写论文画图的时候小提琴图,热图,箱线图,画来画去都长得差不多,是不是觉得很烦恼?今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包:ggstatsplot。
接触过Python的朋友肯定对模块很熟悉,R的代码组织方式以包为主。但基于文件的模块形式也是可以实现的,modules[1] 包提供了这种支持。
查看每列的非重复值及每个值的重复次数(直接用base的table(mpg$manufacturer)感觉效果类似)
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。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
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”,
使用install.packages()函数来安装包,括号中写上要安装的包的包名。以安装ggplot2包为例:
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
曼哈顿图可以理解成一个x对应多个y的散点图,ggplot2里做这种图的函数是geom_jitter()
帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump
熟悉ggplot2绘图,有一本书,可以介绍大家使用,《R数据可视化手册》第二版
有了泛癌的数据之后就可以进行各种分析了,当然这些都是在R语言的基础上进行的。如果你不会R语言,也可以通过各种各样的网页工具实现。
作者,追风少年i~国庆前的最后一弹,分享一个简单的内容,空间轨迹向量场。其中关于空间轨迹,我也写了很多,文章放在下面,供大家参考时空轨迹分析导论空间转录组之空间基因和细胞轨迹单细胞个性化分析之轨迹分析篇图片首先我们来解读以下这个图片,这个地方类似于基因、细胞类型或者通路的区域转换(细胞迁移)。为了探索代谢改变区域中迁移基因表达特征的富集,确定了特定基因表达特征的低富集和高富集之间的定向梯度的空间方向。 简化后,每个点的方向向量是基于其局部邻域中所研究的基因表达特征的分级富集。这些向量场计算使我们能够近似
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据
今天遇到一个分组求均值的问题,愣是看不出问题出在哪了,大家帮我看看文末的代码是哪里出问题了,或者留言说一下自己分组求均值在R语言里是如何实现的。
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。
GO注释的结果通常是两列,第一列是GO号,第二列是好多基因名,用逗号分隔。就是下面这种
"fishualize"软件包提供基于自然界最令人惊叹和最丰富多彩的生物:各自美丽的鱼的颜色,以便在R中进行绘制。
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
饼图(pie chart)被广泛地应用于各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片,整个圆饼代表数据的总量,每个切片(圆弧)表示该分类占总体的比例,所有切片(圆弧)的加和等于100%。
不知道大家用ggplot2绘制饼图的时候有没有遇到过饼图上展示的顺序和图注上展示的顺序不一致的情况。今天小编就来跟大家一起来探讨一下这个问题。
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
伦敦的地铁路线图图可谓是地铁路线图的鼻祖。多年来,它形成的配色与排版方案,造就了它独特的外观和风格,但最令人惊叹的,还是其神来之笔的设计思路。
散点图绘制回归曲线很常用,那么添加上回归方程,P值,R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。
ggstatsplot是ggplot2包的扩展包,可以同时输出美观的图片和统计分析结果,对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用。
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
发文章,写论文,分组统计检验直方图是最常见和最实用的,你是否还在烦恼如果把图画好,帮你解决困难啦!这里分享下同事新鲜写就的绘图脚本,自带了示例数据,可以一键出图,助力你的科研和学习。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
ggstatsplot是ggplot2包的扩展,主要用于创建美观的图片同时自动输出统计学分析结果,其统计学分析结果包含统计分析的详细信息,该包对于经常需要做统计分析的科研工作者来说非常有用。
最近在使用ggplot2对箱线图叠加点图是发现奇怪的现象,只要我改变点的形状,绘图就出问题了。
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
全国巡讲课程结束后的一个月持续答疑环节,被问的最多的问题居然是如何在差异分析后的火山图上面标记出来感兴趣的基因,这里有必要派我们杰出能干的小洁老师出马!
这么说吧,机会常见的统计图表都可以一键绘制,而且绘制的结果直接可以达到出版级别的那种,特别适合科研和商务绘图爱好者。
Yan Holtz 和Conor Healys两个人关系很好,一起在业余时间开发了这个网站。基于R和Python做的源代码,这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码,同时我们可以得到一张决策树,用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了,不仅仅给大家了工具,还叫大家如何使用。作为无私的分享,如果对大家有用,请在文章中致谢他们。如果我们需要交流代码,和谁交流呢?那必须是Yan Holtz,这位主要负责代码部分。Conor Healys负责图形设计工作。
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。
ggradar是一个ggplot2函数,主要用于绘制数据分析的雷达图。 它基于Ricardo Bion的ggradar和Paul Williamson的CreateRadialPlot。ggradar允许使用ggplot2构建雷达图。 这个软件包基于Paul Williamson的代码,具有新的美学和与ggplot2 2.0的兼容性。 一些主要的函数: ggradar(plot.data, axis.labels = colnames(plot.data)[-1], grid.min = 0, g
geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包,它使用sna包计算网络布局,并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。
今天给大家推荐一个专门用于不确定性可视化的绘图工具-R,可以方便的绘制一些统计图表的相关指标。详细介绍如下:
前言 R相关包的速查表如下: 可以在本公众号后台回复速查表或cheatsheet获取高清版PDF。 base ggplot2(版本一) ggplot2(版本二) Rmarkdown dplyr str
今天我们来学习一下刘永鑫老师2019年发表在Nature Biotechnology上的文章NRT1.1B is associated with root microbiota composition and nitrogen use in field-grown rice中的代码。
从数据到图表 有什么样的数据做什么样的图 作者提供了一张树状图,帮助并引导我们找到合适自己数据的的可视化方式 What kind of data do you have? Pick the main
前几天发现一个非常有意思的数据可视化小例子https://github.com/nanli-7/basketballdatavisualization,自带数据和代码,非常好的学习材料,自己重复了其中绝大部分内容,但是最后一幅非常漂亮的图没有找到对应的代码,自己也没有思路应该如何入手;今天刷知乎的时候发现了一篇文章 深度好文 |Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表(附完整 Python 源代码), 发现里面有一张图和自己没能画出来的非常像,才知道这类图叫计数图(Counts plot),但是
生物R包网站Bioconductor-安装方式BiocManager::install("包名")
在视觉性吸引方面,人类绝对是动物界的另类。当一张一张数据分析的统计表摆在眼前时,人们并不能快速的洞察其中的关系。然而,当一张张精心绘制图形展现零散数据时,往往会让人兴致盎然,阔然开朗,并能够快速的从视觉角度呈现洞察关系,作出非常有意义的比较。
缺失值在数据中无处不在,需要在分析的初始阶段仔细探索和处理。在本次示例中,会详细介绍naniar包探索缺失值的方法和理念,它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似,上手并不困难。
今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 的绘制方法,主要内容如下:
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