#源代码#Orange实现数据可视化并绘制韦恩图

我们在获得一套数据时经常需要对数据进行一个直观可视化的分析，例如我们想查看数据的分布情况，不同类别数据之间的属性差异，或者不同数据集之间的交并集关系等

以韦恩图为例，所谓韦恩图就是将每个数据集用一个圆表示，并通过圆与圆之间的交并关系来直观的体现数据之间的交集或者并集关系

什么？有人说这实现起来很容易啊？的确，对于生物信息学专业或者稍微有一些R编程基础的人会说，用R语言，导入数据，随便敲几行代价，就可以轻松实现并获得一个韦恩图了

然而对于一个纯生物领域的用户，或者完全没有接触过R语言或类似编程经历的学生来说，通过代码实现韦恩图着实有些难为人

不过没关系，今天就为大家介绍一种为零编程基础用户提供的软件——Orange，并简单介绍如何通过Orange绘制出漂亮的韦恩图

首先第一步：下载安装Orange 下载地址http://orange.biolab.si/download/ Orange是python语言下的一个机器学习包，可以提供window，Mac OS，linux等环境下操作

但是python目前只支持2.7和2.6版本的

Python3.0以上版本暂时还不支持

第二步：创建数据 如图从左侧属性栏file工具拖拽到工作区，创建一个data，数据内详细信息见红框内，数据包括四个特征值，iris为target

第三步：创建子数据集 为了绘制韦恩图，我们讲data数据分成三个子数据集，来比较他们之间的交并集关系

当然这里用户也可以自己提供子数据

如图，我们通过左侧属性栏可以修改数据集对应图形的颜色，以及数据内容，如紫色圆圈所示，通过send selection将右侧选中的数据传递给对应的子数据集

第四步：绘制韦恩图 将左侧韦恩图工具拖拽到工作区，将三个数据集传递给wenn diagram工具，然后双击即可看到下面结果

如图可以详细看到三组数据集的交并情况，并且可以通过左侧save graph将图片进行保存

整个流程非常简单且容易操作，对于没有编程基础的用户来说，Orange为您提供了自动绘制韦恩图的方法

相信会在数据分析中为零编程用户提供帮助

1、RCT的Meta分析：文献检索-质量评价-统计分析-RevMan/Stata/R https://ke.qq.com/course/89244#term_id=100088703 2、RCT的Meta分析（文献检索-质量评价-统计分析-Stata） https://ke.qq.com/course/89362#term_id=100088872 3、RCT的Meta分析（文献检索-质量评价-统计分析-R） https://ke.qq.com/course/89364#term_id=100088874 4、RCT的Meta分析（文献检索-质量评价-统计分析-RevMan） https://ke.qq.com/course/89360#term_id=100088870 没有临床数据做生存率分析，结果可以作为论文的一部分 生信小白如何用云生信分析芯片数据发表接近10分文章 轻戳即可了解 长按二维码关注 云生信

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