在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
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。
ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如，以下R代码将数据集初始化为ggplot，然后将一个图层（geom_point（））添加到ggplot上，以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width：
aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。它的主要功能包括以下三个方面：
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！
过去一年里，BBC 视觉与数据新闻（Visual and Data Journalism）团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表，我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。
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
大名鼎鼎的Y叔我就不过多介绍了，相信生信技能树的粉丝们都很了解了，我们的第一届人才发展论坛学术专场重量级嘉宾，招博士，通知见：Y叔招硕博士、博士后一起搞生信或被生信搞
介绍完优秀的可视化类别网站后(可视化图表种类不清楚？这两个宝藏参考网址推荐给你~~)，这一期，小编就给大家推荐如何去实现那么多种图表的在线可视化技巧(由于小编使用R进行可视化绘制较多，这里主要介绍关于R语言的)。主要内容如下：
最近学习可视化时发现了一个好用的包，可以直接使用“拖拽”的方式生成绘图，不需要写任何代码！这个包是esquisse，具体介绍可以见对应的github[1]。这是建立在ggplot2包[2]基础上设计的。你可以通过生成ggplot2图表以交互方式探索esquisse环境中的数据。入门门槛极低，有点类似tableau的感觉。
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
启动RStudio后，菜单栏点击Tools>Install Packages…中输入ggplot2，安装；
base包、ggplot2、ggpubr（ggpubr对ggplot2进行了简化和美化，适用于新手入门，可操作空间较小）
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。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
开头一个小tips：在运行R project时，界面上最好每次只有一个脚本，否则不同脚本之间流程、变量容易混乱
ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象
不知道大家在为自己的文章绘图的时候总觉得不是那么完美。老是想自己手动改改，可是呢，AI呀PS呀又是一塌糊涂。今天我就为大家介绍一个可以讲R语言绘制的图形直接导入PPT/word并且可以进行修改的R包export。
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：
我们使用r语言中ggplot2包绘制云雨图，云雨图可以看做是核密度估计曲线图、箱线图和抖动散点图的组合图表。我们可以使用自定义的半小提琴函数geom_flat_volin()、箱型图函数geom_boxplot和抖动散点图函数geom_jitter()叠加实现。
---title: "生信技能树学习笔记"author: "天空"引用自生信技能树date: "2023-01-04"output: html_document---R语言作图1. 常用可视化R包图片2. R基础包、ggplot2和ggpubr之间的绘图差别图片图片#作图分三类#1.基础包 略显陈旧 了解一下plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) text(6.5,4, labels = 'hello')图片# dev.off() #关闭画板#2.ggplot2 中坚力
作图baseggplot2 ★ggpubr拼图par里的mfrowgrid.arrange cowplotcustomLayoutpatchwork ★导出经典三段论ggsave ★（属于ggplot2,可以存储）eoffice （可以导出为ppt）ggplot2语法入门级绘图模板ggplot(data=<DATA>)+ <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes(<MAPPINGS>)) #ggplot() 括号里面是数据 例如 ggplot(data=iris)+ geom_po
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。
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。
本系列为交流群一周问题汇总。目前群人数比较多，如果你想加群，加我微信回复进群，我拉你进来。
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
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
这里要分享一页多图其实就是指，在做了很多图的情况下，如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上，而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。这个技能在制作多图仪表盘场景下，将会特别有用。还需要强调下这里所指的一页多图与我们之前介绍过的分面可是大有不同，分面其实是一幅图表中，将分类变量所构成的分类图表分图呈现，但是本质上所有分面内的单个图表共享标题、图例、坐标轴刻度（虽然可以手动定义）。也就是说分面的图表类型与诸多元素都是一样的，但是分面解决不了不同图表的排版布局问题：比如单独绘制而成的一幅散点图、柱形图和一幅饼图，分面将无能为力。
R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。
❝本节来介绍如何绘图韦恩点图及对其进行注释，图表主要使用「ggplot2」,「UpSetR」，「ggplotify」等包来实现，此图我想介绍的重点在于图形格式的转换及拼图下面来进行具体介绍， A highly conserved core bacterial microbiota with nitrogen-fixation capacity inhabits the xylem sap in maize plants ❞ library(tidyverse) library(UpSetR) library
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。
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。
可以看到如往常一样，中文字符也是以方块的形式展示，但是如果我们点击Export将其导出为pdf格式可以看到中文字符正常显示了，如下图所示。
ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包，它有助于数据绘图。在本实验中，我们将简要介绍该软件包的一些功能。如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息，我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。
1.1 判断数据类型class() 1.2 按Tab键自动补全1.3 数据类型的判断和转换 （1）is 族函数，判断，返回值为TRUE或FALSE
提供了一个绘图系统，旨在改进R基本图形。 安装软件包后，使用R命令install.packages（“lattice”）。格子包中的主要功能：
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。一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。
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
因为一些网络素材引用不规范，我们的这个笔记被网络吞掉了一次。很多朋友在公众号后台催更，还好鲍志炜抽空抢救回来了，不负大家的等待。
今天这篇推文小编写一些基础的内容：如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。这里小编使用R和Python分别绘制，主要内容如下：
如上图所示，准备四列数据，分别为X轴、Y轴、数值（控制气泡大小）和分类（控制气泡颜色，可为字符或数字），以"Tab"为分隔符。
其实单细胞领域进展太快，我那些课程内容关于R包相关的代码基本上过时了，因为R语言本身都经历了一个超级大的变革！考虑到不能把粉丝带歪，我早就全部公开了系列视频课程。还创立了《单细胞天地》这个公众号 ：
这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此Excel非常便于使用（熟能生巧），但是用Excel处理数据非常费时，而且如果接
ggplot2 添加显著性标记方法类似，可参考以下内容https://zhuanlan.zhihu.com/p/644988686
R包下载设置镜像 >options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #安装R包 >if(!require(ggplot2))install.packages('ggplot2',update = F,ask = F) >if(!require(ggpubr))install.packages('ggpubr',update = F,ask = F) >if(!require(eoffice))install.packa
这么说吧，机会常见的统计图表都可以一键绘制，而且绘制的结果直接可以达到出版级别的那种，特别适合科研和商务绘图爱好者。
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