之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样,可以简单的理解为带有缺失值的热图,缺失值是空白格,其他值分别填充颜色。 那我们就按照这个思路来构造数据 将数据集按照以上格式整理好,存储在csv文件中。 首先是读入数据 df<-read.csv("example_da
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现,又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文,发现他是用geom_tile()函数实现的,仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。 首先解决昨天的遗留问题:ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线
如果是要更改x轴左右的间距把scale_y_discrete()换成scale_x_discrete()就可以了
今天下午7点到9点直播讲解如下代码,腾讯会议,感兴趣的参加,给推文打赏10元获取腾讯会议直播链接
偶然间在github 上发现的这个链接,示例数据和代码都有,很好的R语言学习素材 链接是 https://github.com/blmoore/blogR ,主要内容有 image.png 光看这个可
这里使用到的是geom_tile()函数。把填充设置为白色,然后把边框线设置为灰色就可以达成这种效果
参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2/构造数据集
昨天有读者在公众号留言问下面这个热图如何画 image.png 这个图的实现办法有很多,今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2实现上图的代码。 首先是构造示例数据 构造两份数据 一份是最左侧的分
❝最近在进行绘图实战颇有感触,今天来介绍一下如何使用「ggplot2绘制组合热图」,有时我们如果只想对部分数据进行热图形式的展示可以用到这种类型的图表;绘图过程倒也简单主要是选择好合适的展示场所 library(tidyverse) library(ggh4x) library(patchwork) 定义主题 theme_niwot <- function(){ theme_test()+ theme(axis.text.y=element_text(color="black",size =8
要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示,需要计算出每个变量组合中的观测数量。常用的两种方法有:
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
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y
期刊 Forest Ecology and Management 农林科学二区top 影响因子3.55
这里新学到的一个知识点是拼图的时候可以使用plot_spacer()函数占据一个空白位置
ggside 包旨在使用户能够轻松地将metadata添加到他们的 ggplots 中。ggside对于一些复杂数据的处理优于patchwork。
https://www.nature.com/articles/s42255-022-00629-2#Sec15
这其实就是pheatmap 画的非常简单的一张图。通过源代码我们可以发现它其实也是借助了grid 包操作。
R语言ggplot2作图的时候配色如果不知道如何选择,可以参考如下链接https://r-charts.com/color-palettes/
❝本节来复现「nature microbiology」上的一张环状热图,图表主要使用「ggplot2」,「ggtree」,「ggtreeExtra」等包来实现,此图的重点不在绘图方,而是在于如何构建绘图数据下面来进行具体介绍 Multi-modal molecular programs regulate melanoma cell state ❞ 加载R包 package.list=c("tidyverse","ggtreeExtra","ggtree","treeio","ggnewscale","pat
上一期的绘图命令中,最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转,最后出来的图比较难看。上次我们是这么写的
等高线图(contour map) 是可视化二维空间标量场的基本方法[1],可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
原作者 Alex Freeman 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 共享单车的蓬勃发展,让人们的短途出行更加方便,这种绿色低碳,又时尚健康的新型出行方式已成为城市“主旋律”。那么在国外共享单车又是怎样一番情景呢? 华盛顿正在变成一个适宜自行车出行的城市。主要道路上都设有自行车道,而且共享单车系统非常成功。最近Capital Bikeshare发布了他们每个季度的骑行数据。我对前四个季度的数据进行了抓取和清理,并发布在我的GitHub中。 几周前,我偶然看到Aust
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制热图并添加双向箭头添加注释,下面小编通过一个案例来进行展示,图形仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。。❞
日历图,在环境与生态指标的动态监测中应用普遍,特别适用于显示不同时间段的指标情况。比如污染物中重金属含量、空气中PM2.5变化情况。在金融行业中检测股票收盘价、回测信号等指标中也很常见。生物医药领域的血糖或血压日记录值,新型冠状病毒的逐日确诊数量等等。通过时间分布的日历图动态监测数据,以弥补普通线图的不足。
热图展示不同国家历届足球世界杯的成绩,非常有意思,时间跨度是1982年到2018年,入选国家的标准是最少参加过四次世界杯,我们今天来重复一下这个图,自己这个伪球迷也来了解一下足球世界杯的相关知识。
今天的推文没有详细介绍代码,代码的介绍会以视频形式放到B站,欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 📷 image.png 首先是示例数据的格式 画热图的数据 📷 image.png 用来添加文本的数据 📷 image.png 如果还有其他文本需要添加,可以再准备一份数据 📷 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2) library(tidyverse) #install.packages("s
https://www.nature.com/articles/s41467-022-29438-7
热图展示NBA12到21赛季冠军归属。数据好像只能下载西部的,今天的推文就复现左侧的图
热图美化 上一期的绘图命令中,最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转,最后出来的图比较难看。 上次我们是这么写的 p <- p + xlab("samples") + theme_bw() + theme(panel.grid.major = element_blank()) + theme(legend.key=element_blank()) 为了使横轴旋转45度,需要把这句话theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1))放在
前几天发现了一个很有趣的包——openair,可以将年度时间序列刻画成周年日历热图,感觉这种形式非常适合用于呈现年度空气质量可视化,所以抓空爬了一些大连市2016年年度空气质量数据拿来玩玩,目标网站网页结构比较简单,爬取过程很轻松,界面部分很规律,感觉这个代码可以作为模板用,感兴趣的小伙伴儿可以试着玩一玩! library(RCurl) library(XML) library(dplyr) library(ggplot2) library(stringr) library(rvest) library(l
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
R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的R&bioconductor包(非常适用于基因组数据分析) 首先使用ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames(data) <- paste("Gene", 1:9, sep="_") colnam
https://www.nature.com/articles/s41564-022-01270-1
主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywliao/projec
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
❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现,可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图,以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行;果然绘图还得多思考;本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图;
❝本节来复现「nature medicine」上的一张图,此图也属于热图其主要就是左侧文本框的绘制,小编稍微写了一些代码不够完善有更高需求的可以在此基础上进行进一步的拓展;
这里用到了n_max参数,是因为数据文件的结尾还有一行数据,这里我不想读入,最方便的办法是直接手动删掉,不想删就指定读取的行数
Try to learn everything about something!
由于最近开始使用R-ggplot2绘制一些可视化作品,也慢慢发现ggplot2绘图的方便之处,但毕竟开始于Python绘图,我们也不能落下
在徐凌老师的 Nat Com 文章 Genome-resolved metagenomics reveals role of iron metabolism in drought-induced rhizosphere microbiome dynamics 中有这么一张补充图,介绍了本研究中涉及到的处理和取样的时间线。
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2214427119
热图绘制 热图是做分析时常用的展示方式,简单、直观、清晰。可以用来显示基因在不同样品中表达的高低、表观修饰水平的高低等。任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。 本篇使用R的ggplot2包实现从原始数据读入到热图输出的过程,并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具,只需要提供矩阵,即可一键绘图。 上一篇讲述了Rstudio的使用作为R写作和编译环境的入门,后面的命令都可以拷贝到Rstudio中运行,或写成一个R脚本,使用Rscript heatmap.r运行。我们还提供了Bash的封装,在不修
1、进化树中挑选子集 2、进化树默认是左下角到右上角这种布局,如何调整成左上到右下角这种布局 3、进化树把某个clade压缩成三角性状 4、给进化树添加根小尾巴
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云