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「R」ggplot2数据可视化

Scatter Plot between weight and miles of Cars.png 分解上述图形的制作步骤： ggplot()初始化图形并指定要用到的数据来源和变量。...ggplot2包提供了分组和小面化的方法。分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。...让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。 分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序，labels

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    55-R可视化-4-ggplot2基石三部曲之基础一

    开篇语 这一个部分一共三篇，学会了基本上你的ggplot 就达到ggplot 界小学二年级的水平了吧~ 开始前 主要为ggplot2 中的前三个部分的内容。...ggplot2 可视化使得数据科学从业者更好地分析并解释数据 常用的ggplot 模版 ggplot2 的图形可以按照七种参数来对其进行调整 简单模版 ggplot(data = ) + (mapping = aex()) ggplot 的学习路径 image.png data 数据 image.png aes 及映射 image.png group #分组 labels #标记...练习题 6-1 #练习6-1 # 示例数据：ggplot2中数据集mpg # 1.分别以mpg的displ和hwy两列作为横纵坐标，画点图。...ggplot(mpg) + geom_point(aes(displ,hwy)) # 2.尝试修改颜色或大小，从mpg数据框中任选可以用来分类的列。

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    ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。...空图 应该在aes()函数中指定数据帧中需要绘图的任何信息。在本例中，我们通过aes()函数实现美学映射：分别指定x和y变量。但是，只绘制了一个空白的GGPlot。...4.3.3.3 使用坐标系统来调节和限制X轴和Y轴 坐标系的用途是在计算机屏幕上调整从坐标到二维平面的映射。在ggplot2中可用的不同坐标系中，笛卡尔坐标系和极坐标系是最常用的坐标系。...在下面的代码中，我们创建一个新的plot对象p5，并使用coord_cartesian()更改X和Y轴的限制以放大到感兴趣的区域。...刻面是在一个图中绘制多个图形。faceting的功能类似于lattice包中的panel。它经常出现在微生物组学研究的出版物上。在ggplot2中，刻面可以通过两种主要方式执行：网格刻面和包裹刻面。

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    更强的可视化：最全ggplot2扩展包整理

    本期为大家分享一个网站 ggplot2 extensions - gallery，该网站中包含了若干使用ggplot2及其扩展包实现的可视化案例，并附有详细绘图步骤和R语言代码。...ggrepel 提供避免标签重叠的功能，特别适用于散点图和其他需要标记数据点的图形。...ggsignif 可视化统计显著性标记。 ggh4x:定制刻面、多种色标和其他选项 ggbeeswarm 在较小的数据集中展示每个数据点的分布和密度。...ggside:用于创建分面图（faceted plots）的扩展包。 以上就是生信人常用的20个ggplot2扩展包的展示和对其功能的简介。...ggmosaic 通过 geom_mosaic在 'ggplot2' 中实现马赛克图。 ggfx “ggplot2”和“grid”的像素过滤器。

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    高维分面应用——ggplot2分面气泡图饼图

    今天仍然是一篇介绍关于ggplot2高维分面的教程，为什么要单独把这一块内容写这么多篇呢，因为很重要，而且很难搞定呀，高维分面是否能够熟练掌握将决定着你对ggplot2的理解甚至对于整个高维数据可视化的理解是否能够进阶...其实ggplot2系统内的分面函数只有简单的一个facet_grid()，但是恰恰就是这么一个不很起眼，甚至看起来有些特立独行的分面函数，却给高维数据可视化带来了革命性的变化，有了它，所有基于ggplot2...的可视化图形都能够扩展呈现 维度，从第三维、第四维、第五维（理论上来说）。...还是再强调一下facet_grid()在ggplot2各个几何图层中的地位和控制范围，分面函数作为一个特殊的，具有美学映射属性，却被设计在了与几何图层近乎独立地位（表现在从写法上来看，它并没有被设计在几何图层内...(scatterpie) 导入并整理地图数据： china_map <-readOGR("D:/R/mapdata/State/china.geojson","OGRGeoJSON",stringsAsFactors

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    gggenes绘制多物种基因结构比较

    安装 一种是安装稳定版本的gggene install.packages("gggenes") 另一种是从github上安装开发版 devtools::install_github("wilkox/gggenes...make_alignment_dummies()会根据给定的数据和待对齐的基因，生成一组空基因；再使用geom_blank()将这些空基因添加到绘图中，就可以填充两侧的空白，以在图上直观地对齐所选的基因...用geom_gene_label()标记基因 把基因名字所在的列名字映射到label属性可以在图上标记每个基因的名字。...在下面的例子中，forward被用来反转所有反链上所有的基因方向，与xmin和xmax暗指的方向相反。...如果子区域的边界超出了基因区域，则跳过该子区域，并弹出警告。配合geom_gene_arrow()不给基因上色，而只标记子区域。

    4.4K21

    R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

    在ggplot的官方手册中提及到， 一张统计图形是由从数据到几何对象（geometric object，记为geom，如点，线，条形等），图形属性（aesthetic attributes，记为aes，...最后，绘画在某个坐标系中（coordinate system, 记为coord），而分面（facet，将绘图窗口分成若干个子窗口）是用来生成数据中不同子集的图形 先介绍下它的基本元素： 数据与映射...几何对象geom 统计变化stats 标度 坐标系coord 分面facet 这些组件之间是通过“+”, 以图层(layer)的方式来粘合构图的, 所以图层是ggplot2中一个重要的概念。..., 默认情况下为离散变量, 按默认的颜色标度标记为桃红色 比较以下三种方法 ggplot(UG,aes(score,income),colour=sex)+geom_point() ggplot(UG,...)+geom_bar(aes(x=clarity,fill=cut))+coord_pola 八、分面（facet） 按照不同的透明度，分别回归（克拉和价格作回归），用分面 #分面，这是一行代码，

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    R for Data Science - 2.4 Facets

    这节开始学习ggplot2图形语法中另外两个重要元素：分面。...分面在美学映射那一节中，当我们需要把大于两个变量映射到图形中时，x轴和y轴就已经不够用了，需要通过形状和颜色等可区分的形式来代表新增的变量，但是一味的在一张图中增加多种映射会导致图上的信息密度过高，可读性差...图片有3张空图，那再看不分面的：ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = drv, y = cyl))图片可以看到三种传动类型(drv)都没有包含...4 43 1## r 0 0 4 21用facet_grid(drv ~ cyl)分面的时候，可以看到整组图(上边和右边灰色框)是以cyl为x轴，drv为y轴的，由于7个汽缸对应的全是空图...)图片ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = class))图片分面替代颜色映射的优势就是可以清晰呈现各个分面变量的相关信息

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    ggpubr!一键绘制出版级论文配图，绘图小白福音...

    安装 在R中安装ggpubr可以使用以下命令： install.packages("ggpubr") 主要特点 ggpubr是一个基于ggplot2的扩展，因此它继承了ggplot2的所有功能，并添加了更多的实用功能和自定义选项...ggpubr支持处理多组数据、分组、堆叠、分面、添加回归线、椭圆、置信区间、自定义标记等功能，可以满足各种不同的数据展示需求。...可以设置分组、堆叠和分面。 ggboxplot()：创建箱线图，用于展示不同组别之间的分布差异。支持分组、分面和添加自定义标记。 gghistogram()：创建直方图，用于展示单一变量的分布情况。...支持分组、分面和添加自定义标记。 ggqqplot()：创建QQ图，用于检验数据是否符合正态分布。支持添加参考线和自定义颜色。 ggdensity()：创建核密度图，用于展示单一变量的分布情况。...支持添加连线、置信区间和显著性标记。

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    88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案

    · 语雀 (yuque.com)[1] (11条消息) 目前最全的R语言-图片的组合与拼接_R语言中文社区-CSDN博客[2] 前言 有的时候你可能想要把两个不同的图放在一起比较，亦或是想要实现文章中的这种排列...p4 image.png 自定义添加位置 plot_layout() plot_layout 函数类似地继承了矩阵与分面中的相关参数 ncol , nrow 与 byrow 。...嵌套添加 通过嵌套，相当于将嵌套内的图形作为一个独立的子单元进行对应分割部分的处理。{} 与 () 均可以达到嵌套效果。...添加标记 整体标记 layout <- " 122 1#3 443 " p1 + p2 + p3 + p4 + plot_layout(design = layout) + plot_annotation...(title = 'mpg is so cool') image.png 子图标记 也就是换个参数的是， tag_levels 会自动识别数字 1 ， 字母A ，罗马数字 I 等。

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    120-R可视化38-尝试控制拼图的间隙

    -利用循环实现ggplot批量作图并拼图]] 最近有同学在后台向我提问，如何能够把原本拼图的间隙调小一些。...通过design设定 可以看到，以独立ggplot 为对象的内容，其本身就是紧密相连的： 我们可不可以把它们上下左右，向四周拉开呢？也就是让每张图之间存在一点间隙？...除了设定design外，还可以通过创建空对象的方式，将其按照某种规则与其他图像排列。 添加空的元素增加间隙 比如我们有： 我们可不可以不借助design，手动插入这些空隙呢？...比如我们创建NULL 或者空的ggplot() 白版。 接着，我们需要在 1x2 1x2 的位置加入这些白板，形成空隙的视觉。而且它需要按照顺序插入到我们用于排列的列表对象中。...3-让元素各自保留的间隙也删除 尝试aplot 想到aplot 拼图是可以非常紧密的拼接（毕竟是设计于热图的注释柱的）： p1 %>% insert_bottom(p1) %>% insert_bottom

    2.8K10

    生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

    ggplot(data=mpg) ggplot（）函数绘图，ggplot（）创建坐标系，地图一个参数data=指明对哪个数据集进行绘图geom_point() 接下来是向ggplot（）中添加图层，函数...color：连续变量使用的是同一种颜色，从浅到深以连续变量cyl为例ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy,...优势：根据想要观测的变量将数据分为每一分面，显示出每一分面中的趋势及不同分面之间的差别劣势：由于数据被分割为一个个的分面，数据整体的趋势就看不出来了如果有一个更大的数据集，就需要根据目标判断，如果看整体趋势的话就不用分面...geom_line、geom_boxplot、geom_histogram、facet_grid（2）在脑海中运行以下代码，并预测会有何种输出。接着在R中运行代码，并检查你的预测是否正确。...删除它会发生什么情况？为什么要在本章前面的示例中使用这句代码？不显示图例（4）geom_smooth()函数中的se参数的作用是什么？

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    ggplot2:正负区分条形图及美化

    在数据分析报告中，条形图是很常见的一种表现形式，可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中，为了更加直接、美观，对图表的展现形式也有了越来越高的要求。...实现过程 首先，载入ggplot2包，并随机生成二维数据。 ? 接下来，用ggplot()＋geom_bar()画出基本的条形图。 ?...同时，在这一步设置对每个条形加黑色边框，调整条形宽度，并使得中间留有空隙。 ? 设置x、y轴标签，y轴刻度，并将坐标轴翻转。 ? ? 到此为止，基本形态已经搞定，下面就进入精细的美化过程。...依次进行如下操作： 去掉灰色背景 删除指定网格及边框 修改字体 ? ? 最后，我们修改图例的颜色、字体，并在条形图两侧加入标签文字，就可以得到最终的效果了。 ? ?...想要图表做的好看，工具的使用是一方面，审美与图表思维的培养也是特别重要。从模仿开始，是不错的学习方式。 ---- 机器学习养成记

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    这50个ggplot2现成图表你居然没有从头到尾自己画一遍

    我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图， 当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。...一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...另外推荐5个ggplot2资源 ggplot2作者亲自写的书 链接：https://ggplot2-book.org/facet.html 书名是：ggplot2: Elegant Graphics for

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    R语言作图基础20230206

    iris[,1],iris[,3],col=iris[,5]) #以iris表格第一列作为x轴，第三列作为y轴，根据品种来绘制不同颜色> text(6.5,4,label="hello"） #添加文字，并加上坐标图片三...() 开始映射，即x轴的数据是Sepal.Length，y轴数据Petal.Length，不需要加引号（以上代码的数据的映射放在了具体的geom_point函数中，如果整体映射是一致的，可以把映射放到ggplot...()中，这样子如果没有特殊情况，后面的绘图函数不需要重新映射，但是如果映射在geom_开头的函数中，每一个函数都需要重新映射） 例如：> ggplot(data=iris,mapping = aes(x...,color=Species)) + facet_wrap(~ Species)图片5)双分面（把行也分组）>dat = iris >dat$Group = sample...ggexport是保存ggpubr的图片 png/pdf格式都可以3）eoffice包（输出ppt的神器）topptx(p,"example.pptx") #输出ppt格式的图片，图中的每一个元素都是独立可移动

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