通過MATLAB可以很容易地繪制數據的概率圖(pp圖),直觀地檢查數據是否滿足某種特定的分布。 normplot(data) wblplot(data) probplot('lognormal',data) probplot('rayleigh',data ...
代碼展示 Note:我是將自己的網絡訓練后保存模型,再加載未預訓練的Resnet 模型,再加載自己主干網絡的參數最后輸出提取的特征,這樣不用改動太多代碼 比較便捷的一點就是若你的模型是單流的,直接把你的模型結構寫上去,然后加載模型參數,設置feature module和target layer name即可,若是多流的,則需要根據自己的實際情況debug,代碼不長,比較好讀 我沒具體改過,應該不 ...
2020-12-07 23:20 1 330 推薦指數:
通過MATLAB可以很容易地繪制數據的概率圖(pp圖),直觀地檢查數據是否滿足某種特定的分布。 normplot(data) wblplot(data) probplot('lognormal',data) probplot('rayleigh',data ...
原文地址:https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/%E5 ...
以下繪圖以Weibull分布(韋伯分布、威布爾分布)為例 關於Weibull分布(韋伯分布、威布爾分布),請參考本人博客http://www.cnblogs.com/wwxbi/p/6141501 ...
熱圖可以聚合大量的數據,並可以用一種漸進色來優雅地表現,可以很直觀地展現數據的疏密程度或頻率高低。 本文利用R語言 pheatmap 包從頭開始繪制各種漂亮的熱圖。參數像積木,拼湊出你最喜歡的熱圖即可,如下圖: 基因和樣本都可以單獨聚類,排序,聚類再分組,行列注釋,配色 ...
若已經拿到表達矩陣exprSet 若差異較大,進行log縮小不同樣本的差距 1、熱圖全體 2、對差異基因進行繪制,步驟都類似,在進行繪制時,應對數據進行一定處理 3、rlog 進行數據標准化 標准化和raw count ...
MATLAB自帶熱圖命令: h = heatmap(XVarNames, XVarNames, R_t) https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/heatmap.html 熱圖屬性控制: https://ww2.mathworks.cn/help ...
生成測試數據 繪圖首先需要數據。通過生成一堆的向量,轉換為矩陣,得到想要的數據。 data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, ( ...
前言 一般而言,我們做完pathway富集分析,就做下氣泡圖或bar圖來進行展示,但它們實際上只考慮了富集因子和Pvalue。如果我們不關注這兩個因素,而是在乎樣本本身的pathway豐度呢? 對於KEGG熱圖繪制,大部分是做到KO層級,因為基因/蛋白和KO的絕大部分都是一對一的對應關系 ...