山峦图,英文名叫做ridge plot,其本质上是密度图(density plot),其实中文并没有统一的称呼,但是由于其外貌高低不平,形似山川,一般称呼其为“山峦图”。山峦图的用法与小提琴图、箱形图相似,主要用于可视化数据的分布情况,而外形上却具有中国山水画的美感。 library(Seurat)library(SeuratData)AvailableData()library(g...
山峦图，英文名叫做ridge plot，其本质上是密度图（density plot）,其实中文并没有统一的称呼，但是由于其外貌高低不平，形似山川，一般称呼其为“山峦图”。山峦图的用法与小提琴图、箱形图相似，主要用于可视化数据的 分布 情况，而外形上却具有中国山水画的美感。先选一个作为好看的模板。看起来，这...
par(mar = c(0,0,0,0)) # set zero margins on all 4 sides plot(x = NULL, y = NULL, xlim = c(0,dim(im)[1]), ylim = c(0,dim(im)[2]), pch = '', xaxt = 'n', yaxt = 'n', xlab = '', ylab = '', xaxs = 'i', yaxs = 'i', bty = 'n') # plot empty ...
plot_type的默认值是“combined”,意味着可以同时绘制箱线图和小提琴图。如果只偏好这两种图表中的某一种,可以将其设置为“box”或“violin”。 只绘制箱线图: 代码语言:javascript 复制 p<-plot_qc(scRNA,metrics="percent.mt",plot_type="box")p 结果如下: "density"用于绘制密度图。请注意,可以添加额外...
"density"用于绘制密度图。请注意,可以添加额外的ggplot语法(此处为对数变换)。 p <- plot_qc(scRNA, metrics ="nCount_RNA", plot_type ="density") + scale_x_log10() p 结果如下: group_by的默认值是“sample”,对应于metadata m中的样本列,也可以根据这些额外的因素绘制QC措施,比如metadata中的“gro...
df(1:10) plot(df(1:10, df1=3, df2=3), type="o", ylab="Density of F Distribution") nrow(df) #NULL print(args(stats::df)) # function (x, df1, df2, ncp, log = FALSE) # NULL # 如果定义一个函数,其参数有同名的df, # 在函数内部会根据情况选择当参数还是函数。 # 如果指定R包...
Enables cellxgene to generate violin, stacked violin, stacked bar, heatmap, volcano, embedding, dot, track, density, 2D density, sankey and dual-gene plot in high-resolution SVG/PNG format. It also performs differential gene expression analysis and provides a Command Line Interface (CLI) for ...
p <- Nebulosa::plot_density(pbmc,features = "CD14")p Figure 2 genes <- list("Naive CD4+ T" = c("IL7R", "CCR7"),"CD14+ Mono" = c("CD14", "LYZ"),"Memory CD4+" = c("S100A4"),"B" = c("MS4A1"),"CD8+ T" = c("CD8A"),"FCGR3A+ Mono" = c("FCGR3A", "MS4A7"...
plot_density(pbmc, "CD4") FeaturePlot(pbmc, "CD4") Fig2:CD4在Nebulosa(左图)和FeaturePlot(右图)的UMAP可视化 可视化结果发现,Nebulosa可视化(左图)会比Seurat自带的绘图函数(右图)效果好很多;同时也表明了CD4+ cell存在相当多的dropout。再加上CD3D可视化结果(Fig3),我们很容易可以判断cluster 0,1为 CD4+ ...
plot_qc(scRNA, metrics = "percent.mt", plot_type = "box")#展示箱线图的线粒体基因比例 plot_qc(scRNA, metrics = "nCount_RNA", plot_type = "density") + scale_x_log10#展示mRNA的密度图 plot_qc(scRNA, metrics = "percent.mt", group_by = "group")#展示不同分组下线粒体基因的比例...