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R语言使用 LOWESS技术分析逻辑回归中函数形式

p=6322 当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时,重要是我们使用正确(或近似正确函数形式。...例如,对于连续结果Y和连续协变量X,可能是Y期望值是X和X ^ 2线性函数,而不是X线性函数。一种简单但通常有效方法是简单地查看Y对X散点图,以直观地评估。...为了说明,使用R let模拟一些(X,Y)数据,其中Y遵循逻辑回归,其中X在模型中线性进入: set.seed(1234) n < - 1000 x < - rnorm(n) xb < - -2...在R中我们可以写一个简短函数来做同样事情: logitloess < - function(x,y,s){ logit < - function(pr){ } if(missing(s))...,我们现在只需用X和Y调用我们函数: logitloess(X,Y) ?

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跟着Nature Genetics学作图:使用ggarrange函数ggplot2多个进行组合

/zenodo.org/record/6332981#.YroV0nZBzic https://github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天推文重复一下论文中...Figure1,涉及到5个,分别是折线图,韦恩,散点图,频率分布直方图,最后一个知识点是如何将这5个组合到一起 image.png 首先是定义作图主题内容 library(ggplot2)...,如果按照他主题来做出没有横纵坐标轴 第一个折线图代码 library(readxl) df.peer <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet.../reference/label_number.html image.png 第二个韦恩代码 他这里韦恩是借助ggforce这个R包直接画了两个圆 df.venn <- read_excel...data/20220627/Fig1.xlsx", sheet = "1b") library(ggforce) p2 <- ggplot(df.venn, aes(x0 = x, y0 = y, r

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如何使用Python中装饰器创建具有实例化时间变量函数方法

1、问题背景在Python中,我们可以使用装饰器来修改函数或方法行为,但当装饰器需要使用一个在实例化时创建对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建一个装饰器,可以创建一个新函数/方法来使用对象obj。如果被装饰对象是一个函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰对象是一个方法,那么必须为类每个实例实例化一个新obj,并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题:使用inspect模块来获取被装饰对象签名。...如果被装饰对象是一个方法,则将obj绑定到self。如果被装饰对象是一个函数,则实例化obj。返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。...请注意,这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建情况。如果obj需要在其他时间创建,那么您需要修改此解决方案以适应您具体情况。

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R语言ggplot2使用geom_label()函数添加文本标签一些细节调节

首先是构造一份数据集 library(ggplot2) df<-data.frame(x=c(1,1), y=c(1,2), label=c(...image.png 文本框四周默认是带有圆角,如果不想要圆角可以使用参label.r ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label=label...image.png 这样就变成了直角 如果不想要文本框四周黑线,可以使用label.size=NA参数 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label...image.png 调整带颜色背景大小,可以使用label.padding参数 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label=label,...公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己学习笔记!

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生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

因为之前自己已经学习过R语言基础一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数R包、R语言作图基础等,今天学习内容主要是《R数据科学》这本书第一章——使用ggplot2进行数据可视化。...ggplot2图形时+放在一行代码末尾解决问题方法1.5 分面将分割成多个分面1.5.1 通过单个变量进行分面facet_wrap()后面跟是离散型变量ggplot(data = mpg)...见上图(2)在使用facet_grid(drv ~ cyl)生成图中,空白单元意义是什么?它们和以下代码生成有什么关系?...1.6.2 几何对象函数geom_point()geom_smooth()ggplot2每个几何对象函数都有一个mapping参数同一张图中可以放置多个几何对象ggplot(data = mpg)+...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se参数作用是什么

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Day7:R语言课程 (R语言进行数据可视化)

学习目标 使用扩展包“ggplot2”绘制图表。 使用“map”函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用图片。...1.设置数据框以进行可视化 在本课中需要制作与每个样本中平均表达量相关多个,还需要使用所有可用metadata来适当地注释图表。 观察rpkm数据。...该族包括几个函数每个函数输入都是向量,输出是指定类型向量。例如,用这些函数对向量中每个元素或数据框中每列或列表每个组件执行某些任务/函数,依此类推。 map() 创建一个列表。...箱形提供了基于五分位数数据分布。框顶部和底部代表第一和第三个四分位数(分别为25%和75%)。框内线代表中位数(50%)。在框上方和下方延伸到点代表数据集最大值和最小值。...直线达到点是除异常值外最小值和最大值使用四分位值(IQR)确定异常值,IQR定义为:Q3-Q1。低于Q1或高于Q3超过1.5 x IQR任何值都被视为异常值,并表示为竖线上方或下方点。

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R语言入门系列之二

函数transform()可以在数据框中创建变量,并使用其他变量进行赋值,如下所示: mydata=transform(mtcars, sums=gear+carb,...: 缺失值是无法进行比较运算,很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值,如下所示: 可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值行,如下所示: ②日期值 在R中,...在基于欧氏距离PCA、RDA中分析群落数据可以将每个样方弦转化可以弥补欧氏距离缺陷。弦转化后数据使用欧氏距离函数计算将得到弦距离矩阵。...⑧Wisconsin转化,这个是使用伴随函数wisconsin(),将数据除以该列最大值再除以该行总和,是最大值标准化和总和标准化结合。...作图结果如下所示: ⑶柱状 使用geom_bar函数可以做柱状,示例如下: library(ggplot2) y=c(1.0,1.8,2.8,3.8,3.4,2.7,1.8,-0.3,-2.8,2.5

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R for data science (第一章)①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

- John Tukey 本章将教您如何使用ggplot2可视化您数据。 R有几个用于制作图形系统,但ggplot2是最优雅和最通用系统之一。...使用ggplot2,您可以使用函数ggplot()开始绘图。 ggplot()创建一个可以添加图层坐标系。 ggplot()第一个参数是要在图中使用数据集。...所以ggplot(data = mpg)会创建一个空。 您可以通过向ggplot()添加一个或多个图层来完成图表。函数geom_point()为绘图添加一层点,从而创建散点图。...ggplot2附带了许多geom函数每个函数都为绘图添加了不同类型图层。 ggplot2每个geom函数都采用映射参数。这定义了数据集中变量如何映射到可视属性。...aes()函数将图层使用每个aesthetic映射集合在一起,并将它们传递给图层映射参数。

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R可视乎|分面一页多

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。 1.数据介绍 使用R包自带mpg数据集,前几行展示如下。...ggplot2分面有两种方式,分别使用 facet_wrap 或 facet_grid 函数。...3.1.facet_wrap() 当想通过单个变量进行分面,则可以使用函数`facet_wrap()`其第一个参数是一个公式,创建公式方式是在~符号后面加一个变量名,并且该变量应该是离散。...3.2.facet_grid() 如果想通过两个变量进行分面,则使用`facet_grid()`。这个函数第一个参数也是公式,但该公式包含由~隔开两个变量。...如果使用连续变量进行分面,得到会非常多,每个数值分一次面,可读性很差,不建议使用该方法。 4.2.

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R语言从入门到精通:Day17 (ggplot2绘图)

四种常见作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图范畴,提高了图形质量。...1是最简单散点图,基本语法或者做步骤为: 函数ggplot()初始化图形并且指定要用到数据来源(mtcars)和变量(wt、mpg) 函数aes()指定每个变量扮演角色(aes代表aesthetics...小面化指的是在单独、并排图形上显示观察组。ggplot2包在定义组或面时使用因子(factor)(主要涉及函数facet_grid())。 ggplot2很强大,能够创建各种各样信息。...在R中,组通常用分类变量水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型视觉特征分组变量来完成。...在基础图形中可以实现图形“组合”在ggplot2中自然也不是难事,可以使用函数facet_wrap()和函数facet_grid()创建

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数据视化三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

R语言不仅提供了基本可视化系统graphics包,简单+修饰,例如:plot、 hist(条形)、 boxplot(箱)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴...绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用图表 连续数值变量 一个数值变量可以用:柱状,点,箱 两个数值变量可以用:散点图 分类变量 一个分类变量可视化:频率表,条形...一种方法是使用cut()函数,另外可以使用lattice包中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。...= proportion) 分组变量:将每个条件变量产生图形叠加到一起,在同一幅图中展示,只需要将条件变量放到绘图函数group声明中即可。...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中,然后利用plot()函数split = 或position = 选项来进行控制 split方法,将第一幅放置到第二幅上面

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R in action读书笔记(22)第十六章 高级图形进阶(下)

FFE5CC" "#CCE6FF" "#FFFFCC""#FFCCCC" $font [1] 1 1 1 1 1 1 1 $pch [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 可以看到分组变量每个水平都使用空心圆圈...它弥补了R创建图形缺乏一致 性缺点,使得用户可以创建有创新性、新颖图形类型。ggplot2中最简单绘图方式是利用qplot()函数,即快速绘图函数。...为创建一个基于单条件变量栅栏,可用rowvar ~ .或. ~ colvar geom :设定定义图形类型几何形状。...对于单变量图形(如直方图),则省略y xlab、ylab :字符向量,设定横轴和纵轴标签 xlim、ylim :二元素数值型向量,分别指定横轴和纵轴最小值和最大值 library(ggplot2) mtcars...依赖于GTK+ GUI,用户可以使用鼠标编辑图形 与identify()函数不同,playwith()既对R基础图形有效,也对lattice和ggplot2 图形有效。

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ggplot2|详解八大基本绘图要素

----- Hadley Wickham 一 ggplot2 背景介绍 ggplot2是由Hadley Wickham创建一个十分强大可视化R包。...本文将从ggplot2八大基本要素逐步介绍这个强大R可视化包。...柱状变量分类变量:可使用柱状展示,提供一个x分类变量,画出数据分布。 #以透明度(clarity)变量为例,且按照不同切工填充颜色,柱子高度即为此分类下数目。...箱式 箱线图通过绘制观测数据五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了变量分布情况。...比如柱状,fill是柱子填充颜色,这时就使用scale_fill系列函数来更改颜色。 比如点使用color分组,则使用scale_color_系列函数来更改颜色。

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Rggplot2数据可视化

ggplot2 初探 在ggplot2中,是采用串联起来(+)号函数创建每个函数修改属于自己部分。...对于每个声部身高范围上得分分布,小提琴展示了更多视觉线索。 接下来我们将使用几何函数创建广泛图表类型。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,组通常用分类变量水平(因子)来定义。 分组是通过ggplot2将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型视觉特征分组变量来完成。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一图形,关系就是清晰。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)。...不过指导它们存在是有用。 修改ggplot2图形外观 R基础绘图中,使用par()函数或特定画图函数图形参数来自定义基本函数

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ggplot2|从0开始绘制箱线图

继续“一胜千言”系列,箱线图通过绘制观测数据五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了变量分布情况。...箱线图能够显示出离群点(outlier),通过箱线图能够很容易识别出数据中异常值。 ? 本文利用R语言ggplot2包,从头带您绘制各式各样箱线图。...一 绘制基本箱线图 载入数据及函数包 library(ggplot2) library(RColorBrewer) dose数值 变成因子变量 ToothGrowth$dose <- as.factor...使用ToothGrowth数据集,dose变量为分类横坐标,对len变量做箱线图 ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_boxplot() ?...二 颜色设置 aes(color=)函数每个箱线图设置一个颜色,划分箱线图之后,可以使用scale_color_*()函数自定义颜色。

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R for data science (第一章) ②

使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用方法是将绘图分割为多个子每个显示一个数据子集。...facet_wrap()第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量创建(这里“formula”是R中数据结构名称,而不是“equation”同义词)。...每个使用不同可视对象来表示数据。 在ggplot2语法中,我们说它们使用不同geom。 geom是绘图用于表示数据几何对象。 人们经常根据情节使用几何类型来描绘情节。...左边使用点geom,右边使用光滑geom,一条适合数据平滑线。 要更改绘图中geom,请更改添加到ggplot()geom函数。...ggplot2每个geom函数都有一个mapping参数。 然而,并非每一种aesthetic都适用于每个几何。 您可以设置点形状,但无法设置线“形状”。 另一方面,您可以设置线线型。

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数据处理基础—ggplot2了解一下

5.8 ggplot2简介 5.8.1 什么是ggplot2 ggplot2是由Hadley Wickham设计R软件包,它有助于数据绘图。在本实验中,我们将简要介绍该软件包一些功能。...5.8.2 ggplot2原理 如果要使用ggplot2绘制数据,则数据必须是数据框。 使用aes映射函数来指定数据框中变量如何映射到图上要素 使用geoms来指定数据在图表中表示方式,例如。...散点图,条形,箱形等。 5.8.3 使用aes映射功能 该aes函数指定数据框中变量如何映射到绘图上要素。...我们将计数数据框传递给data并使用aes()函数来指定将变量cell1用作x变量,而将变量cell2用作y变量。...我们将研究如何在未来实验室中更深入地使用单细胞RNA-seq分析中PCA,这里目的是让您大概了解PCA是什么以及它们是如何生成。 让我们为我们test数据制作一个PCA

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

4.3.2 使用gglot()创建绘图时简单概念 Ggplot2算法很简单:您提供数据,告诉ggplot2如何将变量映射到几何,使用什么图形,它负责细节。...本书第5章中解释了如何逐层构建。 4.3.2.3 通过使用qlot()减少键入语法代码数量 在ggplot2中,有两个主要高级函数用于创建绘图:qlot()和gglot()。...使用qlot(),以一次创建所有方式创建一个使用gglot(),按块和层函数创建一个Ggplot2补充qlot()原因是为了减少所需打字量。...因为即使我们使用了许多缺省值,ggplot2显式语法语法也相当冗长,这使得快速尝试不同绘图变得困难。它还模仿plot()函数语法,使ggplot2对于熟悉Base R图形用户更容易使用。...4.3.3 使用ggplot()绘图 4.3.3.1 创建一个层叠 ggplot2语法第一个明显特性是分层,这意味着一个至少由一个层创建,并通过使用gglot()函数向现有添加更多玩家来增强。

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带你和Python与R一起玩转数据科学: 探索性数据分析(附代码)

ggplot2最初是为R语言创建,Yhat(https://yhathq.com/)的人又提供了它Python语言实现(http://ggplot.yhathq.com/)。...你可以比较出在Pandas中绘制三条连续变量线型是多么容易,而用R基础绘图绘制相同代码是多么冗长。我们至少需要三个函数调用,先是为了图形和线,然后还有标注,等等。...R 我们已经了解到在R中我们可以用max函数作用于数据框列上以得到列最大值。额外,我们还可以用which.max来得到最大值位置(等同于在Pandas中使用argmax)。...我们需要将返回数字向量转化为数据框。 ? 现在我们可以用目前我们已经学到技巧来绘出各线图。为了得到一个包含各总数向量以传给每个绘图函数,我们使用了以列名为索引数据框。 ? ?...在R语言中,我们要采用不同方法。我们将使用函数quantile()来得到四分位间距从而判断离群值临界值。

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