作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。
•NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。•Grib格式：xarray，Iris，pygrib等，有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式，cfgrib库支持Mac，Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式：pandas你值得拥有，无论是气象还是其他领域的类似格式数据，使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式：pandas和h5py可以处理hdf5格式，PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制：numpy可以处理二进制数据，同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。
我们在进行R进行画图时，常常会感叹默认配色难看，又不愿去找配色。因此，本期给大家推荐R包ggsci[1]解决以上问题。
前面已经总结了各类画图类型/套路/技巧，此篇来总结一下配色。 之前有提到，通常在白底背景下，颜色以淡色为主会显得比较美观。
很高兴再次见到生信技能树的粉丝们，我是技能树VIP小编tsznxx，目前在安德森肿瘤医院工作，记忆力好的小朋友应该对我之前的教程有印象： 用GenePred注释文件进行数据分析 在那里我用了最优雅的方式来解决基因结构的呈现方式，希望对大家胃口。 如何下载注释文件并查看基因结构 对bed格式的基因组区间文件进行基因注释 生物信息学技能面试题(第3题)-探索人类基因组注释文件 生物信息学技能面试题(第5题)-根据GTF画基因的多个转录本结构 这里我将带来完全不一样的教程： 人生苦短 我用Python！ 之前用过
当我们的爬虫程序已经完成使命，帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑，自己抓取这些数据有啥用？如果要拿去分析，那要怎么分析呢？
这是视频的链接地址:https://www.bilibili.com/video/BV1nJ411P7Xp
在你的 PPT、海报或者网页设计中，可能会用上渐变这种本来过了时，又成为流行的奇怪配色 但不懂配色的你弄出的可能是这样的:
工欲善其事，必先利其器。充分发挥每个工具的优势可以显著提高我们的工作效率。为了更好的工作和科研，今天给大家介绍一些提高效率的工具。
最近糟心事太多，蹭家暴的热度，我也被家暴一波。你说男人被伤害怎么就会被说成玻璃心？公主病？男人被伤害就不该被道歉？现在的女权都这么骄傲了么？说好的公平呢？唉。。。然后就要说说basemap了，写的真的不知道该怎么形容，突然羡慕起R里很多代码写的清清楚楚，心疼python3秒。。。basemap在画图上有些局限，从源码到应用，好多问题！就比如源码中：
数据可视化的文章我很久之前就打算写了，因为最近用Python做项目比较多，于是就花时间读了seaborn的文档，写下了这篇。 数据可视化在数据挖掘中是一个很重要的部分，将数据用图表形式展示可以很直观地看到数据集的特点（比如正态分布，长尾分布，聚集等），方便下一步怎么对数据进行处理。
Panoply是NASA开发的一个软件。支持Windows，Linux和macOS多种操作系统，下图是其操作界面。
最近有人在公众号后台留言问到这个问题，今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2) library(dplyr) library(see) df<-read.csv("penguins.csv") head(df) df %>% na.omit() %>% group_by(species,sex) %>% summarise(mean_value=mean(bill_le
柱状堆叠图在许多的单细胞文章中被使用，通过它可以更好向我们展示一个亚群中各个细胞的占比情况，可见它如此重要！！！今天，我们来使用R的ggplot2和python的matplotlib分别绘制柱状堆叠图。
各位小可爱大家好啊，虽然是周末但小编还是马不停蹄的给大家分享知识点。我们平时看文献的时候会看到各种好看的热图，瞬间觉得逼格就上来了，官方解释：热图可以简单地聚合大量数据，，并使用一种渐进的色带来优雅地表现出来，可以很直观地展现空间数据的相对大小。其实热图的绘制并不难，看完这篇文章，你也可以画出好看的热图。准备好了吗，是时候展现真正的技术了。
这个是通过《艺术绘》视频号看到的一个小短篇，莫奈大师的配色果真高级。于是小编有了这么一个想法：虽然我不会画画，但是我会画科研图啊！作为实力型搬运工，我把这配色搬到了公众号里，并且尝试使用这些配色加入到 R 可视化中。
经常在一些有优秀的博文下面看到：“大神 请问下你的画图软件是什么？感觉很有技术风格”等。
首先尝试只提取特定的细胞群的cell作为DimPlot的输入。但是发现只标定特定细胞群时，坐标轴和配色都发生了变化（下图中的第一和第二个子图）：
今天在找R shiny的教程的时候发现了一幅比较漂亮的散点图，配色很好看，代码记录在这里。
前面我们已经详细讲解过如何根据窗口来统计每条染色体的每个片段的GC含量，还有平均测序深度，请大家自行前往前面查看脚本及实现方式！【直播】我的基因组47:测序深度和GC含量的关系 那么如果得到了如下的数据： > head(dat) chr number length GC counts depth 1 chrY 215 98427 663 1443853 14.66928 2 chr3 445 99517 17945 3906339 39.25298 3 chr6 130 99698 24282 334228
2）如果基因名是ENSGxxxx的不要担心，在2的位置ENSG所在那列的名字。在3的地方勾选。下面的456就不要改动了。
我们关注一个公众号，必然是从中收获了一些对自己有价值的东西，而读者的关注和分享点赞又会提高曝光量鼓励作者继续高质量输出。
ggplot2是一个做科研都会用到的R包。其实它的使用并不难，这次推文我将会使用ggplot2自带的测试数据，和大家快速了解，入门ggplot2。
突然想起来小时候被电视购物里，一种可以画各种有趣圈圈图案的尺子中毒不已。。。小时候的快乐~
大数据时代，数据分析与报告中少不了做图表。matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。
昨天偷偷爬取了我们喜欢的 女孩的 QQ 空间说说，千万要把内容保存好了，不要泄露出去了，否则死无葬身之地啊，会被打死的，会被当作无耻之徒的，我都感觉自己罪恶感蹭蹭往上涨了，不过为了喜欢的人，无耻一回也罢
作者：整理自网络 可视化技术仿佛有一种化平凡为非凡的魔力，冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻化成视觉的盛宴，炫酷的、缤纷的、简约的、繁复的……数据之美被展现的淋漓尽致。 复杂的比如这种
在看一些大牛文章的时候，有时你会惊叹一些图表的配色实在是太漂亮了！如果没有色彩学基础，让我们自己去调出这样的配色可能会很难，那么，如何获取这些配色方案为己所用呢？
2.勾选Need Annotation和FilterLnc，这个时候已经可以看到结果了。
新智元的同事身边有很多做机器学习的同学，他们有个共通点就是：撸代码时候挺爽的，一旦要将过程和结果可视化的时候，就有点犯怵。
连续多期给大家推荐了R语言中的可视化工具包，今天给大家推荐一个我最近发现的特别好用且好看的可视化工具-「ipyvizzu」，该工具不仅支持常见的可视化图表类型，且其默认的配色真的很亮眼，赶紧来一起学习下吧~~
作为一个全栈的数据分析师，必须能够操办从数据爬取，到数据存储，到数据清洗，到数据分析，到数据可视化一条龙的服务。 很多人包括我自己会羡慕网上的一些可视化图片，怎么可以做的那么好看，将数据与UI完美地结
0 前言 上一次是用 python 实现聊天机器人，其中提及到 itchat 这个包，使用了一下，发现挺好玩的，找了相关的代码看了一下，发现可以用来分析微信好友性别比例，于是就玩起来了。 1 环境
2）输入进去以后，你需要等待～～因为第一步是批量并行计算单因素COX+AUC，这个过程站长测试，200基因x150样本，至少要1分钟。一般要等1分钟，结果出来以后右上角那个表格会有变化。
R语言ggplot2画图如果要更改图片整体的字体可以使用theme()函数设置text参数
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
作者是 LeetCode 题解区大佬 Krahets，人称 K 神，力扣（LeetCode）全网阅读量最高博主。
这个图来自链接 http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/112-pca-principal-component-analysis-essentials/
总第74篇 本篇要点： 01、数据可视化是什么 02、数据可视化的一般流程 03、常见的数据种类 04、通过可视化你想表达什么信息 05、选择具体的可视化形式 06、图表设计原则 07、常用的可视化工具 01|数据可视化是什么： 数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息（来源于百度百科）。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。 02|数据可视化的一般流程： 首先我们需要对我们现有的数据进行分析，得出自己的结论，明确要表达的信息和主题（即你通过图表要说明什么问题）。然后
在第一篇文章中，大家一定看到了包含Figure，Axes，Axis等的代码，可能会一头雾水，不知道这些分别表示什么。这里就给大家仔细解释一下。掌握了这些之后，绘图就游刃有余啦。
PS中想要制作一只梦幻的小鹿插画，该怎么绘制森林小鹿饮水的插画呢？下面我们就来看看详细的教程。
在Matlab中，三维图形有：三维曲线、三维网格以及三维曲面，分别对应函数：plot3、mesh和surf，本篇将介绍些常规使用以及一些三维图形的处理。
今天继续 跟着Nature Communications学画图系列第二篇。学习R语言基础绘图函数画散点图。
我们在利用Python进行数据可视化时，有着大量的高质量库可以用，比如：Matplotlib、seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot等等。但图表好不好看，配色占一半。如果没有良好的审美观，很容易做出来的东西辣眼睛……
geom_point(作图函数(mapping=aes(x=X轴的列，y=Y轴的列))
2.如果你需要筛选lncRNA：勾选Need Annotation和FilterLnc，这个时候已经可以看到结果了。如果不需要这步不需要操作。
本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
文章来源："Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology)，数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
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