df_boxplot_exp_mt.gene <- as.data.frame(p_boxplot_exp_mt.gene)

时间: 2023-09-23 13:13:14 浏览: 99
ZIP

multiple_boxplot.m:分组箱线图 matlb 绘图函数-matlab开发

这行代码是将 `p_boxplot_exp_mt.gene` 对象转换为数据框对象 `df_boxplot_exp_mt.gene`。这是因为 `ggplot2` 绘图函数需要数据框作为输入，而 `boxplot` 函数的输出结果是一个列表，不方便直接用于绘图。 转换为数据框后，您就可以使用 `ggplot` 函数对数据进行可视化。常见的数据可视化函数包括 `ggplot`、`plot`、`hist`、`boxplot` 等，它们都是 R 语言中常用的数据可视化函数。其中，`ggplot2` 包提供了强大的绘图功能，可以绘制高质量的图形，因此被广泛使用。
阅读全文

相关推荐

-

Chart.js扩展插件：实现箱形图与小提琴图绘制

标签中列出了与该插件相关的关键词，如javascript、chart、chartjs、boxplot、violin-plot和JavaScript，这些关键词可以帮助开发人员在搜索相关资源时找到这一插件，也表明了插件的技术栈和使用场景。 9. 压缩包...
-

MATLAB函数mean_removing_outliers：稳健统计去除异常值

描述中提到了一种不同于经典Tukey's Boxplot方法的异常值检测方法。在Tukey的方法中，异常值通常被定义为那些位于第一四分位数（Q1）以下和第三四分位数（Q3）以上1.5倍IQR之外的数据点。然而，在这里描述的算法中，...

df_boxplot_exp_mt.gene <- as.data.frame(p_boxplot_exp_mt.gene) Error in (function (..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, : 参数值意味着不同的行数: 5, 84, 2, 1493

这个错误提示意味着在将 p_boxplot_exp_mt.gene 转换为数据框 df_boxplot_exp_mt.gene 时，发现不同对象的行数不匹配。具体来说，p_boxplot_exp_mt.gene 对象有 5 行，而其他对象的行数分别是 84、2 和 1493。...

p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene)，箱线图颜色设置R语言代码

p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene, col = c("#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c")) 在上面的示例中，我们将 col 参数设置为一个包含三个十六进制值的向量，用于指定每个箱线图的颜色。您可以...

p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene) > p_boxplot_exp_mt.gene = p_boxplot_exp_mt.gene + + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) + + xlab(NULL) + ylab("log2(CPM+1)") + + scale_color_manual(values = "black") + + stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18), + axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) + + geom_text(data = sample_exp_mt.gene, aes(x = sample, y = median_expression, + label = paste0("Median: ", round(median_expression, 2))), + vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black")+ + theme(panel.background = element_blank()) Error in p_boxplot_exp_mt.gene + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, : non-numeric argument to binary operator

df_boxplot <- as.data.frame(p_boxplot_exp_mt.gene) # 使用 ggplot 绘制箱线图 ggplot(df_boxplot, aes(x = "", y = sample_exp_mt.gene)) + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) +...

Error in p_boxplot_exp_mt.gene + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, : non-numeric argument to binary operator

这个错误提示表示在执行 p_boxplot_exp_mt.gene + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, ...) 时出现了非数值的二元运算符操作。可能原因有： 1. p_boxplot_exp_mt.gene 对象不是数值型数据，无法与 ...

p_boxplot_exp_mt.gene 函数的返回值中可能存在问题，导致无法正确计算箱线图的美学属性。请检查函数的输出，确保它是一个正确的数据框，并且包含用于绘制箱线图的正确的列名。，如何优化R语言代码

1. 确保 p_boxplot_exp_mt.gene 函数的输出是一个正确的数据框，并且包含用于绘制箱线图的正确列名。你可以使用 str() 或者 head() 函数查看函数的输出是否符合预期。 2. 如果你使用了 expression 函数作为...
zip

adjusted_boxplot:偏斜数据的adjusted_boxplot和类似的whisker_boxplot。 基于 Huberta, M. & Vandervieren, E. (2007)-matlab开发

然后我听说了一个用于倾斜数据的adjusted_boxplot，所以我也编码了其中一个，以及它使用的medcouple算法。 （底部引用） 我做了两个补充，可以改善调整后的箱形图的视觉外观。 它们在代码中进行了描述。 我认为这...
zip

matlab work.zip_boxplot_boxplot matlab_box图_matlab boxplot_matla

用matlab画boxplot，非常有用，希望能够帮到您

p_boxplot_exp_mt.gene Don't know how to automatically pick scale for object of type <function>. Defaulting to continuous. Error in geom_boxplot(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in compute_aesthetics(): ! Aesthetics are not valid data columns. ✖ The following aesthetics are invalid: ✖ y = expression ℹ Did you mistype the name of a data column or forget to add after_stat()? Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

1. p_boxplot_exp_mt.gene 函数的返回值中可能存在问题，导致无法正确计算箱线图的美学属性。请检查函数的输出，确保它是一个正确的数据框，并且包含用于绘制箱线图的正确的列名。 2. ggplot2 无法自动为函数...

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))解释每一行代码的意思

1. plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns): 绘制箱线图，用于检测是否存在异常值； 2. plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r'): 在箱线图上绘制两条水平线，用于标记异常值的阈值； ...

# -*- coding: utf-8 -*- import os import matplotlib.pyplot as plt import sys def extract_data(rbp_name): data = [] subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] for subfolder in subfolders: folder_path = os.path.join(rbp_name, subfolder, '3.normalization') ctrl_file = os.path.join(folder_path, f'Ctrl_{subfolder}_rpm.txt') rep1_file = os.path.join(folder_path, f'rep1_{subfolder}_rpm.txt') rep2_file = os.path.join(folder_path, f'rep2_{subfolder}_rpm.txt') ctrl_data = [] rep1_data = [] rep2_data = [] with open(ctrl_file, 'r') as f: for line in f: ctrl_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep1_file, 'r') as f: for line in f: rep1_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep2_file, 'r') as f: for line in f: rep2_data.append(line.strip().split('\t')[1]) data.append(ctrl_data) data.append(rep1_data) data.append(rep2_data) return data def create_boxplot(rbp_name, data): fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot(data) subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] x_labels = [f'Ctrl_{subfolder}', f'rep1_{subfolder}', f'rep2_{subfolder}'] * len(subfolders) ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=45) plt.savefig(os.path.join(rbp_name, f'{rbp_name}_boxplot.pdf')) plt.close() rbp_name = sys.argv[1] # 提取数据 data = extract_data(rbp_name) # 创建箱线图 create_boxplot(rbp_name, data) 请对其进行优化

ax.boxplot(data) subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] x_labels = [f'Ctrl_{subfolder}', f'rep1_{subfolder}', f'rep2_{subfolder}'] * len(subfolders) ax.set_...

python # 导入第三方库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据处理模块 def load_data(file_path): data = np.loadtxt(file_path) return data # 统计分析模块 def calculate_statistics(data): mean = np.mean(data) std = np.std(data) return mean, std # 可视化模块 def plot_histogram(data): plt.hist(data, bins=10) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram') plt.show() def plot_boxplot(data): plt.boxplot(data) plt.xlabel('Data') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot') plt.show() # 主程序流程 if __name__ == '__main__': file_path = 'data.txt' data = load_data(file_path) mean, std = calculate_statistics(data) print('Mean:', mean) print('Standard deviation:', std) plot_histogram(data) plot_boxplot(data)

这段代码是一个Python程序，它导入了NumPy和Matplotlib.pyplot两个第三方库。程序包括了数据处理模块、统计分析模块和可视化模块，可以对给定的数据进行均值、标准差的计算以及绘制直方图和箱线图的可视化展示。...

File "/h/ziyang/project/rbp_boxplot.py", line 48, in <module> File "/h/ziyang/project/rbp_boxplot.py", line 34, in create_boxplot NameError: name 'subfolder' is not defined 依旧出现这个问题

ax.boxplot(data) x_labels = [] for subfolder in subfolders: x_labels.extend([f'Ctrl_{subfolder}', f'rep1_{subfolder}', f'rep2_{subfolder}']) ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=45) plt....
py

stu_boxplot.py

stu_boxplot.py

p_aov_cpm_median_T <- ggplot(median_T, aes(x = Tissue, y = median_expression)) + geom_boxplot(wide = 2) + scale_x_discrete(linetype = "solid", color = "black") + scale_y_continuous(linetype = "solid", color = "black")

p_aov_cpm_median_T <- ggplot(median_T, aes(x = Tissue, y = median_expression)) + geom_boxplot(wide = 2) + scale_x_discrete() + scale_y_continuous() + scale_color_manual(values = "black") + ...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) # 按FactoryName和JiJXH分组 grouped_data = data.groupby(['FactoryName', 'JiJXH']) # 绘制箱线图 for index, (name, group) in enumerate(grouped_data): plt.boxplot(group['avg_sale'], positions=[index], widths=0.7) # 设置横轴标签和标题 plt.xticks(range(len(grouped_data)), [name for name, group in grouped_data]) plt.xlabel('FactoryName-JiJXH') plt.ylabel('sale') plt.title('Sales Boxplot') # 显示图形 plt.show() 怎样使横轴名称可以换行，名称太长了

可以使用 \n 进行换行。修改代码如下： python # 设置横轴标签和标题 names = [name for name, group in grouped...plt.title('Sales Boxplot') 这样就可以将横轴标签按照 FactoryName 和 JiJXH 分行显示了。
-

R语言实现折线图与箱线图的代码教程

资源摘要信息:"本资源是一个关于使用R语言进行数据可视化分析的压缩包文件，包含了两个主要文件：R语言画图代码.docx和data_quiz2.txt。其中，R语言画图代码.docx文件提供了绘制折线图和箱线图的R语言代码示例及其...
-

MATLAB异常数据剔除方法及outlier处理技巧

2. 利用箱形图：箱形图是识别异常值的直观工具，Matlab中的boxplot函数可以绘制箱形图，并帮助识别离群点。 3. 构建自定义函数：用户可以根据特定的数据集特点和需求，编写自定义的异常值剔除函数。 4. 利用Matlab...

最新推荐

recommend-type

数学建模拟合与插值.ppt

数学建模拟合与插值.ppt
recommend-type

[net毕业设计]ASP.NET教育报表管理系统-权限管理模块（源代码+论文）.zip

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。
recommend-type

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络，主要用于度量学习任务中，例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的，MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集，广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中，Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中，同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程，数字图像能够被映射到一个欧几里得空间，其中相似的图像在空间上彼此接近，不相似的图像则相对远离。 具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。 为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。 在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。 资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支，它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分： 1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。 2. 模型定义（model.lua）: 定义Siamese网络的结构，包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。 3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 4. 测试脚本（test.lua）: 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。 5. 配置文件（config.lua）: 包含了网络结构和训练过程的超参数设置，如学习率、批量大小等。 Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧

![L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中，L2正则化是一个广泛应用的技巧，用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
recommend-type

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先，组织需要明确信息安全事件的定义，理解信息安全事态和信息安全事件的区别，并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准，组织应制定信息安全事件管理策略，明确组织内各个层级的角色与职责。此外，需要设置信息安全事件响应组(ISIRT)，并为其配备必要的资源、
recommend-type

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）

![L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）](https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2022/10/lr_lev_inf-1024x578.jpg) # 1. L1正则化模型概述 L1正则化，也被称为Lasso回归，是一种用于模型特征选择和复杂度控制的方法。它通过在损失函数中加入与模型权重相关的L1惩罚项来实现。L1正则化的作用机制是引导某些模型参数缩小至零，使得模型在学习过程中具有自动特征选择的功能，因此能够产生更加稀疏的模型。本章将从L1正则化的基础概念出发，逐步深入到其在机器学习中的应用和优势
recommend-type

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，同时确保业务连续性规划的有效性，你需要从以下几个方面入手：（详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略） 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时，首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义，理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南，帮助你