序本文主要研究一下mysql的树形结构存储及查询存储parent这种方式就是每个节点存储自己的parent_id信息建表及数据准备CREATETABLE`menu`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(50)NOTNULL,`parent_id`int(11)NOTNULLDEFAULT'0',PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDB;INSERTINTO`menu`(`id`,`name`,`parent_id`)VALUES(1,'level1a',0),(2,'level1b',0),(3,'level2a-1
序本文主要研究一下mysql的树形结构存储及查询存储parent这种方式就是每个节点存储自己的parent_id信息建表及数据准备CREATETABLE`menu`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(50)NOTNULL,`parent_id`int(11)NOTNULLDEFAULT'0',PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDB;INSERTINTO`menu`(`id`,`name`,`parent_id`)VALUES(1,'level1a',0),(2,'level1b',0),(3,'level2a-1
数据是我转录分析的到的基因表达量导入数据如图所式：Table1.geneexpression此表格为某个基因在两个样本即CM和HP三个生物重复的表达Mean和SE（SE为标准误差，可用来评估准确性或精确性，用来估计抽样误差），此表格在excel中保存为csv格式将数据导入R，用ggplot进行绘图代码如下：##导入数据data##代码画图ggplot(data,aes(x=sample,y=mean,fill=group))+ geom_bar(stat='identity',position=position_dodge(0.3),width=0.3)+ geom_errorbar(aes(
数据是我转录分析的到的基因表达量导入数据如图所式：Table1.geneexpression此表格为某个基因在两个样本即CM和HP三个生物重复的表达Mean和SE（SE为标准误差，可用来评估准确性或精确性，用来估计抽样误差），此表格在excel中保存为csv格式将数据导入R，用ggplot进行绘图代码如下：##导入数据data##代码画图ggplot(data,aes(x=sample,y=mean,fill=group))+ geom_bar(stat='identity',position=position_dodge(0.3),width=0.3)+ geom_errorbar(aes(
####安装包install.packages("BiocManager")BiocManager::install(version="3.13")BiocManager::install("gprofiler2")BiocManager::install("clusterProfiler")BiocManager::install("AnnotationHub")BiocManager::install("org.Bt.eg.db")GO分析（上下调基因分开做，可用于BP,CC,MF分开画图）##方法2：下载到本地加载,每次使用上传,（推荐）library(AnnotationDbi)set
####安装包install.packages("BiocManager")BiocManager::install(version="3.13")BiocManager::install("gprofiler2")BiocManager::install("clusterProfiler")BiocManager::install("AnnotationHub")BiocManager::install("org.Bt.eg.db")GO分析（上下调基因分开做，可用于BP,CC,MF分开画图）##方法2：下载到本地加载,每次使用上传,（推荐）library(AnnotationDbi)set
1656706432578.gifsvg绘制树形图,功能点有:1.初始化居中2.可拖拽3.点击某个节点也会以这个节点居中4.悬浮某个节点出现tooltip5.path动画描边当你学了svg和d3的一些基础之后再来看这个案例,其中包含的知识点非常多,如果能全部掌握,相信你对d3的了解更上一层楼啦当然你可以不学,直接复制粘贴,也是可以用的~npmid3--saveimport*asd3from"d3"constcurTranslate={x:0,y:0}exportdefault{data(){return{dataset:{cname:"主节点",children:[{cname:"子节点1",
1656706432578.gifsvg绘制树形图,功能点有:1.初始化居中2.可拖拽3.点击某个节点也会以这个节点居中4.悬浮某个节点出现tooltip5.path动画描边当你学了svg和d3的一些基础之后再来看这个案例,其中包含的知识点非常多,如果能全部掌握,相信你对d3的了解更上一层楼啦当然你可以不学,直接复制粘贴,也是可以用的~npmid3--saveimport*asd3from"d3"constcurTranslate={x:0,y:0}exportdefault{data(){return{dataset:{cname:"主节点",children:[{cname:"子节点1",
我们知道，在前端开发中，并不是每次API请求都会返回给我们想要的数据。比如下面这一段数据：{"city":[{"id":12,"parent_id":1,"name":"朝阳区"},{"id":241,"parent_id":24,"name":"田林街道"},{"id":31,"parent_id":3,"name":"广州市"},{"id":13,"parent_id":1,"name":"昌平区"},{"id":2421,"parent_id":242,"name":"上海科技绿洲"},{"id":21,"parent_id":2,"name":"静安区"},{"id":242,"par
我们知道，在前端开发中，并不是每次API请求都会返回给我们想要的数据。比如下面这一段数据：{"city":[{"id":12,"parent_id":1,"name":"朝阳区"},{"id":241,"parent_id":24,"name":"田林街道"},{"id":31,"parent_id":3,"name":"广州市"},{"id":13,"parent_id":1,"name":"昌平区"},{"id":2421,"parent_id":242,"name":"上海科技绿洲"},{"id":21,"parent_id":2,"name":"静安区"},{"id":242,"par
