文章目录 一、Boxplot 箱线图 1、boxplot 函数 2、代码示例 二、Error Bar 误差条线图 1、errorbar 函数 2、代码示例 一、Boxplot 箱线图 ---- 1、...boxplot(x,g) boxplot(x) : 根据 x 中的数据创建箱线图 ; x 是向量 : 绘制一个箱子 ; x 是矩阵 : 为每个矩阵列绘制一个箱子 ; 箱子 : 中位数 : 每个箱子都有一个中心标记...函数 errorbar 函数文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/errorbar.html errorbar 函数语法 : errorbar(y...,err) errorbar(x,y,err) errorbar(y,err) 与 plot(y) 绘制的曲线相同 , err 参数指的是对应点的误差范围大小 ; errorbar(x, y,err)...与 plot(x, y) 绘制的曲线相同 , err 参数指的是对应点的误差范围大小 ; 整个竖条 , 是有可能出现的误差数值 , errorbar 的第三个参数就是该误差数值的区间大小 ; 2、代码示例
对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？ 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...因此，这里我想总结一下这个问题： 究竟什么样的模型结构可以处理可变大小的输入？ 若模型可处理，那该如何处理？ 若模型不可处理，那该如何处理？ 一、什么样的网络结构可以处理可变大小的输入？...原图摘自《Deep Learning》 图中，SSP通过一个固定输出大小的pooling，拥有了处理可变大小输入的能力。...通过这个特殊的卷积层和池化层，FCNN也拥有了处理可变大小输入的能力。 RNN 再来讲讲RNN。...因为前面分析过了，Dense层才是让CNN无法处理可变大小输入的罪魁祸首，Dense一拿掉，剩下的卷积层啊池化层啊都可以快乐地迁移到各种不同大小的输入上了。
在这篇文章中，我将介绍以下主题： 可变形卷积 使用可变形卷积增强关键点估计的性能 使用可变形卷积增强实例分割的性能 可变形卷积 可变形卷积是一个卷积层加上偏移量学习。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...利用多分辨率特征金字塔构造可变形部分，并采用不同的扩张方法。该方法的优点在于，我们可以利用相邻的未标记帧来增强已标记帧的特征学习，因为相邻帧相似，我们无需对视频的每一帧进行标记。...这种可变形的方法，也被作者称为“扭曲”方法，比其他一些视频学习方法，如光流或3D卷积等，更便宜和更有效。 如上所示，在训练过程中，未标记帧B的特征图会扭曲为其相邻的标记帧A的特征图。...结论 将可变形卷积引入到具有给定偏移量的视频学习任务中，通过实现标签传播和特征聚合来提高模型性能。与传统的一帧一标记学习方法相比，提出了利用相邻帧的特征映射来增强表示学习的多帧一标记学习方法。
--用于绘制饼图 5.函数polar()--用于绘制极线图 6.函数scatter()--用于绘制气泡图 7.函数stem()--用于绘制棉棒图 8.函数boxplot()--用于绘制箱线图 9.函数errorbar...r: 每个标记到原点的距离 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np barSlices = 12 theta = np.linspace...marker='*', mfc='b', ms=10) plt.show() 6.函数scatter()–用于绘制气泡图 函数功能： 二维数据借助气泡大小展示三维数据...调用签名： plt.scatter(x, y) 参数说明： x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 s: 散点标记的大小 c: 散点标记的颜色 cmap: 将浮点数映射成颜色的颜色映射表 import...()–用于绘制误差棒图 函数功能： 绘制y轴方向或者x轴方向的误差范围 调用签名： plt.errorbar(x, y, yerr=a, xerr=b) 参数说明： x: 数据点的水平位置 y: 数据点的垂直位置
#0000ff', linewidth = 0, marker = '*', mfc = 'b', ms = 10) plt.show() 6 scatter()——气泡图 函数功能：二维数据借助气泡大小展示三维数据...调用方式：plt.scatter(x, y) 参数说明： x：x轴上的数值 y：y轴上的数值 s：散点标记大小 c：散点标记颜色 cmap：将浮点数映射成颜色的颜色映射表 代码展示： a = np.random.randn...()——误差棒图 函数功能：绘制x方向或y方向的误差范围 调用方式：plt.errorbar(x, y, yerr = a, xerr = b) 参数说明： x：数据点水平位置 y：数据点垂直位置...代码展示： x = np.linspace(0.1, 0.6, 6) y = np.exp(x) xerr = np.random.randn(6)*0.01 #为每一个x值添加一个随机抖动误差 plt.errorbar...= 'o:', color = '#000000' ,yerr = 0.2, xerr = xerr, capsize = 3) #fmt数据点与两点之间连接线的样式；capsize为误差棒边界横杠大小
在之前meta分析的文章中我们介绍了森林图的画法，典型的森林图如下所示 每一行表示一个study，用errorbar展示log odds ratio值的分布，并将p值和m值标记在图中。...然后筛选其中显著的基因进行多变量cox回归来建模，对于cox回归的结果，每个基因也都会有一hazard ratio和对应的p值，也可以用森林图的形式来展现，比如NAD+的文献中就采用了这样的一张森林图 每一行表示一个变量，用errorbar...展示该变量对应的风险值的大小和置信区间，并将风险值和p值标记在图上。...lineheight = "auto", + xlab = "Lab axis txt" + ) 效果图如下 虽然输出很简陋大，但是从基本用法可以看出，我们可以自定义变量名称，指定风险值的大小
if (!provinces || provinces.length == 0) {
'打开/关闭误差线 srs.HasErrorBars = True '修改误差线端部样式 srs.ErrorBars.EndStyle = xlNoCap '设置误差线 srs.ErrorBar...Direction:=xlY, _ Include:=xlNone, _ Type:=xlErrorBarTypeCustom srs.ErrorBar Direction:=xlX...srs.ErrorBars.Format.Line.ForeColor.RGB = RGB(0, 0, 0) '修改误差线宽度 srs.ErrorBars.Format.Line.Weight = 14 '修改标记类型...Direction:=xlX, _ Include:=xlNone, _ Type:=xlErrorBarTypeCustom srs.ErrorBar Direction:=xlY...srs.ErrorBars.Format.Line.ForeColor.RGB = RGB(255, 0, 0) '修改误差线宽度 srs.ErrorBars.Format.Line.Weight = 2 '修改标记类型
二维数据借助气泡图大小展示三维数据 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np a = np.random.randn...(100) b = np.random.randn(100) #colormap:RdYlBu plt.scatter(a,b,s=np.power(10*a+20*b,2),#s散点标记的大小 c=np.random.rand...(100),#c散点标记的颜色 cmap=mpl.cm.RdYlBu,#将浮点数映射成颜色的颜色映射表 marker='o') plt.show() 7.函数stem()--用于绘制棉棒图 绘制离散的有序数据...) plt.title("随机数生成器抗干扰能力的稳定性") plt.grid(axis="y",ls=":",lw=1,color="gray",alpha=0.4) plt.show() 9.函数errorbar...轴方向的误差范围 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.1,0.6,6) y = np.exp(x) plt.errorbar
，详细可参考markers API markersize:标记的size 设置Line2D的属性的3种方法 有三种方法可以用设置线的属性。...绘制误差折线图 参考： matplotlib基础绘图命令之errorbar 官方文档errorbar pyplot里有个专门绘制误差线的功能，通过errorbar类实现，它的构造函数： matplotlib.pyplot.errorbar...其中比较常用的就是散点图，它是属于PathCollection子类，scatter方法提供了该类的封装，根据x与y绘制不同大小或颜色标记的散点图。...实例 label.set_color('red') # 颜色 label.set_rotation(45) # 旋转角度 label.set_fontsize(16) # 字体大小...刻度标记轴上的位置。它们包含两行作为标记和两个标签;底部和顶部位置各一个’ . xaxis ‘)或用于左右位置(如果是’ . yaxis ')。
然后把每个基因组单独比对回图基因组，可以判断图基因组中节点是否被覆盖，如果所有基因组都覆盖这个节点，这个节点就是核心基因组的一部分，否则就是可变基因组 这里需要理解一下gfa格式的文件 论文提供了分析流程用到的代码...with altered evolutionary dynamics https://www.nature.com/articles/s41467-020-14779-y 这个论文里就做了核心基因组和可变基因组的分析...print $2,length($3),chr[3],pos[3],arr[3] }}' at.gfa > graph_len.tsv 这段awk的代码不是太明白，对比输出和输入能看出来是在做啥 核心基因组大小
errorbar图在很多文章中都是可见的，其意义也就是展现两组数据的差异性，柱高代表的一组数据的均值，顶部的横线代表的该组数据的标准差。...为了方便广大学者也有很多现成的工具可以绘制errorbar图，例如ploty，origin甚至Excel都是可以的。...首先我们自己直接生成两组组数据的均值以及标准差并标记两组的组名分别是“Normal”，“Cancer”。...总结，以上只是errorbar的绘制过程，前期的数据处理还是需要自己进行认真处理，最后才能让自己的图更有意义。
它们可以这样做,因为它们绘制二维图形,可以通过使用色相、大小和样式的语义映射到三个额外的变量。..., hue="smoker") ax.figure.set_size_inches(5,5) plt.title("2-hue-分类") # hue参数是用来控制第三个变量的颜色显示的 style为标记样式..."month == 'May'") sns.lineplot(data=may_flights, x="year", y="passengers") 案例2-折线图基于lineplot-多线 #使用标记而不是破折号来识别组...因此可以禁用它们: ax = sns.lineplot(x="year", y="passengers",data=flights,errorbar=None,) 另一个很好的选择，特别是对于较大的数据...，是通过绘制标准偏差而不是置信区间来表示每个时间点的分布分布: ax = sns.lineplot(x="year", y="passengers",data=flights,errorbar="sd"
celltype",#填充 palette = "npg", xlab = F, #不显示x轴的标签 bxp.errorbar...=T,#显示误差条 bxp.errorbar.width=0.5, #误差条大小 size=1, #箱型图边线的粗细...color = "group", palette = "npg", xlab = F, #不显示x轴的标签 bxp.errorbar...=T,#显示误差条 bxp.errorbar.width=0.5, #误差条大小 size=1, #箱型图边线的粗细...p1+stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label = "p.signif") 3，设置字体大小
element_text(margin = margin(t = 5)), legend.position = "non") } 数据可视化(1) ❝此次抛弃了上文通过geom_text()添加显著性标记的方法...,aes(dose,value_mean))+ geom_errorbar(aes(ymax = value_mean + sd, ymin = value_mean - sd),width = 0.1...,aes(dose,value_mean))+ geom_errorbar(aes(ymax = value_mean + sd, ymin = value_mean - sd),width = 0.1...ToothGrowth %>% mutate(dose=as.factor(dose)) %>% ggplot(aes(dose,len))+ stat_boxplot(geom = "errorbar...❞ ToothGrowth %>% mutate(dose=as.factor(dose)) %>% ggplot(aes(dose,len))+ stat_boxplot(geom = "errorbar
五、scatter()函数 1.函数功能 用于绘制气泡图，二维数据借助气泡大小展示三维数据。 2....['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.linspace(0.1,0.6,6) y = np.exp(x) plt.errorbar...(x,y,fmt,yerr,xerr,ecolor,mfc,mec,capthick,capsize) x：数据点的水平位置 y：数据点的垂直位置 fmt：数据点的标记样式和数据点标记的连接线样式 xerr...：x轴方向数据点的误差计算方法 yerr：y轴方向数据误差点的计算方法 ecolor：误差棒的颜色 mfc：数据点的标记颜色 mec：数据点标记边缘颜色 capthick：误差棒边界横杠的厚度 capsize...：误差棒边界横杠的大小 3.效果演示 ?
0.3781534 2.36 2 b 7.5491721 12.10 3 c 1.2837445 10.44 4 d 3.1325708 8.74 使用geom_errorbar...添加误差线 p <- ggplot(data_m_sd_mean, aes(x=gene, y=value)) + geom_bar(stat="identity") + geom_errorbar...ggplot(data_m_sd_mean, aes(x=gene, y=value)) + geom_bar(stat="identity", aes(fill=gene)) + geom_errorbar...在柱子中标记百分比值 首先计算百分比，同样是group_by (按照给定的变量分组，然后按组操作)和mutate两个函数(在当前数据表增加新变量) # group_by: 按照给定的变量分组，然后按组操作...ggplot(data_m_sd_mean, aes(x=Gene, y=value)) + geom_bar(stat="identity", aes(fill=Gene)) + geom_errorbar
关于映射的详细介绍-> 一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...=c("#017A4AFF", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF","#FF363CFF"))+ stat_summary(fun.data = 'mean_sd', geom = "errorbar...=c("#017A4AFF", "#FFCE4EFF", "#3D98D3FF","#FF363CFF"))+ stat_summary(fun.data = 'mean_sd', geom = "errorbar
#palette =c("#E7B800", "#00AFBB"),#分组着色 xlab = F, #不显示x轴的标签 bxp.errorbar...=T,#显示误差条 bxp.errorbar.width=0.5, #误差条大小 size=1, #箱型图边线的粗细...填充 palette = "npg", add = 'mean_sd', xlab = F, #不显示x轴的标签 bxp.errorbar...=T,#显示误差条 bxp.errorbar.width=0.5, #误差条大小 size=1, #箱型图边线的粗细 outlier.shape...point.padding=unit(0.5, "lines") ) + theme_bw() 一些美化方式可以参考跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图，坐标位置 ，颜色 ，大小还不是你说了算
# install.packages("ggpol") library(ggpol) 区间高亮标记 # geom_tshighlight 可以用来高亮时间序列中的一个时段 ggplot(economics...jitter.params = list(height = 0, width = 0.04), outlier.color = NA, errorbar.draw...# 如果我们关注离群点，想对这些点进行高亮，# 可以设置 outlier.intersect = TRUE， # 并用 outlier.shape 和 outlier.size 来设置点的形状和大小
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