ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。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。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
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。
R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。
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。
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。
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：
R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状图等），并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然
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。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。
昨天给大家推荐了Python语言绘制散点密度图的可视化工具-mpl-scatter-density，很多同学都表示使用起来非常方便。但是也有同学一直使用R语言进行可视化绘图，所以今天这篇推文就给大家推荐R语言快速绘制散点密度图的方法。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
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
二分类变量的最佳截点直接使用pROC包就可以直接得到，前面也介绍过，今天主要说一下生存资料ROC曲线的最佳截点，以及生存资料的ROC曲线如何变得平滑。
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一，且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感，即使其绘图速度不是很快，但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架；ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham，ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics（图形的语法）中提出的理论，取首字母缩写再加上plot，于是得名ggplot，末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2，如reshape2等；
aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。它的主要功能包括以下三个方面：
双变量数据可视化可能对于我们比较简单， 但是如果变量是三个或者更多，怎么在一幅图一起显示呢？今天我们就来讨论这个问题，解决方案有两种。
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。
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落，也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点，就是分面中没有讲填充多边形分面的应用，虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂，再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕，这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话，你可以参考以下序列文件： 地图部分（ggplot2） 你想要的地图素材资源，我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材，从此告别SHP时代~ 大道
ggplot2 R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图（利用color分
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
2017年8月份的R语言更新包中，默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象，从此在R语言中制作树状图，不用再求助于第三方包的辅助了。 该包既有Cran上的正式发行版，也有托管在GitHub上的开发版，安装方式如下： CRAN: install.package("treemapify") Github: devtools::install_github("wilkox/treemapify") GitHub主页： https://github.com/wilkox/treemapify 载入本文章所
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程，后来因为其他事情耽搁了，今天打开以往的git日志，才发现有这么一个坑（ggplot2初探），虽然现在绘图的包层出不穷，但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
前面介绍了logistic回归的DCA的5种绘制方法，今天学习下cox回归的DCA绘制方法。也是有多种方法可以实现，但我比较推荐能返回数据，用ggplot2自己画的那种。
英国广播公司（British Broadcasting Corporation；BBC）是全球最大的新闻媒体，其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
今天是大年初二，这篇文章我只想传达一点： 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的，如果有，请换个关键词继续Google！ 第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言： 因为这个语言是肉丝儿（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言，所以叫做R语言。这两个人是统计学教授出身，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！如果你平时的工作和统计相关，你好意思不会点R语言么？ 另外，在R语言的官网上，有这样一
1 什么是ggplot2 ggplot2是用于绘图的R语言扩展包，其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射，即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形（如直方图，散点图），而是定义各种底层组件（如线条、方块）来合成复杂的图形，这使它能以非常简洁的函数构建各类图形，而且默认条件下的绘图品质就能达到出版要求。 2 与lattice包的比较 ggplot2和lattice
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。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
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：
有一些不食人间烟火的评论，说这样的包对大家的技术进步并没有如何作用，仅仅是傻瓜式修改代码。它们也不过是另外一种封装，并不能有助于用户对ggplot2语法的理解。
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，这时分面的作用就体现出来了。
本文介绍基于R语言中的readxl包与ggplot2包，读取Excel表格文件数据，并绘制具有多个系列的柱状图、条形图的方法。
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平，不愿意动手实战，提高自己。对这样的小白来说，各种拥有操作界面的软件可能是更适合，比如orgin和prism等等，其实R里面也有类似的骚操作，比如新手绘图一站式R包 ggpubr ，你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件：
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念，图形由以下几个模块组成：
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
作图baseggplot2 ★ggpubr拼图par里的mfrowgrid.arrange cowplotcustomLayoutpatchwork ★导出经典三段论ggsave ★（属于ggplot2,可以存储）eoffice （可以导出为ppt）ggplot2语法入门级绘图模板ggplot(data=<DATA>)+ <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes(<MAPPINGS>)) #ggplot() 括号里面是数据 例如 ggplot(data=iris)+ geom_po
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。
提供了一个绘图系统，旨在改进R基本图形。 安装软件包后，使用R命令install.packages（“lattice”）。格子包中的主要功能：
R语言学习 - 富集分析泡泡图 刚一出品，Y叔就说有硬伤。Y叔是著名富集分析软件clusterprofiler的原创，而且软件内集成dotplot, enrichmap,cnetmap (后续也实现这两个的一步出图)等画图方法，具体看这个教程http://guangchuangyu.github.io/2016/01/go-analysis-using-clusterprofiler/ 或 Biobabble公众号。 这个意见得重视，不过大夏天的，锅还是不能背着，回应下Y叔的回应。具体回应见 听说你也在画
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明；
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！
今天只给大家讲一个知识点，是属于ggplot2高阶用法中的分面与多图层关系如何对应，这个用法之前困扰我很久，也是最近帮朋友做东西才发现这个漏洞，于是感觉分享给大家。 ggplot2的多维分面系统非常完美，可以让我们非常方便的将一个多维度的复杂图形按照某个维度的类别进行矩阵化，使得单个类别的信息更加清晰明了，数据呈现直观易懂。 通常我们可以通过如下步骤做出一个基于地理位置的分面图来。 library(ggplot2) library(plyr) library(maptool
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。
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