Python+matplotlibでDendrogram付きHeatmap - Qiita
Rではheatmap(x)と打つだけで、x, y各軸に対してクラスタリングされたデンドログラム付きヒートマップが描画でき、遺伝子の発現量が・・・など日々呟いているbioinformaticiansにはお馴染みの機能なのですが、Python+matplotlib環境で同じことをやろうとした際、あまり情報が無かったので、試行錯誤してみました。 備忘録ついでに公開しときます。 データの準備 まずは、適当なデータとして、細胞組織ごとの遺伝子発現量の増減を表したようなデータを作ります。 ここでの組織のチョイスも、遺伝子のチョイスも、全て適当です。 後でクラスタリングしたときにそれっぽく見えるように、乱数で生成したデータを若干小細工してpandas.DataFrameオブジェクトにします。 #!/usr/bin/env python3 genes = [ 'HIST1H4H', 'SPRN', 'DN
Pythonでカーネル密度推定 - Qiita
カーネル密度推定(Kernel Density Estimation: KDE)とは Wikipediaあたりご参考願います。 状況によっては（データ数が多い、滑らかな分布関数に従っている、etc.）、ヒストグラムよりデータの概要を把握するのに役立ちます。 適当なデータを作る まずは必要なパッケージを読み込み、正規分布を重ねあわせた双峰性のデータセットを5個ほど作ります。 import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde import matplotlib.pyplot as plt N = 5 means = np.random.randn(N,2) * 10 + np.array([100, 200]) stdev = np.random.randn(N,2) * 10 + 30 count = np.int64(np.in
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
