估计阅读时长: 7 分钟热图（Heat Map）是在二维空间中以颜色的形式显示一个现象的绝对量一种数据可视化技术。颜色的变化可能是通过色调或强度，给读者提供明显的视觉提示，说明现象是如何在空间上聚集或变化的。热图有两种完全不同的类别：聚集热图和空间热图。 在聚集热图中，幅度被排列成一个固定单元格大小的矩阵，其行和列是离散的现象和类别，行和列的排序是有意的，而且有些随意，目的是暗示聚集或描绘出通过统计分析发现的聚集。单元格的大小是任意的，但足够大，可以清晰可见。 相比之下，空间热图中某一量级的位置是由该量级在该空间中的位置所决定的，没有单元的概念，现象被认为是连续变化的。 Order by Date Name Attachments 2D-cubic-spline-interpolation-of-mass-profiles-from-1939-to-2354-UT-and-between-16 • 112 kB • 362 click […]
估计阅读时长: 7 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在进行复杂关系的数据集进行可视化的时候，通过网络图的方式进行数据可视化可以让我们非常直观的借助于网络节点的聚集程度之类的布局信息了解到我们的复杂数据的关系结构信息。最近将R#语言之中的ggplot包进行网络可视化的代码库进行了一些更新。基于此功能更新工作，目前在ggplot程序包之中成功集成了ggraph程序包类似的网络可视化功能。在这里做了一些总结分享给大家。 Order by Date Name Attachments enrichNetwork_ggraph • 70 kB • 238 click 2022年6月1日enrichNetwork_ggraph2 • […]
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在完成了前面所提到的ANOVA检验模块的代码开发编写工作之后，之前一直悬在我心里面的完善R#语言的ggplot统计作图功能的愿望现在终于实现了。在R#语言之中通过使用ggplot代码库进行相应的数据统计分析作图，目前已经变得和R语言之中的ggplot2程序包那样同样的简单和漂亮。 Order by Date Name Attachments myeloma_bar • 196 kB • 318 click 2022年5月29日myeloma_box • […]
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 之前在阅读一篇单细胞组学数据分析的文献，觉得在文献之中有一些三维散点图用于展示降维聚类结果的效果非常的好看。于是自己在R#语言之中的ggplot程序包的2D绘图的功能基础之上，进行了三维图形数据可视化功能的开发。 (A) t-SNE map projecting myeloid cells from BC1-8 patients (all tissues). Cells are colored […]
估计阅读时长: 17 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 接上一篇博客文章中谈到，我们已经通过R#语言之中的ggplot程序包绘制出了一个可以使用的火山图。在这里，我们将会通过在火山图上添加更多的可视化元素来为大家介绍R#语言之中的ggplot程序包的进阶使用方式。 Order by Date Name Attachments volcano • 651 kB • 298 click 2021年10月9日volcano • […]
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在生物信息学中的组学数据分析领域内，有一个非常常见的数据可视化图表：应用于可视化两两组别比对结果的火山图。在火山图之中，X坐标轴一般是log2FC，纵坐标Y轴，则一般是t检验的pvalue的-log10转换之后的值。由于fold change有大于1的值，A/B大于1，表示A的表达量高于B的表达量，反之小于一表示A的表达量低于B的表达量。这样子fold change经过log2转换之后，就会出现负数，散点一般呈轴对称分布在X=0的位置周围。这样子绘制出来的散点图就有点类似于火山喷发的样子了。 Order by Date Name Attachments a679af1eb9ffbfbad48c18d563ea51f3 • 45 kB • 324 click […]
估计阅读时长: 7 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object, 缩写为geom, 包括点、线、条形等)的图形属性(aesthetic attributes, 缩写为aes, 包括颜色、形状、大小等)的一个映射。此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coord)中, 而分面(facet, 指将绘图窗口划分为若干个子窗口)则可以用来生成数据中不同子集的图形。 […]
估计阅读时长: 15 分钟https://gcmodeller.org 在这篇博客文章之中，我主要是来详细介绍一下是如何从头开始实现Phenograph单细胞分型算法的。在之前的一篇博客文章《【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型》之中，我们介绍了Phenograph算法的简单原理，以及一个在R语言之中所实现的Phenograph算法的程序包Rphenograph。在这里我主要是详细介绍在GCModeller软件之中所实现的VisualBasic语言版本的Phenograph单细胞分型算法。 Attachments Rphenograph • 236 kB • 239 click 2021年9月20日
估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 层次聚类通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。基于层次聚类分析，我们可以初步可视化我们的一些原始数据： 例如对样本的层次聚类分类，可以让我们了解到样本在分组之间以及分组内的异质性。 对生物序列进行基于相似度的层次聚类分析，我们可以了解到序列之间的相似性程度或者进化关系 Order by Date Name Attachments metabolome • 14 kB • 242 click […]
估计阅读时长: 11 分钟PhenoGraph提供了与UMAP类似的算法过程进行单细胞组学数据的细胞分型处理操作。与UMAP方法相比，PhenoGraph并不会产生数据降维效果，仅仅产生数据点Cluster信息。如果需要将数据进行可视化，还需要借助于t-SNE算法将PhenoGraph的分型结果数据投影到一个二维平面上完成。 Order by Date Name Attachments Phenograph-image4 • 200 kB • 285 click 2021年8月9日Automated Optimal Parameters […]
[…] 【图像处理】基于Contour Tracing 方法获取多边形轮廓 b. […]
[…] a. 【图像处理】基于Contour Tracing 方法获取多边形轮廓 b. 绘制等高线图 […]
"Her rigorous scientific spirit deserves recognition! Suggest she livestream 'High-altitude Free-fall Physics' next time—title it On Gravity and the Shattering…
[…] 这个时候，可能你就会惊呼了，这怎么可能，我们通过ssh远程上去的Linux终端就是一个纯文本组成的命令行，怎么可能直接显示图片呢。只要思想不滑坡，办法总是有的。可能你之前会了解过通过ASCII Art的方式在Linux终端上显示图像：对于ASCII Art方式，我们会将不同像素点的亮度信息（或者说灰度信息）映射到占据不同显示面积的字符上，从而组成了一副可以显示灰度差异的黑白字符画。这个方法可以解决我们的一部分显示需求，但是不多。 […]
Hello. And Bye.