1. 前言大家好，今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库，以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下，使用哪个库以及每个库的独特功能。我们将从最基本的可视化开始，直接查看数据，然后继续绘制图表，最后制作交互式图表。我们将使用两个数据集来适应本文中显示的可视化效果，数据集可通过下方进行下载。数据集：https://github/albertsl/d
2. 单个热图2.1 颜色2.2 标题2.3 聚类2.3.1 距离方法2.3.2 聚类方法2.3.3 渲染树状图2.3.4 重排树状图2.4 设置行列顺序2.5 维度名称2.6 热图分割2.6.1 用k-means聚类分割2.6.2 通过分类变量分割2.6.3 根据树状图分割2.6.4 切片顺序2.6.5 切片标题2.6.6 分割图形参数2.6.7 切片间隙2.6.8 分割热图注释2.7 自定义热
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2024-01-11 07:18:08
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当然作为入门，python语言基础还是要会一点点的，不过不需要很深。工具嘛，我们只用关心怎么用得溜，平时也没人追究勺子咋造的只管拿来用，是吧~Biopython是一个包含大量实用功能模块的集合，它支持的数据结构可谓非常广泛：Blast结果 – standalone和在线BlastClustalwFASTAGenBankPubMed和Medline……Blast结果 – standalone和在线B
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2023-08-15 15:34:55
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图机器学习（传统的图生成模型）1. 前言之前都是图的模型都是已知的：这节开始研究如何用模型生成这样的图：图生成模型问题的研究动机，以前都是假设图是已知的；但我们也会想通过graph generative model人工生成与真实图类似的synthetic graph，这可以让我们：了解图的形成过程。预测图的演化。生成新的图实例。异常检测：检测一个图是否异常。2. Properties of Rea
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2024-08-08 08:00:15
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这个是根据老师上课的内容所做的笔记，大家可以参考的看一下。上面部分是大纲，下面是所有的思维导图。蛋白质结构与功能确定蛋白质数据库PIR （protein informaon resources）【PSD】 来自于Genbank，EMBL,DDBJ 会导致数据库权威性不够，因为这三个数据库为核酸数据库，结果为预测，不够准确 从发表的文章得到的序列 提交得到的序列 SWISS-PROT/TrEMBL
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2024-01-23 09:00:57
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# Python在生物信息学中的应用
生物信息学是研究生命科学数据的存储、管理、分析和解释的学科。生物信息学借助计算机技术，处理和分析大量的生物学数据，为生物学研究提供了强有力的工具和方法。而Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于生物信息学领域。本文将介绍Python在生物信息学中的应用，并附上一些代码示例。
## Python在生物信息学中的应用
### 数据处理和
原创
2023-12-29 07:35:21
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# 生物信息学中的Python应用
生物信息学（Bioinformatics）是利用计算机科学和统计学的方法来分析生物数据，尤其是在基因组学、转录组学等领域。Python因其简洁的语法、丰富的库以及强大的社区支持，成为生物信息学研究中不可或缺的工具。本文将探讨生物信息学中的Python应用，包括常用库、示例代码，以及如何制定数据分析的旅行图。
## 常用库
在生物信息学中，Python有几个
原创
2024-09-04 06:30:53
74阅读
# Python生信数据分析入门指南
## 1. 介绍
欢迎来到Python生信数据分析入门指南！在这篇文章中，我将会教你如何使用Python进行生物信息学数据分析。无论你是刚刚入门的小白还是经验丰富的开发者，都可以通过这篇指南来学习和实践。
## 2. 流程概述
在生物信息学数据分析中，通常会包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备和
原创
2024-05-25 06:28:36
82阅读
生信 Python 是一个日益重要的领域，它结合了生物信息学与 Python 编程语言，帮助研究人员和从业者更高效地处理各种生物数据。在这个过程中，你可能会遇到不同版本的工具、依赖库的兼容性问题、迁移等挑战。本文将详细记录我们在解决“生信 Python”相关问题中的方法与实践，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等内容。
### 版本对比
对于不同版本的生信 Pyt
出自同哥的小练习，用于巩固基础知识：
写程序 splitName.py, 读入test2.fa, 并取原始序列名字第一个空格前的名字为处理后的序列名字，输出到屏幕
用到的知识点
split
字符串的索引
输出格式为：
NM_001011874
gcggcggcgggcgagcgggcgctggagtaggagctg.......
Answer:
for line in open(r'E:\Bioi
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2023-08-21 17:17:22
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image.png做这个题目之间必须要了解一些背景知识1.超几何分布超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还），称为超几何分布。2.富集分析的原理基于筛选的差异基因，或其他自己定义的一组基因，采用超几何检验，判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其他定义的通路富集。假设背景基因的数目为m背景基因中某一通路的pathway中的基
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2024-01-24 15:32:14
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# 雷达图生信R语言入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用R语言绘制雷达图感到困惑。别担心，本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你快速掌握这一技能。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来了解绘制雷达图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装和加载必要的R包 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 绘制雷达图 |
| 4 | 调
原创
2024-07-21 09:08:52
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1写在前面前面我们用WGCNA分析得到多个模块，其中有一些模块和我们感兴趣的表型或者临床特征是相关的。?接着就是要做模块的富集分析了，帮助我们了解这些模块的基因都有哪些已知的功能，涉及到哪些通路，在哪些疾病中最为重要。?现在这种做富集分析的包还是蛮多的，WGCNA包内也是内置了相关功能，不过首推的还是Y叔的clusterProfiler，在我心中真是YYDS。?2用到的包rm(list = ls(
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2023-12-08 16:08:41
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一、入门标准 入门比较难定义，什么程度才算入门呢？1. 掌握基本的语法，熟练使用python的内置类型、内置函数和数据结构。 2. 了解一些基本的模块的使用，能够实现一些简单的需求。后面有一个实例，如果你能简单的做完，那我敢肯定你已经入门了。二、基本知识点 1.基本语法缩进：Python是通过代码缩进来决定代码层次逻辑的，一般约定使用4个空格版本问题：主要包括2.x系列的和3.x系列的，两者语法不
文章目录Counting Point Mutations 统计点突变ProblemSample DatasetSample Output孟德尔第一定律/分离定律问题说明样本集结果输出Translating RNA into Protein/RNA翻译成蛋白质ProblemSample DatasetSample OutputFinding a Motif in DNA/在DNA中找模体Probl
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2024-04-15 21:54:00
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1. 引言热力图，是一种通过对色块着色来显示数据的统计图表。绘图时，需指定颜色映射的规则。例如，较大的值由较深的颜色表示，较小的值由较浅的颜色表示；较大的值由偏暖的颜色表示，较小的值由较冷的颜色表示，等等。本文主要用Python来实现热力图的制作，样例如下： 闲话少说，我们直接开始吧！2. 读取图像首先，我们来读取样例图像，并对其进行相应的crop操作。 样例代码如下：import numpy a
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2023-06-10 18:52:08
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# 热图与Python：数据可视化的新视角
在数据科学领域，数据可视化是至关重要的一环，其中热图（Heatmap）作为一种直观且富有表现力的工具，能够帮助我们理解复杂的数据模式。本文将介绍热图的概念，展示如何使用Python绘制热图，并提供相关的代码示例。最后，我们将用Mermaid语法展示类图和甘特图，以进一步说明热图的应用。
## 什么是热图？
热图是一种数据可视化技术，通过颜色的变化来
原创
2024-10-23 06:04:53
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由于系统编辑器限制，所有加粗的无序列表表示代码行！在上篇文章python数据可视化(六)seaborn绘制盒图、小提琴图我们绘制了漂亮的盒图和小提琴图，学会了seaborn.boxplot()和seaborn.violinplot()函数的用法。而本篇文章我们做一件比较有趣的事情，那就是用热度图绘制NBA联盟中詹姆斯、杜兰特和伦纳德的职业生涯数据，从各个数据指标看看他们的成长。老詹赛季数据在绘制之
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2023-09-14 16:51:42
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FastQC是一款基于Java的软件，一般都是在linux环境下使用命令行运行，它可以快速多线程地对测序数据进行质量评估（Quality Control），其官网地址为：Babraham Bioinformaticsfastx Toolkit 在使用FastQC之后，如果我们发现了一些问题（序列质量不高，），那么我们该使用什么样的工具，去解决这些问题呢？fastx Toolkit是包含处理fast
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2023-12-18 21:20:43
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# 生信 Python 实战入门指南
生物信息学（Bioinformatics）是一个结合生物学、计算机科学和数学的跨学科领域。在这个领域中，使用Python进行数据分析和处理非常常见。本文将为刚入行的小白提供一个从零开始学习生信 Python 的实战流程指南。
## 整体流程
下面是实现生信 Python 实战的基本步骤：
| 步骤 | 描述
