最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...) library(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df <- read_csv("data.csv...)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的geom_sina函数绘制...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的
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...metacoder后的结果，其对代码做了简化；下面来通过一个案例来介绍「metacoder」包 ❞ 载入metacoder包 library(metacoder) 解析分类数据 obj <- parse_tax_data...<- calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图
为了不漏掉任何一棵树，他们建立了一个机器学习模型，可以绘制整个城市的树冠图，甚至可以减去卫星图像中看起来像树的其他绿色植物。由此产生的地图显示了每个城市的绿色缩略图。 绘制树的地图有诸多挑战。...在笛卡尔实验室工作的Tim Wallace表示，“通常，当需要绘制像树木这样的东西时，它们会与其他类型的植物（如草或庄稼）混淆，NDVI通过测量所有植物反射的不同波长和近红外光来探测植被，这意味着它无法区分树木...“使用NDVI和激光雷达，两个数据集可以告诉我们树木在一个区域中的位置。如果有卫星图片，我们可以训练算法，然后就可以在卫星图像的任何地方运行它，因为你已经教过你的机器将它们与灌木和草丛区分开来。”...因此，通过准确地绘制树木覆盖位置，可以及时地让地方政府更好地实施植树计划。 然而，这并不会使研究人员，树木专家和志愿者的工作贬值，他们最终还是需要绘制一幅城市城市树冠的精确图片。...像大多数算法一样，这个算法并不完美，比如它可能将投射到建筑物上的阴影当做树木。它可以提供对树种群的广泛概述，但是收集更精细的数据仍然需要更多的工作。
igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...为要处理的图，为igraph 格式，其创立方式非常简单，参见帮助文档。...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。...而LINGO 则需要针对每个问题输入不同模型、约束条件等，远远不如R效率高，至于绘图功能，LINGO 还需要很大的改进。 求红包
在生产环境中，做数据迁移需要考虑很多的可能性和场景，尽量排除可能发生的问题。我自己总结了下，大体有如下需要注意的地方。...对于lob的数据类型，在使用imp,impdp的过程中，瓶颈都在lob数据类型上了，哪怕表里的lob数据类型是空的，还是影响很大。...可以使用scp来进行一个简单的测试，如果存储还不错的话，一般在50M左右/每秒 的速度 网络临时中断 网络的问题需要格外重视，可能在运行一些关键的脚本时，网络突然中断，那对于升级就是灾难，所以在准备脚本的时候...10）foreign key 外键的影响需要重视，如果外键存在对于数据的插入顺序无形中对会有一定的约束，所以在大批量的数据并发插入条件下，disable foreign key，可以更加高效，当然在enable...就是not null constraint在源schema中不存在，在导入目标库的时候出问题了。 cannot insert NULL into ("xxxx"."test_data"."
热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。...有时候我们还能看到对象X或者属性Y的聚类结果也绘制在热图的旁边，但是这就不属于热图的部分了，因为他已经不热了（热，就是有的地方冷，有的地方热）。 ?...很多时候，为了同一个基因在不同样本中的表达量有可比性，需要对表达量取对数，或取Z-score，把数据标准化到一个水平上。...相关性 计算两个矩阵的相关性，可以得到两两的相关性，这时，用热图的颜色来表示相关性可以看出哪些配对相关性较高。 在单细胞中的应用 表达量 ?...WGCNA主题 ComplexHeatmap在单细胞数据可视化中的应用 人们针对单细胞发展了相应的数据结构如seurat的S4类，monocle的CDS，SingleCellExperiment的sce
什么是桑基图 桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，比较适用于用户流量等数据的可视化分析。...因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。 用一个故事来介绍一下桑基图： ?...这个非常著名的图是Charles Minard在1869年所作的拿破仑东征俄国的信息图。Charles Minard是信息图表的之父，他是信息图领域的创始者。...桑基图怎么看 线条的走向 粗细的变化 节点间的比较 绘制属于自己的桑基图 在单细胞数据分析中有一个关键的步骤FindClusters（分群，以启发样本中可能有的细胞类型数量），但是这个目前用的方法是非监督聚类...image clustertree 在聚类分析中，由于它的启发性本质，经常需要比较不同分群的结果。
我之前遇到过这种情况并且多年来尝试过各种方法，所以我会分享自己一些的尝试和简单的解决方法，用于在Tableau中使用空白圆绘制蝌蚪图等图表。...蝌蚪图 在我们开始之前，这里有一个Emma Cosh（https://twitter.com/EGCosh）嘲笑过的蝌蚪图（不是用Tableau绘制的）。 这不是一个新的图表。...建立一个蝌蚪图是简单直接的：它从哑铃图开始。但是一个单点只能显示当前时段而无法显示前一个时段的信息。在Tableau中，哑铃图很容易构建。它需要两个轴，一个轴作为点，另一个轴作为线来连接点。...再有就是自定义图形极低的分辨率会使你无法在PDF 或图像中以高分辨率打印或导出它们。 那么如何更改数据？我们可以通过计算来缩短这些线。...以下是Mark的工作簿中建立蝌蚪图的步骤： 移动序列到行 移动销售线到列 移动销售圈到列 右键点击销售圈并选择“双轴” 右键点击第二个y轴并选择“同步轴” 选择所有的标记卡，并移动类别到颜色 在销售线标记卡上
在大家讨论，研究如何构建数据中台之前，先了解这几个现象，会对你构建数据中台有一些借鉴。...原来的流程类应用构建之初，只考虑了如何让流程跑起来，缺乏对这个应用在整个企业的数据全景图（Data Landscape）中的定位的分析，没有从源头上优化数据的存储，流转，从而更好地与其他的系统中的数据去对齐口径...所以，大而全的数据平台在不少企业面临了尴尬的局面，一堆功能看上去很有用，应该都能用上，但是缺乏应用场景，真的有了场景，发现也不能开箱即用，还需要众多的定制化。...很多的结果是，钱也投了，系统也建了，但是并没有从根本上产生很大的业务帮助和价值，而且由于早期缺乏统一的规划，顶层设计，又变成了一个个的数据、算法孤岛。...基于趋势对于数据中台建设的启发 业务价值优先，识别业务场景 数据思维优先，构建数据全景图 基于场景来构建数据中台 数据中台要考虑AI能力 数据总台建设的同时要包含数据治理 数据中台不能仅从分析出发，也要考虑交易
今天，让我们一起揭开图数据库在社交网络分析中的神秘面纱。 什么是图数据库？ 简单来说，图数据库就是一种专门用来存储和处理高度互联数据的数据库系统。...图数据库在社交网络分析中发挥着关键作用，让我们来看看它的主要优势： 高效的关系查询 在社交网络中，我们经常需要进行"朋友的朋友"这类复杂的关系查询。使用传统数据库可能需要多次连接操作，耗时较长。...而图数据库可以在毫秒级完成这类查询，大大提升了用户体验。 例如，找出"共同兴趣的用户"，图数据库可以在眨眼间完成，而传统数据库可能需要几秒甚至几分钟。...想象一下，当你打开朋友圈时，系统能够立即根据你的社交网络和兴趣爱好推荐最相关的内容，这就是图数据库的魔力。 社区发现 图算法可以帮助识别社交网络中的紧密联系群体或社区。...智慧城市：利用图数据库分析城市中的各种关系网络，优化资源分配。 结语 图数据库在社交网络分析中的应用，正在彻底改变我们理解和利用社交数据的方式。
、更友好的运维生态 、 大家好,我是石臻臻,这是 「kafka专栏」 连载中的第「10」篇文章… 首发: 一图全解Kafka在zookeeper中的数据结构 一图知全貌 /cluster...; 后面其他的Broker启动的时候会去获取该数据, 如果发现数据跟自己的配置不一致; 则抛出异常,加入的不是同一个集群; 数据示例：{"version":"1","id":"0"} /controller_epoch.../，这是一个序列号持久节点 这个节点在kafka中承担的作用是: 当某个Broker上的LogDir出现异常时(比如磁盘损坏,文件读写失败,等等异常): 向zk中谢增一个子节点/log_dir_event_notification.../admin /admin/delete_topics 待删除Topic /admin/delete_topics/{topicName} 持久节点,待删除Topic 存在此节点表示 当前Topic需要被删除.../brokers/seqid: 全局序列号 里面没有数据,主要是用了节点的dataVersion信息来当全局序列号 在kafka中的作用: 自动生成BrokerId 主要是用来自动生成brokerId
在可视化图数据领域，尤其是在图形渲染性能等领域积累了较丰富的经验。...大数据量布局展示在较大的数据集情况下，由于 2D 没有深度，导致所有的数据需要被平铺在画布上，可以想象一个西瓜的所有西瓜籽平铺的情况，占地面积要远远大于西瓜本身。...图片 图数据 3D 可视化图数据的 3D 可视化在逻辑上和 2D 比较像，我们一般依然是采用 2D 的 Fruchterman 力导图逻辑，也依然需要尽量避免交叉遮挡，但维度升了一维，逻辑复杂的也上升不少...我们为了提高每一帧的图形渲染能力，在 3D 模式下采用 WebGL 来进行渲染。...时序及 GIS 领域的图布局映射图数据坐标到渲染中增加边的相关交互行为 原文链接：https://www.nebula-graph.com.cn/posts/dag-controller
大数据文摘翻译作品 翻译：孙沁 校对：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 对于试图分类和整理大数据科技，特别是 Hadoop的那些企业，这是一个振奋人心的全新信息图。...这个对Hadoop的分析，也许能帮助公司的决策领导者更好地了解该技术平台。 ? 1 什么是Hadoop?...2 企业中的Hadoop 使用Hadoop管理数据，2014年，每4家企业就有1家；2012年，每10家公司才有1家。 前5大应用行业：计算机制造业、商用服务、金融、零售和批发、教育和政府部门。...高德纳咨询公司（Gartner）表示： “对Apache Hadoop使用对增长，正在促进着结构化数据的增长，引领企业去理解如何再利用数据，赋予数据新的用途，并从数据中获得至关重要的深入理解 。”...4 完整信息图 ?
图片图计算和图数据库在实际应用中存在以下限制和挑战：1. 处理大规模图数据的挑战： 大规模图数据的处理需要高性能计算和存储系统，并且很多图算法和图查询是计算密集型的。...因此，图计算和图数据库需要具备高度可扩展性和并行处理能力，以应对大规模图数据的挑战。2. 数据一致性和完整性的问题： 图数据库中的数据通常是动态变化的，对于并发写入操作，需要确保数据的一致性和完整性。...这需要在图数据库设计和实现中引入一致性协议和事务机制，以保证数据的正确性。3. 复杂查询和算法的支持： 图数据库需要支持复杂的图查询和算法，例如最短路径、社区发现等。...因此，图数据库需要提供直观的可视化界面和工具，以帮助用户可视化和理解图数据，从而进行更深入的分析和决策。为克服这些限制和挑战，可以考虑以下策略：1....可视化界面和分析工具： 提供直观的可视化界面和工具，使用户可以可视化和理解图数据，并进行更深入的分析和决策。这可以帮助用户快速掌握图数据库的使用和分析能力。
有许多类型的图形对描述两变量间的关系很有帮助。 先把上一节的数据展示一下，方便回顾和利用： YEAR(1960-2010)：数据收集的年代。 UNEMPLOY：居民失业率，按百分比计算。...在R中，条形图很容易绘制。在最简单情况下，这些绘制图形的命令仅需要一个数值型向量作为参数。 我们用条形图并列展示民主党和共和党预算年的失业率均值。...在R中，条形图命令barplot()需要一个数值型变量来对其绘制条形图。如果有多个数值那么会绘制多条结果，所以首先要计算出两个变量的均值，并将其组成向量进行绘图。...最后，参数space=2将条形的间距设置为条形宽度的2倍。 D. 饼图 饼图与条形图不同的是它重点展示的是组内的构成比，绘制饼图的pie()以向量为参数，其中向量中包含需要比较的数字。...数字的相对大小由图中的扇形表示。饼图将总值作为整体，对各部分的百分比进行比较。在经济数据中，或许可看一下民主党和共和党在预算年中各自所占的百分比。
MySQL里的数值类型分得很细，光整型数据就有多种数据类型。...对于MySQL的数据类型，我们来说说bigint,如果按照无符号数，最大的值为18446744073709551615，这是一个相当大的数字，如果从有符号数据的角度来看就是-1，那么问题来了，在MySQL...，两者是没有差别的，如果是实际的场景中，这可是天壤之别。...*/; 这样看来对于binlog中，有符号数和无符号数都会按照无符号数来转换，当然直接看数据类型是没有标识有符号和无符号的差别的。...所以如果是单纯要解析binlog处理数据就需要考虑到这个地方的差别，对此一种思路是查看information_schema中的列信息来做出更加明确的判断。
No.15期 图在计算机中的存储 Mr. 王：还有一个很重要的问题，就是图在计算机中的表示。...虽然我们看到的图边和点等都是非常直观的，可以画成一个圆圈里带一个数字表示顶点，用一条带有数字的线段或者箭头来表示边，但是在计算机中，显然不能用这种方式来存储它。...王：是啊，图已经是对现实世界的一个抽象了，在计算机中我们要对其进行进一步的抽象。你想一想，图由哪两部分组成？ 小可：边的集合和顶点的集合。 Mr....王：不过邻接表也不是完美的，当图比较稠密的时候，图中的边就特别的多，链表中的元素也就特别的多。链表上不止有数据域，还有一个指针，相比邻接矩阵，这个指针完全是浪费空间的，它没有存储任何与图有关的内容。...在我们的讨论课中，我会给出这些经典算法的大数据版本。当然，在那之前，我会带你复习其经典版本。 内容来源：灯塔大数据
目前生态学领域大家用到的网络图多为基于群落数据相关性构建的Co-occurrence网络图。此类网络可以采用R中igraph包构建并实现出图。...群落数据co-occurrence实例 网络分析需要两个文件，OTU表和OTU的属性；具体格式见测试数据 （后台 回复 网络 获取） 1.最简单的网络图 # 设置工作目录：请修改下方目录或在Rstudio...psych包corr.test求相关性矩阵，数据量大时，可应用WGCNA中corAndPvalue, 但p值需要借助其他函数矫正 occor = corr.test(otu,use="pairwise"...vertices color来表征更多维度的数据 # 注意otu_pro.txt文件为我随机产生的数据，因此网络图可能不会产生特定的模式或规律。...，大家是不是可以一步步基于OTU表和注释，用R实现高大上的网络分析和绘制了呢？
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