ggtext的geom_richtext可以使用Markdown或者html语法来拓展ggplot2的文字图层geom_label用法。最近在使用ggtext时,有一个需要geom_text的效果的需求,但是ggtext的图层效果都是类似于geom_label的,要想使用geom_text效果可以通过参数设置来实现。geom_label和geom_text的视觉区别在于是否有一个边框区域。
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;
有时候画图需要给样本添加标签,当样本比较多,在图形中添加标签容易出现标签遮盖的问题,这个时候可以用ggrepel包的geom_text_repel()解决样本标签重叠问题。 当用geom_text()添加标签时会出现重叠现象:
可以首先加上theme_tree2()函数显示出坐标轴范围,然后用xlim()函数更改坐标轴范围
Geom_text()将文本直接添加到绘图中。 geom_label()在文本后面绘制一个矩形,使其更易于阅读。
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
整体的思路就是Y轴的坐标轴标签去掉,用geom_text()函数添加文本注释的办法作为标签,这样有了坐标位置添加横线表示分组就很方便了
比如这个Arial字体下就找不到罗马数字的内容,需要到 Times New Roman字体下才能找到罗马数字
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。
数据总共三列,一列x,一列y,还有一列是文字标签,想给哪个点添加文字标签,对应就在这一行写上文字标签的内容,不想添加就是空白
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
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。
在图形上显示文本,或者标签(与文本的区别是在文本外有一个矩阵边框)是常规需求。用 ggplot2 画图时,有一个默认的几何对象 geom_text 在图上添加文本,但有时候表现得并不好,比如文本与点重叠在一起,文本与文本之间重叠在一起。
桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。
http://yulab-smu.top/treedata-book/index.html
火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P value(P值),值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧
没有难学的技艺,只有不够辛勤的付出! 今天这篇文章推送仿的的是网易数独的一幅信息图,内容呈现的是全球各国人民对于养老所持的态度,数据来源于Pew Reserch Centre。 图表整体难度中等,使用
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%。
set.seed()这个函数大家可能经常会看到这个函数,他的作用是保证自己模拟的数据和示例代码完全一致
ggplot函数所制作的图表默认设计风格虽然经过设计师的精雕细琢,但是并不是尽如人意。 毕竟在这个大众审美水平水平越来越高的时代里,企业中的各式报告也强调与企业的VI相互统一,形成自身风格与特点。 这样就要求R语言所制作的图表能够根据所需的风格与主题,高度可定制。当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的,甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。 接下来要介绍关于图表主题设置的一些细节: 关于柱形图与条形图的转化问题: 这个问题昨天已经提到了
今天跟大家分享多系列与分面组图的美化技巧! 昨天讲的关于多序列柱形图与条形图美化技巧,其实还漏掉了一些一点儿。 当数据序列比较多的时候,特别是超过四个以后,还用堆积柱形图(条形图)、或者簇状柱形图的话,图表必然会因为系列太多而受到挤压或者变形,整体就会不协调、不美观。 还有ggplot不支持次坐标轴功能,它的作图思维基本源于塔夫脱的可视化理念,而且作者个人的审美也接受次坐标轴(大牛任性),但是他留给大家解决多序列图表的方案是——分面组图~ data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌
大数据文摘出品 编译:睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图?下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时,还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点(nodes)为地理位置的网络图进行可视化时,比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系,因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中,节点的分布取决于
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。🥳
昨天的分享跟大家简单介绍了关于柱形图图表元素美化的思路,今天接着分享关于套用主题。 因为单独使用代码来调整单个图表元素,实在是太费劲了,更何况图表的细节元素有那么多,每一个都要单独写一句代码,即便简化后,也是一笔很大的工作量。 所以R社区的开发者就创造出了图表主题包这种半成品的图表模板,通过基础图表输出+套用订制主题来达到高效图表美化的目标。 这里为了图表效果最佳,我不用内置数据集,直接使用代码生成数据框: data<-data.frame(conpany=c("Apple","Google","Faceb
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念,图形由以下几个模块组成:
偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图,个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值,因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小,还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置
条形图是科研中常用的图,但是有时候可能你会觉得普通的条形图过于平平无奇。还有些时候展示的空间有限,数据却很庞大,这时再用普通的条形图可能就不利于展示信息了。那么要怎么办呢?不如考虑一下使用环状条形图。我们先来看几个关于环状条形图的例子。
R语言里 ballr包里有一个函数 NBAPerGameAdvStatistics()可以抓取NBA指定赛季所有球员的统计数据;数据来源是https://www.basketball-reference.com。
倾斜图,又名斜线图、斜率图,可以展示单指标不同时期的变化情况,既能展示值的大小变化,同时能展示排名变化。倾斜图可以看作简化后的折线图,如果我们对一条线如何发展的细节不感兴趣,而只想看看它沿哪个方向发展,那么斜率图就是一个不错的选择。尤其如果我们有很多折线,它们通常看上去没有普通的折线图那么混乱。以下是两个倾斜图的例子:
💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load("E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family = "Girassol")) theme_update( text = elem
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源
可视化的展示方式可以使数据更易读,且容易看出一些数据下隐藏的“结果”,而添加注释则可以进一步聚焦到想重点展示的“信息”。
https://stackoverflow.com/questions/17753101/center-x-and-y-axis-with-ggplot2
对,就是瀑布图,你没看错。而且是使用ggplot现有图层叠加构造,并没有用任何ggplot的外挂插件。 作图理念是在数据源的构造上,方法与《Excel图表之道》《Excel图表拒绝平庸》中的方法一致,我只是加入了自己的技巧。 library("reshape2") library("ggplot2") library("ggmap") library("Cairo") 构造瀑布图数据源: Item<-c("Before","Factor A","Factor B","Factor C","Factor D"
首先我们定义一下什么是攻防一体,在前面的回答中有答主采用的标准是——全明星球员并且入选最佳防守阵容。本篇文章采用的标准是:
柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中,通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
常见的热图看腻了,这节来介绍如何通过ggplot2绘制圆形热图,为了方便各位观众老爷观看,我制作了一个交互式文档,后台回复关键词2021-4-14获取本文代码及文档 (这个是我转载的推文,如果需要这个代码和数据,需要到原公众号去留言) 加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(cowplot) 读入数据 accidents <- read.csv("accidents.txt") %>% mutate(Year=as.numeric(Year
一个小案例,使用ggplot2绘制蝴蝶图,在巩固温习条形图坐标轴翻转的同时,重新熟悉一下如何利用grid系统进行版式布局。 原图如下: 该图表思路很简单,就是两个条形图通过坐标轴翻转,使用grid包
本期推文,我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图,关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据
随着互联网+和大数据科技的发展,VFX可视化和数据可视化越来越受到人们的喜爱,在R语言中,绘制GIF动图主要是在gganimate包中运行,制作视频主要是在av包,gganimate是图形语法的扩展,由ggplot2包实现,它增加了对使用ggplot2用户熟悉的API声明动画的支持
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而,虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法,但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法,使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中,其结果在图形上接近于corrplot函数的结果,这是优秀的arm包的一部分。
ggplot2是一个神奇的R包,可以将自己的统计数据绘制成想要的图案。从今天起小编计划为各位观众老爷们带来一个ggplot2的系列教程。那么首先呢,大家在可视化自己的科研数据时,最最最常用的就是绘制一个带误差或者显著值的柱状图。
使用R语言的ggplot2作图,使用geom_text()函数添加文本,因为文本比较长,所以想在文本中间添加一个换行符,这样添加文本后就可以换行显示 📷 image.png 这个是数据 但是使用R语言读取进来的时候为什么会多一个斜杠呢? 📷 image.png 我是win10系统 R语言是4.0.3 我之前好像也这样处理过数据,当时好像没有遇到过这个问题呀 暂时不知道问题出在哪了 查了还没有找到资料 linux系统也有这个问题 📷 image.png 现在想到的办法是只能把这一列数据拆分成两列,读入以后再使
ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法,丰富了ggplot2文本的表现力。
最近看到人民日报新媒体公布的疫情相关的图特别漂亮,想着利用疫情的数据学着画一画,R语言爬虫弱爆的我,只能想着站在“巨人的肩膀”学习,正巧Y叔更新公众号信息,Y叔竟然写了一个nCov2019的R语言包,简直太厉害了!nCov2019包的安装需要依靠remotes包,同时也要注意RStudio的版本是否适合,否则可能安装失败。
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