圆形布局对于展示复杂多个分类、多维数据以及不同元素间的联系。Circos是一个常用的展示圆形布局图形的软件,它由perl语言编写,在使用时需要编辑配置文件用来设置图形的各项参数。circlize包的目的是使用R语言实现circos的功能。R语言可以实现数据分析和可视化,因此在R中可以方便的以交互的方式实现circos图绘制。
首先应明确几个概念。一个circos图由扇区(sectors)和轨道(tracks)组成。不同分类的数据在分布在不同的扇区上,同一个分类的多个维度的数据在不同的轨道上堆叠。一个扇区和一个轨道的交点就是一个单元格(cell、grid或者panel),是circos图中基本的绘图单位。
大多数图形都是由点、线、多边形等简单的元素组合而成。circlize可以在circos图中添加这样的低级图形,并且通过它们之间的不同组合实现各种复杂的图形。这一点可以使circlize具有更高的灵活性。
circlize包中有以下几个低级绘图函数:
circos.points():绘制点图;circos.lines():绘制折线图;circos.segments():绘制线段;circos.rect():绘制矩形;circos.polygon():绘制多边形;circos.text():添加文本;circos.axis()和circos.yaxis():绘制坐标轴;以下函数绘制circos图中两个位置之间的链接:
circos.link()以下函数绘制高级图形:
circos.barplot():绘制条形图;circos.boxplot():绘制箱线图;circos.violin():绘制小提琴图;circos.heatmap():绘制圆形热土;circos.raster():绘制栅格图;circos.arrow():绘制圆形箭头;以下函数排列circos图的圆形布局:
circos.initialize():分配扇区;circos.track():在一个轨道上为不同单元格创建绘图区域;circos.update():更新已经存在的单元格;circos.par():设置或查看绘图参数,起始角度,轨道高度等;circos.info():查看当前circos图的基本参数,扇区数据、轨道数目、当前绘图区域等;circos.clear():重置图形参数和内部变量;
我们通过一个简单的示例来了解circlize的基本使用方式。
首先生成一个随机数据集,包含一个字符向量sectors表示分类,还有两个数值向量x和y。
set.seed(999)
n = 1000
df = data.frame(sectors = sample(letters[1:8], n, replace = TRUE),
x = rnorm(n), y = runif(n))
然后初始化圆形布局。按照不同分类的x轴变量(即以下代码的df$x)的范围对不同扇区的比例进行分配。扇区从θ=0的位置(3点钟方向)开始沿顺时针方向排列。虽然进行初始化,但是并没有绘制轨道,因此并没有图形生成。
library(circlize)
circos.par("track.height" = 0.1)
circos.initialize(df$sectors, x = df$x)
在最开始通过track.height参数设置轨道高度为0.1,代表圆形半径的10%。在初始化之后就可以使用circos.trackPlotRegion()或circos.track()函数创建轨道,随后就可以使用低级图形函数在轨道上绘制图形。每一个轨道需要一个统一的y轴范围,可以根据y参数自动计算或者使用给ylim参数提供一个二元数值向量确定y轴范围。
circos.track(df$sectors, y = df$y,
panel.fun = function(x, y) {
circos.text(CELL_META$xcenter,
CELL_META$cell.ylim[2] + mm_y(5),
CELL_META$sector.index)
circos.axis(labels.cex = 0.6)
})
col = rep(c("#FF0000", "#00FF00"), 4)
circos.trackPoints(df$sectors, df$x, df$y, col = col, pch = 16, cex = 0.5)
circos.text(-1, 0.5, "text", sector.index = "a", track.index = 1)

在上面的一段代码中,circos.track()用于创建新的轨道,逐个生成单元格。circos.track()内部有一个panel.fun()函数用于在生成的单元格同时在单元格内绘制自定义图形,使用circos.axis()生成坐标轴和使用circos.text()添加扇区名称。CELL_META指“元信息,meta information”。
在创建好第一个轨道后,使用circos.trackPoints()函数在其中绘制点图。还有另一种形式向当前轨道添加点图,就是在panel.fun()函数内使用circos.points()函数。
低级绘图函数也可以在panel.fun()外使用。上面代码最后一句使用circos.text()在指定的单元格内添加文本“text”。使用sector.index和track.index参数指定需要添加图形单元格。
在第二个轨道里绘制直方图。circos.trackHist()是一个高级绘图函数,因此可以创建新的轨道并绘图。
bgcol = rep(c("#EFEFEF", "#CCCCCC"), 4)
circos.trackHist(df$sectors, df$x, bin.size = 0.2, bg.col = bgcol, col = NA)

circos.track()设置sectors、x和y三个参数,其中df$x和df$y按照df$sectors分类并传递给panel.fun()的x和y参数。
circos.track(df$sectors, x = df$x, y = df$y,
panel.fun = function(x, y) {
ind = sample(length(x), 10)
x2 = x[ind]
y2 = y[ind]
od = order(x2)
circos.lines(x2[od], y2[od])
})

circos.updatePlotRegion()或circos.update()更新。这个函数需要sector.index和track.index参数明确指定需要更新的单元格,但并能更改xlim、ylim等设定。随后可以使用低级绘图函数重新在指定单元格添加图形元素。
circos.update(sector.index = "d", track.index = 2,
bg.col = "#FF8080", bg.border = "black")
circos.points(x = -2:2, y = rep(0.5, 5), col = "white")
circos.text(CELL_META$xcenter, CELL_META$ycenter, "updated", col = "white")

circos.rect()函数绘制热图。
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
xlim = CELL_META$xlim
ylim = CELL_META$ylim
breaks = seq(xlim[1], xlim[2], by = 0.1)
n_breaks = length(breaks)
circos.rect(breaks[-n_breaks], rep(ylim[1], n_breaks - 1),
breaks[-1], rep(ylim[2], n_breaks - 1),
col = rand_color(n_breaks), border = NA)
})

circos.link()绘制连线或条带链接不同点和区间。
circos.link("a", 0, "b", 0, h = 0.4)
circos.link("c", c(-0.5, 0.5), "d", c(-0.5,0.5), col = "red",
border = "blue", h = 0.2)
circos.link("e", 0, "g", c(-1,1), col = "green", border = "black", lwd = 2, lty = 2)

最后需要重置绘图参数和内部变量,以免影响绘制下一个图形。
circos.clear()
Chapter 1 Introduction | Circular Visualization in R (jokergoo.github.io)
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第1章引言1.1人工智能交互的发展历程人工智能交互是指计算机系统通过对话或交互方式,与人类用户进行信息交流和处理的过程。在过去几十年中,随着计算机技术和算法的不断进步,人工智能交互也逐渐走向了一个新的历程。本节将通过详细描述人工智能交互的发展历程,介绍从最初的语音识别技术到现在的自然语言处理和生成技术的变迁。20世纪50年代,人工智能开始引起研究者的兴趣。当时,人们开始尝试使用计算机来模拟人类智能的各种方面。这其中包括了人工智能交互,它成为了人工智能领域的一个热门话题。但由于当时的技术水平的限制,人工智能交互还处于很初级的阶段。到了20世纪70年代,随着计算机硬件的不断升级,人工智能交互开始慢
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1.网安态势:计算机病毒层出不穷 黑客攻势逐年攀升 系统存在安全漏洞 军方加紧信息战研究2.网安现状:大流量访问DDOS 民用(基础设施控制系统,窃取,潜在后门),工业,军用(信息对抗)3.安全攻击类型:1.被动攻击(信息泄露流量分析)被动攻击的本质就是窃听和监听数据传输。攻击者的目标是获取传输的数据信息。被动攻击的两种形式是消息内容泄露攻击和流量分析攻击。被动攻击难以检测,由于它们没有改变数据,使用加密来防范。2.主动攻击主动攻击包含改写数据流和错误数据流的添加,它可以划分为4类:伪装攻击、重放、信息篡改和拒绝服
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在DATAwhale的组织下,开始新的一轮深度学习,感谢组织,感谢沐神.机器学习(machinelearning,ML)是一类强大的可以从经验中学习的技术。通常采用观测数据或与环境交互的形式,机器学习算法会积累更多的经验,其性能也会逐步提高。数据遵循独立同分布(independentlyandidenticallydistributed,i.i.d.)(大多数情况,假设的前题)由一组称为特征(features,或协变量(covariates))的属性组成器学习模型会根据这些属性进行预测 拥有越多数据的时候,工作就越容易。 还需要正确的数据模型转换数据 将输入数据通过模型输出相应
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今天我们一起共读引言部分:1、什么是知识?也许你会对这个问题有些微词,我们都学了这多年知识了,难道还不知道吗?其实作者只是在面对现代社会中,想给各种各样的知识形态给一定新的界定。比如:我们在学校课堂上学习的内容就是知识吗?平日里在公众号上看的文章是知识吗?网上的课程音频是知识吗?不管它们是不是知识,我们可以明确的是它们都是信息。成甲认为,只有能够改变你行动的信息才是知识。知识取决于了解它的人能否使用这些信息改变自己的行为,产生新的结果。如果你看了一篇文章之后点头称是,然后生活照旧,那么这篇文章和其他所有类似文章一样,都只是一个信息。只有你看完一篇文章、了解一个观点之后,受到启发,改进了思考问题
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