python數(shù)據(jù)可視化繪制火山圖示例
導(dǎo)入模塊
import numpy as np import pandas as pd
1.讀取測(cè)試數(shù)據(jù)
data=pd.read_csv(r'E:\ZYH\R.project\rna-seq\lianxi1\exon_level\df.csv')
2.查看數(shù)據(jù)
data.head()
3.篩選差異基因
# 3.嘗試寫循環(huán)篩選上下調(diào)基因分類賦值給 "up" 和 "down" 和 "nosig" 加入pvalue條件 ###loc函數(shù):通過(guò)行索引 "Index" 中的具體值來(lái)取行數(shù)據(jù)(如取"Index"為"A"的行) data.loc[(data.log2FoldChange>1)&(data.padj<0.05),'type']='up' data.loc[(data.log2FoldChange<-1)&(data.padj<0.05),'type']='down' data.loc[(abs(data.log2FoldChange)<=1)|(data.padj>=0.05),'type']='nosig'
4.查看數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)多了type這一列
data.head()
5.統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)
data.type.value_counts() up 123 down 103 Name: type, dtype: int64
6.繪火山圖
import seaborn as sns import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl %matplotlib inline # 對(duì)padj取個(gè)-log10對(duì)數(shù) data['-logpadj']=-data.padj.apply(math.log10) # 查看 data[['log2FoldChange','padj','type','-logpadj']].head()
# 先設(shè)置一下自己的顏色 colors = ["#01c5c4","#ff414d", "#686d76"] sns.set_palette(sns.color_palette(colors)) # 繪圖 ax=sns.scatterplot(x='log2FoldChange', y='-logpadj',data=data, hue='type',#顏色映射 edgecolor = None,#點(diǎn)邊界顏色 s=8,#點(diǎn)大小 ) # 標(biāo)簽 ax.set_title("vocalno") ax.set_xlabel("log2FC") ax.set_ylabel("-log10(padj)") #移動(dòng)圖例位置 ax.legend(loc='center right', bbox_to_anchor=(0.95,0.76), ncol=1)
7.保存圖片
fig = ax.get_figure() fig.savefig('./python_vocalno.pdf')
以上就是python數(shù)據(jù)可視化繪制火山圖示例的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python數(shù)據(jù)可視化火山圖的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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