话说“一图胜千言”,在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形,例如折线图、条形图、箱线图、点图等。
对于dot、scatter、stripchart,这三个图,有啥区别,我也看不懂,也没有相关的资料,后续用到再说吧
本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。线图一般表达的目的是:某个因变量随着自变量改变而变化的趋势。因变量可以为数值型变量或者分类变量。可供选的函数有: geom_line(), geom_step(), geom_path() 举例来说:因变量可以是
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。
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。
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构,主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
线图 线图是反映趋势变化的一种方式,其输入数据一般也是一个矩阵。 单线图 假设有这么一个矩阵,第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域,第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度,想绘制一张线图展示。 profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 (经过前面几篇的联系,这应该都很熟了) profi
geom_smooth/stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线,不会遍历所有数据点
❝本节来复现「nature genetics」上的一张图,自定义绘制误差线图;下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图;❞ 📷 图形展示 📷 ❝此图作为基础图形系列,但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化,如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现,此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标;那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggtext
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
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。
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。
https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做,其实线条对于图表而言,功不可没,即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多,最常见的场景就是我们做geom_line()(折线图)、geom_path()(路径图),以及图表的绘图区(panel)、图表区、网格系统(grid)中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例,简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
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;
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。
金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
1读取数据 mydata<-read.csv("/home/shijm/Rlearning/Beautiful-Visualization-with-R-master/第3章_类别比较型图表/DotPlots_Data.csv",sep=",",na.strings="NA",stringsAsFactors=FALSE) > mydata<-melt(mydata,id.vars='City') mydata City variable value 1 Acap
粗略一看,似乎没有什么特别困难的地方,好像之前也看到过类似的图,但是看到老师发来的链接才发现这居然是Nature出版期刊(Horticulture Research)的配图。volume)上的配图!
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
我们已经学习了如何处理混合效应模型。本文的重点是如何建立和_可视化_ 混合效应模型的结果。
要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
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
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中,形状是一类重要的映射属性,如同颜色一样,它可以被赋予给变量,当然也可以直接指定实际的形状类别。 library(ggplot2) library(reshape2) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,23
今天小编给大家介绍一个绘制图表时添加阴影(shadow) 的小技巧,R-ggshadow 可视化绘制。R-ggshadow包提供geom_shadowline()、geom_shadowpoint()和geom_shadowpath() 等多个绘制阴影的函数,同时还提供朋克风格绘图样式,接下来将通过几个小例子来了解一下这个包的魅力。
在之前的推送中,曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法,其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单,非常易于操作。 这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。 接下来我以几个案例的形式对图表辅助线操作进行演示: library(ggplot2) library(reshape2) library(ggthemes) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌",
关于这个误差bar的添加,主要的问题其实是计算的问题,需要max和min,如果存在分组的问题,那么就需要使用按照分组再计算max和min,然后再在aes中使用。 love&peace
折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法,今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。模仿的是论文 Phased diploid genome assemblies and pan-ge
我们知道一个漂亮而清晰的图像的形成指定缺不了图像中细节的注释。那么今天我们就来总结下在R语言中那些注释函数。
本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。 可以使用以下函数创建不同类型的错误栏:
https://stackoverflow.com/questions/17753101/center-x-and-y-axis-with-ggplot2
今天小编给大家介绍一下非常优秀的可视化技巧-R-ggalt包绘图技巧,该包的主要特色是提供geom_xspline()、geom_bkde()、geom_encircle()、geom_lollipop()和geom_dumbbell() 等优秀绘图函数,接下来,小编详细介绍这这几个绘图函数,内容如下:
最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。
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。
在查阅文献的过程中,看到了几幅非常不错的出版图,今天就跟着小编一起学习下,他们是怎么使用 R 绘制出来的。
早上听完讲座才想起来,今天 520 了。那这样吧,小编给做了个小小的惊喜给读者们,年轻的盆友可以用这“小玩意”给自己心仪的对象表白了。
第三个小图和第四。五个颜色和透明度都是设置一样的,最后效果看起来 为 啥差别这么大呢?没有想明白原因
该文件warming.csv包含字段year和value,后者是全球年平均气温,相比于1900-2000的平均水平。
# install.packages("ggpol") library(ggpol) 区间高亮标记 # geom_tshighlight 可以用来高亮时间序列中的一个时段 ggplot(economics, aes(x = date, y = unemploy)) + geom_line() + geom_tshighlight( aes(xmin = as.Date("01/01/1990", format = "%d/%m/%Y"), xmax = as.Date("0
原文:https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89579225
❝本节来介绍如何对常见的柱状图稍加改造绘制成一张美观的面积图,下面通过一个小例子来进行展示; 📷 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") 数据筛选 ❝此处根据关键词将数据分为上下两个部分 ❞ wet_df <- df %>% filter(str_starts(code, 'W')) %>% mutate(mean_probability = mean_probability *
该模型以珊瑚覆盖层为因变量(elkhorn_LAI),草食动物种群和深度为固定效应(c。urchinden,c.fishmass,c.maxD)和调查地点作为随机效应(地点)。 。 注意:由于食草动物种群的测量规模存在差异,因此我们使用标准化的值,否则模型将无法收敛。我们还使用了因变量的对数。我正在根据这项特定研究对数据进行分组。
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。
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