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。...如果两个分布相似，则该Q-Q图趋近于落在y=x线上。如果两分布线性相关，则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线上，但不一定在y=x线上。Q-Q图可以用来可在分布的位置-尺度范畴上可视化的评估参数。...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。...他们可以检验的分布图包括：β分布，t分布、卡方分布、伽马分布、正态分布、均匀分布等等。 Q-Q图：一种通过画出分位数来比较两个概率分布的图形方法。...P-P图：是根据变量的累积比例与指定分布的累计比例之间的关系绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布，当符合是，图中各点近似的呈现一条直线。...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。...) ggplot(df, aes(sample = x))+ geom_qq(size=1) + geom_qq_line(size=1) image.png
想起前段时间参加校园宣讲会人事赠送的两本生信工具书，特地学习工具书中的QQ-plot图 QQ-plot分位数图 检验样本的概率分布是否服从某种理论分布，PP概率图的原理是检验实际累计概率分布于理论累积概率分布是否吻合
点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了 图生图基础用法 文生图比较好理解，就是输入文字生成图片。 那图生图又是啥？...SD 允许我们上传一张图片作为底图，这张底图又称为“引导图”，然后再搭配提示词生成一张新的图片。 引导图主要影响最终要生成图片的颜色和构图，而提示词和文生图的提示词一样，这里就不过多讲述了。...图生图的界面入口在 img2img 。 这个界面下方也有一个 img2img 标签页，这个标签页就是用来上传引导图的。...我们上传一张引导图，但什么提示词都不写，然后让 SD 根据引导图重新生成一张图片。...此时，SD 会根据引导图的颜色、构图重新生成一张新的图，可以看到右边的图的女孩样子不一样了，衣服也换了一件，背景也从晚上变成下午。但整体的构图和色调还是和原图比较接近的。
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？...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
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...return(df) } #调用函数 dataset <- get_data() # 绘图 p1 % ggplot(aes(sample = weight)) + # QQ...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
Q-Q图主要可以用来回答这些问题： 两组数据是否来自同一分布 PS：当然也可以用KS检验，利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断...用Q-Q图来分析分布的好处都有啥？(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题，这是更深入的数据分布层面的信息。 那么，Q-Q图要怎么画呢？
三、图生图 内容概要： 1、图生图原理 2、图生图基本流程 3、随机种子作用解析 1、图生图原理 图生图可以帮你把一张图片画成另一种模样。...在文生图中我们看到，AI文生图是有一定的随机性的，画出来的东西不一定完全满足我们的需求。在现实生活里，这种对需求的传递偏差与错误解读其实也普遍存在。比如天天干架的产品经理和程序员、甲方客户与设计师。...2、图生图的三个关键步骤 第一步：导入图片 第二步：书写提示词 第三步：参数调整 3、参数技术性解析 直接参考文生图的提示题。...unclear eyes:1.331), lowers, bad hands, missing fingers, (((extra arms and legs))), 参数设置： 重绘幅度 表示绘制的图和原图相差的比重
本篇文章聊聊，如何快速上手 Stable Diffusion XL Turbo 模型的文生图和图生图实战。...省略其他准备工作 # 初始化图生图和文生图两条 AI Pipeline pipelines = { "img2img": AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained...float = 0.7, guidance: float = 0.0, steps: int = 2, seed: int = 42, ): # 如果输入包含图片，那么使用图生图...engine 5 cinematic, masterpiece 如果我们将上面生成的图片上传到界面，并且调整生成图片的提示词如上，接着点击“生成按钮”，或者稍微调整下参数，触发图片重新生成： 即时的图生图体验...有机会的时候，我们聊聊如何使用 SDXL Turbo 实现 Midjourney 的“混图”（图生图生图），以及如何控制图片尽量趋近于我们想要的结果，还有性能优化。
本篇文章聊聊，如何快速上手 Stable Diffusion XL Turbo 模型的文生图和图生图实战。...省略其他准备工作 # 初始化图生图和文生图两条 AI Pipeline pipelines = { "img2img": AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained...float = 0.7, guidance: float = 0.0, steps: int = 2, seed: int = 42, ): # 如果输入包含图片，那么使用图生图...0.1433868408203125 seconds Pipe took 0.13985347747802734 seconds Pipe took 0.13831496238708496 seconds 接下来，我们来尝试“图生图...有机会的时候，我们聊聊如何使用 SDXL Turbo 实现 Midjourney 的“混图”（图生图生图），以及如何控制图片尽量趋近于我们想要的结果，还有性能优化。
回望整个腾讯的历史，其实就是一部QQ的成长历史。历史是一部大人生，人生是一部小历史，而一部企业史同样将给我们演绎出至深的人生哲理。...同年4月11日，腾讯QQ最高同时在线账户数突破2亿。同年4月29日，腾讯占股思维图新11.28%的股份。同年5月7日，腾讯成立微信事业群，O2O并入微信事业群。...Foxmail》《QQ和微信凶猛成长的背后：腾讯网络基础架构的这些年》《闲话即时通讯：腾讯的成长史本质就是一部QQ成长史》《2017微信数据报告：日活跃用户达9亿、日发消息380亿条》《腾讯开发微信花了多少钱...《开发往事：深度讲述2010到2015，微信一路风雨的背后》《开发往事：微信千年不变的那张闪屏图片的由来》《开发往事：记录微信3.0版背后的故事（距微信1.0发布9个月时）》《一个微信实习生自述：我眼中的微信开发团队...和微信凶猛成长的背后：腾讯网络基础架构的这些年》《闲话即时通讯：腾讯的成长史本质就是一部QQ成长史》《腾讯开发微信花了多少钱？
过去的一个月里，在帮助其他部门进行毕业生培训。从名称上说是培训，但是实际上则是训战结合。...---- 再定义专家 再回到我们这篇文章的主题里，如何从毕业生到一个技术专家？专家是基于研究、经验或职业并在特定研究领域具有广泛知识或能力的人。...寻找持续成长的动机 首先，我们要思考的第一个问题是，为什么我们要成为一个技术专家？...所以，久而久之，将赚钱作为成长的目标，你会失去这种动力。因为，你的技术成长并不会从收入上得到回报。 2. 塑造整洁的编码习惯 整洁的代码意味着很多事情，你可以从《代码整洁之道》得到更多相关的知识。...只看最后的结果，或者截错图。 从分析问题的角度来说，我们还可以发现新手们： 不会去查看官方的文档。哪怕官方文档真的是最好的。 不懂得如何查看文档。 忽视从错误信息搜索，是最有效的手段。
引言：前面几期中，我们学习了如何下载TCGA数据、预处理和差异分析，那么今天我们继续来看看如何将利用差异分析的结果绘制热图和火山图。...六、绘制差异表达基因的热图 TCGAvisualize_Heatmap()绘制热图的主要用法：等号后面对应的为默认参数。...，故小编在这里使用pheatmap()绘制热图。...七、绘制差异差异表达分析结果的火山图 TCGAVisualize_volcano（）绘制火山图的主要用法： TCGAVisualize_volcano(x, y, filename = "volcano.pdf...九、结语 今天的热图和火山图就暂告一段落。
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？」...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图有两个作用：1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一分布。qq图全称是quantile-quantile plot，从名称中可以了解到是和分位数相关的图。...qq图原理是比较两组数据的累计分布函数来判断两组数据是否是服从同一分布，所以第一步我们应该做两组数据的累计分布。首先，作为对比我们看一下标准正太分布的累计分布图。...最后我们就可以做qq图做对比。...所以根据qq图，我们得出结论目标数据组服从正太分布。 上面是为了说明qq图的原理以及怎么使用pyhton进行手动操作，作为数据分析领域里比较全能的Python，它当然也是有包可以直接绘制qq图。...qq图可以比较直观的比较两个分布是否相同的，在数据分析时也是比较常用。
一、正态QQ图的原理 QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况。[1] 分位数：亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点。...QQ图是一种散点图，对应于正态分布的QQ图，就是由标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为纵坐标的散点图（其他版本[2]，有将 (x-m)/std 作为纵坐标，那么正态分布得到的散点图是直线：y=x）。...---- 四、如何构建普通 QQ 图 普通 QQ 图用于评估两个数据集的分布的相似程度。这些图的创建和所述的正态 QQ 图的过程类似，不同之处在于第二个数据集不一定要服从正态分布，使用任何数据集均可。...---- 五、还可以用来判别是否服从某一分布 参考：[5] ---- 六、设置接收空间判别分布 参考：[2] ---- 参考文章： [1] 正态QQ图的原理 [2] QQ图法检验正态分布 [3]...正态 QQ 图和普通 QQ 图 [4] 关于统计学中q-q图为什么正态分布是一条直线(R语言绘图说明) [5] 判断数据是否服从某一分布（一） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https
导语 GUIDE ╲ 曼哈顿、QQ 和火山图是用于可视化高维数据分析结果的流行图形方法 。...背景介绍 对于一些研究领域，如GWAS、EWAS研究，常常会用到曼哈顿图可视化基因组中与表型相关的潜在感兴趣区域、QQ图表示观察到的检验统计量的分布假设、火山图是针对其效应大小、优势比或对数倍数变化绘制的..."pacman")) install.packages("pacman") pacman::p_load_gh("sahirbhatnagar/manhattanly") 可视化展示 01 曼哈顿图...annotate$SNP,"","GENE: ",annotate$GENE), font = list(family = "serif", size = 10)))) 02 QQ...图 qqly(HapMap.subset, snp = "SNP", gene = "GENE") 03 火山图 volcanoly(HapMap.subset, snp = "SNP", gene
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。...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。 这篇博客，介绍一下这两个包如何画GWAS的结果可视化图。 第一个是qqman， 因为这个软件函数很方便。...qqman作图 「QQ图绘制」 这里，只需要一列P值即可。...qq(dat$P) 「曼哈顿图」如果数据结构如上所示，直接调用数据即可： manhattan(dat) 当然，更通用的是指定染色体、物理位置、P值： manhattan(dat,...「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
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