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高阶可视化绘图系统:ggplot2入门

展现标度常见做法是绘制图例和坐标——它们实际是从图形到数据一个映射,使你可以从图形读取原始数据。标度包括位置、颜色、大小、形状、线型。...我们通常使用是笛卡尔坐标系,但也可以将其变换为其它类型,极坐标和地图投影。 图层(Layer):图层作用是生成在图像可以被人感知图形。...图5添加图层shape映射关系 p6 <- p + geom_point(aes(y = carb)) + labs(title="图6") #图6修改默认y映射关系, 注意图中y名称仍然以默认...2、几何对象(Geometric) 上述例子,数据映射关系有ggplot()函数设定,使用geom_point()添加一个几何图层,告诉ggplot绘画点图,并将图层属性映射到散点。...对比图10和图11,aescolor参数属性可以发现,color对应变量为factor因子时,图10图例分组显示不同颜色;但factor对应变量为数值,ggplot将其识别为连续变量,数值大小决定颜色深度

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这些条形图用法您都知道吗?

ggplot2语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉,一定听过使用ggplot2绘图体系了。...NULL, mapping = aes()) data:指定绘图所需原始数据,如果不指定,则必须在geom_*函数中指定; mapping:通过aes方式指定图形属性(x变量,y变量,颜色变量...(信息、边框色、填充色等),但要求属性值来自于原始绘图数据data; data:指定绘图所需原始数据,如果使用默认NULL值,则图形数据将来自于ggplot函数;如果指定一个明确数据框,则该数据框将覆盖...ggplot函数所指定数据框; stat:借助于该参数控制绘图数据统计变换,默认为'count',表示计数(前提是绘图数据为明细数据);如果指定为'identity',表示直接使用原始数据绘制y(...如上图所示,使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内,其中左图是使用geom_bar函数直接生成原始图形,右图则是在左图基础添加了三项功能,分别是条形图排序(代码reorder

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一步一步教你使用ggtree

treeio,以及ggplot2、ggstance、ape等软件包,如果安装失败,可能是没有预先安装依赖包。...,geom_nodepoint和geom_text2控制显示节点及其节点支持率,theme_tree2控制显示x,xlim则调节x范围,通过脚本可以看出ggplot2语法特征,图片元素通过图层叠加方法来进行调整...接下来我们还可以使用gheatmap在发育树后面绘制每个物种序列分布热图,gheatmap支持矩阵作为输入数据,完整脚本如下: library(ggplot2) library(ggtree) library...=colnames(count2),y=y) #将列表转换为数据框 ggplot(data=rcount, mapping=aes(y=1, x=y, fill =Group)) + geom_barh...{ rcount=data.frame(Group=colnames(count2),y=y) ggplot(data=rcount, mapping=aes(y=1, x=y, fill =Group

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R03 绘图

= aes(x = cut, y = freq),stat = identity) #使用场景2:不统计count,统计prop(比例) ggplot(data = diamonds)+ geom_bar...包中一个重要函数,它用于将变量映射到图形属性颜色、形状、大小、位置等。...它主要功能包括以下三个方面: 映射变量:aes()函数可以将数据框列名变量名映射到图形属性,例如将x和y变量映射到点图xy将fill变量映射到柱状图填充颜色。...切换图形设备:在R,可以使用pdf()、png()、jpeg()等函数打开多个图形设备。使用dev.off()函数可以切换到之前开设某个设备,以便继续在该设备上进行图形绘制。...需要注意是,在使用dev.off()函数关闭图形设备之后,如果还需要绘制图形,就需要重新打开一个新图形设备。否则,所有的图形绘制将会输出到同一个设备,可能导致图形重叠其他问题。

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散点图及数据分布情况

: 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置点形 5.4 将连续变量映射到点颜色大小属性 5.5 处理图形重叠问题 5.6...如果散点图对应数据集按照某个因子型变量进行了分组,那么可以将分组变量映射到colourshape等属性 #添加分组 hw_sp <- ggplot(heightweight,aes(x=ageYear...A:边际地毯图实际是一个一维散点图,可以用于展示每个坐标数据分布情况,调用geom_rug()函数即可。...当xy都是分类变量时候,气泡图可以表示网格点变量值 ##使用数据集HairEyeColor包含了592个学生头发眼睛颜色分布 # 创建一个数据框,对男性组和女性组计数求和 hec <- HairEyeColor...传递一个指定x和y带宽向量到h,这个参数会被传递给实际生成密度估计函数kde2d().在本例,我们将在x,y方向上生成一个更小带宽,以使密度估计对数据拟合程度更高。

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56-R可视化-5-ggplot2基石三部曲之基础二

也正因其代表不同图层,因此也可以利用新图层对旧图层进行叠加(覆盖)。 先后顺序 但也正和图层叠加一样,Rggplot 叠加也有先后顺序,后来图层会覆盖在原来图层。...x,y 时,需要设定参数 stat ,其默认参数为 count (也正因此geom_bar 对应stat_count),它会计算出选择对象在出现频数作为y。...theme 参数,通过rel函数将字体大小提升到1.5倍: ggplot(new_metadata) + geom_point(aes(x = age_in_days, y= samplemeans...在使用labs 属性定义图像时,还可以使用expression 语句,生成绘图中希腊字母、特殊符号公式,但该包语法比较奇怪,比如: expression(paste("Temperature ("...练习题 6-2 #练习6-2 # 1.尝试写出下图代码 # 数据是iris # X是Species # y是Sepal.Width # 图是箱线图 library(ggplot2) test =

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数据视化三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

主要变量即为图形两个坐标,其中y在纵轴,x在横轴。变形:单变量绘图,用 ~ x 即可;三维绘图,用z ~ x*y;多变量绘图,使用数据框代替y ~ x即可。...一种方法是使用cut()函数,另外可以使用lattice包函数将连续型变量转化为瓦块(shingle)数据结构,这样,连续型变量可以被分割为一系列(可能)重叠数值范围。...Split/position 数值型向量,在一页绘制多幅图形 Type 字符型向量,设定一个多个散点图绘图参数,(p=点,l=线,r=回归,smooth=平滑曲线,g=格点) xlab/ylab...1.5 页面布局 lattice无法使用par()函数,因此需要将图形存储到对象,然后利用plot()函数split = position = 选项来进行控制 split方法,将第一幅图放置到第二幅图上面...:第一个plot()函数把页面分割为一列两行矩阵,并将图形放置到第一列第一行;第二个plot()函数将图形放置到第一列第二行,由于plot()函数默认启动新页面,因此使用newpage = FALSE

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原创 | R基础及进阶数据可视化功能包介绍

首先,需要有一张空白画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定XY,以及XY取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程是必不可少。...在拥有坐标系基础,我们便可以描绘数据点,注意此处默认图表类型是点状图。 在plot()语句括号,逗号前我们定义了数据点X坐标值,逗号后定义了对应数据点Y坐标值,两个都是用数组方式表达。...参考R绘图原理,ggplot2我们可以将图表拆分为如下常用元素: 1. 数据(data): 需要可视化数据 2. 映射(mapping): 数据可调配参数,X、Y值,颜色等 3. ...注释(annotate): plot()text(),进行文字标注 8. ...data=mpg表示使用数据集为mpg,mapping是定义了映射到图表XY数据属性,以及每个数据点颜色(映射在X数据属性是displ,Y是hwy,颜色则按照数据集中class种类标注

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高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

大多数术语都非常直接,但要记住要点是,Figure是最终图像,可能包含一个多个坐标。坐标代表一个单独划分。...如果你花时间了解了这一点,才会理解matplotlib API其余部分。此外,许多python高级软件包,seaborn和ggplot都依赖于matplotlib。...重点讲一下我遇到最常见绘图任务,标记,调整限制,更新绘图标题,保存图片和调整图例。...记得当我说在matplotlib要访问坐标和数字至关重要吗?这就是我们在这里完成工作。将来任何定制化都将通过axfig对象完成。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常数据分析更有效地使用matplotlib。

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(数据科学学习手札38)ggplot2基本图形简述

一、简介   一篇我们介绍了ggplot2基本语法规则,为了生成各种复杂叠加图层,需要了解ggplot2一些基本几何图形构造规则,本文便就常见基础几何图形进行说明; 二、各基础图形 2.1...我们主要使用两个参数控制线条位置,slope控制斜率,intercept控制截距,下面是一个简单例子,我们在散点图层叠加截距为20,斜率为2直线: library(ggplot2) p <-...():   如果你想添加直线垂直于x,则可以使用geom_vline()来快捷地添加垂直线条,xintercept传入参数即为线条在x位置,若传入向量则可同时添加多条线条: library...,我们通过在geom_hline()传入参数yintercept来绘制垂直于y线条: p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point() +...(),他们主要参数类似,需要在aes()定义起点坐标x、y,以及终点坐标xend、yend,如需要线段曲线上带有小箭头,则额外定义参数arrow即可,箭头方向由之前起点终点决定: data <-

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高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

大多数术语都非常直接,但要记住要点是,Figure是最终图像,可能包含一个多个坐标。坐标代表一个单独划分。...如果你花时间了解了这一点,才会理解matplotlib API其余部分。此外,许多python高级软件包,seaborn和ggplot都依赖于matplotlib。...重点讲一下我遇到最常见绘图任务,标记,调整限制,更新绘图标题,保存图片和调整图例。...记得当我说在matplotlib要访问坐标和数字至关重要吗?这就是我们在这里完成工作。将来任何定制化都将通过axfig对象完成。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常数据分析更有效地使用matplotlib。

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「R」ggplot2数据可视化

几何对象是用以呈现数据几何图形对象,条形、线条和点。 图形属性是几何对象视觉属性,x坐标和y坐标、线条颜色、点形状等。 数值值和图形属性之间存在着某类映射。...最常见元素是坐标刻度线和标签(还有图例)。 接下来以三个数据集解释ggplot2使用。第一个是lattice包singer数据集,它包括纽约合唱团歌手高度和语音变量。...分组指的是在一个图形显示两组多组观察结果。小面化指的是在单独、并排图形显示观察组。需要注意,ggplot2包在定义组面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面,并进行绘图。...用几何函数指定图类型 ggplot()函数指定要绘制数据源和变量,几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前,有37个几何函数可供使用。以下列出常用函数。...mytheme.png 多重图 基础绘图中,我们使用图形参数mfrow和基本函数layout()把两个多个基本图放到单个图中,同样,这种方法在ggplot2不适用。

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了解绘制条形图和折线图细节

本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列数据框,一列为x位置,一列为y对应高度,基于此如何绘制条形图?...,aes(x=group,y=weight))+geom_col()# 是不是很简单啊,寥寥几句代码即可 : #时间是连续性变量,此时会在x介于最小值和最大值之间所有可能取值范围处绘制条形 ggplot...设置position='identity'避免系统对负值绘制堆积条形发出警告 ggplot(climate_sub, aes(x=Year,y=Anomaly10y,fill=pos))+ geom_col...::percent) #这里是使用了scales包percent函数,也可以先library(scales),然后运行scale_y_continuous(labels=percent) ggplot...,stat='count',vjust=1.5,colour='white')#这里用count函数进行统计x值行数,使用映射..count..令计算得到计数作为标签 #调整数据标签方法 #(1)

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R语言作图基础20230206

ps:高级绘图函数是指可以绘制出一张图,而低价绘图函数是指在图中添加“零部件”,低级绘图函数必须在高级绘图函数基础才能绘制,二者都是base包内容eg:plot绘图> plot(iris[,1]...() 开始映射,即x数据是Sepal.Length,y数据Petal.Length,不需要加引号(以上代码数据映射放在了具体geom_point函数,如果整体映射是一致,可以把映射放到ggplot...(),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_开头函数,每一个函数都需要重新映射) 例如:> ggplot(data=iris,mapping = aes(x...Species)图片6)几何对象(可以叠加使用)图片ggplot() 映射可以在全局使用,geom_function映射只能在局部使用7)柱状图/直方图 (y无需映射)ggplot(data =...diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)) #常用于统计个数,y会根据x自动计算图片也可以把count改成prop,计算百分比>ggplot(data

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ggplot2画KEGG富集柱形图

在做项目分析时候遇到过一个问题,就是有个老师想将好几张功能富集结果柱状图横坐标的范围全部调整为一样,一般画这个柱状图都是用Yclusterprofiler包barplot函数对使用这个包功能富集结果进行一键绘图...这个图与一般函数barplot画出来不一样地方在于它颜色,这张图里面的颜色反应是fdr大小,是一个连续值,ggplot2可以将连续值映射到到颜色,横坐标是通路感兴趣基因个数。...(top10) <- c("Description","count","padj") #fill=padj fill颜色填充,使用连续值padj p <- ggplot(data=top10,aes(...x=Description,y=count,fill=padj)) #coord_flip()颠倒坐标 p1 <- p + geom_bar(stat="identity") + coord_flip...element_text(color="black",size=12)) #ylim(0,30) 更改横坐标的范围这里坐标颠倒了,虽然看起来是x,但其实是y p3 <- p2 + ylim(0,30

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