在线统计作图-Graphpad，经典绘图工具初学初探

做科研,少不了数据统计和统计图的制作,做统计图,如果你还只在与Excel厮混,那你就太low了;而有的小伙伴很好学,杂七杂八学了一大堆软件,却哪个没搞熟。要说制作数据统计图的性价比,非Graphpad Prism莫属了。

从数据统计到figure的完成,GraphPad Prism可以一条龙服务,几乎可以搞定大部分医学研究所需的统计与作图。关键它还简单易学,和Excel一样傻瓜,但比Excel规范得多。

虽然GraphPad Prism很好用,可是如果你并没有接触过,要自己去摸索起来那还是有些闹心的。今天老谈教你从零基础教有重点地学习GraphPad Prism,让你在短时间内就能掌握多种数据统计图的制作,包括:

各类型的漂亮柱状统计图

各种折线图和折线比较图

高颜值的生存曲线图

还有错综复杂的组合图

甚至看似复杂的热图(Heat maps)

这些图对Graphpad Prism来说都不在话下,且最新版Graphpad Prism7还有半透明色、转换浓度、荧光笔画重点等多种贴心设置,改善了的内存使用方式让你运行大型数据文件都不会被卡

制作统计图表的相关的软件其实有很多,关键要看题主的是在什么样的业务场景下。 一般情况下,Excel就可以满足日常的使用需求,当然前提在于你对Excel足够熟练。 当然,如果你懂代码,可以用:Echarts ,如果你懂设计,可以用:Ai。这些都可以做统计图表出来。 可是从题主的描述中,我看到两个关键词:数据多、公司用。 这就注定了Excel很难担此重任。所以在制作统计图表方面,你可能就需要使用一些更为灵活的软件。 作为业务人员或者分析师,你可能需要用到商业智能类的软件,比如:永洪BI 对于BI类产品来说,制作统计图表简直就是小菜一碟,而永洪BI在国内的厂商中应该是做的最好的了。 制作统计图表的时候,只需要把数据导入产品中,通过拖拖拽拽就可以生成统计图表了,而且完全不用担心数据量大的问题。 以下是几张有代表性的统计图表:

使用BI软件可以解决统计图表制作的问题,但是统计图表的制作中,如何让图表表达更清楚的含义,有以下几个原则可以借鉴: 1. 越简单越好,专注于表达核心信息; 2. 在需要表达细节的时候,可以放更多的信息; 3. 差异越大越好,这样会使得你的统计图表更明显,易于理解;

1、打开MATLAB软件,准备开始作图。

方法一:

1、在命令窗口,编写离散点向量,例如离散点(X,Y),X= [1 3 5 7 2 9 3 6 2 8],Y= [2 1 4 5 6 15 2 5 7 10],如果我们直接采用Plot作图,画出来的是折线。

2、对Plot显示样式进行设置,如:plot(X,Y,'k*'),'k'表示显示黑色颜色,'*'表示点为星号显示。

方法二:

1、也比较方便,清除之前在命令行的代码,直接在命令行输入:clc,然后按回车键。

2、重新在命令行输入离散点,采用函数scatter进行画离散点,如:scatter(X,Y,'r'),'r'表示离散点显示为红色。

3、比较一下两种方法是否一样,用hold on ,使两个图在一副图上面显示出来。发现标记的离散点是在同一个位置的!

在使用Python绘制图表前,我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib。

Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身数据结构要高效;matplotlib是一个Python的图像框架,使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似。

《精通matlab数字图像处理与识别》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面,包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容;同时对于机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术――人工神经网络(ann)和支持向量机(svm),并在人脸识别这样的热点问题中结束本书。

《精通matlab数字图像处理与识别》结构紧凑,内容深入浅出,讲解图文并茂,适合计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生,以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员参考使用。

大多数科研文章都离不开图表,尤其是图,熟悉一些绘图软件,并将图在文章和PPT中展示出来,是科研训练的重要内容。漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分,生信宝典推出R的系列教程 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) 讲解通过R语言绘制高颜值图。后来为了更加方便使用,生信宝典团队开发了在线绘图工具 ,支持14中常见图形和部分扩增子分析,深受欢迎,日均访问400次,累计访问数十万次,遍及世界各大洲,功能也在一直增加完善中。

后台不少朋友说有更多绘图的需求,故整理了

Graphpad

的使用,一是传播知识,二是向优秀软件学习,让 在线绘图 越来越好。

Graphpad , Origin和SigmaPlot

是科研领常用的三款统计作图软件,他们各有优缺点,经常需要配合使用。

今天给大家介绍的是Graphpad的基本使用方法

下面是Graphpad的欢迎界面

从

方框1

处可知Graphpad Prism 6为用户提供了

6种

基本统计图表选择;

方框2

处是对所选类型图表的解释说明,点击 Learn more 查看官方帮助文档;

方框3

处可以选择某一类型图表下的小分类;

方框4

处则提供了演示数据集,方便新手入门。

6种统计图表类型的说明和使用的统计方法介绍如下:

在此选择 grouped 下提供的第二个现成数据集进行作图演示。选好后直接点击 creat 即可。

上一步之后我们便进入了graphpad操作的主界面,

方框1

处展示的是我们的数据,每个大组表示三种不同的细胞系(wild-type cells、GPP5 cell line和GPP7 cell line);每行表示不同的处理(血清饥饿和正常培养);每组5个平行重复。

该实验数据存在缺失值,如第一行的A:Y4。

方框2

处是一个

目录树

导入数据后,点击 Graphs 即可出图,如下:

在这个界面中,可以根据自己的需求改变图的类型。初学者要敢于

乱点

,自己试试不同的选项,就能知道每部分是什么功能了。( 尝试出真知 )

上面初步作出的统计图并没有展示诸如组间差异的统计分析结果,那我们要怎么添加 * 以展示组间差异呢?

在欢迎界面有 enter and plot error values already calculated elsewhere 选项,说明可以从外部导入在别处做好的统计分析结果,那是要去其他地方做好计算再来作图吗?

不需要!因为Graphpad上便可直接做统计分析!!!虽然可以在别的地方先做好分析,但是并不建议这样做,直接一个操作更便捷。

首先确定我们的分析目标:

1)评估细胞系之间的差异是否超过预期;

2)评估处理之间的差异是否超过预期的偶然性;

3)评估处理之间的差异是否与每种细胞系一致;

4)计算不同处理的细胞系之间差异的95%置信区间。

因此我们需要进行

两因素的方差分析

,点击 Analyze ,从Grouped分析列表中选择 Two-way ANOVA ,并接受对话框中的所有默认选项。Graphpad人性化之处在于,会自动识别当前分析的数据结构,给用户展示出最优的默认分析选项。

之后的具体分析便需要一定的统计学知识了,初生牛犊别怕试,你会发现点击不同的选项时,图示也会跟着变化,十分方便用户理解。

1)第一部分:实验设计,最开始提到了该组数据是非配对的,选第一;

2)第二部分:多重比较选择,就是你想要横着比还是竖着比或是斜着比;

3)第三部分:选择做统计分析的一些参数。

上面都设置好后,点击 OK ,分析结果会展示到操作主界面,并且保存到左侧 目录树 下的 Results 文件夹中。

1. 图形编辑工具栏介绍

1)第一部分:文档操作模块,跟office类似,如打开、新建、保存、复制粘贴等;

2)第二部分:数据分析,即之前演示的对录入数据进行统计分析;

3)第三部分:图形编辑,这部分是该软件的精华所在。可对图形进行例如图形类型、坐标轴、误差棒、图形大小、颜色等编辑更改;

4)第四部分:文字编辑,可以在统计图上插图线条、添加文字等;

5)第五部分:图形输出,可将做好的图导出、打印或输出到word/PPT中。

2. 根据之前的统计分析结果,利用文字编辑工具给统计图添上组间差异的标志

1)draw:可以插入不同形状的线;

2)write:编辑文字,插入公式等;

3)双击图形中的任一元素,可对文字、线条等进行形状、大小、粗细等编辑

3. 坐标轴调整

点击 Change 中的

第二个图标

,或者在图中

双击坐标轴

,调出坐标调整工具;

坐标轴整体设置和X轴设置,见图解,一般不做太多改动;

重点讲解如何设置Y轴,做出

截断图

,这是统计作图中常见的问题。

之前的数据相差不大,不太适合做演示,故另外生成了一个柱状图。左边柱子值太大,右边柱子值太小,右侧的柱子几乎消失了,使图看起来很不协调。做一个

截断图

可以很好地解决该问题。

1)点击坐标设置中的 Left Y axis (一般作图默认只生成左边的Y轴);

2) Gaps and Direction 处选择 Two segments ,即将Y轴断裂成两部分(根据实际数据,还可以选择将Y轴断裂成3段);

3)在 Segment 处,对下段(Bottom)和上段(Top)的Y轴分别设置参数(Rang);

4)然后在 Regularly spaced ticks 下的 Major ticks interval 处设置Y轴数值标签;

length:50%,上下段的长度各一半;

minimum:下段最小值0,上段最小值150;

maximum:下段最大值10,上段最大值200;

Major ticks:下段每格大小为2,上段每格大小为10。

这样便将Y轴10-150中间部分截掉了,整个图便显得好看多了。

4. 颜色修改

点击 Change 中的

最后一个图标

,或者在图中

双击柱子

,调出调整参数的工具框;

利用graphpad做统计图的基本操作大概就是以上这些内容,掌握一个工具的使用方法并不难,多试试便会了。难的是背后的统计学知识,如何对自己的数据选择合适的统计分析方法?当掌握不同分析方法适用于哪些数据结构后,便可以举一反三,对不同实验设计的数据做合适的分析了。