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内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

boxplot

生信SCI分析、网络药理与分子对接全攻略 𐟌 生信SCI分析辅导下载肿瘤TCGA数据库的表达谱数据和临床数据，进行差异分析和富集分析。利用热图、聚类、PCA、相关性、Venn图、弦图、桑基图、森林图、boxplot图、复杂热图、火山图等进行数据可视化。进行SCI全套分析，包括肿瘤分析、单基因分析、铜死亡、铁死亡、焦亡、衰老、自噬等热门套路分析，构建预后模型和临床模型。 𐟔젥ˆ†子对接获取核心靶点和关键成分文件。进行分子对接前处理。运行分子对接结果。可视化处理分子对接结果。 𐟌€ 分子动力学模拟展示四个图（对接图＋三个场环境图）。 𐟒Š 网络药理学获取药物成分与靶点。收集疾病靶点。绘制韦恩图，筛选交集靶点。构建PPI网络图，筛选核心靶点。绘制药物-成分-靶点-疾病网络关系图，筛选关键成分。进行GO和KEGG富基分析。

𐟓Š 箱线图解析 𐟓ˆ箱线图，又称boxplot，是一种通过数据中的五个统计量来全面描述数据分布的图形。它能够直观地揭示数据的对称性、中心位置以及分布范围。𐟓Š通过在同一坐标下绘制多组数据的箱线图，我们可以轻松地比较这些数据。𐟆š例如，在天气对骑乘时间的影响分析中，我们可以绘制雨天和晴天的骑乘时间箱线图，从而得出雨天骑乘时间是否比晴天更长的结论。𐟌毸𐟌ž

R语言数据可视化：从零开始到实战 𐟓š 本节内容包括： 𐟔𕠦Ÿ𑧊𖥛𞠨Bar plot) 𐟔𕠧›𔦖𙥛𞠨Histogram) 𐟔𕠥𚦥›𞠨Density) 𐟔𕠧ž‹图 (Boxplot) 𐟔𕠧‚𙥛𞠨Dotchart) 𐟔𕠧›𘥅𓦀祛𞠨corrgram) 𐟔𕠧Ÿ驘𕥛𞠨plot.matrix) 𐟒𛠥ˆ了「章鱼_叔叔」的数据可视化部分，现在正在寻找一些网络资源进行专题学习。后续会优先补充章鱼叔叔的数据清洗进阶部分，因为发现有些图需要用到。 𐟓… 学习目录放在了最后一张图，会持续更新，希望学习的速度可以赶得上目录更新的速度。近期需要写作业，暂停几天R语言学习，但会把已经学的部分陆续更新上来。 𐟓ˆ 当前学习进度： 𐟔𔠥Ÿ𚧡€部分：安装及界面了解数据类型、基本运算、数据结构数据结构（以及Package的安装和载入）数据清洗【基础】条件语句和循环、制图基础、常用统计方法、自定义函数 𐟔𔠦•𐦍﨧†化：通用基础指令（mtcars为例）常用统计图多图形的绘制 ggplot2相关知识及使用 𐟔𔠦•𐦍…洗： R基础函数（50%）使用R包dplyr和tidyr的筛选、整合等操作（未开始） 𐟔𔠦•𐦍﨧†化专题：小提琴图 (Violin chart)

S1复习笔记：轻松掌握所有知识点！嘿，小伙伴们！马上就要上考场了，是不是有点紧张？别担心，我来帮你们整理了一份超详细的S1复习笔记，绝对让你看完后不再慌张！位置与分布 𐟓Š 离散数据：找中位数（median）奇数个数据：median = Q2 偶数个数据：median = (Q2 + Q2) / 2 找Q1和Q3 奇数个数据：去掉Q2，前半部分的median是Q1，后半部分的median是Q3 偶数个数据：前半部分的median是Q1，后半部分的median是Q3 连续数据：用线性插值法找Q1、Q2、Q3 五数概括（Boxplot） Range = Max - Min IQR = Q3 - Q1 五数：Min、Q1、Q2、Q3、Max 如果有异常值（outlier），标记为㗊方差与标准差 𐟓ˆ 方差（variance）和标准差（standard deviation）的公式 Var(x) = E[(x - E(x))^2] StdDev(x) = sqrt(Var(x)) 编码 𐟒𛊧𚿦€祛ž归方程：y = a + bx 比较两组数据 𐟓Š 比较中位数，因为它是最常用的平均指标比较范围（range）或IQR，它们反映了数据的离散程度数据更集中还是更分散？解释一下数据可视化 𐟓Š 直方图（Histogram）频率密度 = 频率 / 类宽度（class width）面积与频率成正比，面积 = 类宽度 x 高度茎叶图（Stem and leaf plot）按照离散数据的方法找Q1、Q2、Q3 偏态分布（Skewness）方法1：判断分布类型方法2：利用对称性判断方法3：模式（mode）、中位数（median）、平均数（mean）的关系方法4：计算3(mean - median) / standard deviation 概率论 𐟎𒊧‹짫‹事件：P(A and B) = P(A) x P(B) 互斥事件：P(A or B) = P(A) + P(B) 非互斥事件：P(A or B) = P(A) + P(B) - P(A and B) 条件概率：P(A given B) = P(A and B) / P(B) 相关性与回归分析 𐟓ˆ 线性回归方程：y = a + bx PMCC/r = Sxy / sqrt(Sxx * Syy) 离散随机变量 𐟎𒊦œŸ望值（Expected value）：E(x) = x * P(x)) 方差（Variance）：Var(x) = E[(x - E(x))^2] 累积分布函数（Cumulative distribution function）：F(x) = P(X ≤ x) 连续随机变量 𐟎𒊦œŸ望值（Expected value）：E(ax + b) = aE(x) + b 方差（Variance）：Var(ax + b) = a^2Var(x) 离散均匀分布：P(W = w) = 1/n，对于w = 1, 2, ..., n 找P(2 < W < 3.5)，只需看W的取值范围找E(X)，不等分的情况下，X = 5 - 2W 找P(X < W)，或者P(X > W) 最后的小贴士 𐟓 记住这些公式和概念，多做练习题，考试当天保持冷静，你一定能取得好成绩！加油，小伙伴们！𐟒ꀀ

𐟓Š R包ggprism绘制精美图表 𐟎‰ 发现了一个超棒的R包——ggprism！它让你在R语言中轻松绘制出与GraphPad Prism相媲美的图表，非常适合科研和数据分析。𐟓ˆ 首先，安装并加载必要的包： ```R install.packages("ggprism") install.packages("ggplot2") library(ggprism) library(ggplot2) ``` 接下来，我们使用ToothGrowth数据集来创建一个基本的小提琴图和箱线图组合图： ```R tg <- ToothGrowth tg$dose <- as.factor(tg$dose) base <- ggplot(tg, aes(x = dose, y = len)) + geom_violin(aes(colour = dose, fill = dose), trim = FALSE) + geom_boxplot(aes(fill = dose), width = 0.2, colour = "black") + scale_y_continuous(limits = c(-5, 40)) ``` 现在，让我们应用ggprism主题，让图表更加美观： ```R p3 <- base + scale_color_prism("floral") + scale_fill_prism("floral") + guides(y = "prism_offset_minor") + theme_prism(base_size = 16) + theme(legend.position = "none") + add_pvalue(p_vals, label = "p = {p.adj}", tip.length = 0, label.size = 4) ``` 最后，预览并选择你喜欢的主题： ```R preview_theme('prism_light') ``` 查看所有可用的主题： ```R names(ggprism_data$themes) ``` 现在，你可以根据自己的喜好选择合适的主题，轻松绘制出精美的图表啦！𐟎‰

Python数据可视化：箱线图详解 𐟓Š 箱线图（Box Plot），也叫盒图、盒须图或盒形图，是一种非常实用的统计图表，主要用于展示数据的分布情况和离群值。它包含了五个关键的统计量：最小值、第一四分位数（下四分位数）、中位数、第三四分位数（上四分位数）和最大值。通过箱线图，我们可以快速了解数据的中心位置、散布范围以及是否存在异常值。箱线图的构成部分箱体（Box）：箱体部分从第一四分位数到第三四分位数，包含了数据的中间50%。箱体的上边界是第三四分位数（Q3），下边界是第一四分位数（Q1）。中位数线（Median Line）：在箱体内部画一条线表示数据的中位数（或第二四分位数，Q2）。 “须”（Whisker）：从箱体两端延伸出来的直线，用来显示数据的范围。通常的计算方法是，须的上限为最大值，下限为最小值，但不包括离群值。离群值（Outlier）：在须之外的点，它们可能是异常值或极端值。箱线图的优点直观易懂：箱线图的绘制非常直观，可以帮助我们理解数据的分布情况以及是否存在异常值。不受异常值影响：箱线图是一种比较不受异常值影响的数据展示方式，因为它主要关注数据的分布位置和范围。应用场景数据分析：通过箱线图，我们可以快速了解数据的中心位置、散布范围以及是否存在异常值。数据比较：在不同数据集之间进行比较时，箱线图也是一个非常有用的工具。绘制箱线图绘制箱线图的方法有很多，可以使用Python中的matplotlib库来实现。以下是一个简单的示例代码： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一些随机数据 data = np.random.normal(0, 1, 100) # 绘制箱线图 plt.boxplot(data) plt.show() 这段代码会生成一个包含100个随机数据的箱线图。你可以根据自己的需求调整数据的生成方式和绘制参数。通过箱线图，我们可以更好地理解数据的分布情况，发现潜在的异常值，并做出相应的数据清洗和处理。希望这篇文章能帮助你更好地掌握箱线图的使用技巧！

𐟓Š数据清洗：缺失值处理秘籍𐟔 𐟓š导入数据是第一步！假设你有一个CSV文件data.csv，用R语言轻松导入： ```r library(readr) data <- read_csv("data.csv") ``` 𐟔接下来，我们要先了解数据的基本情况，用`head()`、`str()`和`summary()`函数来探索数据。 𐟤”发现缺失值怎么办？别担心，我们有办法！你可以选择删除含有缺失值的行，或者用均值、中位数等来填补。 ```r colSums(is.na(data)) # 查看缺失值数量 data_clean <- na.omit(data) # 删除含有缺失值的行 data$某列[is.na(data$某列)] <- mean(data$某列, na.rm = TRUE) # 用均值填补缺失值 ``` 𐟔„数据中可能存在重复值，用`duplicated()`函数检查并删除它们： ```r sum(duplicated(data)) # 查看重复值数量 data_clean <- data[!duplicated(data), ] # 删除重复值 ``` 𐟔즕𐦍𛥞‹转换也很重要，比如将数字型转为字符型或反之。 ```r data$某列 <- as.numeric(data$某列) # 转换为数字型 data$某列 <- as.factor(data$某列) # 转换为因子型 ``` 𐟓Š最后，别忘了检查并处理异常值，确保数据的准确性。 ```r boxplot(data$某列) # 绘制箱线图识别异常值 Q1 <- quantile(data$某列, 0.25) # 计算25分位数 Q3 <- quantile(data$某列, 0.75) # 计算75分位数 IQR <- Q3 - Q1 # 计算四分位距 data_clean <- subset(data, data$某列 >= (Q1 - 1.5 * IQR) & data$某列 <= (Q3 + 1.5 * IQR)) # 删除异常值 ``` 𐟎‰完成以上步骤，你的数据就清洗干净啦！是不是感觉数据更靠谱了呢？✨

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