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图2. 简单可视化图表： A) 条形图通过加入原始数据点阵简单地增强可视化。 B) 点状图可以用来补充集中趋势和错误也可简单地增强可视化，但也有增加复杂性的风险，因为这些点状图依赖于点阵宽度和点大小等选择。 C) 最近流行的一种简单地改进方法是小提琴图加上箱形图或类似图形。但是，这不必要地反映了关于冗余数据轴的信息(此图为x轴).
人类天生对于直接理解统计原始数据和分布能力就较弱，而这些简单地改进可视化方法也有诸多不足，使我们理解数据本质还是容易产生偏差。Allen等人引入了一种新的数据可视化方法— 云雨图，它结合了多种可视化手法，优雅地将原始数据、概率密度和关键的统计信息（如：中位数、平均值和相关的置信区间）进行了可视化展示。（图3）
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雨云图结合了数据分布(“云”)和原始数据点阵(“雨”)。图中还添加箱形图、集中趋势和误差线信息来进一步补充。
图4. 云雨图如实反映细胞群双峰分布
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云雨图省去了我们对抽象数字过多凭空想象，取而代之的是 通过将冗余的镜像概率分布替换为箱形图和原始数据点，云雨图为用户提供了关于单个观察点和它们之间的关系(例如条纹或细胞群)以及分布中的总体趋势的信息。如图所示，即使是箱形图加上原始数据也可能隐藏数据的 双峰性或其他关键方面。（图4）
参考文献：Raincloud plots- a multi-platform tool for robust data visualization
在对数据可视化的探索过程中，BD FlowJo®软件也一直没有停止前进脚步， 目前在ViolinBox插件里实现了这个云雨图的功能。只需要在ViolinBox插件界面点选相关选项，就能得到美丽的云雨图了。
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