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  • 密度图如何绘制
    2021-11-12 22:14:44

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    本文绘制这种图:每个SNP在染色体上的分布图,也称为SNP密度图,不同的颜色表示1Mb内包含的SNP个数。

    本文绘制这种图:

    每个SNP在染色体上的分布图,也称为SNP密度图,不同的颜色表示1Mb内包含的SNP个数。
    在这里插入图片描述

    用到的R包CMplot

    安装方法:

    install.packages("CMplot")
    

    数据格式

    plink的map格式:

    1 1_320344 0 320344
    1 1_342499 0 342499
    1 1_509942 0 509942
    1 1_538165 0 538165
    1 1_565638 0 565638
    1 1_612572 0 612572
    1 1_722644 0 722644
    1 1_791066 0 791066
    1 1_813662 0 813662
    1 1_865366 0 865366
    
    

    也可以只包括三列数据:

    • 染色体
    • SNP名称
    • 物理位置

    代码

    library(data.table)
    library(CMplot)
    map1 = fread("re1.map",header = F)
    head(map1)
    
    mm = map1 %>% dplyr::select(SNP = 2,Chromosome=1,Position = 4)
    head(mm)
    
    CMplot(mm,plot.type="d",bin.size=1e6,col=c("darkgreen", "yellow", "red"),
           file="tiff",memo="",dpi=300,file.output=TRUE, verbose=TRUE)
    
    CMplot(mm,plot.type="d",bin.size=1e6,col=c("darkgreen", "yellow", "red"),
           file="tiff",memo="",dpi=300,file.output=FALSE, verbose=TRUE)
    

    结果

    很简单有没有!!!

    展开全文
  • 密度图绘制

    2013-03-28 20:24:17
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    直方图和核密度图 1 pandas 方法 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 不能漏掉.pyplot data=pd.read_csv(r’C:\01Pylearn\data_for_analysis\table4-3.csv’, sep=’,’, engine=‘python’, ...

    直方图和核密度图

    1 pandas 方法
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt # 不能漏掉.pyplot
    data=pd.read_csv(r’C:\01Pylearn\data_for_analysis\table4-3.csv’, sep=’,’, engine=‘python’, encoding=‘utf-8’)
    #分割符错误会导致问题
    data
    data.Age.plot(kind=‘hist’, bins=20, color=‘blue’, edgecolor=‘black’, density= True, label= “直方图”) # normed不再使用,更新为density
    data.Age.plot(kind=‘kde’, color = ‘red’, label=‘核密度图’)
    plt.xlabel(‘年龄’)
    plt.ylabel(‘核密度’)
    plt.title(‘年龄分布图’)
    plt.legend()
    #中文符号显示问题
    plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]
    plt.show()
    在这里插入图片描述
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns

    data =pd.read_csv(r’C:\01Pylearn\data_for_analysis\table4-3.csv’, sep=’,’, engine=‘python’, encoding=‘utf-8’)
    data
    Age_Male= data.Age[data.Sex==‘male’]
    Age_Male_dropna=Age_Male.dropna() #需要清理没有数据的

    Age_Female= data.Age[data.Sex==‘female’]
    Age_Female_dropna=Age_Female.dropna()

    sns.distplot(Age_Male_dropna, bins=20, kde= False, hist_kws = {‘color’:‘blue’}, label=‘男性’)
    sns.distplot(Age_Female_dropna, bins=20, kde= False, hist_kws = {‘color’:‘red’}, label=‘女性’)

    plt.title(‘年龄分布图’)
    plt.legend()
    #中文符号显示问题
    plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]
    plt.show()

    sns.distplot(Age_Male_dropna,hist= False, kde_kws = {‘color’:‘blue’, ‘linestyle’:’-’},norm_hist= True,label=‘男性’)
    sns.distplot(Age_Female_dropna,hist= False, kde_kws = {‘color’:‘blue’, ‘linestyle’:’–’},norm_hist= True,label=‘女性’)
    plt.title(‘年龄核密度图’)
    plt.legend()
    #中文符号显示问题
    plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]
    plt.show()

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
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    当我们想要弄清楚变量的统计特性时,往往想知道它是服从什么分布的,这时候就需要绘制概率分布直方图

    在python中我们可以使用seaborn库来进行绘制:

    Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它为绘制有吸引力和信息丰富的统计图形提供了高级界面。

    首先需要导入seaborn库:

    import seaborn as sns
    

    在seaborn中的distplot函数可以完成概率分布直方图和密度图的绘制

    seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False,
    fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None,
    color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None,
    label=None, ax=None)
    

    下面直接给出我绘制时用到的代码:

    import seaborn as sns
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.stats import norm
    from scipy.stats import laplace
    
    txt=[]
    data=[]
    path = r"E:\rtklib\rtklib-test1\stav.txt"
    
    #mpl.rc("figure", figsize=(9, 5))
    with open(path, "r") as f:
        txt.append(f.readlines())
    
    for i in range(len(txt[0])):
        data.append(float(txt[0][i].strip().split(',')[1]))
    
    sns.set_palette("hls")
    #sns.set_style("whitegrid")
    plt.figure(dpi=120)
    sns.set(style='dark')
    sns.set_style("dark", {"axes.facecolor": "#e9f3ea"})
    g = sns.distplot(data,
                     hist=True,
                     kde=True,  # 开启核密度曲线kernel density estimate (KDE)
                     kde_kws={'linestyle': '--', 'linewidth': '1', 'color': '#c72e29',
                              # 设置外框线属性
                              },
                     fit=norm,
                     color='#098154',
                     axlabel='Standardized Residual',  # 设置x轴标题
    
                     )
    
    plt.show()
    

    其中,distplot的参数中,kde表示是否绘制核密度曲线;fit是选择拟合的分布,来分析数据究竟是符合什么分布,seaborn中提供了很多分布,可以在这里找到,使用时如上我的代码中导入的那样就可以:连续分布类型
    最后的效果图如下:
    在这里插入图片描述
    绘制过程中没有加入太多修饰,如果想要好看一点,可以修改一些参数:
    其中一个有设置背景 的风格,主要有以下几种:

    sns.set_style("whitegrid")
    sns.set_style("dark")
    sns.set_style("darkgrid")
    sns.set_style("white")
    sns.set_style("ticks")
    
    展开全文
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空空如也

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密度图如何绘制

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