生信绘图工具|快来Pick极坐标柱状图、普氏分析图、GSEA点阵图
极坐标柱状图：功能：以扇形面积和半径长度直观展示数据分布，颜色渐变呈现分组差异。应用场景：适用于单细胞研究，能有效呈现细胞分群统计结果。使用方法：上传表格文件，输入标题，设置参数和颜色方案，即可生成图表。普氏分析工具：功能：分析不同组学数据的关联性，通过降维和变换操作比较数据分布。
简介：GSEA点阵图是基于GSEA工具获得的结果进行重新绘图的图形，它将基因集合中的所有基因都标注在ES结果图上，帮助用户快速筛选目标基因。这是当前最直观的GSEA分析图形之一。
极坐标柱状图 这款工具以直观展示数据分布而闻名，如南丁格尔玫瑰图，用扇形面积和半径长度表示数据大小，颜色渐变清晰呈现分组间的差异。在科研中，尤其在单细胞研究中，能有效呈现细胞分群统计结果。使用方法简单，只需上传表格文件、输入标题、设置参数和颜色方案，即可生成美观的数据展示图。
基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)
实现方式：与确诊人数变化图表类似，通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势。死亡人数的变化 图表类型：折线图 展示内容：展示从疫情开始到某一特定日期（如2月底）的死亡人数变化趋势。实现方式：同样通过eCharts的折线图功能展示死亡人数的变化趋势。
本案例通过Matplotlib和Pyecharts工具，可视化新冠疫情历史数据，包括全国及全球范围内的统计信息，供学习参考。数据来源于github.com/canghailan/W...中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件，数据覆盖新冠病毒爆发初期至2020年9月21日的历史数据。
疫情数字展示：使用指标卡形式，直观呈现关键疫情数据，如确诊人数、死亡人数、治愈人数等。左侧地图与折线图：利用ECharts图表库，展示上海疫情地图，以及疫情发展趋势的折线图，帮助用户快速了解疫情地理分布和趋势变化。
ECharts 5 对“分裂”、“合并”的支持，不仅需要设置 morph： true，还需要在 setOption 时，指定旧数据的哪个维度映射到新数据的哪个维度上。然后 ECharts 用这两个维度里的值进行对应，计算出数据项是否应该分裂、合并。
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我是柒保号的签约作者“以阳”！
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