Holoviews分流相关热图和回归图 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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相关性热图、圈图、弦图（笔记）

下面是一年前的马拉松课程学员的分享生信技能树优秀学员笔记，代码主要来自生信技能树的直播课程，加上自己的理解和发挥。...#感兴趣基因/样本的相关性图---- rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata...#相关性热图 pheatmap(M) #相关性圆圈图 library(paletteer) my_color = rev(paletteer_d("RColorBrewer::RdYlBu"))...一行是一个连接关系，第一列和第二列是要连接的两边，第三列是连接的强度。...： R circlize - 绘制边距和绘制区域- circlize - 码客 (oomake.com) 弦图函数的书： Chapter 16 A complex example of Chord diagram

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相关性点图和热图高颜值低难度版

来装，如果版本低于2.3.3那就说明他们还没审核完，等等再装或者用github的方法装：devtools::install_github("xjsun1221/tinyarray") 1.带有侧边密度图的相关性点图呀...corscatterplot(iris,"Sepal.Length","Sepal.Width",size = 0.5) image.png 侧边栏也可变成条形图 corscatterplot(iris...,"Sepal.Length","Sepal.Width",type = "histogram") image.png 2.相关性热图同样是因为出镜率高，代码太长。。。...可以是一组基因与另一组基因的相关性，或者是一组基因与与免疫细胞（那就把他们rbind成为一个矩阵再画），不论什么只要能放到一个矩阵里就可以的，一行是一个基因或免疫细胞，一列是一个样本的格式。...受示例数据限制，没有太多的发挥空间，放两个用它搞成的图：横坐标斜着是横坐标数量多时自动的O(∩_∩)O

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指定通路绘制gsea图热图和火山图

前面在所有的肿瘤都有恶性增殖的特性吗，我们发现了绝大部分癌症都有MKI67和TOP2A这样的细胞增殖通路相关基因的高表达，最后的gsea分析结果里面展示的通路包括： 2.4 Replication and...对初学者来说，跳过了大量细节，所以跟这个教程会比较吃力，有粉丝就提问了希望可以对这些通路在在具体的癌症里面细化展示，比如绘制gsea图，热图和火山图。..., gsub('/','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后批量针对每个通路绘制热图，...','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后批量针对每个通路绘制火山图，...Description[i]), '.pdf')) }) 可以看到，虽然一千多个肿瘤样品跟一百多个正常样品进行差异分析，确实细胞增殖相关的基因是统计学显著的高表达

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多个基因集相关性热图

第四单元第三讲：多个基因集相关性热图课程链接在：http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?...cid=53 基于前面的两节，这一节变得更容易理解文章正文还是以乳腺癌为例，绘制了6个数据集和两个亚型基因集之间的相关性这次还是要对基因集进行操作，因此也是需要进行上一次的colMeans()操作，...9.600401 13.33230 17.61368 10.475556 TCGA-AC-A8OS-01A 9.998759 14.07297 19.24798 11.932741 最后做相关性热图...M=cor(dat) pheatmap::pheatmap(M) 从图中得知（同样也是作者想要证明的），vCAF和mCAF能够分开，并且它们各有特性。...比如可以看到mCAF与ECM、stroma更像；而vCAF与microvasculature更像；另外vCAF和mCAF都与proliferation都不相关总而言之，做这些就是想说明这几个分群的生物学意义的

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多分组的PCA图和top基因热图

多分组的PCA图和top基因热图在转录组和蛋白组的差异分析中，我们常常在质控阶段需要做一下样本的PCA图和标准差top 基因的表达，来评价组内差异和组间差异。...以前主要做的二分组的比较，要想把多个分组的信息放在一张PCA图或者热图上，只需修改下Group值就行。...= F)#不以因子变量读取options(scipen = 20)#不以科学计数法显示load("step1_input.Rdata")exp 图-...# 2.top 1000 sd 热图---- g = names(tail(sort(apply(exp,1,sd)),200)) #day7-apply的思考题n = exp[g,]library(pheatmap

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Python绘制时间序列数据的时序图、自相关图和偏自相关图

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。...fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\STKAITI.ttf') data.plot() plt.legend(prop=myfont) plt.show() # 绘制自相关图...plot_acf(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-...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。

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单基因差异分析并绘制火山图和热图

介绍下绘制火山图和热图的方法，如何在火山图或者热图中标记特定的基因，顺便学习下EnhancedVolcano包绘制火山图。...前面已经介绍了单基因富集分析：单基因富集分析数据准备使用TCGA黑色素瘤的转录组数据，使用easyTCGA，1行代码下载，即可得到6种表达矩阵和临床信息，而且是官网最新的数据： library(easyTCGA...expr <- log2(mrna_expr_tpm+1) dim(expr) ## [1] 19938 473 一共有19938个mRNA和473个样本。...我们这里根据HOPX表达量中位数进行分组，把所有样本分为高表达组和低表达组。...首先是准备热图需要的数据，其实就是表达矩阵的可视化而已。

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如何在 seaborn 中创建三角相关热图？

在本教程中，我们将学习在 seaborn 中创建三角形相关热图;顾名思义，相关性是一种度量，用于显示变量的相关程度。相关热图是一种表示数值变量之间关系的图。...生成的热图显示账单总额、小费和大小变量之间的相关性。...生成的热图显示变量年龄、票价和等级之间的相关性。...生成的热图显示了变量萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度之间的相关性。...此外，Seaborn的“热图（）”函数允许我们自定义调色板，并分别使用cmap和annot参数在热图上显示相关系数。

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pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友询问如何使用「pheatmap」绘制相关性热图，小编之前已经写过各种ggplot2风格的热图，但是对于pheatmap却是很少涉及，这一节就来介绍一下「pheatmap...绘制相关性热图」，希望各位观众老爷能够喜欢。...# 使用pearson方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的FDR校正 pp <- corr.test(env, genus, method = "pearson...", adjust = "fdr") cor 相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value...# 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度，使用自定义颜色映射 pheatmap(rvalue, scale

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pheatmap带你轻松绘制聚类相关性热图

# 使用pearson方法计算环境数据和物种数据之间的相关系数和p-value，并进行多重比较法的FDR校正 pp <- corr.test(env, genus, method = "pearson...", adjust = "fdr") cor 相关系数矩阵 pvalue <- pp$p # 获取p-value矩阵数据整合 # 将相关系数矩阵转换为长格式，并添加p-value...和显著性符号列 df % mutate(pvalue = melt(pvalue)[, 3], p_signif = symnum(pvalue,...column_to_rownames(var = "env") 定义颜色在此使用昨天介绍的scico包制作一个调色板 mycol <- scico(100, palette = "vik") pheatmap绘制热图...# 绘制热图，显示相关系数，行列聚类，无边框，显示p-value作为数字，设置数字字体大小和颜色 # 设置主标题为空格，设置单元格宽度和高度，使用自定义颜色映射 pheatmap(rvalue, scale

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【高阶绘图】相关性热图，这样画才好看！

除了基因集之间，其他方向，比如免疫细胞群体之间相关性，样本的相关性，也常常用相关性热图的形式进行展示。总而言之，往大了说，任何表征相关性的数值都可以用相关性热图来进行绘制。...Step3 相关性热图绘制使用ggcorplot绘制基因与基因之间相关性热图。 ? ? 这样，一张漂亮的基因与基因相关性热图就绘制出来啦~那么，我们教程是否到这里就结束了？...因为相关性之间其实是有对称在的，左上角和右下角的图其实是一样的，这样绘制比较占版面。只绘制左上角的热图，可以让我们的图看起来没有那么臃肿。 ? ?...Step7 终级美化-Label 那么如何显示相关性强弱呢，虽然颜色和点的大小可以看出来，但是毕竟没有那么直观。所以我们将相关性系数加上，并更改热图颜色。 ? ?...这样的热图，既能完美征服大小老板，也能瞬间让editor和reviewer们的好感度蹭蹭蹭的上升几个level。

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ggplot2绘制多图层相关性热图

欢迎关注R语言数据分析指南结果图图形解读 ❝此图作为一张基础的相关性热图，通过代码将r值与p值进行结合直接展示在图中，同时对色块通过透明度来区分数据是否显著，其余方面没做过多的调整，其主要思路是筛选数据进行分类添加图层

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浅谈R中相关性网络热图绘制小细节

❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现，可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图，以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行；果然绘图还得多思考；本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图...read.delim("genus.xls",header =T,sep="\t",row.names = 1,check.names = F) %>% t() %>% as.data.frame() 相关性分析...genus","r","p","p_signif")) 转换数据格式 ❝在此处以前一直以为必须使用「linkET::mantel_test」函数生成特定格式才能用于后面绘图，直到某次看了数据才明白导入外部的相关性分析数据也能用于后期绘图...breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf), labels = c("= 0.05"))) 绘制相关性网络图

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抛弃热图回归，滑铁卢大学提出多人姿态估计新方法

但热图回归作为检测和定位关键点的标准方法，也存在以下缺点：首先，这种方法存在量化误差；关键点预测的精度本质上受到热图空间分辨率的限制。...因此，较大的热图更优，但需要额外的上采样操作和昂贵的更高分辨率处理；并且即使使用大型热图，也需要特殊的后处理步骤来优化关键点预测，这会降低推理速度；其次，当两个相同类型（即类别）的关键点彼此靠近时，重叠的热图信号可能会被误认为是单个关键点...基于此，已有一些工作开始研究可替代的、无热图的关键点检测方法。近日，来自加拿大滑铁卢大学的研究者提出了一种全新的单阶段多人关键点和姿态检测方法 KAPAO。...其中单个关键点和空间相关的关键点（即姿态）集被建模为基于 anchor 的密集检测框架中的目标。...此外，由于 KAPAO 不会产生大型且昂贵的热图，因此在准确性和推理速度方面，优于此前的单阶段方法，特别是在不使用 TTA 的情况下。

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表观调控13张图之二相关性热图看不同样本相关性

们已经公布了：6个小时的表观调控13张图视频课程免费大放送哦其实很多朋友并没有留意到我们不仅仅是有视频，还有配套的学徒解读：表观调控13张图之一证明基因干扰有效性现在我们再解读一下第二张图，如果你对视频感兴趣...同时我也招募了4位视频审查员和细节知识补充员。...热图一通过基因的表达量来计算样品相关性 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) a = read.table('.....当 X 和 Y 越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。 2 第2点用《白话统计》中的话来说：线性相关系数小不等于没有相关性。...热图二分析deeptools软件的multiBigwigSummary和plotCorrelation得到的相关性结果 linux 中运行： multiBigwigSummary bins -b

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使用OpenCV和Python构建运动热图视频

作者 | Roberto Sannazzaro 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队介绍： OpenCV（或称为“ 开源计算机视觉”）是英特尔于1999年开发的一个库，主要针对计算机视觉和实时视频操作...最后当已经针对每个帧完成了先前描述的操作时，将颜色图应用于掩模，并且掩模与当前帧合并。从上到下，从左到右：当前帧，当前最终帧，已过滤的当前帧，自应用帧0起具有所有蒙版的帧。...为了使视频逐帧显示热图的发展过程，可以保存每个帧，然后对于每个帧，使用cv2它可以编写视频： video = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 30.0, (width

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Markdown的时序图、流程图、和甘特图+Hexo的相关配置

,包括流程图、时序图、类图、活动土、甘特图和饼图，我这里只是节选一些我需要的进行简化抽取并进行简单的翻译也可以体验mermaid-js作者提供的在线demo 流程图程序流程图是用规定的符号描述一个专用程序中所需要的各项操作或判断的图示...-百度百科"程序流程图" 程序流程图的mermaid语法基本如下: graph 方向描述组件相关语句 ......组件是用来表示相关过程的,由id和括号组成,id是用来标识组件的的,具体语法如下 text是自定义文本 id可以用别的英文名替换选项说明 id(text) 圆角矩形 id[text] 矩形 id{...通过上述语法可以在类图中创建一个类，下面讲讲成员变量和成员函数的相关语法可见性类的成员有着可见性这一特征，在类图中一般是可见性类成员直接连着写的，可见性分类如下符号说明 + 公有的 public...其通过条状图来显示项目，进度，和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。以提出者亨利·劳伦斯·甘特（Henry Laurence Gantt）先生的名字命名。

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如果你觉得相关性热图不好看，或者太简陋

scRNA) ) 0 1 2 3 4 5 6 7 976 881 511 510 493 487 440 316 而且原文很明显使用的是具体的单细胞亚群里面的全部细胞去和各个细胞系进行计算相关性...，然后绘制密度图：相关性密度图其实也很容易实现啊！...首先拿到全部的细胞系和全部的具体的每个单细胞的表达相关性矩阵（Pearson correlation coefficient），代码如下： sce <- readRDS(".....# legend("right", samplenames, text.col=col, bty="n") } 使用上面的 plot_density 函数先看一个细胞亚群里面的全部的细胞的相关性系数的密度图...过滤不合格细胞和基因（数据质控很重要） 04. 过滤线粒体核糖体基因 05.

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ggplot2优雅绘制相关性网络热图(批量修改字符)

欢迎关注R语言数据分析指南公众号 ❝本节来介绍如何使用R绘制相关性网络热图，此图之前已经做过很多次介绍，本次主要介绍如何批量转换特殊化学字符进行绘图。图形数据为随意构建无实际意义，整个过程仅供参考。...结果图图形解读 ❝此图作为常见的相关性网络热图已经有很多案例介绍了，此次主要通过自定义函数来批量转换化学表达式来使其正确在图中展示。...= c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf), labels = c("= 0.05"))) 绘制热图

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survivalAnalysis——生存分析和相关图的高级接口

survivalAnalysis") help(package="survivalAnalysis")#全是套路~~~ 1. analyse_multivariate:使用多重协变量对右删失数据进行Cox回归...extent)) %>% forest_plot() #%>%：dplyr包中的管道传参 data=survival::colon head(data)#数据要求非常简单，包含“time”&“status”列和其他病例信息的数据框...单变量结果和多变量均可。...relative_widths=c(2,1,2),#图、标签、图、值的宽度的关系,默认c(1,1,1)。...小编总结 survivalAnalysis包是一个进行生存分析的高级接口，包括Kaplan-Meier分析和log-rank检验以及（多重协变量（analyse_multivariate()）Cox回归等

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