今天看到一个看着挺养眼的经济学人图表案例,于是职业病爆发了,用ggplot2按照自己的思路写了一遍。现在把代码思路分享给大家! 加载包: library("ggplot2") library("tid
https://www.nature.com/articles/s42255-022-00629-2#Sec15
马赛克图(mosaic plot),显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的100%堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度,并会被划分成段。可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间的关系。
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数,我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。
第三个小图和第四。五个颜色和透明度都是设置一样的,最后效果看起来 为 啥差别这么大呢?没有想明白原因
https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02742-7
https://www.r-graph-gallery.com/128-ring-or-donut-plot.html
有的小朋友可能会说,这不就是个背景吗?在[[57-R可视化6-ggplot2三部曲最终之进阶为菜鸟]] 中我也提到过主题中的panel.background 参数,比如下图:
不等宽柱形图是一个相对于(等宽)柱形图的概念,「除了其高度以外,宽度同样代表一个指标」,可以同时反映两个具有相关性的指标大小。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
看我今天给大家带来了什么? 美貌与智慧并存的折线图 这个图看起来很简单哈, 但是画起来稍微有点繁琐, 小仙马上又要开始唠叨模式, 希望对大家能有所帮助。 Step 01 绘图数据的准备 首
有朋友问到这个GO富集分析的柱形图坐标轴文本的框线是怎么实现的。我目前的思路是用geom_text()函数添加文本代替原来的坐标轴文本,然后用geom_rect()函数添加矩形框线。(这个框线是一个平行四边形,geom_rect()函数画的是矩形,如果要画平行四边形可以借助geom_polygon()这个函数实现,但是平行四边形四个顶点的的坐标不太好确定)整体试下来虽然能够实现,但稍显麻烦,暂时想不到比较方便的办法。目前看来还是先出图,然后借助其他修图工具来添加框线可能会相对简单一些。
❝本节来介绍如何使用「geom_ribbon」给线条来添加置信区间并使用代码将其导出到PPT中,下面通过一个小例子来进行展示 ❞ 📷 安装并加载R包 devtools::install_github("davidgohel/officer") install.packages("flextable") library(tidyverse) library(officer) library(flextable) library(lubridate) 数据可视化 plot <- read_tsv("data
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggforce」来绘制别具一格的条形图,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。❞
❝本节来绘制一个简单的绘图案例;暂且称之为轨道图;下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图;关于此图的实践应用以后在做介绍 加载R包 library(tidyverse) library(systemfonts) library(colorspace) 导入数据 rent <- readr::read_csv('rent.txt') 定义调色板 colors <- wesanderson::wes_palettes$Zissou1 数据清洗 rent_sf_2012 <- rent %>%
另存为csv格式,存储到Rstudio的工作目录下。这边我命名为 example_1.csv
今天试着重复的图片对应着的是论文附件中的Figure8c,基因结构图,论文中文字部分对图的描述是 Gene structure of Lsat_6X11620. Closed bars represent exons, and open bars represent untranslated regions and introns. The positions of the SNPs in the promoter region are indicated by black triangles. An highly associated SNP, A-to-G transition at Chr. 6:15,542,968 is represented by a red triangle.
将层级聚类的结果转化为ggdendro作图需要的格式,用到的函数是dendro_data(hc,type="rectangle") type有两个参数可选
这里为了美观,不继续用ggthemes::theme_economist() 主题:
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A highly conserved core bacterial microbiota with nitrogen-fixation capacity inhabits the xylem sap in maize plants
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今天浏览新闻,看到一个关于美国居民家庭金融资产配置的调查,主要介绍1974年~2016年美国居民和非居民部门家庭金融资产配置比例分布演变的数据。 数据显示,在所统计的现金和活期存款、定期存款、养老基
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。
❝本节来介绍如何灵活使用「geom_segment」与「geom_point」这两个几何对象来构建圆柱形条行图,下面通过1个案例来进行展示; 加载R包 library(tidyverse) 加载数据 data <- read_tsv("data.xls") 数据可视化 ggplot(data,aes(y = reorder(country, diff), x = diff, color=balance))+ geom_segment(aes(yend = country), xend=
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
这其实就是pheatmap 画的非常简单的一张图。通过源代码我们可以发现它其实也是借助了grid 包操作。
我一直觉得,一门语言的学习一定要打牢基础,只有基础足够牢固,后期你无论选择哪个方向才会走的一路顺风。 这是我学习R语言将近一年的深刻体会,当初自己也经历过各种急功近利、自我陶醉的状态,当时没有任何人引导,也没怎么正儿八经的学过一门体系健全的教程,硬生生的一直刷题,就这么一路撑过来来了,也算是勉强越过了第一个瓶颈期,但是过程真的太辛苦。 近来有很多人跟我咨询如何学习R语言,其实个人觉得,在他们心里肯定早就有了答案,只是自己不愿意面对,或者总想从过来人的口中得到一丝安慰而已。 要么用时间去换技能,要么花钱买时间
填报志愿是一个复杂的过程,每年高考填报志愿都让家长和学生头痛,因为要考虑的因素太多,总让人左右为难、举棋不定。因此,报考志愿时,如何选择适合自己的专业,能否在进入大学后“心甘情愿”地投入精力学习本专业,怎样避免报考志愿演变为买彩票式的“赌博”心态等等,都是考生、家长、学校和社会需要深思的问题。
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》。
由于时间单位不统一,这里我们转化一下,把单位都统一起来,都转成seconds。🥳
由于最近开始使用R-ggplot2绘制一些可视化作品,也慢慢发现ggplot2绘图的方便之处,但毕竟开始于Python绘图,我们也不能落下
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
对于饼图,上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包(可见R可视乎|饼图)。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。接下来做简单描述,然后进入圆环图的学习。
其实这个数据适合用极坐标画图。先在直角坐标系中画好,再转换到极坐标,x 轴为半径。 比如在直角坐标系中,内圈从 0 到 3,那么外圈就是从 3 到 4。
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
「代码链接」https://gist.github.com/AlbertRapp/438102c458fc8fbdffcb6feb76ff93f7 可以从网站直接获取,如果你下载网速很慢,可以从文末直接获取
https://www.kaggle.com/mujinjo/stephen-curry-stats-20092021-in-nba
今天的推文给大家介绍一个我发现的比较优秀的一个可视化R包-ggdist包,这是一个非常优秀和方便的用于绘制 分布(distributions)和不确定性(uncertainty) 的可视化绘图包,详细介绍大家可以去官网查阅:ggdist官网。本期推文涉及的内容主要如下:
cowplot是ggplot2包的一个简单插件(或称拓展包),它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题,使用少量代码即可实现主题统一的修改,如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
饼图(pie chart)被广泛地应用于各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片,整个圆饼代表数据的总量,每个切片(圆弧)表示该分类占总体的比例,所有切片(圆弧)的加和等于100%。
https://www.kaggle.com/xvivancos/how-good-is-luka-doncic
https://www.nature.com/articles/s41467-022-33663-5#Sec18
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31724-3
https://www.kaggle.com/datasets/kjanjua/jurassic-park-the-exhaustive-dinosaur-dataset?resource=download
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