QQ图 分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图） 统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。...从定义中可以看出Q-Q图主要用于检验数据分布的相似性，如果要利用Q-Q图来对数据进行正态分布的检验，则可以令x轴为正态分布的分位数，y轴为样本分位数，如果这两者构成的点分布在一条直线上，就证明样本数据与正态分布存在线性相关性...PP图 P-P图是根据变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图，用于直观地检测样本数据是否符合某一概率分布。...由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值....用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息. scipy 画Q-Q图 例子：#qq图 fig = plt.figure() res = stats.probplot(train['SalePrice']
Q-Q图和P-P图原理 对于一组数据是否符合某个分布，有很多种统计检验的方法，比如K-S检验，卡方检验，从图形上我们可以用Q-Q图和P-P图来检查数据是否服从某种分布。...图中的点（x,y)对应的是第一个分布的分位数和第二个分布相同的分位数。...P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验的方法存在差异。...) pp.plot(x) image.png 用ggplot2绘制Q-Q图 library(ggplot2) df <-data.frame(x=rnorm(250 , mean=10 , sd=1)...) ggplot(df, aes(sample = x))+ geom_qq(size=1) + geom_qq_line(size=1) image.png
GWAS分析，QQ图和曼哈顿图是标配，可是这两个图具体是什么意思？怎么判断好坏，且听我一一道来。 QQ图和曼哈顿图是嘛意思？...GWAS分析中，会有一个结果，每个SNP的P值，可以根据这个值，以及SNP的染色体和物理位置，进行作图。 常见的图是QQ图和曼哈顿图。...比如： 什么是QQ图 QQ图，全称quantile-quantile plot，又称为「分位图」它是判断模型假阳性、假阴性的重要指标。 「为何要用QQ图来表示GWAS的结果呢？」...QQ图的x坐标是均匀分布的值（理论值），经过-log10转换了。QQ图的y坐标实际的P值（观测值），经过-log10转换了。...所以，好的GWAS分析，有结果的QQ图，都是前期在直线上，后面上翘。有点翘的QQ图才是好的QQ图。
QQ图和ECDF sunqi 2020/8/3 QQ图 用来描述数据正态性的问题，配合正态性检验进行分析 主要的函数和参数 stat_qq() color, shape and size：和之前一样 代码...rm(list = ls()) # 导入需要的包 library(ggplot2) # 用于绘图拼接 library(patchwork) # 用于数据处理分析 library(tidyverse)...图，根据颜色分组 stat_qq(aes(color = sex)) + # 配色方案 scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800")...) + # 添加lab labs(y = "Weight") # 除了ggplot2，ggpbur也可以进行qq图的绘制 # 使用ggpbur包中的ggqqplot函数绘制 library(ggpubr...ECDF图 ECDF：Empirical cumulative distribution function，用于描述数据的分布，横坐标为指标，纵坐标为累计概率 从图中可以看出数据的分布比例 代码 # 绘图
密度图和直方图 sunqi 2020/8/3 Density Plot Density Plot：也称作核密度图 函数和参数 geom_density() color, size, linetype:...颜色、大小和线的类型 fill：填充 alpha：透明度 绘图 # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position...aes(color = sex)) + # 这个函数很熟悉吧 scale_color_manual(values = c("#868686FF", "#EFC000FF")) # 更改线的颜色和填充颜色和垂直线...=ls()) # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position = "top") )...结束语 核密度图和直方图一般在论文中使用的很少，这也就注定是一个数据探索阶段的绘图，所以修的再漂亮也没什么用 love&peace
QQ图和曼哈顿图是GWAS结果展示必备的图，今天小编教大家使用R包"CMplot"绘制这两个图。 首先准备输入文件： ?...简单几行命令，QQ图和曼哈顿图就绘制好啦！ 参考资料： https://github.com/YinLiLin/R-CMplot
除了曼哈顿图，还有QQ图，它主要是从模型的角度看一下显著位点是否是假阳性。 显著性的位点，怎么能缺少LDblock（LDblock绘制连锁不平衡和单体型图），倒三角缺不了的！...有时候还会绘制LD衰减图（LD衰减图绘制--PopLDdecay）。 做完GWAS只给出显著性位点和注释基因的汇总统计表格，没有几个绚丽的图就不好意思出来见人，如何绘制曼哈顿图和QQ图？...QQ图和曼哈顿图是嘛意思？ GWAS分析中，会有一个结果，每个SNP的P值，可以根据这个值，以及SNP的染色体和物理位置，进行作图。 常见的图是QQ图和曼哈顿图。...比如： 什么是QQ图 QQ图，全称quantile-quantile plot，又称为「分位图」它是判断模型假阳性、假阴性的重要指标。 「为何要用QQ图来表示GWAS的结果呢？」...所以，好的GWAS分析，有结果的QQ图，都是前期在直线上，后面上翘。有点翘的QQ图才是好的QQ图。
最近有老师问GWAS可视化的内容，GWAS分析结果没有曼哈顿图和QQ图是没有灵魂的，这两个图究竟怎么看呢，下面介绍一下： 大家好，我是邓飞，GWAS分析应该是可视化最靓的仔了，五颜六色，形状各异，真叫人眼花缭乱...除了曼哈顿图，还有QQ图，它主要是从模型的角度看一下显著位点是否是假阳性。 显著性的位点，怎么能缺少LDblock（LDblock绘制连锁不平衡和单体型图），倒三角缺不了的！...有时候还会绘制LD衰减图（LD衰减图绘制--PopLDdecay）。 做完GWAS只给出显著性位点和注释基因的汇总统计表格，没有几个绚丽的图就不好意思出来见人，如何绘制曼哈顿图和QQ图？...QQ图和曼哈顿图是嘛意思？ GWAS分析中，会有一个结果，每个SNP的P值，可以根据这个值，以及SNP的染色体和物理位置，进行作图。 常见的图是QQ图和曼哈顿图。...所以，好的GWAS分析，有结果的QQ图，都是前期在直线上，后面上翘。有点翘的QQ图才是好的QQ图。
前言 EasyBe终于差不多可以收尾了，EasyBe希望大家多多star和issue； 体验： https://oyo.cool/ | https://wangyangyang.vip/ | https...s=100&r=G'; $qqNumber = preg_match('/@qq.com/', $email) ?
大家好，我是邓飞，对于GWAS分析结果，第一个要看的是曼哈顿图，看看有没有显著性的点，没有显著性的点，项目白做了！第二个要看的是QQ图，比较翘就非常理想。...无论是软件自动出图，还是需要自己作图，学习根据GWAS结果手动作图都是必须的。 我们一般使用qqman作图和cmplot两个包画GWAS的QQ图和曼哈顿图，后者颜色更漂亮。...qqman作图 「QQ图绘制」 这里，只需要一列P值即可。...「qq图绘制」 CMplot(dat,plot.type = "q",threshold = 0.05) 对比一下cmplot和qqman的QQ图：可以看到，cmplot的QQ图更好看，而且还有置信区间...合并密度图和圆形曼哈顿图： CMplot(dat,plot.type="c",r=0.4,col=c("grey30","grey60"),chr.labels=paste("Chr",c(1:22),
火山图 diff0 = read.table("volcano_plot.txt",sep="\t",header=T) P.value = diff0$adj.P.Val FC = diff0$logFC...利用ggplot2绘图 #using ggplot2 library(ggplot2) ggplot(data=df,aes(x=FC,y=-log10(P.value)))+ geom_point...QQ图 #生成100个正态分布的随机数 data = rnorm(100,0,1) #生成柱状图，查看所生成随机数的分布情况 hist(data,10) ?...for 100 numbers") qqline(data50, pch=16, col="red") #fig2 qqnorm(data100, pch=16, main="QQ-plot for...200 numbers") qqline(data100, pch=16, col="red") #fig3 qqnorm(data150, pch=16, main="QQ-plot for 500
之前介绍了好几篇QQ图和曼哈顿图的绘制GWAS的曼哈顿图和QQ图diamante，GWAS分析QQ图挺好，曼哈顿图没有显著性，如何调整阈值，今天介绍一下多个性状或者多个模型的QQ图和曼哈顿图如何绘制。...这里，整理了示例数据和代码，比葫芦画瓢，很容易复现。...多性状的QQ图： 多性状的曼哈顿图： 1，多性状曼哈顿图应用场景 场景一：多环境的数据，一般分开进行分析，结果就是同一个性状在多个环境中有多个结果，如果想把结果合并到一个图中，这就需要多性状曼哈顿图，...图：分开绘制 CMplot(dd,plot.type = "q",multracks=TRUE, threshold = 0.05) ## QQ图：合并绘制 CMplot(dd,plot.type =...(0.05)/nrow(dd),multracks=TRUE, file.output=TRUE,multraits = TRUE) 上面有四个图，分别是： 分开绘制的QQ图 合并绘制的QQ图 分开绘制的曼哈顿图
之前写了很多篇推文介绍森林图，包括了常见的forestplot/forestploter/ggforestplot等多个R包： 画一个好看的森林图 用更简单的方式画森林图 R语言画森林图系列3 R语言画森林图系列...4 R语言画误差线的5种方法 虽然写的很详细，有亚组和没亚组的都包括了，但是base r的语法对于新手来说确实很难理解，不如ggplot2系列清晰易懂，而且各种空格/NA等占位符的使用也不好理解。...所以今天介绍下如何使用ggplot2画森林图，相比于之前介绍的森林图画法，主要是数据不复杂，只要在图层上改改细节即可。 但是对于零基础的人来说，依然是有难度的！...) library(patchwork) p2+p4+p5+p1+p3+plot_layout(widths = c(0.1,0.05,0.05,0.1,0.1)) 这颜值已经算是不错了，但是和之前的相比还是有些差距...最后大家思考一个问题：多因素回归的森林图和亚组分析的森林图是一样的吗？
不知道大家用ggplot2绘制饼图的时候有没有遇到过饼图上展示的顺序和图注上展示的顺序不一致的情况。今天小编就来跟大家一起来探讨一下这个问题。...首先我们来构建这样一个数据框，里面包含7种水果和相应的数目。...来绘制饼图 library(ggplot2) pie=ggplot(data, aes(x="", y=prop, fill=name)) + geom_bar(stat="identity",...所以这样得到的饼图的顺序实际上是apple，banana，cherry......而图注的顺序跟name本身的顺序一致为apple，pear，orange.........按所占百分比排序之后再绘制饼图的代码如下
偶然间在github 上发现的这个链接，示例数据和代码都有，很好的R语言学习素材 链接是 https://github.com/blmoore/blogR ，主要内容有 image.png 光看这个可能有些枯燥...，今天重复这个热图 这个图具体的数据是什么意思暂时还没太看明白，最终用于作图的数据格式如下 image.png 前半部分准备数据的代码这里就不介绍了 image.png 准备数据的过程可能稍微有点枯燥，...大家感兴趣的话可以自己研究研究 我们直接运行画图代码 加载ggplot2 library(ggplot2) 最基本的热图 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c...="white", #linewidth=2, width=.9, height=.9) image.png 这里原来热图对应的小单元格高和宽是都可以调整的...调整热图的颜色和图例 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + geom_tile(colour="white", #linewidth
) %>% dplyr::select(animeID, title_english, title_japanese, genre, score, scored_by, members) 柱形图
堆积柱形图代码数据来源 https://github.com/kaustavSen/tidytuesday/blob/master/2021/week_11.R 感兴趣的可以尝试下原始代码 我将数据整理部分的代码去掉了...bechdel_test_text <- read_csv("bechdel_test_text.csv") bechdel_step_df <- read_csv("bechdel_step_df.csv") library(ggplot2...25, 45), plot.background = element_rect(fill = "#f0f0f0", color = "#f0f0f0") ) image.png 簇状柱形图的代码...2018-05-29_getting_fancy_ggplot2/ library(readr) success_rates<-read_csv("success_rates.csv") library(ggplot2
主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式，给行名列名 hclust聚类，改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据，处理成ggplot2能够直接处理的数据结构，并加上列名 ggplot_tile进行画图...gplots 数据处理成矩阵形式，给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图（heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类） R语言代码 library(ggplot2) library...average") #对矩阵进行转置，对原本的列进行聚类 colInd<-hc$order #将聚类后列的顺序存为colInd data和列...dp=melt(data) #对数据进行融合，适应ggplot的数据结构，以进行热图的绘制 colnames(dp) <- c("Gene","Sample","Value") p <- ggplot
本博客前面文章已对图有过简单的介绍，本文主要是重点介绍有关图的一些具体操作与应用 阅读本文前，可以先参考本博客 各种基本算法实现小结（四）—— 图及其遍历 和 图的一些基本算法 无向图...——邻接矩阵的深度优先和广度优先算法实现 测试环境：VS2008（C） #include "stdafx.h" #include #include #...define VertexType char #define InfoType int int *visited; /********************************/ /**** 图的结构定义...next; ivex=pn->ivex; free(pn); } return ivex; } /********************************/ /**** 图的实现
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y s41586-022-05275-y.pdf 代码没有公开，但是作图数据基本都公开了，争取把每个图都重复一遍...今天的推文重复论文中的Figure3 image.png 首先是作图数据 簇状柱形图 image.png 堆积柱形图 image.png 作图代码 getwd() setwd("data/20221014...library(readxl) fig3a<-read_excel("Figure3.xlsx", sheet = "fig3a") fig3a library(ggplot2...library(patchwork) p1+p2+ plot_annotation(tag_levels = "a") image.png 这里a小图上图例里的虚线不知道是怎么添加的，出图后借助其他软件来编辑吧
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