一图胜千言，不同的图表阐述不同的数据。本次分享四类经典基础图表：每一类图表都衍生出丰富多样的具体形式，从展示多样本组成的交互彩带柱状图，到揭示线性关系的回归图；从呈现多维度信息的色轴气泡图，到用评估模型性能的ROC曲线。选择合适的图表，就是选择理解数据的最佳视角。
柱状图
柱状图系列：
① 交互彩带柱状图：展示多样品物种组成情况；
② 垂直分组柱状图：将不同类型的值叠加在一起来表示它们之间的关系和比例；
③ 水平分组柱状图：用于不同组间数据的比较，展示不同组数据的分布特征及趋势；
④ 误差柱状图：展示数据的中心趋势，以及提供数据变异性或不确定性的量化表示；
⑤ 聚类条形图：以等级树的形式展示样品间的相似度，通过聚类树的分枝长度衡量聚类效果的好坏；
⑥ 环形分组状图：以环形布局展示分组数据的分布特征。
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饼状图
饼状图系列：都是用来展示不同元素之间的占比关系。其中主次类目饼图，用来展示多分类情况下饼图各类目占比情况。
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气泡图
气泡图系列：
① 交互丰度气泡图：它可以同时展示多个维度的数据；
② 单轴 / 多轴气泡图：都是用于展示多个变量在多个样品中数值情况；
③ 3D气泡图：通过在气泡上添加3D立体效果，更美观地展示数据情况；
④ 色轴气泡图：用不同的形状展示不同分组功能，通过渐变色来映射值大小。
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折线图
折线图系列：
① 折线图：通过折线展现不同分组数据的变化趋势；
② 线性回归图：基于散点图预测两个变量之间的线性关系；
③ 误差折线图：是在折线图的基础上，在每个数据点处添加了误差条；
④ ROC曲线：直观反映模型在不同阈值下敏感性与精确性的变化趋势；
⑤ 趋势分析：通过折线图形式展示基因表达模式相似的cluster中基因表达趋势。
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供稿 | 大数据研发部
编辑 | 市场部
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