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  • 通过分析统计数据地图可视化,能够保证项目行政区域地图得到更好的划分,统计人员将各类主题数据进行有效整合,结合各个分布坐标散点数据,对可视化地图数据进行综合分析,进一步提升地图数据信息的利用率,帮助相关...

    ​地图不仅是一个强大的数据可视化工具,也是一个非常强大的报告工具,应用范围特别广泛,并具有良好的应用前景。通过分析统计数据地图可视化,能够保证项目行政区域地图得到更好的划分,统计人员将各类主题数据进行有效整合,结合各个分布坐标散点数据,对可视化地图数据进行综合分析,进一步提升地图数据信息的利用率,帮助相关管理人员更好的了解地图数据。

    简单点说,地图可视化就是将地理数据转换成可视化形态,通过将具有地域特征的数据或者数据分析结果形象地表现在地图上,使得用户可以更加容易理解数据规律和趋势。通俗地讲,地图可视化可以将地理数据更清晰直白地展现出来。

    如果利用Excel来制作的话,做数据地图会用到一个叫Power Map插件,将数据导入Excel中,选中省份和人口数两个字段后,再点击上方的三维地图,就进入了地图可视化编辑界面。

    但是大多数都是.png

    然后,再将省份字段拖入位置选项,并选择省/市/自治区层级,将人口数字段拖入高度(值)选项,最后在类别选项中选择省份字段,切换为区域地图,一张各省市的常住人口可视化地图就完成了。

    士大夫大师傅但是夺得多.png

    相对来说,用excel制作地图可视化有点单调,功能也很少,类型只有柱形图、气泡图、热度图以及区域地图等,很多类型图都没涉及到,而且视图也不够美观,所以我还是建议大家去用一些专门制作可视化图表的工具,比如下面这种:

    谔谔我的.png

    上面这种地图可视化是用BI工具Smartbi制作出来的,不需要编程而且简单易做,能够实现平台展示,在数据可视化方面是一个不错的选择。Smartbi借助于地理信息技术,打造地图分析功能。通过地图分析功能,方便探索问题根源,增强业务洞察力,用户可非常直观地监控不同地区的业务发展和绩效情况,决策层能够清楚了解企业的战略执行。

    范德萨范德萨范德萨.png

    Smartbi地图分析功能以不同的颜色显示各区域,也可以在地图区域上设置不同颜色的旗帜,“地图+业务数据”结合,将业务数据以指标式的在地图上清晰展示,并可以在地图上实现下钻及联动的图形效果,探索问题的根源,增强洞察力。

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  • 用已有的excel数据导入python制作全国疫情分布图 注:此文章仅是一个记录,防止忘记 首先要下载pandas库还有pyecharts,pyecharts中要额外下载中国地图 pip3 install pyecharts pip3 install pandas 下了pyecharts后...

    用已有的excel数据导入python制作全国疫情分布图

    注:此文章仅是一个记录,之前看到的都是爬虫+画图,综合了一下各个学习资源写下的这篇文章,防止忘记

    首先要下载pandas库还有pyecharts,pyecharts中要额外下载中国地图

    pip3 install pyecharts
    pip3 install pandas
    下了pyecharts后还要下中国省级地图哦
    pip3 install echarts-china-provinces-pypkg

    由于墙的原因会出现下载失败的情况,解决方法可看这Python pip使用安装,有效解决国内安装失败问题
    用清华大学的源网址安装

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts
    

    pandas库的下载同样可以用这个方法解决哦

    然后就是正文啦

    
    
    #!/usr/bin/env python
    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
     
    
    import pandas
    
    from pyecharts.charts import Map,Geo
    
    from pyecharts import options as opts
    
     
    
    # 导入数据
    
    data = pandas.read_excel(r'C:\Users\DELL\Desktop\题目\3月20日各省份确诊人数.xlsx',sheet_name='Sheet1')
    
    # 将数据转换为二元的列表
    
    list1 = list(zip(data['省份'],data['确诊']))
    
    # 创建一个地图对象
    
    map_1 = Map()# 对全局进行设置
    
    map_1.set_global_opts(
    
    #设置标题
    
    title_opts=opts.TitleOpts(title="全国疫情地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True,
    
                    pieces=[
    
                        {"min": 1000,"label": '>1000人',"color": "#6F171F"}, # 不指定 max,表示 max 为无限大(Infinity)。
    
                        {"min": 500,"max": 1000, "label": '500-1000人',"color": "#C92C34"},
    
                        {"min": 100,"max": 499, "label": '100-499人',"color": "#E35B52"},
    
                        {"min": 10,"max": 99, "label": '10-99人',"color": "#F39E86"},
    
                        {"min": 1,"max": 9, "label": '1-9人',"color": "#FDEBD0"}]))
    
    # 使用add方法添加地图数据与地图类型
    
    map_1.add("确诊人数",
    list1, maptype="china")
    
    # 地图创建完成后,通过render()方法可以将地图渲染为html
    
     
    
    map_1.render('全国疫情地图.html')
    
    

    效果图如下全国确诊人数分布

    excel长这样在这里插入图片描述

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  • 此次作业用到的工具是Excel2019-三维地图为2017年世界各国GDP的分布 每一种颜色代表一种数据 下为2016年全世界各国GDP分布 每一种颜色代表一种数据。 下是2017年全世界各国人均GDP分布 每一种...

    下图为此次作业需要分析的数据表
    在这里插入图片描述
    此次作业用到的工具是Excel2019-三维地图
    下图为2017年世界各国GDP的分布
    每一种颜色代表一种数据
    在这里插入图片描述
    下图为2016年全世界各国GDP分布
    每一种颜色代表一种数据。
    在这里插入图片描述
    下图是2017年全世界各国人均GDP分布
    每一种颜色代表一种数据
    左侧数值表由上到下数据依次增大。
    在这里插入图片描述
    下图是2017年全世界各国的GDP增速
    每一种颜色代表一个数据
    2017年中国的GDP增速为9.13%
    在这里插入图片描述
    下图是2017年统计的60个国家的人口数量,一种颜色代表一个数据。
    此图相较于上面四个图存在不足:左侧的数据表无数值的规律性的分布。
    在这里插入图片描述
    下图是60个GDP大国在地球上的分布。
    可以由图片看出来,2017年GDP大国的分布主要集中在欧洲地区。非洲GDP排列在前60的国家很少。
    在这里插入图片描述
    此次作业让我对excel的功能又有了新的认识,但是在功能的探索方面只做到了轻微的了解,此次作业的完成也未达到预期效果。我在做作业之前,希望可以通过地图可视化将数据的分布和差距体现出来,但最终仅仅是实现了数据在地图上的分布,并未体现出数据之间的差距。前四张图的数据有从上到下数依次增大的规律,所以要找到最大和最小的数据是轻而易举的事情,也可以通过其他特定的数查找来实现。希望后面在对excel的学习中可以更加深入的了解这些功能。

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  • 持续更新~ 散点 条形 文氏图 饼图 盒型 频率直方 热图 PCA 3D 火山 分面 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1....

    持续更新~


    散点图

    条形图

    文氏图

    饼图

    盒型图

    频率直方图

    热图

    PCA图

    3D图

    火山图

    分面图

    分面制作小多组图

    image

    地图

    image

     

     

    练习数据:

    year count china Ame jap
    '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000
    '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862
    '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108
    '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660671
    '16 4.341734 1.634622 5.075504 2.925912

     

    想研究某现象的分子机制,老板豪气的来一句,先测个转录组吧,看下差异表达基因。

    是否在心里窃喜,制个样就完事了,太easy有木有。等大堆数据回来的时候,是不是傻眼了?

    从何下手挑选差异表达基因呢?
    今天就先来聊聊如何看差异表达基因数据,火山图,聚类图又怎么看1差异基因筛选方法那差异基因是如何筛选出来的呢?差异基因的筛选方法有很多,包括倍数法、T检验、F检验及SAM等
    下面简单介绍一下GCBI平台上用的倍数法和SAM法。
    倍数法适用于没有生物学重复的样本,其计算基因在两个条件下表达水平的比值,确定比值的阈值,将绝对值大于此阈值的基因判断为差异基因。
    SAM算法适用于有生物学重复的样本,通过对分母增加一个常量 T 检验过程减小了假阳性发生的概率。文献中报道,相较于其他算法,SAM算法更为稳定,筛选出的结果也更为准确。2差异基因数据解读经过合适的差异基因方法筛选出的差异基因,结果一般分为两部分,数据+图形。
    数据结果展示如下图所示(两分组)gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVQImWNgYGBgAAAABQABh6FO1AAAAABJRU5ErkJggg==众多参数中,重点看三个。

    image

    p-value或q-value

    没有做生物学重复请跳过这一步。
    p-value或q-value是统计学检验变量,代表差异显著性,一般p-value或q-value小于0.05代表具有显著性差异,但可根据具体情况适当调整
    因为p-value或q-value衡量地是某个基因假阳性的概率,如果p-value或q-value越低,那么挑选该基因出现假阳性的概率就越低,可验证性就越高。
    两者具体的计算方法具体如下:gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVQImWNgYGBgAAAABQABh6FO1AAAAABJRU5ErkJggg==gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVQImWNgYGBgAAAABQABh6FO1AAAAABJRU5ErkJggg==那p-value、q-value同时存在时看哪个呢?

    image
    SAM法只有q-value当两者同时存在时,可根据具体情况具体分析。
    差异筛选是一个典型的多重假设检验过程,对于多重假设检验,单次检验中差异显著基因的假阳性率(p-value较小)可能会较大,而q-value和FDR值较常见的BH校正方法得到的FDR值而言,改进了其对假阳性估计的保守性。
    即q-value相比于p-value更加严格,当差异基因结果较少时,可以退而求其次看p-value。Fold ChangeFold Change表示实验组比上对照组的差异表达倍数,一般表达相差2倍以上是有意义的,放宽要求1.5倍或者1.2倍也可以接受。
    看表达倍数的同时还需结合基因表达丰度,信号值太低的基因会在后续的验证实验中检测不到。3差异基因图表解读在差异结果的图形展示结果中,主要是火山图聚类图。火山图火山图只针对两分组且有生物学重复的情况。
    如何看火山图呢?

    image

    火山图可反映总体基因的表达情况,横坐标代表log2(Fold Change),纵坐标表示-log10(P值),每个点代表一个基因,颜色用以区分基因是否差异表达,图中橙色的点代表差异表达基因,蓝色的点代表没有差异表达的基因。聚类图

    image

    聚类图可以衡量样本或基因之间表达的相似性
    如上图所示的聚类图中,横坐标代表样本聚类,一列代表一个样本,聚类基于样本间基因表达的相似性,样本间基因表达越接近,靠的越近,以此类推。
    纵坐标代表基因聚类,一行代表一个基因,聚类基于基因在样本中表达的相似性,基因在样本中表达越接近,靠的越近,以此类推。
    色阶代表基因表达丰度,越红代表上调得越明显,越绿代表下调得越明显。
    如何做聚类图请戳往期推送

    做个聚类图只需1分钟
    差异基因有了,如何挑选潜在基因进行实验验证呢?
    关键还在于感兴趣点在哪了。粗略的看,可以先看KEGG或者GO功能分类,看差异基因具体富集在哪些通路或功能。
    比如关注的是细胞内脂肪酸合成关键酶,可以重点看脂肪酸合成和碳流相关通路。具体如何看KEGG或者GO功能分类,请听下回分解。

     

    参考资料:微信搜ggplot会有很多案例

    关于统计图形的配色,看看这俩R包

    R语言可视化——ggplot的theme订制

    R笔记6:ggplot绘制商务图表--分面制作小多组图

    R笔记:ggplot绘制商务图表--中国分省热力地图

    转载于:https://www.cnblogs.com/leezx/p/6601967.html

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  • <p><img src="https://biwen-static.csdn.net/1587352414932450107a2df0046e430f33c8d74bc9.png"><img src="https://biwen-static.csdn.net/158735239386a3be3e224f53403256810fc130fd3a.png"></p>
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空空如也

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