要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数,我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。
先和大家说一句圣诞快乐呀,最近 DIY 涂鸦圣诞树非常受欢迎,小编琢磨着能否用 R 语言来绘制一颗圣诞树呢,最后终于让小编找到了教程[1],这不赶紧在今天分享出来给大家,一起动手试一试吧~
在可靠性实验中,不同产品的测试失效时间可以通过克利夫兰点图进行可视化,今天就对该系列的图进行系统的介绍。主要参考张杰博士的《R语言数据可视化之美》[1],并结合我实际使用经验进行修改。
在一个交流讨论群里看到有人讨论这个图,很早之前就看到过这个图,当时记得有一个现成的R包可以做。如果让自己使用ggplot2来实现当时还真没有思路。
https://stackoverflow.com/questions/17753101/center-x-and-y-axis-with-ggplot2
最近一直在研究ggplot剩余还没有涉略过的图表类型,试图挖掘出一些新的图表形式,就像是该包的作者所暗示的那样,ggplot2只是给你搭建了一个图层语法环境,至于具体能创造出何种图形,全凭自己的想象力。 慢慢的我发现还有一类geom_segment对象自己一直没有尝试过,于是满心欢喜的尝试了一下,果然还是有收获的,我发现通过这个segment图层,可以批量的创建放射状线条图,也就是路径图,这解决了我一直以来的难题,今天顺便分享给大家。 加载包: library(ggplot2) library(ggmap
正好来复习一下前面[[111-R可视化35-结合grid与ggplot输出]] 的用法。
这部分代码大家可以自己试着运行一下,我用R4.0.3版本遇到的报错,没有找到解决办法,换成R4.1.0之后运行成功了
论文中提供的是宽格式数据,如果使用ggplot2作图需要转换成长格式,这里本来想尝试一下tidyr包中的pivot_longer()函数了,帮助文档没有看明白。没有搞定,还是直接使用reshape2中的melt()函数吧
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。
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
❝本节来介绍如何灵活使用「geom_segment」与「geom_point」这两个几何对象来构建圆柱形条行图,下面通过1个案例来进行展示; 加载R包 library(tidyverse) 加载数据 data <- read_tsv("data.xls") 数据可视化 ggplot(data,aes(y = reorder(country, diff), x = diff, color=balance))+ geom_segment(aes(yend = country), xend=
将层级聚类的结果转化为ggdendro作图需要的格式,用到的函数是dendro_data(hc,type="rectangle") type有两个参数可选
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。
❝今天来主要介绍如何在不引入外部几何对象的前提下在图形的原有的基础上「自定义修改轴文本颜色」,也许恰好您正好有此特殊需求,希望对各位观众老爷有所帮助;下面来看具体案例; ❞ 加载R包 library(tidyverse) 数据清洗 data1 <- mtcars %>% head(6) %>% mutate_if(is.numeric, function(x) x+10) %>% log10() %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column("ty
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31113-w
自己没有想法如何实现,搜索引擎搜索关键词 ggplot2 polar and then add straight lines找到参考链接
第一步:准备数据 将数据整理到excel image.png 第一列是变量名 第二列是变量对应的数值 第二步:数据读入使用ggplot2作图 在excel将数据选中复制,然后运行代码 df<-rea
箱线图展示的就是分位数,中间的线表示的是中位数,也就是50%分位数,如果非要在箱线图上画上表示平均值的线段也是可以实现的,今天介绍一下实现代码
散点图(scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart )是科研绘图中最常见的图表类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。
今天的推文介绍下半部分SNP位点的碱基类型的实现办法,背景颜色这里借助的是ggplot2包中的geom_tile()函数;表示碱基的文本借助的是geom_text()函数
就是由图A变成图B;应该有很多方法可以实现,这里我使用geom_segment()函数 geom_segment()函数需要四个参数:起点位置坐标和终点位置坐标,默认是实线;通过linetype参数修改线型。 上面图片的实现代码
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
https://github.com/kaustavSen/tidytuesday/blob/master/2021/week_11.R
本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作,虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比,但对于使用 Python进行可视化绘制的小伙伴们,希望本期推文对你有所帮助
棒棒糖图 (Lollipop Chart),其实是一种特殊的barplot,只是将bar转变成了line和dot。效果如下两图所示:
https://github.com/plemey/SARSCoV2origins
❝本节来介绍如何只使用「geom_segment」函数来绘制环状华夫图,这个名称也许更符合示例图表,「数据代码已经上传VIP群,请自行下载」 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") %>% mutate(count =as.factor(EDA_count)) labels <- tibble(x = 0,y = 1:5, text = c("A", "B","C","D","E")) 数
突然有了想法,做柱形图的时候可以不用 geom_bar() 或者 geom_col()直接画柱子的函数,可以用geom_segment()画线段的函数,只是需要准备示例数据集的时候稍微做一个调整就可以了
最近接触COVID的项目,目前COVID已经在世界上普遍大流行,而且WHO官网及霍普金斯大学等都有相对应的全球COVID19监测平台。每天实时更新。
代码来源的链接是 https://github.com/NearAndDistant/data_science_with_r
在网上偶然间发现的一个R语言ggplot2做数据可视化的实例,提供数据和代码,今天的推文把代码拆解一下
上一讲我们提到了66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)[2]
❝本节来分享一个绘制哑铃图的小教程,里面细节满满;各位观众老爷细细品味,下面来看具体案例 ❞ 📷 导入数据 read_tsv("data.xls") %>% distinct(country_name,.keep_all = T) 数据可视化 ggplot(aes(reorder(country_name, duration))) + geom_point(aes(y = start_year, col = continent), size = 5, show.legend = FALSE)
哑铃图(Dumbbell Chart),也叫DNA图。当我们想要比较不同指标不同组的情况可用多个“哑铃”表示。另外,如果想表示某一组在不同条件下的变化情况也可以用这种方法。哑铃图如下图所示:
最近,有很多小伙伴儿跟我咨询一个比较复杂的地图图表画法。 需求是这样的,一个国家各省或者全球各国之间存在的贸易关系、或者其他经济往来。想要用线条来表达这些指标的流向,同时使用线条粗细来表达指标流向的量级,我给他们的建议是,虽然你很明确要表达的意思,但是实际上这种形式所呈现的最终结果,可能并非你想要的。 如果在一个地图中这些线条都是从一个点发散出来的,这种表达形式虽说不妥,但是不算糟糕,但是倘若你的数据中是多个发散中心,即每个城市都会向其他各个城市发散出一组放射线条,同时线条还有粗细之分,那么最终的效果简直惨
由于时间单位不统一,这里我们转化一下,把单位都统一起来,都转成seconds。🥳
umap/tsne图作为单细胞转录组的王牌图形之一,当seurat 或者 singleR 直接绘制的umap/tsne 图需要调整的时候,可能比较难调整,当然AI或者PS都可以办到 。但是本次主要分享使用ggplot2进行可视化,能比较方便的进行后期的微调 ,也学习回顾了ggplot2的基本参数。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y
T检验是用来检验两组数据之间均值是否有差异的一种方法,比如下面我们用到的数据包括20个男生和20个女生的体重数据。
按自变量的多少分为一元和多元回归分析;按自变量和因变量的关系分为线性和非线性回归;比较常用的是多项式回归、线性回归和指数回归。
https://www.nature.com/articles/s41588-024-01683-0
前段时间,对这 6 幅图进行了学习,并汇总了各图的知识点和使用技巧。在此做个总结,以便查阅(可点击图片直接跳转)。
https://www.nature.com/articles/s41467-020-16881-7#Sec15
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品,ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务,但Matplotlib也不是完全不可以,本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制,主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines()、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法,本期推文为完善版本
在介绍完这篇关于Python-Matplotlib基础绘图属性后(这些绘图细节(字体、线类型、标记等)让你的论文配图耳目一新),有很多小伙伴私信能不能详细介绍下关于R-ggplot2的类似介绍?那么今天的这篇推文小编就系统介绍一下,详细内容如下:
我们使用df <- df[-which(df$fraction < 0.03),]去掉部分或用AI处理.
https://www.nature.com/articles/s41388-021-02054-3
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