venn-diagram

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matplotlib_vennで作成されたvenn図のサブプロットを作成しています。お知らせ右上のプロット上の欠落タイトル：ここで私が作ってるんだプロットです。これは、私がax.set_titleを呼び出すたびに、既存のサブプロットタイトルを置き換えるためです。このプロットを作成するためのコードは以下のとおりであった： oadoi_colors = ['all', 'closed', 'clos

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行列からプロットされたvenneuler vennダイアグラムに数を加える方法

私は、venn diagramで視覚的に比較したいいくつかの遺伝子リスト（様々な長さのすべて）を持っています。 ReShape2を使って遺伝子名のデータフレームをVenneulerがVenn Diagramをプロットするために使用できる1と0の行列に変換する少しの関数を書いた。私の問題は、ベン図の各部分に関連する値を抽出/計算する方法を理解できないことです。遺伝子名のテーブルを変換します A <-

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eulerrを使った正確なVennダイアグラム

私はeulerrパッケージを使ってベンダイアグラムを作成しようとしています。ベンダイアグラムを作成するために使用したい2つのリストがあります。リストの1つは最初のサブセットです。不思議なことに、eulerrはそのサブセットに固有のリスト b 内の1つの値が存在することを考えているようです。私は、それがユニークであると考える価値を理解しているようには見えません。 https://pastebin

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Vennerableパッケージのvennダイアグラムの色を手動で設定する

こんにちは私は手動で色を割り当てることができるようにしたいと思います。例えば library(Vennerable) data(StemCell) w <- Venn(Sets=StemCell[1:2]) plot(w, type="squares") については、私は茶色とSox2の=緑色、OCT4 =赤、重複を= manaullyれる行う変更したいものがを生成しま

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私は12個のクラスからのデータを持っている多くのグループ

のベンdigramプロット：私はRでベン図をプロットしたい df <- data.frame(id=c(paste("a",1:1000,sep="."), paste("b",1:2000,sep="."), paste("c",1:100,sep="."), paste("d",1:500,sep="."), pa

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ベン図に未知の値が表示されないようにする方法は？

私は、表現されていない値を思いつく方法を理解できませんか？私はちょうど私がここで答えに到着することになってる方法を見つけ出すことはできません。どのような助けや洞察力があれば幸いです。

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Pythonの非比例ベン図

pythonで3つの非比例ベン図を描くことは可能ですか？今私はmatplotlib-vennを使って3つの円を描いています。しかし、交点の値の中には、他のものと比較して非常に小さいものもあります。したがって、これらのセクションはほとんど見えません。これはコードです： set1 = set(list1) set2 = set(list2) set3 = set(list3) v = venn

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ベンダー図の再描画

Rを使用してベン図を再描画する最も簡単な方法は何でしょうか？私はベン図を生成するために使用されたデータを持っていませんが、残りの図はRで描かれています...同じ構造を保ちたいのでRで何か再描画する必要があります。 Doそれを行う最も簡単な方法は何でしょうか？これは私が他のベン図に使用しているコードです。 v1 <- venn.diagram(list(1=a, 2=b, 3=c, 4=d), f

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Vennダイアグラムにコンマ区切りを追加する方法

では、Vennダイアグラム上のカンマ区切り記号を千単位に追加する方法があります。 venn.plot <- VennDiagram::draw.pairwise.venn(10000, 7000, 3000, c("First", "Second"), scaled = FALSE) grid::grid.draw(venn.plot) 結果のグラフは次のようになります。それは、この機能の

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スケール円の大きさベン図（相対配分）

私は関数draw.triple.venn()library(VennDiagram)を使ってベン図をプロットしています。これはRで私のコードです： g = draw.triple.venn( area1 = 4.1, area2 = 5.6, area3 = 15.9, n12 = 1.3,n23 = 4.2, n13 = 2.3, n123 = 1.2, category =