专栏首页生信小驿站R语言之可视化(30)扫地僧easystats(1)

R语言之可视化(30)扫地僧easystats(1)

R语言之可视化(29)如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序

R语言之可视化(30)扫地僧easystats(1)

1.see包简介

see包是一个R语言可视化工具包,它能为使用者提供漂亮的、出版级的图像展示。 本文中主要介绍see包使用的主要函数:

  • plots:多图排列
  • theme类:图形主题
  • palette类:图形调色类
  • geom_point2: 散点图
  • coord_radar: 雷达图
  • geom_violinhalf:小提琴图

2.see包安装

see包可以通过两种方式进行安装,一种是在gitlab进行安装,另一种是基于CRAN进行安装。

方法一:基于github进行安装install.packages("devtools")
devtools::install_github("easystats/see")  library(see)  
方法二:基于CRAN进行安装
install.packages("see")library(see)

3.see包的使用

用途1:十分方便的将多个图片整合到一张图上

p1 <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) + 
  geom_boxplot() + theme_modern(axis.text.angle = 45) + scale_fill_material_d()

p2 <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) + 
  geom_violin() + theme_modern(axis.text.angle = 45) + scale_fill_material_d(palette = "ice")

p3 <- ggplot(iris, aes(x = Petal.Length, y = Petal.Width, color = Sepal.Length)) + 
  geom_point2() + theme_modern() + scale_color_material_c(palette = "rainbow")

plots(p1, p2, p3, n_columns = 2)
plots(p1, p2, p3, n_columns = 2, tags = paste("Fig. ", 1:3))

用途2提供新的图形主题

see包总共提供了modern、lucid、blackboard、abyss等四类主题。

  • Modern
library(ggplot2)

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, color = Species)) + 
    geom_point2() + theme_modern()
  • Lucid
library(ggplot2)

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, color = Species)) + 
    geom_point2() + theme_lucid()
  • Blackboard
library(rstanarm)
library(modelbased)

dat <- rstanarm::stan_glm(Sepal.Width ~ poly(Petal.Length, 2), 
    data = iris) %>% estimate::estimate_link(keep_draws = TRUE, 
    length = 100, draws = 250) %>% estimate::reshape_draws()

p <- ggplot(dat, aes(x = Petal.Length, y = Draw, group = Draw_Group)) + 
    geom_line(color = "white", alpha = 0.05) + scale_x_continuous(expand = c(0, 
    0)) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0))

p + theme_blackboard()
  • Abyss

用途3提供新的调色板

p1 <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) + 
    geom_boxplot() + theme_modern(axis.text.angle = 45) + scale_fill_material_d()

p2 <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) + 
    geom_violin() + theme_modern(axis.text.angle = 45) + scale_fill_material_d(palette = "ice")

p3 <- ggplot(iris, aes(x = Petal.Length, y = Petal.Width, color = Sepal.Length)) + 
    geom_point2() + theme_modern() + scale_color_material_c(palette = "rainbow")

plots(p1, p2, p3, n_columns = 2)

用途4绘制更好看的散点图

see包提供geom_point2制作散点图, geom_point2允许散点无边界轮廓。

normal <- ggplot(iris, aes(x = Petal.Width, y = Sepal.Length)) + 
    geom_point(size = 8, alpha = 0.3) + theme_modern()

new <- ggplot(iris, aes(x = Petal.Width, y = Sepal.Length)) + 
    geom_point2(size = 8, alpha = 0.3) + theme_modern()

plots(normal, new, n_columns = 2)

image

用途5绘制雷达图

library(dplyr)
library(tidyr)

data <- iris %>% group_by(Species) %>% summarise_all(mean) %>% 
    pivot_longer(-Species)

data %>% ggplot(aes(x = name, y = value, color = Species, group = Species)) + 
    geom_polygon(fill = NA, size = 2, show.legend = FALSE) + 
    coord_radar(start = -pi/4) + theme_minimal()

用途5绘制半小提琴图半点图

同时满足展示数据分布和数据多少的需求。

创建半小提琴半点图,可用于同时可视化分布和样本大小。

ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species)) + 
    geom_violindot(fill_dots = "black") + theme_modern() + scale_fill_material_d()

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