估计阅读时长: 6 分钟 大家好呀,今天的这篇文章主要是为了回答在B站上的一位小伙伴的请求 Order by Date Name Attachments render-parameters • 18 kB • 131 click 15.10.2023view-umap • 427 […]
估计阅读时长: 5 分钟 https://github.com/xieguigang/scale_colour_genshin 在用R绘图时,颜色设置是美化过程中不可缺少的一步。在实际绘图时,一般不会一一手动寻找合适的颜色,而是通过一些R包、网站提供好的,美观的颜色组合,即调色板(palette),可供使用。在这里介绍一种通过提取图片主题色的方法来为我们自动生成画图所用的颜色板数据。 Order by Date Name Attachments 383807b4 • 132 kB • 142 click 08.04.2023faruzan • […]
估计阅读时长: 5 分钟 在BILIBILI上观看视频:《【BioNovoGene Mzkit教程】代谢组学原始数据处理基础》 最近我在B站的视频页面下发现了这样的一条评论,面对质谱数据分析领域内的初学者的求教,其实自己也是非常的诚惶诚恐的。因为在视频中所使用的脚本语言是自己开发的一门新语言,所以可能给一些初学者造成了一部分的困扰哈哈😅😄😅😅。首先先对这个粉丝说一声抱歉哈。 针对上述的提问,我的回答大概是有以下的几点: Order by Date Name Attachments question_20230223 • 17 kB • 128 click […]
估计阅读时长: 69 分钟 Read on CodeProject: https://www.codeproject.com/Articles/5338916/Introducing-Rsharp-language With many years of do scientific computing works by VB.NET language, I'm […]
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 • 192 click 01.06.2022enrichNetwork_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 • 258 click 29.05.2022myeloma_box • […]
估计阅读时长: 2 分钟 在BILIBILI上观看视频:【空间代谢组学】AP-MALDI 质谱成像技术介绍 哈啰,大家好呀,鸽了大半年之后,你们的小姐姐又回来啦。为了更好的制作出质量更高的视频,你们的六神无主鸠小姐姐呀,在这大半年的时间里面一直在努力的学习新技术。经过半年的钻研学习,收获满满。谈到最近几年的热门尖端技术,大家都会谈论到空间转录组和单细胞技术。一般而言,代谢组学的发展要稍微滞后于转录组学研究。最近一年呢,随着空间转录组的热度的降低,空间代谢组的热潮也终于姗姗来迟终于到来了。今天呢,我想要为大家介绍的是在最近几年内出现的,目前比较火热的空间代谢组学研究领域内的质谱成像技术。 Order by Date Name Attachments 3D-MS-imaging-using-dual-beam-and-dual-spectrometer-mode-10-of-single-rat-alveolar • 99 kB • 265 click 06.05.2022Microsoft […]
估计阅读时长: < 1 分钟 https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 前言 经过了2021年一年时间的奋斗,目前R#脚本语言环境终于可以算是能够支撑起比较完整的数据分析流程了。在2021年这段时间,我为R#脚本语言环境大概做了以下几件我认为是比较里程碑式的工作: 建立起了一个比较成熟的脚本打包系统 仿照R语言引入了ggplot和ggraph类似的作图系统 借助于mzkit的开发,将R#语言成功的应用于商业化的质谱数据分析产品之中 为了扩大R#语言环境的受众,在2022年初,也就是这个月内,我相继为Python语言和Julia语言添加了对R#语言环境的支持。下面我们就来聊聊在R#语言环境中的对上面所提到的两种语言的支持。 Order by Date Name Attachments programming • 262 kB […]
估计阅读时长: 10 分钟 https://github.com/xieguigang/ms-imaging Order by Date Name Attachments HR2MSI_mouse_urinary_bladder_S096_RGB • 7 MB • 233 click 13.11.2021peerj-cs-07-585 • 16 […]
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 […]
在mysql之中,针对24小时内的数据按照半个小时进行一次统计数量: ```sql SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(FLOOR(UNIX_TIMESTAMP(add_time) / 1800) * 1800), '%Y-%m-%d %H:%i') AS half_hour, COUNT(*) AS count FROM user_track.page_view WHERE add_time >=…
针对图对象进行向量化表示嵌入: 首先,通过node2vec方法,将node表示为向量 第二步,针对node向量矩阵,进行umap降维计算,对node进行排序,生成node排序序列 第三步,针对node排序序列进行SGT序列图嵌入,实现将网络图对象嵌入为一维向量
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