经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。
先前我介绍过ggrepel 这个包：[[67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记（火山图的实现）]]
主体的布局使用Bootstrapgrid layout system（Bootstrap网格系统），可以将主体划分为12个列宽相等的区域以及任意可变高度的行。主体布局有3种布局：基于行的布局（Row_based Layout）、基于列的布局（column_based Layout）以及混合布局（Mixed row and column layout），使用fluidRow()函数和column()函数创建3种类型的布局。
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
不知不觉2020年都要过去了，加入菜鸟团后发的第一篇推文都已经是三年以前的事情了：浅谈Entrez ID。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。
我最近在分析胆汁酸的数据，所以想画个堆积柱状图，看看组间情况，大概的设想就是这样：
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码，而且还要反复修改、预览，很是费时费力。
Shiny 包含了许多用于布局应用程序组件的工具。本指南描述了以下应用程序布局功能特性：
一般qPCR的结果都是机器自动生成的，配合机器自带的软件生成一个Bar图，然而这个Bar图，没有统计信息，更没有好看的配色。
Rmarkdown扩展了markdown的语法，所以markdown能写的，Rmarkdown能写，后者还提供了一些新的特性，特别是图表，很nice。
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章，今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例，希望大家通过案例感受 R 语言的强大，同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感，在文献阅读时更加从容，今后也尝试去绘制这样炫酷的图，如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言？R 语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言，一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形，另一方面，大数据时代已经到来，每
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合，使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
前面我们已经快速接触了几次响应表达式，相信读者大致了解它是做什么的。本文将进一步深入学习这个知识点，展示为什么它对于构建网页应用很重要。
在用RStudio的ggplot2包进行画图时常常记不住对应的美化代码，检索又要花费大量的时间。今天给大家推荐一款非常容易上手，且能够解决大家记不住代码痛点的RStudio扩展R包ggThemeAssist。
前面简单介绍了shinydashboard的标题栏，会发现标题栏是个鸡肋，只要掌握如何设置title即可。这一节简单介绍一下侧边栏。侧边栏（siderbar）主要起到导航作用，可以简单理解为输入栏，不同的输入栏（输入），主体（body）就呈现出不同内容（输出）。
《第二十二条军规》是美国作家约瑟夫·海勒创作的长篇小说，该小说以第二次世界大战为背景，通过对驻扎在地中海一个名叫皮亚诺扎岛（此岛为作者所虚构）上的美国空军飞行大队所发生的一系列事件的描写，揭示了一个非理性的、无秩序的、梦魇似的荒诞世界。我喜欢整本书中语言的创造性使用和荒谬人物的互动。本文对该小说进行文本挖掘和可视化。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
在之前的推文中我们学习了一堆的知识与概念，为了帮助大家吸收，接下来我们将一起通过创建一个探究有趣数据集的 Shiny 应用来整合当前所学的所有思想。
Inputs 是与用户交互的组件，用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出，一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符，需要展示的标签名作为参数，其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。当在 UI 插入一个输出组件后，会自动分配一块空间用于展示，但展示的生成和逻辑都在服务端完成。
在Shiny中，reactive()是一个函数，用于创建一个响应式变量（reactive variable）。当Shiny应用程序的输入参数或状态改变时，这个响应式变量会被重新计算，并返回一个计算结果。换句话说，reactive()用于定义响应式表达式，当输入参数或状态改变时，它会自动重新计算Shiny。
在先前的内容中[[101-R可视化29-底层绘图系统grid学习之使用grid作图]]，我们说过，如果可以结合grid 与ggplot 绘图就好了：一方面，通过ggplot 绘图的高级语法，可以省去许多绘图中复杂的代码设置；另一方面，通过grid 底层的调用，我们也可以实现更加灵活的图层设置。
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
chromVAR 是一个 R 包，于2017年发表于Nature Methods上，用于分析来自单细胞或bulk ATAC 或 DNAse-seq 数据的稀疏染色质可及性数据。该软件包旨在识别与单个细胞或样品之间染色质可及性的可变性相关的基序或其他基因组注释。
在上一期中，大猫向大家强调了R学习路径中非常重要的一环：数据处理，也就是data.table包的作用。在本期，大猫将向大家介绍数据分析的另外一面：数据可视化的学习路径。
R Shiny是一种基于Web的交互式数据可视化工具，能够帮助研究人员和临床医生快速构建交互式应用程序，从而进行数据分析和可视化。
在【r<-绘图|ROC】ROC的计算与绘制这篇文章中我讲了ROC曲线的本质以及如何计算和绘制ROC曲线。注意，我这里谈到的ROC并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测，而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量（二分类）的影响（真阳性率、假阳性率）。
UI 中的输出控件创建了占位符，它随后被后端函数生成的内容所填充。与输入控件一样，输出控件的第 1 个参数也是一个唯一的 ID：如果你的 UI 有一个输入控件的 ID 是 "plot"，那么你可以在后端中使用 output$plot 访问它。
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
大数据文摘出品 编译：汪小七、张馨月、云舟 主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）非常有助于我们理解高维数据，我利用Stack Overflow的每日访问数据对主成分分析进行了实践和探索，你可以在rstudio :: conf 2018上找到其中一篇演讲的录音。演讲的重点主要是我对于PCA的理解，而这篇文章中，我将主要介绍我是如何实现PCA的，以及我是如何制作演讲中使用到的图表的。 rstudio :: conf 2018 https://www.rstudio.co
前面已经介绍了shinydashboard框架的标题栏和侧边栏的输入项部分，这节介绍一下侧边栏的菜单项（menu items），侧边栏的菜单项主要用于切换不同的主体界面，点击不同的菜单项，主体呈现出不同的界面内容。
如上图所示，准备四列数据，分别为X轴、Y轴、数值（控制气泡大小）和分类（控制气泡颜色，可为字符或数字），以"Tab"为分隔符。
交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
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。
https://yanshenli.shinyapps.io/shinydemo/
导读：ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成，内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。希望感兴趣的读者修此剑术，保家卫国~~你的剑，就是我的剑！
使用layer_points()绘制，其中内部参数都用默认值。注意这里ggvis(~wt, ~mpg)比ggplot多了一个波浪线。
ShinyCell包是由杜克-新加坡国立大学医学院的John F. Ouyang团队开发的单细胞分析工具包，实现基于shiny网页交互式展示单细胞数据；于2021年3月发表于Bioinformatics杂志。如文章中介绍，ShinyCell相比同类工具具有多个优势，例如直观的side-by-side的降维可视化方式，hdf5格式保存表达矩阵从而读取快速，支持pdf/png保存图片，支持多种常见单细胞数据类型等。参考其教程文档，学习记录如下。
但是它并不提供芯片探针的ID注释，当然，缺陷实在是有点多，只能说是一个好的学习shiny网页工具制作的例子，并不算是完善的工具。
在之前的文章中，我们介绍了桑基图的可视化原理，而冲击图作为桑基图的一个子类，其展示的信息和桑基图基本一致，只不过在输入数据的格式上要略作调整。
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
今天在找R shiny的教程的时候发现了一幅比较漂亮的散点图，配色很好看，代码记录在这里。
Dashboards入门前三期可见：R文档沟通｜Dashboards入门（1）；R文档沟通｜Dashboards入门（2）；R文档沟通｜Dashboards入门（3），今天给出该系列最后一期：在Dashboards中添加 Shiny应用。内容比较少，最后给出一些拓展资料供大家参考。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
资源背后的机构和开发者，都可以看看，他们的网站，个人Twitter之类的，寻宝哦。
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