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R语言实现高级的韦恩图可视化

韦恩图大家应该都不陌生，主要用来展示不同事物或者组之间的数学或逻辑关系，主要用于集合的运算结果展示。今天给大家介绍一个在R语言中更加高级的展示形式，实现此功能的R包是UpSetR。...首先看下包的安装： install.packages("UpSetR") 接下来我们直接通过实例来看下如何进行数据的可视化： ##载入包 library(UpSetR) library(ggplot2...", "Thriller","Romance", "War", "Western"), mb.ratio = c(0.55,0.45), order.by = "freq") ##基于相交的等级进行排序..."Western"), mb.ratio = c(0.55,0.45), order.by = "freq", keep.order = TRUE) ##对交集结果进行分组，nintersects交叉点的数目阈值...upset(movies,nintersects = 70, group.by = "sets", cutoff = 7) ##空的交叉点展示 upset(movies,empty.intersections

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    高级的交集可视化工具--ComplexUpset！

    导语 GUIDE ╲ ComplexUpset是一个应用于复杂的多个数据集合可视化的R语言包。...背景介绍 对于集合的可视化，我们第一反应想到的往往是韦恩图，韦恩图本身在集合数目较少的情况下是非常适用的，但是一旦集合数目较多，并且想要展示的数据维度复杂，仅仅通过韦恩图去可视化是不能完全展示数据内容的..., 'Comedy'), fill='yellow', only_components=c('Length') ) ) ) 对集合进行排序...) 还可以设置多个排序参数 set_size(8, 3) #按照两个参数degree, cardinality排序 upset(movies, genres, width_ratio=0.1, sort_intersections_by...，不仅能实现UpSetR的功能，还能够使用ggplot2的参数进行扩展，在绘图方面函数相对来说比较简单，非常值得大家学习哦！

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    生信爱好者周刊（第 53 期）：为什么现在的中国大学生普遍焦虑内卷？

    「生信周刊讨论区（语雀）」[2] | 「生信讨论区（Gitter）」[3] 封面图 本周话题：为什么现在的中国大学生普遍焦虑内卷？...使用单细胞基因组学，检查了从12个已故的成人器官供体中从16个不同组织中提取的300,000多个单个免疫细胞的基因表达谱。...Github：https://github.com/requarks/wiki 15、 ggplot2语法的韦恩图绘制R包-ggvenn[10] 韦恩图可以用来展示各个数据集直接的重叠关系，ggvenn...16、UpSetR - 一个产生静态UpSet图的R包 UpSetR产生静态的UpSet图形，这UpSet技术可根据分组和查询的集合交叉点进行可视化，有效的展示相关数据统计信息。...对于更详细细节可参考UpSet website[11] Github：https://github.com/hms-dbmi/UpSetR 历史上的本周 2021：第 13 期：他开发了基因界的百科全书

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    【R语言】复现paper中的韦恩图

    韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。...集合数目更多时，将会比较难分辨，更多集合的展示方式一般使用upSetView。绘制韦恩图的工具有很多，这里小编先给没有任何编程基础的人推荐几款比较好用的网络工具。 1....今天我们就来重现下面这篇学术论文里面的韦恩图 Fig3为韦恩图 下面我们用R里面的VennDiagram包来重现这个图 我们这里就不用原文作者的数据了，而是随机产生了4个gene list，这四个...gene list存放在sets.txt文件中，以制表符隔开 x <- readLines("sets.txt") sets <- strsplit(x, "\t") names(sets) 图展示起来其实比较乱，小编比较推荐使用R的UpSetR包来画Upset plot，如下

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    韦恩图

    韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。...集合数目更多时，将会比较难分辨，更多集合的展示方式一般使用upSetView。绘制韦恩图的工具有很多，这里小编先给没有任何编程基础的人推荐几款比较好用的网络工具。 1....=========华丽的分割线============ 对于掌控性要求比较高的同学，可以试着自己写R代码来绘制韦恩图。 今天我们就来重现下面这篇学术论文里面的韦恩图 ? Fig3为韦恩图 ?...下面我们用R里面的VennDiagram包来重现这个图 我们这里就不用原文作者的数据了，而是随机产生了4个gene list，这四个gene list存放在sets.txt文件中，以制表符隔开 x...对于超过5个集合的情况，维恩图展示起来其实比较乱，小编比较推荐使用R的UpSetR包来画Upset plot，如下 ?

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    3D场景中物体模型选中和碰撞检测的实现

    通常体和表示光线的射线对齐，样本点通常被放于体素中间。因此，有必要对从它周围的体素的样本点的值进行插值。 着色（Shading）：对每个样本点，计算出梯度。这些代表体内局部表面的方向。...检查射线和物体之间的所有交叉点（包含或不包含后代）。交叉点返回按距离排序，最接近的为第一个。返回一个交叉点对象数组。...检查射线和对象之间的所有交叉点（包含或不包含后代）。交叉点返回按距离排序，最接近的为第一个。返回结果类似于 .intersectObject。...通过鼠标点的位置和当前相机的矩阵计算出raycaster raycaster.setFromCamera( mouse, camera ); // 获取raycaster直线和所有模型相交的数组集合...intersects 变量返回被击中对象的信息，来判断指定对象有没有被这束光线击中，相交的结果会以一个数组的形式返回，其中的元素依照距离排序，越近的排在越前。

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    Parrot：用于文本到图像生成的帕累托最优多奖励强化学习框架

    然而，多个奖励的简单聚合可能会导致某些指标的过度优化和其他指标的退化，并且手动找到最佳权重具有挑战性。所以非常需要一种有效的策略来联合优化 RL 中的多种奖励以生成 T2I。...通过识别和利用在这样的训练批次中实现最佳权衡的集合（即帕累托最优集合），Parrot 有效地同时优化了多个奖励。这会生成具有良好美感、正确的图文对齐、符合人类偏好以及整体令人愉悦的情感的图像。...认识到手动制作有效提示的难度，Promptist 被引入以通过大型语言模型（LLM）自主学习提示扩展。这涉及 LLM 的 RLtuning，同时保持 T2I 模型冻结为黑匣子。...图 3 下图对比了使用Parrot和使用奖励分数线性组合的训练曲线。每个子图代表一个奖励。WS1和WS2表示具有多个奖励分数的两个不同权重。...图 4 定量评价 与基线比较：下表展示了在四种质量奖励中的质量得分结果：文本图像对齐得分、审美得分、人类偏好得分、和情绪得分。Parrot 在每个子组中都显示出更好的文本-图像对齐。

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    羡慕高分文章美图？这26款好看的可视化R包助你一臂之力

    如果最近浏览了R包的目录，你会发现可用包的数量已经达到了1w多个，足以让人眼花缭乱。这意味着现有的包几乎足以解决所有你能想象到的数据可视化任务，从癌症基因组可视化到图书的可视化分析。...缺点：无法调节多个legends；绘图效率不高，速度慢；对公式的支持不友好。...ggtech是新版ggplot2的科技主题包，综合了Etsy，Facebook，Google以等科技公司的主题配色。 缺点：跟ggplot2比可能不够亮丽。...25.名称：UpsetR 简介： 如果你觉得已经厌倦了普通的韦恩图来可视化集合的交集情况，并且你的集合过多，比如超过5个。那就用UpsetR吧。...UpsetR 可以很好地展示多个集合之间的关系,并且让你有空间三维图的感觉，多维度展示信息。 缺点：集合数＜5的不如普通的韦恩图。

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    利用神经网络进行序列到序列转换的学习

    想法是使用一个LSTM来读取输入序列，一次一步，以获得大的固定维向量表示，然后使用另一个LSTM来从该向量中提取输出序列(图1)。...由于输入和相应输出之间存在相当大的时间延迟，LSTM成功学习具有长期时间依赖性的数据的能力使其成为该应用的自然选择(图1)。 已经有许多相关的尝试来解决用神经网络排序学习问题的一般顺序。...连接序列分类是用神经网络将序列映射到序列的另一种流行技术，但是它假设输入和输出之间单调对齐，[11]。 ? 图1：我们的模型读取一个输入句子“ABC”，并产生“WXYZ”作为输出句子。...图3：左图显示了我们的系统作为句子长度函数的性能，其中x轴对应于按长度排序的测试句子，并由实际序列长度标记。少于35个单词的句子没有降级，最长的句子只有轻微的降级。...右图显示了LSTM在单词越来越少的句子中的表现，其中x轴对应于按“平均单词频率等级”排序的测试句子。 4. 相关工作 关于神经网络在机器翻译中的应用，有大量的工作要做。

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    ODTK：来自NVIDIA的旋转框物体检测工具箱

    在大多数应用环境中，图像是从一个以自己为中心的视角收集的(比如手机摄像头)，大多数目标是垂直对齐的(一个人)或水平对齐的(一辆车)。...对于轴对齐框，IoU计算非常简单，可以使用NVIDIA GPU以端到端方式加速。...首先，为额外的参数angle指定一个或多个值，这增加一个anchor的参数。图4显示了图像特征空间中的单个位置上轴对齐的锚框(蓝色)，具有三种比例和三种纵横比。...图5显示了旋转框交叉点要比轴对齐的框交叉点复杂得多。当两个旋转框重叠时，会构建出一个新的多边形(不一定是四边形)，由红色和绿色的顶点描述。...从推理图像可以看出，旋转模型比轴对齐模型更符合ground truth。当使用轴对齐模型时，会出现每辆车有多个检测结果的情况，但对于旋转框模型则不是这样。

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    【愚公系列】2022年04月 微信小程序-Flex布局详解

    div标签，它们会纵向向下排位，如果我们想将多个div并列成一排，就得借助position，float，或display属性，这便是传统的盒模型做法。...例如我们让多个div横向排列，传统做法是使用浮动，但浮空后因为脱离文档流的缘故，父元素会失去高度，这又涉及了清除浮动等一系列的问题。...主轴的开始位置（与边框的交叉点）叫做main start，结束位置叫做main end；交叉轴的开始位置叫做cross start，结束位置叫做cross end。 项目默认沿主轴排列。...nowrap示意图： wrap示意图： wrap-reverse示意图： 2.3 flex-flow属性 flex-flow属性是flex-deriction与flex-wrap属性的简写集合...示意图： 2.5 align-items属性 align-items属性用于控制项目在纵轴排列方式，默认stretch即如果项目没设置高度，或高度为auto，则占满整个容器，下面第一张图的项目没设置高度

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    干货 | 三维网格物体识别的一种巧妙方法

    投影点集合由P表示。投影线集合由S表示。 绿色是主轴，红色是网格，黄色是几何投影线。 现在将S集合中的每段与网格体，即该立方体相交。你将从每条射线获得一个交点。将该点分配给相应的网格节点。...一般情况下，S中的一个投影线可以有多个交点，或者根本没有交点。下面就是一个例子。 ? 因此，通常这个过程的结果是在每个单元中都有一个 M×N 矩阵，其中可能具有交点数组，也可能是空的。...以全景图来呈现3D物体并不完美，但如果是用体素来呈现则没有这样的缺点。幸运的是，像椅子、床、汽车或飞机这些真实存在的物体由于其复杂性，很少有相同的全景图。...3D 物体必须正确对齐。如果没有正确对齐，那么我们首先需要使用方向对齐算法。 两个不同的物体有可能具有相同的全景图，但这种可能性很小。 现在我们准备创建卷积神经网络并解决识别问题。 开始识别！...垂直翻转意味着将物体颠倒。 由于图像的合成性质，无法使用ZCA白化。 随机旋转会损失宝贵的物体边角信息，我无法确定这会对3D物体转换产生什么影响。 所以我想不出任何可以应用在这里的数据扩增方法。 ?

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    一文教会你三维网格物体识别

    投影点集合由P表示。投影线集合由 S 表示。 绿色是主轴，红色是网格，黄色是几何投影线。 现在将 S 集合中的每段与网格体，即该立方体相交。你将从每条射线获得一个交点。将该点分配给相应的网格节点。...一般情况下，S 中的一个投影线可以有多个交点，或者根本没有交点。下面就是一个例子。 ? 因此，通常这个过程的结果是在每个单元中都有一个 M×N 矩阵，其中可能具有交点数组，也可能是空的。...以全景图来呈现 3D 物体并不完美，但如果是用体素来呈现则没有这样的缺点。幸运的是，像椅子、床、汽车或飞机这些真实存在的物体由于其复杂性，很少有相同的全景图。...3D 物体必须正确对齐。如果没有正确对齐，那么我们首先需要使用方向对齐算法。 两个不同的物体有可能具有相同的全景图，但这种可能性很小。 现在我们准备创建卷积神经网络并解决识别问题。 ▌开始识别！...垂直翻转意味着将物体颠倒。 由于图像的合成性质，无法使用ZCA白化。 随机旋转会损失宝贵的物体边角信息，我无法确定这会对3D物体转换产生什么影响。 所以我想不出任何可以应用在这里的数据扩增方法。

    1.3K30

    R语言之可视化⑥R图形系统续目录

    目录 R语言之可视化①误差棒 R语言之可视化②点图 R语言之可视化③点图续 R语言之可视化④点韦恩图upsetR R语言之可视化⑤R图形系统 R语言之可视化⑥R图形系统续 ===============...例如，以下R代码将数据集初始化为ggplot，然后将一个图层（geom_point（））添加到ggplot上，以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width： library...分面板 您还可以根据分组变量将绘图拆分为多个面板。 R函数：facet_wrap（）。 ggplot2的另一个有趣特性是可以在同一个图上组合多个图层。...按小组将图片分成多个面板 使用scale_color_manual（）和scale_fill_manual（）函数手动更改颜色和填充 ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length,...一次安排和导出多个ggplots。

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    元素弹性布局

    结合上述布局的发展出了弹性布局，弹性布局操作方便，移动端应用广泛，目前问题就是版本较旧的浏览器无法支持 二、容器属性 先来了解弹性布局的一些相关知识 容器：要实现布局效果的父元素，子元素旧称为项目 主轴：是指弹性布局的多个项目排列方向上的一根轴...，如果弹性布局的多个项目按X轴排列，那么X轴就是主轴 弹性布局就只有X轴和Y轴，Y轴同理，默认是X轴排序 我们通过例子来进行实践一下 html代码 <!...flex-direction: row(默认)/row-reverse/column/column-reverse; column效果 row-reverse和column-reverse的效果就是项目的顺序颠倒过来排序...space-between效果：元素平均分散父元素空间，剩下的空间平均分配 如果希望弹性布局的父元素显示为行内元素特征，与其他元素同在一行内，可设置父元素的display属性为inline-flex 以实际例子来看一下...可选值：baseline(默认)/center/end baseline：让项目以交叉轴的基线对齐 end效果： center效果

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    用不匹配的图文对也能进行多模态预训练？百度提出统一模态的预训练框架：UNIMO（ACL2021）

    利用大规模的自由文本语料库和图像集合来提高视觉和文本理解的能力，并利用跨模态对比学习来将文本和视觉信息对齐到统一的语义空间。...UNIMO有效地利用大规模的文本语料库和图像集合来学习一般的文本和视觉表示。CMCL将视觉表示和文本表示对齐，并基于图像-文本对将它们统一到相同的语义空间中。...(这里的负样本是手动生成的，因此跟原来的样本具有高度的相似性，所以可以看做是hard negative样本，因此，在对比学习里面效率更高。...对于短语级和单词级重写，作者首先将图像标题解析为场景图，然后用对应词汇表中的不同对象、属性或关系随机替换场景图的对象、属性或关系节点。...具体而言，对于一幅图像，图像集合中的其他图像将按其视觉相似性排序。并提取与原始图像具有高度重叠对象的图像，以提供相关的背景视觉信息。

    2.2K30

    AnyMAL:一种高效、可拓展的任意模态增强语言模型

    为了进一步增强多模态大型语言模型的能力，作者使用手动收集的多模态指令集对模型进行了微调，以涵盖简单问答任务之外的多样化主题和任务。...图1 AnyMAL输出示例。该模型理解各种模态的输入信号，并响应自由形式的用户查询。当多个模态交错并作为输入时，模型将对它们进行联合推理。 方法 图2 AnyMAL训练过程。...量化 将预训练扩展到70亿参数模型以处理大型数据集（2亿+实例）需要大量资源，通常需要使用FSDP（全参数分片）。包装器将模型分片到多个GPU上。...图3 基于图像推理的人类评估结果，在成对比较中（胜、平、负）针对MM-IT（1千测试集）中手动注释的真实样本与基线输出相比较。...(2) 作者引入了多模态指令调整数据集（MM-IT），这是第一种类似的、包含高质量手工注释的多模态指令数据的集合。

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    从语言模型到ChatGPT，大模型调教全攻略

    其中，主要涉及通过众包平台构建不同的任务描述，有些工作用启发式模板构建数据，还有工作提出通过颠倒输入输出的方式扩充数据。 第二个来源为上图右侧，基于人类需求构建指令调整数据。...InstructGPT提出利用人类在OpenAI API中输入的数据作为任务描述，以提高指令的多样性，更好满足真实需求。...第二类数据在后面的对齐调整中也用到了。 在指令调整过程中，任务的数量和多样性对跨任务泛化能力很重要。多样性可以体现在长度、结构、创造性等多个方面。而每个任务所需的样本无需过多。...用于对齐调整的标注数据有多种形式，例如排序若干候选；成对比较；回答既定的问题以从多个角度评价等。GPT-4还利用了基于自身的零监督分类器。...比如InstructGPT中基于标注数据训练了一个排序模型。奖励模型将在第三部强化学习中提供反馈信号。

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