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

时间: 2023-09-23 10:13:14 浏览: 97
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matlab work.zip_boxplot_boxplot matlab_box图_matlab boxplot_matla

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。
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在本项目中，“HW1.zip_data analysis”是一个与数据分析相关的压缩包文件，主要涉及使用Matlab进行初步的数据探索。从描述“Data Analysis with Matlab and First Look at Data”来看，我们将探讨如何利用Matlab这...

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...
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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...

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。
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