上次可视化系列说了瀑布图(可跳转)。它可以用于展示拥有相同的X轴变量数据(如相同的时间序列)、不同的Y轴离散型变量(如不同的类别变量)和Z轴数值变量。
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。
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
火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P value(P值),值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧
本期推文我们开始介绍基础柱形图(条形图)的绘制推文,其目的就是让大家希望大家可以一步步打好基础,为以后绘制更加复杂、更加精美的可视化设计作品做准备。本期主要涉及的知识点如下:
本期开始继续基础图表(柱形图/条形图(bar charts))的绘制推文教程,但在系列绘制之前,我们先介绍下个人较喜欢的一个绘图R包-ggchicklet包,用于绘制带圆角角度的柱形图(Rounded Segmented Column)。主要涉及的知识点如下:
有读者询问如何对散点图拟合非线性的曲线。实际上我们通常看到的无论是直线拟合还是各种曲线拟合都属于广义线性模型。
今天这篇推文,小编还是像往常一样交给大家绘图技巧,今天的主角就是-树形矩阵图(Treemap)。绘制树形图使用R或者Python都是可以绘制的,今天我们还是使用R进行绘制(Python绘制结果为交互式,后面统一介绍相应的库)。在R中有专门的包-treemapify包进行绘制。今天内容主要如下:
在查阅文献的过程中,看到了几幅非常不错的出版图,今天就跟着小编一起学习下,他们是怎么使用 R 绘制出来的。
虽然3D的plot见得比较多了,但是看见这样的R包,我的心还是砰了一下,这个简直不能再好看了!
ggplot作图系统在R预言诸多可视化包中之所以如此的风靡,除了它拥有自己的图层理念之外,我觉得还要归功于它对于图表细节元素的灵活调整。 对于ggplot的初学者而言,可能没有太多的在意图表的主题是否优雅,配色是否美观,仅求能够准确无误的出图就OK了。 但是如果仅限于此,那么使用ggplot作图真的就是杀鸡用了宰牛刀了。 就拿默认的图表来说,虽然你只靠两句代码就可以跑出来一幅还算及格的图表,可是ggplot语法博大精深,背后给你的代码默认匹配的参数不计其数。 其中有一组特别庞大的参数组就是theme()参数
ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如,以下R代码将数据集初始化为ggplot,然后将一个图层(geom_point())添加到ggplot上,以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width:
用许多条目来表示和比较时间序列,将它们绘制为折线图可能具有挑战性。绘制此类数据集的一种更方便的方法是地平线图,它能够压缩数据但仍保留所有信息。
火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P value(P值),值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧!
面积图是一种基于折线图的图形,可以通过图中的面积来表示数据的大小情况,比如下面两种都是面积图:
可以看到各个细胞亚群,都是有CD4基因表达的,我们虽然命名了 Naive CD4 T和Memory CD4 T",但是它们并没有特异性的高表达CD4基因哦!
近日,有小伙伴私信我关于河流图(streamplot/streamgraph) 的绘制方法,大家知道小编我可是非常宠粉的哦,这就安排!!(有的小伙伴可能会问了,为啥老是绘制静态(不可交互)的图表呢,这里小编统一回复一下哈:交互式图表我们后面会专门出系列推文(Python居多哈),目前我们还是为了进行打好基础哈),好了,我们直接开始哈,内容主要如下:
今天给大家介绍的内容是用 R 语言绘制包含十段线[1]的地图,并且可以根据数据实现对各省份的填色。
全国巡讲课程结束后的一个月持续答疑环节,被问的最多的问题居然是如何在差异分析后的火山图上面标记出来感兴趣的基因,这里有必要派我们杰出能干的小洁老师出马!
Solution Note that with bitmap output, the filled symbols 15-18 may render without proper anti-alia
GO注释的结果通常是两列,第一列是GO号,第二列是好多基因名,用逗号分隔。就是下面这种
ggdensity是一个新的ggplot2扩展包,用于展示二维密度估计,使用的方法是基于最高密度区域(HDR)的密度估计方法。(什么是HDR?简单的说就是在指定概率所覆盖的样本空间所有可能的区域中,HDR具有可能的最小区域。)
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构,主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
gene2) Pearson's product-moment correlation data: data gene1 and data$gene2 t = 2.4858, df = 395, p-value = 0.01334 95 percent confidence interval: 0.02600102 0.21984192 cor 0.1241053
启动RStudio后,菜单栏点击Tools>Install Packages…中输入ggplot2,安装;
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。
链接:https://pan.baidu.com/s/1niWjcaJOuimO4NQHzHmvIA 提取码:q6am
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程,也算是自己的一个基础知识积累和巩固,希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制,主要知识点如下:
今天这篇推文小编给大家介绍一个一直想绘制的图表-议会图(parliament diagrams),当然这也是柱形图系列变形的一种。绘制这种图表也是超级简单的,只需使用R-ggpol包进行绘制即可,当然,改包还提供其他优秀的绘图函数,下面就一起来看下吧。
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第三篇。学习R语言ggplot2包画箱线图。
https://www.nature.com/articles/s41467-020-16881-7#Sec15
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包. 先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggpl
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包,它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象(圆圈,线条等),主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx()函数定义,基于数据变量的几何对象的属性(位置,大小,颜色)由美学(aes())函数指定( 在geom_xxx()函数中)。任何ggplot图的基础层都是由ggplot()函数定义的空ggplot层,它描述了用于绘图的数据框。
能制作这样图表的工具很多, 我比较喜欢ggplot2+AI, 当然,或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节,不过,我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
https://github.com/z3tt/TidyTuesday/blob/main/R/2019_16_DataVizMistakes.Rmd
随着生物学背景知识的增加,单细胞图谱的可视化直接用10X的Loup或者seurat的Dimplot函数直接绘制的umap/tsne图往往很难达到要求了,这就要求我们提高绘图技能。我们都知道ggplot2是一款很好的绘图R包,甚至可以说在语法上扩展了R语言本身。那么,当我们需要绘图的时候,自然我们会想到它及其周边。今天我们就主要地看一下ggforce这个包带给我们的可能性。
MAplot转录组差异基因表达展示_maplot r语言_TS的美梦的博客-CSDN博客自己也顺着这线索另外找了教程
由于最近一直需要加班和做试验,我把更文的时间变成一周一次啦,有问题的小伙伴可以留言,我们做生信的小可爱们一起学习进步。
今天小编继续给大家送上优秀可视化教程推文,同时,我们也提供练习数据哦~本期的重点是是关于桑葚图(Sankey Diagram),中文名字叫法不同,我们还是以英文名称为主哈,本期内容主要包括以下几点:
https://www.nature.com/articles/s42255-022-00629-2#Sec15
前面介绍了基础直方图的绘制教程,接下来,同样分享一篇关于数据分布的基础图表绘制-核密度估计图。具体含义我们这里就不作多解释,大家可以自行百度啊,这里我们主要讲解R-python绘制该图的方法。本期知识点主要如下:
ggplot2是与base r语言不同的作图语法,最少元素包括:指定数据、美学映射、几何对象
参考 Create VCF from .bim, .bed and .fam files
❝本节来介绍如何使用ggplot2绘制配对连线云雨图,图形倒也简单主要是细节;小编给了两个案例来进行展示,有循环绘图需求的可以看最后一个案例;❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsignif) library(gghalves) library(ggsci) 数据清洗 df <- read_tsv("data.xls") %>% filter(year %in% c(1957,2007),continent !="Oceania") %>% select(
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云