在数据展示时为了体现各因素的比重(百分比),有时会用到堆叠柱状图,这里介绍下用 ggplot2 画堆叠柱状图的代码和相应的美化方法。
上周在南京举办了第三期微生物群落生态学信息分析研讨培训班。有学员想要我之前写的ggplot画图的代码。其实类似的代码在网上已经有很多了,不需要什么搜索技巧就能找到。我的这些代码就有一些参考了别人的。
前言 原文传送门:见文末左下角阅读原文 作者:Aaron Frederick 编译:HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多,但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时,问一些关于图
写在最后:有时间我们会努力更新的。大家互动交流可以前去论坛,地址在下面,复制去浏览器即可访问,弥补下公众号没有留言功能的缺憾。
在R升级到4.0+后,clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误,这个现象以及解决方法在以前的推文:R tips:debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过。现在再提到一次,主要是对这个现象进一步的进行深入探讨,并给出一个更加优雅的解决办法。
默认参数是函数作者预先设置的,使用函数时不是所有参数都需要使用者指定,没指定的都使用默认值;
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01146-6#Sec44
用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
今天是大年初二,这篇文章我只想传达一点: 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的,如果有,请换个关键词继续Google! 第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言: 因为这个语言是肉丝儿(Ross Ihaka)和萝卜特(Robert Gentleman)两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言,所以叫做R语言。这两个人是统计学教授出身,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统!如果你平时的工作和统计相关,你好意思不会点R语言么? 另外,在R语言的官网上,有这样一
话不多说,上网址: https://www.r-graph-gallery.com/ r-garp-gallery收入了大量利用R语言绘制的图形,这些图形包含了很多方面,通过这个网站,我们可以方便直观观察到R语言所能做的一些图形。
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。
导读:喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况:做图表时,用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时,也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面,作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个?
貌代码被折叠了,大家需要阅读原文才能复制粘贴我代码在Rstudio里面直接运行,几分钟就可以学会15个图的制作! basic visualization for expression matrix jmzeng1314@163.com March 14, 2017 我的博客 我们的论坛 捐赠我 安装并加载必须的packages 如果你还没有安装,就运行下面的代码安装: BiocInstaller::biocLite('CLL')install.packages('corrplot')install.pack
能制作这样图表的工具很多, 我比较喜欢ggplot2+AI, 当然,或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节,不过,我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。
cowplot是ggplot2包的一个简单插件(或称拓展包),它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题,使用少量代码即可实现主题统一的修改,如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
昨天我们学习了正常情况下,6种SNV(C>A, C>G, C>T, T>A, T>C, T>G)突变频谱的制作,但是如果考虑到突变的上下文,就可以变成96种(如下图所示)!(如果你还不了解mutati
R包export可以轻松的将R绘制的图和统计表输出到 Microsoft Office (Word、PowerPoint和Excel)、HTML和Latex中,其质量可以直接用于发表。
cowplot包是ggplot2的简单附加组件。 它旨在为ggplot2提供一个出版物就绪的主题,这个主题需要最少量的轴标签尺寸,情节背景等。对'ggplot2'库的一些有用的扩展和修改。 特别是,这个软件包可以很容易地将多个'ggplot2'图组合成一个并用字母标记它们,例如 A,B,C等,这是科学出版物经常需要的。 该软件包还提供了一个流线型和干净的主题,用于Wilke实验室,因此包名称代表Claus O. Wilke的绘图库。
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。
根据组更改条形图颜色 可以将颜色指定为十六进制RGB三元组,例如“#FFCC00”或名称。还可以使用其他颜色比例,例如从RColorBrewer包中提取的颜色比例。 这里已经详细描述了R中可用的不同颜色系统。 要根据组更改条形图颜色,必须使用参数groupName指定包含组的数据列的名称。 使用参数groupColors,通过十六进制代码或名称指定颜色。 在这种情况下,groupColors的长度应该与组的数量相同。 使用参brewerPalette,使用RColorBrewerpalette指定颜色。
patchwork是基于ggplot2的拼图包,因为ggplot2本身没有强大的拼图语法,而一般使用的gridExtra与cowplot的拼ggplot2图形都存在不少问题。
说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬的作品,一经推出就火了,迅速取代了R中其他的拼图包。
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:
可以看到各个细胞亚群,都是有CD4基因表达的,我们虽然命名了 Naive CD4 T和Memory CD4 T",但是它们并没有特异性的高表达CD4基因哦!
ClonEvol: clonal ordering and visualization in cancer sequencing文献里面CloneEvol包里面boxplot.r函数
这里面,用()将ggplot作图的代码括住,它会输出到屏幕上,使用%>%将其作为对象传递给ggsave,用.表示它,写作ggsave("plot3.png",.),即可。
没有特别系统的学习 tidy evaluation 这方面的高级操作,最近有空准备补一补,学习下这方面的知识。
大家对ggplot2的绘图语法应该都很熟悉,但是如何多个图进行合理的拼接,一直是很头疼的事情,于是就有了patchwork包的诞生。此包主要的功能就是来对绘制的ggplot结果进行拼接展示。我们首先看下包的安装:
R 作为入门级编程语言,被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图,我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先,需要有一张空白的画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后,我们还可以在画布上添加额外信息,例如图表名称,图例等,当然
在作图的时候想拼接不同的图形对象,如pheatmap 包的热图、ggplot2 对象以及 base 图形等。这里找到了Y叔的ggplotify包,以下是对 Vignette 的翻译,以帮助自己理解用法,也希望读者受益。
目录 R语言之可视化①误差棒 R语言之可视化②点图 R语言之可视化③点图续 R语言之可视化④点韦恩图upsetR R语言之可视化⑤R图形系统 R语言之可视化⑥R图形系统续 R语言之可视化⑦easyGgplot2散点图 R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续 ====================================== 根据组更改条形图颜色 可以将颜色指定为十六进制RGB三元组,例如“#FFCC00”或名称。还可以使用其他颜色比例,例如从RColorBrewer包中提取的颜色比例。
在先前的内容里:[[66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)]],我们提到过添加文本的方法。但是,对于散点图来说,我们需要找到的是一个坐标,而这个坐标,最好可以反映位置散点的中心或附近区域,对这个坐标进行标识。
ggthemr为ggplot2提供了近20种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或改变图表细节。
但是两者对比的还没有,今天我们尝试分别用pandas和plotnine作直方图、散点图。
有时候,我们想把画的几幅图拼接在一起,在R中,cowplot包提供了将图片拼在一起的方法。
ggplot2的每个细节都是可以修改的,非常推荐大家系统学习一下,用到再学确实是一种不错的方式,但是如果要提高进阶,还是有必要系统学习的。
在[[111-R可视化35-结合grid与ggplot输出]] 与[[116-R可视化36-把你长长的坐标轴弄短]] 中,我们提过:通过pushViewport控制画布位置的方法,我们可以画出:
1 Run GGally help document library(GGally) library(ggplot2) # small function to display plots only if it's interactive p_ <- GGally::print_if_interactive ## Quick example, with and without colour data(flea) ggpairs(flea, columns = 2:4) pm <- ggpairs(flea,
安装 # 2选1 install.packages("gghalves") devtools::install_github('erocoar/gghalves') 使用 主要是添加了3种half geoms:boxplot,violin,point geomhalfpoint library(gghalves) ## Loading required package: ggplot2 ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Width)) + geom_half_poi
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。
image.png 另外一种形式,以下代码来自网络,原文地址 https://stackoverflow.com/questions/54964279/how-to-create-a-world-street-map-with-r
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