R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码，而且还要反复修改、预览，很是费时费力。
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！
在使用ggplot2初步绘制（ggplot2|详解八大基本绘图要素）出需要展示的图形后，还需要对标题，坐标轴（ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢”）和legend（ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢）上的对象进行一系列的设置，包括但不限于名称更改，颜色，大小，位置和角度的调整。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。
本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作，虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比，但对于使用 Python进行可视化绘制的小伙伴们，希望本期推文对你有所帮助
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今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。 facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。 传递给facet_wrap（）的变量应该是离散的。
说到拼图，那必须得好好学习patchwork包，这个包是Thomas大佬的作品，一经推出就火了，迅速取代了R中其他的拼图包。
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器，可是ggplot2纵然所向披靡，唯独无法呈现动态效果！ 最近发现R语言的官方CRAN中有一款名叫plotly的包，详细了解了下，这个plotly是基于js脚本语言开发的专用于动态交互可视化的利器，开发有在线版和桌面本，而且效果相当不错！ 而这里提到的plotly包就是该机构专门针对R语言环境发布的可视化包（具有不仅R语言，给MATLAB和Python都留有接口），不但可以协助ggplot2包将静态图表动态化，而且拥有自己独特的作图函数语法（语法非常精炼，
本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业（电新+环保）周报20210801》中的图表为例，简述图表定制的基本流程。
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做，其实线条对于图表而言，功不可没，即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid）中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
话说“一图胜千言”，在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形，例如折线图、条形图、箱线图、点图等。
2、在进行矩阵之间的运算时，假设a，b表示两个矩阵，a*b表示矩阵a与矩阵b进行矩阵相乘，a.*b表示矩阵a中的元素与矩阵b中的元素按位置依次相乘，得到的结果作为新矩阵相同位置的元素。
ggplot2 添加显著性标记方法类似，可参考以下内容https://zhuanlan.zhihu.com/p/644988686
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
继续“一图胜千言”系列，直方图(Histogram)又称柱状图，是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况，也可以展示数据的概率分布情况。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理，陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 不管是生活还是工作中，定制都很常见。一谈到定制，会油然而生出一种专业感和高级感。 定制代表着量体裁衣，定制代表着充分适配，定制代表着专属设计。 图表也可以进行量身定制，定制后的图表标识性更强、更适合传播，能更好地为工作服务。 本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业（电新+环保）周报20210801》中的图表为例，简述图表定制的基本流程。 01. 光大证券的图表优势 ---- 光大证券报告的图表格式统一、配色统一、区域划分统一，巧妙地运用线条、文字
python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。
今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构，通过步骤分解，详细了解一个图表绘制的过程 。
plot(Y)如果Y是m×n的数组，以1:m为X横坐标，Y中的每一列元素为Y坐标，绘制n条曲线；如果Y是n×1或者1×n的向量，则以1:n为横坐标，Y为坐标表绘制1条曲线；如果Y是复数，则plot(Y)等效于plot(real(Y), imag(Y))；其它使用情况下，忽略坐标数据中的虚部。
Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放
雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法，将图形元素抽象成可以自由组合的要素，类似Photoshop中的图层累加，ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加，最终形成所图形。更加深入学习ggplot2，请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体，geom_text不能填充颜色
*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层，从前往后覆盖，因此需要考虑函数书写的顺序
前面我们学习了 patchwork 包排版 ggplot2 图形的简单入门，今天来学习下 patchwork 包的复杂排版。
plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标；函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下：
在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。 例如：
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包，突然感到发现了动态可视化的新大门，这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包，它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外，它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持，在图层函数中涵盖了点标
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统，在Python和R中都能引入并使用，在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包，首先给几个我觉得最值得推荐的理由：
关于MATLAB里柱状图的画法，以及如何在图例legend和轴标签xlabel里加入latex公式，请参考 https://blog.csdn.net/u014261408/article/details/102511989。
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制热图并添加双向箭头添加注释，下面小编通过一个案例来进行展示，图形仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。。❞
base包、ggplot2、ggpubr（ggpubr对ggplot2进行了简化和美化，适用于新手入门，可操作空间较小）
四种常见的作图系统中，ggplot2包基于一种全面的图形“语法”，提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴，提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化，并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
前面我们学习了ggplot2中组合图形的绘制，在科研论文中，组合图形每张子图通常需要加上ABCD等标签，如下图所示。
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器，我在（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍，其渲染出的图像以浏览器为载体，非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像，且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签，最重要的是其使用方法非常傻瓜式，本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用；
提到R语言，总会想到它强大的绘图包ggplot2，甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如，python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下，总结了一些日常绘图中常用的命令。
等高线图（contour map） 是可视化二维空间标量场的基本方法[1]，可以将三维数据使用二维的方法可视化，同时用颜色视觉特征表示第三维数据，如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
感觉ggplot 绘图中的图例/legend，完全可以作为一个单独的内容讲很久，特此来总结一下。
信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MA
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