首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

ggplot和plot如何不同地处理inf值?

ggplot和plot是两种常用的数据可视化工具,它们在处理inf值上有一些不同之处。

ggplot是一个基于图层的绘图系统,它使用R语言中的ggplot2包。在ggplot中,如果数据中包含inf值,绘图函数会自动将其视为缺失值,并在图表中留出空白。这意味着在绘制图表时,ggplot会忽略inf值,不会将其显示在图表中。

而plot是R语言中的基本绘图函数,它可以绘制各种类型的图表。在plot中,如果数据中包含inf值,绘图函数会将其视为正无穷大,并在图表中以特殊的符号表示。这样可以帮助用户识别和区分inf值。

总结起来,ggplot在处理inf值时会将其视为缺失值并忽略,而plot会将其视为正无穷大并特殊标识。具体使用哪种方式取决于用户的需求和个人偏好。

关于ggplot和plot的更多信息和使用示例,可以参考以下链接:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Angular 实践:如何优雅发起处理请求

What And Why 大部分情况下处理请求有如下几个过程: 看着很复杂的样子,既要 Loading,又要 Reload,还要 Retry,如果用命令式写法可能会很蛋疼,要处理各种分支,而今天要讲的...rxAsync 指令就是用来优雅解决这个问题的。...加载出错自动重试 2.渲染的过程中需要根据请求的三种状态 —— loading, success, error (类似 Promise 的 pending, resolved, rejected) —— 动态渲染不同的内容...Input('rxAsyncRefetch') private refetch$$ = new Subject() // 支持用户在指令外部重新发起请求,用户可能不需要,所以设置一个默认...> { // 如果参数变化且上次请求还没有完成时,自动取消请求忽略掉 this.disposeSub() // 每次发起请求前都重置 loading

86320

【学习】如何用SPSSClementine处理缺失、离群、极值?

同时,为了满足数据分析、挖掘的实际需要,对噪声数据如何处理,是丢弃还是补充,或者重新计算新的数据变量,这些不是随意决定的,这就是数据预处理的一个过程,是在数据分析、挖掘开始前对数据源的审核判断,是数据分析必不可少的一项...本文暂只简单讨论一下缺失、异常值的处理。 二、如何发现数据质量问题,例如,如何发现缺失? 1、SPSS是如何做到的?...上图,是clementine变量诊断结果中的另外一张图表,我们可以发现家庭人均收入有一枚极值,六枚无效。通过上述诊断,数据质量问题一目了然。 三、如何处理缺失、离群、极值?...家庭收入变量还存在一枚极值,对于该极值,我们采取剔除丢弃处理,在clementine变量诊断表格中,如上图操作,点击生成按钮,自动生成一个离群极值超级节点。...(4)以下为clementine的处理结果 ? 我们将自动生成的两个超级节点,连接在数据流末端,再次进行数据审核,结果如上图所示,此时,我们可以看到,上述几个问题已经达到合理解决。

6.1K50
  • 你还缺scRNA-seq的workflow吗?

    这些分布可以用不同的可视化方式表示。哪一个看起来最好取决于个人习惯和数据集。原文有四种可视化方法,展现出大佬雄厚的ggplot2绘图功力,我选我最喜欢的一种放在下面。...有很多种办法来做,一种就是肉眼看,另一种则是估计中位数MAD(中位数绝对偏差)。如果你决定使用后者处理,一般建议保持在中位数附近的3-5MADs范围内。...在本文中,我们将慷慨接受任何低于中位数加上5倍的MAD。我们不需要下限,因为矩阵显然已经预先用每个细胞转录本表达基因数量的可接受下限进行了过滤。...这可以用不同的方法不同的工具来完成。Seurat包中的SCTransform()NormalizeData()方法以及scran中的logNormCounts()函数有着很好的运行效果。...Data integration 数据整合 在一些情况下,在不同处理之后显示有明显批次效应,整合数据集则是有意义的。同样,有许多方法可以执行此任务。

    21010

    跟着Nature Genetics学画图~ggplot2画折线图并在指定区域添加灰色背景

    今天的笔记记录的是论文中Figure2图a的画法,图a展示的是啥内容我暂时还没有看懂,如果从画图的角度来说就是一个简单的折线图,正好之前有人问到如何添加灰色背景。...annotate(geom = "text",x=5,y=2.8, label=expression(italic("M. sieversii"))) image.png 第二个第一个一样...,遇到了几个问题: 第一个问题是 第三个小图第四。...五个颜色透明度都是设置一样的,最后效果看起来 为 啥差别这么大呢?...第三个问题是: 论文中的图折线看起来好像是平滑的,ggplot2画折线图的时候有没有办法能够让线变成平滑的呢?自己也查了资料,暂时也没有找到办法? 欢迎大家留言讨论以上的三个问题呀!

    1.3K20

    NC单细胞文章复现(五):tSNE

    , #Inf:无穷大 ymin = -Inf, ymax = Inf),...是已经处理好的1112个细胞13280个基因德数据框,pd_ct是对应的细胞样本的注释信息,pd_ct$cell_types_cl_all指每个细#胞对应的细胞类型。...Fig2a:使用tSNE聚类对所有患者的1189个细胞进行分析,发现非上皮性细胞群上皮细胞群之间有很大的分离,非上皮性细胞群被很好分离成不同的簇,上皮细胞群则形成多个亚群。...先前对黑色素瘤胶质母细胞瘤的单细胞分选研究显示,恶性细胞主要按患者样本进行聚集,这也说明了不同病人肿瘤之的异质性很显著。...---- ---- ---- 如果你对单细胞转录组研究感兴趣,但又不知道如何入门,也许你可以关注一下下面的课程 生信爆款入门-2021第4期 数据挖掘(GEO,TCGA,单细胞)2021第4期 明码标价之共享

    1.2K10

    迄今为止最强大的upset plot R包,没有之一!

    这些包各有各的特色,基本用法差不多,在一些组合图形方面各有不同,大家可以翻看之前的文章。...今天再介绍一个画upset plot的R包(感觉有点像收集龙珠了),这个包不得了,官方宣传:具有UpsetR的所有优点,且完全支持ggplot2语法!...size 展示集合比例 使用ggplot2继续调整 其他同类型R包的比较 UpsetR:画upset plot的强大工具先锋,但是不支持ggplot语法,且很久没更新了; ggupset:支持ggplot...可以挑选交集中的元素个数大于/小于某个的集合展示,默认不包含没被用到的集合,可以使用keep_empty_group = T包括进来。 神奇的来了,支持拼图!..., y=Inf, label=paste('Total:', nrow(movies)), vjust=1, hjust=1 )

    5.2K41

    Python如何处理excel中的空异常值

    所以,今天就用python来做一个简答的excle数据处理处理异常值。pandas在python中,读写excle的库有很多,通常我都是使用pandas来读写excle并处理其中的数据。...print(df.isnull())print(df.isnull().sum())如图,可以识别具体空的位置,也可以对每列的空进行统计:处理1....')# 针对不同列进行不同的填充df_filled = df.fillna({'column1': 0, 'column2': df['column2'].mean()})分别使用fillna对excel...处理异常值异常值(outliers)通常是指那些远离正常数据范围的。可以通过多种方式来检测处理异常值。在excel中,将某一列的age字段设置为200。查找异常值1....除此之外,也可以通过箱线图来查看数据的分布:# 使用箱线图(box plot)可视化异常值import matplotlib.pyplot as pltdf.boxplot(column='age')plt.show

    31520

    原创 | R的基础及进阶数据可视化功能包介绍

    最后,我们还可以在画布上添加额外信息,例如图表名称,图例等,当然我们也可以根据需求使每个数据点在图表中呈现不同的颜色形状、并排绘制多个图表等。...Figure 3 plot()更改图表类型 (折线图) 参考:type的取值及定义 根据不同的数据集及需求我们可以绘制更为复杂的可视化图表。...不同于R plot(),我们可以将ggplot()的绘制理解为两个步骤:首先我们先将需要的数据以及颜色等一些参数输入ggplot()中,其次叠加geom_*()语句,来绘制指定的图表的几何图像类型,比如散点图...参考R绘图原理,ggplot2中我们可以将图表拆分为如下常用元素: 1. 数据(data): 需要可视化的数据 2. 映射(mapping): 数据中可调配的参数,如X、Y,颜色等 3. ...Group (usi.ch) http://sape.inf.usi.ch/quick-reference/ggplot2/geom 笔者常使用的包括geom_bar(), geom_line(),

    3.7K30

    大老粗别走,教你如何识别「离群处理「缺失」!

    对于统计学家来说,离群缺失通常是一个棘手的问题,如果处理不当可能会导致错误。离群可能会导致我们的结果偏离真实结果,而缺失造成的信息损失可能会导致建模失败。...该函数根据四分位Tukey方法判断异常值,有效避免了极限值对均值标准差的影响。...在这种情况下,分析人员应该仔细研究数据丢失可能导致的机制,并找到适当的处理方法。 如何处理缺失是临床统计学家头疼的问题,所以我们也应该予以重视。...如果对缺失数据的处理不当,很可能导致整个统计分析失败。本推文介绍了在R中如何处理丢失的数据,并介绍了处理丢失数据的一些基本技巧。 在R中,“NA”表示为一个缺失的。...这与STATA用“.”替换“空单元格”不同。R中的数值变量字符变量使用相同的缺失符号。R提供一些函数来处理缺失。要确定向量是否包含缺少的,可以使用is.na()函数。

    4.3K10

    用数据分析告诉你数据分析师能挣多少钱

    在剔除部分有缺失异常记录后整理得到拉勾网1605条数据类岗位招聘信息,数据局部展示如下: ?...2 数据分析与可视化展示 在进行分析之前先简单对薪资(job_salary)这个字段进行处理,编写自定义R函数将其划分为0-5K,6-10K ,11-15K ,16-20K ,21-25K, 26-30K...这里分析主要用到了ggplot2plotrix这两个绘图包。 先来看看数据类岗位对学历的要求: ?...不同融资阶段的企业给出的薪资分布有何差异? ? 初创型(天使轮)、初创型(未融资)初创型(不需要融资)等企业发展初期小规模状态下给数据人才开出的工资要明显低于其他融资阶段的企业开出的薪资水平。...3 职位福利与数据技能要求的挖掘 笔者将job_temptationjob_JD这两个字段分别抽取出来各自读入R语言中,用jiebaR包进行分词处理,然后进行词频统计,再利用wordcloud2绘制词云图

    54610
    领券