分面功能，但是此份数据不太适合，关于ggh4x后面再做介绍 ❞ p2 % filter(group=="A") %>%

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R 案例｜绘制不同分布的 QQ 图

简介论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。...简单版本绘制正态分布的 QQ 图对于经典的正态分布的 QQ 图，大家可能并不陌生，并且在网上可以找到很多“搬运”的中文推文。但是解释的都不是很清楚。...绘制正态分布的 QQ 图 gg <- ggplot(data = smp, mapping = aes(sample = norm)) + stat_qq_band() + stat_qq_line...QQ 图这里先绘制其指数分布的 QQ 图。...读者可以使用其他分布进行拟合，并比较对应的 QQ 图，寻找最合适的分布。然后把这些 QQ 图合并到一起，通过可视化直观的进行比较。这里使用 cowplot[2] 包，将两图进行合并。

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泊松分布二项分布正态分布之间的联系,与绘制高斯分布图

1.如果 np 存在有限极限 λ，则这列二项分布就趋于参数为 λ 的泊松分布。...这是我们没法知道的。泊松分布就是描述某段时间内，事件具体的发生概率。 ? 上面就是泊松分布的公式。...可以看到，在频率附近，事件的发生概率最高，然后向两边对称下降，即变得越大和越小都不太可能。每小时出生3个婴儿，这是最可能的结果，出生得越多或越少，就越不可能。...二、二项分布二项分布即重复n次的伯努利试验。...假设随机变量X服从一个位置参数为μ、尺度参数为σ的正态分布，则可以记为： ? 而概率密度函数为 ? 当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

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PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图

PCA是降维的一种方法。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： image.png 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。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制绘制代码如下：首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。

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R中轻松绘制树状热图的若干方法

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。...order", groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...layout = "davidson-harel", initial_layout = "reingold-tilford") 进行组间比较，并绘制树状热图...tax_data进行处理 obj$data$tax_data <- zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行...<- calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图

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R语言ggplot2绘制半圆形热图的简单小例子

常见的热图看腻了，这节来介绍如何通过ggplot2绘制圆形热图，为了方便各位观众老爷观看，我制作了一个交互式文档，后台回复关键词2021-4-14获取本文代码及文档（这个是我转载的推文，如果需要这个代码和数据...7 2007 170 7 8 2007 143 8 9 2007 146 9 10 2007 145 10 数据可视化先画一张常见的热图

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跟SCI学heatmap|文章中常见复杂热图的绘制方式（含代码），干货较多，建议耐心一下

ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图，能满足日常以及文章所需，ComplexHeatmap|绘制单个热图-I介绍了单个热图绘制的内容，本文介绍一下文章常见的复杂热图的绘制方式，含代码。...文章比较长，建议耐心看一下，也许就有你需要的热图。...去除最后几列，或者只选取列名字包含cell的（TCGA数据处理中也会经常遇到） mat = as.matrix(expr[, grep("cell", colnames(expr))]) 1.2 绘制最简单的热图...heatmap4 <- Heatmap( mat, name = "expression" ) heatmap 4.2.1 在总图中提取出来目标基因的热图，颜色与大图一致提取目的基因所在的位置进行绘制...heatmaph4[c(1,5,6,8,9,80,144,74),] 这种方式是在总的热图中直接提取目的基因的部分，热图的颜色与总的热图一致。

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人工智能大模型不会告诉你的热图绘制技巧

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🤩 superheat | 超级简单的热图绘制解决方案！~（手把手教学~）（一）

🤩 superheat | 超级简单的热图绘制解决方案！~（二）（聚类和注释图的添加~）

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