加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs <- data.frame...为间隔添加水平线 geom_hline(yintercept = seq(0, 50, by = 10), colour = "grey70", linewidth = 0.3) + # 添加柱状图，...geom_col(aes(y = F_count_total, fill = as.factor(Season)), alpha = 0.8, show.legend = FALSE) + # 添加柱状图，...scale_y_continuous(limits = c(0, 52), breaks = seq(0, 50, 10)) + coord_polar() + # 使用极坐标...theme_void() + # 使用空白主题 # 设置主题，移除面板网格和背景 theme(panel.grid = element_blank(),
森林图常见于元分析，但其使用绝不仅如此，比如我现在想要研究的对象有诸多HR结果，我想要汇总为一张图，森林图就是个非常好的选择。...ggpubr包提供的森林图是针对变量分析绘图，我也尝试使用了metafor包的forest画图函数，但太灵活了，我除了感觉文档画的不错，但实际使用却很难得到想要的结果。...安装： install.packages("forestplot") 文本 森林图可以与文本连接起来并自定义。...文本表 下面是一个使用文本表的例子： library(forestplot) #> 载入需要的程辑包：grid #> 载入需要的程辑包：magrittr #> 载入需要的程辑包：checkmate #...使用表达式 data(HRQoL) clrs <- fpColors(box="royalblue",line="darkblue", summary="royalblue") tabletext <
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...) library(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus") 整合数据 # 将分组文件与丰度表进行整合...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df <- read_csv("data.csv...)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的geom_sina函数绘制...# 使用cowplot包中的theme_minimal_grid函数设置主题 cowplot::theme_minimal_grid(12, line_size = .3) + # 设置图例和轴的样式
学习文档: https://cran.r-project.org/web/packages/NMF/vignettes/heatmaps.pdf Heatmap引擎 NMF包中的热图引擎是由aheatmap...数据和模型 为了演示热图函数的用法，我们这里创建一个随机的NMF输入矩阵，以及一些注释和协变量。...接着，我们使用NMF模型来分解矩阵。 res = nmf(X, 3, nrun = 10) 混合系数矩阵：coefmap NMF结果的混合系数矩阵可以使用coefmap()函数进行绘制。...par(opar) 基底矩阵：basismap 基底矩阵可以使用basismap函数进行绘制，默认的行为是添加basis注释通道，每一行显示主导的基底组分，即每一行有最高负载的基底组分。...：aheatmap 还有很多自定义画热图的例子，使用下面的命令查看。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...后续还可根据需要在此图上叠加更多的数据，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale
树图(TreeMap) 通过矩形面积的大小，以及填充颜色的深浅，来显示节点的统计数据，通过嵌套层次来显示分组的层级的可视化图形。...for example: 某公司产品在世界六大洲的销售情况，矩形的大小表示人口的数量，颜色的深浅表示销售额的多少。 ? 那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col...,type=”value”) x 数据框 index 进行分组的列 vSize 指定面积大小的列 vColor 指定颜色深浅的列 palette 颜色的范围向量 range...设置颜色的范围值，设置palette后，需要设置该值 border.col 设置边框的颜色值 type 设置统计数据的大小的类型，一般选择value，也就是值类型 代码实现： install.packages
论文 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后更新的绘图文档代码，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggtreeExtra...) library(readxl) library(MetBrewer) 数据清洗 gene_exp %...0.5, ladderize = T) # 定义因子顺序 gene_exp$Tissue <- factor(gene_exp$Tissue,levels =get_taxa_name(rc)) 数据可视化
云雨图介绍 我们使用r语言中ggplot2包绘制云雨图，云雨图可以看做是核密度估计曲线图、箱线图和抖动散点图的组合图表。...我们可以使用自定义的半小提琴函数geom_flat_volin()、箱型图函数geom_boxplot和抖动散点图函数geom_jitter()叠加实现。...2.代码复刻 2.1准备数据 这是我们本次数据部分截图 2.2打开Rstudio设置工作路径和导包并且导入数据 setwd('你的工作路径') #导包 library(ggplot2) #导入数据...= "图1.pdf",width = 15,height = 15,device = cairo_pdf,family = "Times New Roman") 3.总结 云雨图清晰完整并美观的展示了所有数据信息...大家以后有需要可以使用云雨图。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。...order", groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...layout = "davidson-harel", initial_layout = "reingold-tilford") 进行组间比较，并绘制树状热图...metacoder后的结果，其对代码做了简化；下面来通过一个案例来介绍「metacoder」包 ❞ 载入metacoder包 library(metacoder) 解析分类数据 obj <- parse_tax_data...<- calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图
热图是我们展示数据时常用的图形，今天小编教大家使用"pheatmap" 快速绘制热图。 首先，我们需要准备输入文件。比如，我想绘制热图来比较30个基因在6个组织里的表达情况。 ?...如图所示，第一列为基因名，第一行为不同组织的名称，整理好后保存为制表符分隔的txt格式，准备好输入文件后我们就可以开始绘制热图啦。...cellwidth：热图每格的宽度。 cellheight：热图每格的高度。 cluster_cols：对列进行聚类。 cluster_rows：对行进行聚类。 执行完代码后，热图就绘制好啦！ ?...这时我们可以看到，热图中基因的表达量有了明显区分，这30个基因在E和F组织中基本不表达。...pheatmap还有许多其他功能，具体使用方法大家可以参考： https://www.jianshu.com/p/1c55ea64ff3f 参考资料： https://cran.r-project.org
大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。...#下面是中间的热图提供数据，此处直接可以不绘制热图只绘制我们想要结合在一起的图。...其中主要的函数是： oncoPrint（）其为绘制热图的核心函数，其主要可以对热图的中的cell进行分割，更加细致显示数据的分布。其主要参数如下： ?...这个包还提供了一个好玩的功能那就是图形的交互函数 selectArea(mark = TRUE)#运行后，鼠标变成十字架，第一次点击是左上角，第二次点击是右下角。获取矩形的数据。...运行这个函数可以允许我们在绘制的图形中进行选择对应的区域以及此区域包含的值。 ?
之前课题组一个师妹有需要绘制一个带相关性又能展示生存分析显著性的极坐标图，所以造了ggpolar这个包，今天分享给大家，感兴趣的读者不妨使用自己的数据模仿下，应用到自己的分析项目中去。
2017.12.15日厦大生命科学前沿课上，一位博士师姐分享的一篇论文中，多次应用韦恩图，看起来特别美，于是特地去R语言官网阅读关于Venn Diagram的使用。...从网上高手博客中看到一些例子，故敲一遍代码以熟悉Venn Diagram包的使用。...这种方式画的图与第一种方式画出结果一样！...接下来利用draw.triple.venn绘制三个集合的韦恩图 > draw.triple.venn(area1=Length_A, area2=Length_B, area3=Length_C,n12...当然韦恩图会画，最重要的还是要会分析！
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap，遵循图形语法，最大的好处是直接使用长数据画热图，这是目前其他画热图的R包所不具备的。...目前大部分图形都是基于ggplot2绘制的，需要长数据，现在画热图也可以直接用长数据了，不需要再进行各种转换，这是我认为最大的优点。...tidyHeatmap的作者还开发了很多好用的、遵循tidy理念的R包，比如：tidybulk, tidyseurat, tidySingleCellExperiment, tidySummarizedExperiment...tidyverse_conflicts() ── ## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter() ## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag() 首先一定是把数据变为长数据...热图分割的思路也是非常tidy，直接使用group_by()即可。
写在前面 旭日图（sunbrust diagram），通常也被称为多层饼图（multi-level pie chart）或径向树图，通常会用来展示层级占比关系，通过一系列的圆环展示层次结构。...冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。...开始绘图 需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv...('旭日图.csv',header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE) df<-read.csv(file.choose( ),header=TRUE,stringsAsFactors...=FALSE) 旭日图 分割角度均等平分 edges<- data.frame(rbind( cbind(rep('origin',4),unique(as.character(df$Season)))
简介 论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。...QQ 图 这里先绘制其指数分布的 QQ 图。...根据指数函数参数拟合该数据之后，得到 rate =2.2867，并将其保存到 list 中。 具体如何拟合，读者自行搜索 R 包中的相关函数。...QQ 图 同理，将该数据应用到威布尔分布中。...读者可以使用其他分布进行拟合，并比较对应的 QQ 图，寻找最合适的分布。 然后把这些 QQ 图 合并到一起，通过可视化直观的进行比较。 这里使用 cowplot[2] 包，将两图进行合并。
如何让GWAS的结果可视化，我们就用到了曼哈顿图来展示其结果。那么在R语言中当然也有研究者开发了相关的R包“qqman”。...首先我们看下函数构成，qqman包中只有一个主要函数那就是manhattan。 ? 其中的主要参数： X不用多说就是数据集了，其数据的结构是 ? ?...参数中的chr,bp,p,snp分别对应数据集中的变量，当然如果你的染色体包含X，Y或者MT需要自己对其更换为对应的排序数字。...Suggestiveline和genomewideline都是有设定好的默认值，我们不需要进行改动，如果自定义只要修改数据就可以。 Highlight主要是将其中的某个或者一些SNP位点进行突出显示。...还有未出现的参数main，为图提供标题。 以上就是曼哈顿函数的主要参数。 具体的实现过程，我们以官方的样例进行展示： ? manhattan(gwasResults)#绘制曼哈顿图 ?
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。 ...首先，我们配置一下所需用到的R语言readxl包与ggplot2包；其中，readxl包是用来读取Excel表格文件数据的，而ggplot2包则是用以绘制柱状图的。...其中，函数的第一个参数表示待读取的Excel表格文件路径与名称，第二个参数则表示这些数据具体在哪一个Sheet中；由于我这里需要的数据存放在Excel表格文件的第2个Sheet中，因此就选择sheet...此外，如果大家是使用RStudio软件进行代码的撰写，还可以双击这一变量，更直观地查看读入后的数据具体是什么样子的，如下图所示。 接下来，我们需要对数据加以长、宽转换。...这里我们就直接通过ggplot2包的ggplot()函数，对柱状图加以绘制即可；具体代码如下所示。
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