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

时间: 2023-09-20 10:07:10 浏览: 155
R

R 生成颜色代码

要设置箱线图颜色，可以使用 `boxplot()` 函数的 `col` 参数。以下是一个设置颜色的示例代码： ``` 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。您可以根据需要更改向量的长度和值。
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df_boxplot_exp_mt.gene <- as.data.frame(p_boxplot_exp_mt.gene)

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...

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

看起来您的代码中有一些问题，主要是在 p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene) 这行代码中，您将 boxplot 的输出结果赋值给了 p_boxplot_exp_mt.gene 变量。但是，在后面的代码中，您却又将 p...

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。...

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 ...

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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...

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...
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# -*- 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

为了优化这段代码，有几个方面可以考虑： 1. 减少文件读写操作：在 extract_data 函数中，每个... # 创建箱线图 create_boxplot(rbp_name, data) 这样，代码更加简洁，同时减少了文件读写操作，提高了效率。

ggplot(median_T, aes(x = Tissue, y = aov_cpm_median_T_means)) + + geom_boxplot(width = 2, outlier.shape = NA) + + scale_x_discrete(linetype = "solid", color = "black") + + scale_y_continuous(linetype = "solid", color = "black") + + theme_classic() + + theme(panel.grid.major = element_blank(), + panel.grid.minor = element_blank(), + panel.border = element_blank(), + axis.line = element_line(color = "black", size = 0.5), + axis.text = element_text(size = 12), + axis.title = element_text(size = 14), + plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"), + plot.subtitle = element_text(size = 14), + plot.caption = element_text(size = 12), + legend.position = "none") Error in discrete_scale(c("x", "xmin", "xmax", "xend"), "position_d", : unused arguments (linetype = "solid", color = "black")

接着，你使用 geom_boxplot() 函数来绘制箱线图，并设置参数 width = 2 来控制箱体的宽度，outlier.shape = NA 来指定离群值不显示。 然而，在这段代码中，你试图为 scale_x_discrete() 和 scale_y_continuous() ...
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import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Boxplot, Line, Grid # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({ 'FactoryName': df['FactoryName'], 'JiJXH': df['JiJXH'], 'sale': df['sale'] }) # 将FactoryName和JiJXH合并为一列 df['FactoryName-JiJXH'] = df['FactoryName'] + '-' + df['JiJXH'].astype(str) # 对FactoryName-JiJXH进行分组 grouped = df.groupby('FactoryName-JiJXH') # 绘制箱线图 box = Boxplot() box_data = [] for name, group in grouped: box_data.append([round(i, 2) for i in group['sale'].tolist()]) box.add_xaxis([name]) box.add_yaxis('', box.prepare_data(box_data), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross')) box.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Boxplot', subtitle=''), xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0, formatter='{value|换行}'.replace('换行', '\n')) ) ) box.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 绘制折线图 line = Line() for name, group in grouped: line.add_xaxis([name]) line.add_yaxis('Median', [round(group['sale'].median(), 2)], label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Median Line', subtitle=''), xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0, formatter='{value|换行}'.replace('换行', '\n')) ) ) # 合并图表 grid = Grid( init_opts=opts.InitOpts( width='1400px', height='800px', page_title='Boxplot and Median Line', theme='white' ) ) grid.add(box, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='10%', pos_right='10%')) grid.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='10%', pos_right='10%')) grid.render('boxplot_and_line.html') 提示list index out of range

例如，在 df 的创建后，您可以添加下面这行代码来查看 DataFrame 中是否包含所需的列名： print(df.columns) 或者您可以在读取 excel 文件之后添加下面这行代码来查看 DataFrame 的行数： print(df....

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)) 33 34 index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 35 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 36 37 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 38 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 39 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 40 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 41 VIF_list 42 43 44 pca = PCA(n_components=0.9) 45 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 46 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 47 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 48 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 49 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 50 new_train_pca_90.describe()

1. 使用箱线图和阈值来去除异常值； 2. 对特征进行归一化处理； 3. 计算特征之间的相关性，并筛选出与目标变量相关性大于0.1的特征； 4. 使用方差膨胀因子（VIF）来检查特征之间的多重共线性； 5. 使用主成分分析...

column = ['item_id', 'item_brand_id', 'item_city_id','item_price_level', 'item_sales_level'] for i in column: plt.boxplot([data[data.is_trade=1][i].values,data[data.is_trade=0][i].values],labels = ['item_id', 'item_brand_id', 'item_city_id','item_price_level', 'item_sales_level']) plt.show() 能否帮我看看这段代码为什么会报错SyntaxError: invalid syntax

在这段代码中，第4行的条件语句中使用了等于符号（=）而不是相等符号（==），导致了语法错误。应该将第4行修改为以下形式： for i in column: plt.boxplot([data[data.is_trade==1][i].values,data[data.is_...

import pandas as pd from pyecharts.charts import Boxplot # 读取csv文件 data = pd.read_csv('kag_risk_factors_cervical_cancer(1).csv') # 去掉空值 data = data.dropna() # 构造数据 values = [] for column_name in data.columns[2:]: values.append(list(data[column_name])) # 绘制箱型图 boxplot = ( Boxplot() .add_xaxis(list(data.columns[2:])) .add_yaxis("", box_data=values) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factors of Cervical Cancer")) ) # 显示图表 boxplot.render_notebook() TypeError: add_yaxis() got an unexpected keyword argument 'data_pair'怎么解决

你需要将代码中的 data_pair 改为 box_data，如下所示： import pandas as pd from pyecharts.charts import Boxplot # 读取csv文件 data = pd.read_csv('kag_risk_factors_cervical_cancer(1).csv') # 去掉...

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)

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。在主程序流程中，首先从文件中读取数据，然后调用统计分析模块计算均值和标准差，...
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