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ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书,在此书中将graphs 分解成scales和layers,并将原始数据与表现形式分离开。
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;
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。
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat中均可以很简单的实现,但是文献中的图大多会精美很多。
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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)。
四种常见的作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴,提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化,并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
今天小编给大家推荐一种绘制另类分布图的绘制方法,其可以绘制出经济学人风格的箱线分布统计图。当然,你可以将其看作是箱线图的另外一种可视化形式。涉及的知识点为R-ggeconodist包绘图技巧,详细内容如下:
本文将简要盘点R中常用的可视化包,并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
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
虽然3D的plot见得比较多了,但是看见这样的R包,我的心还是砰了一下,这个简直不能再好看了!
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。线图一般表达的目的是:某个因变量随着自变量改变而变化的趋势。因变量可以为数值型变量或者分类变量。可供选的函数有: geom_line(), geom_step(), geom_path() 举例来说:因变量可以是
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
前面介绍了一些ggplot绘图,ggplot2|从0开始绘制直方图,ggplot2|从0开始绘制箱线图,ggplot2|从0开始绘制折线图,这次介绍一下当数据为发散性正负值的时候,几种比较合适的展示方式。
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。
昨天给大家推荐了Python语言绘制散点密度图的可视化工具-mpl-scatter-density,很多同学都表示使用起来非常方便。但是也有同学一直使用R语言进行可视化绘图,所以今天这篇推文就给大家推荐R语言快速绘制散点密度图的方法。
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。
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。
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。
ggplot2是目前主流的绘图R包,有着丰富的扩展包。今天来推荐一个极其强大的配色R包——paletteer包。据R包作者介绍,这个包收集了52个R包的2100种调色板,R用户可以通过paletteer[1]包来直接调用其他R包的调色板。下面来学习下怎么使用这个R包[2]。
柱状堆叠图在许多的单细胞文章中被使用,通过它可以更好向我们展示一个亚群中各个细胞的占比情况,可见它如此重要!!!今天,我们来使用R的ggplot2和python的matplotlib分别绘制柱状堆叠图。
ggballoonplot(气球图)可用于多分类数据的可视化展示,其中每个单元格都包含一个点,其大小反映了相应组件的相对大小。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
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。
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂,再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕,这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话,你可以参考以下序列文件: 地图部分(ggplot2) 你想要的地图素材资源,我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材,从此告别SHP时代~ 大道
生信分析中经常会得到一些基因,然后做GO富集分析,达到对基因进行注释和分类的目的。
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。
最近在看一些关于贝叶斯深度学习在可靠性方向应用的文章,看到下面这篇文章,发表在可靠性方向顶刊的 ITR 中。
今天这篇推文小编就汇总一下有关Venn Diagram(韦恩图) 的绘制方法,主要内容包括:
散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一,添加点,线,箭头,线段,注释,甚至函数,公式,方差表都没有问题。
ggplot2绘制面积图 ggplot2绘制面积图的代码格式: ggplot(sunspotyear, aes(x,y))+ geom_area() 绘制面积图,文件格式如下: #draw sim
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
不管我们做什么组学分析,分析到最后总是躲不过富集分析。富集分析我们可以使用R包" clusterProfiler "进行(具体教程见使用clusterProfiler对非模式生物进行富集分析)。
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地,本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路,详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接
不知道大家用ggplot2绘制饼图的时候有没有遇到过饼图上展示的顺序和图注上展示的顺序不一致的情况。今天小编就来跟大家一起来探讨一下这个问题。
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章,今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例,希望大家通过案例感受 R 语言的强大,同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感,在文献阅读时更加从容,今后也尝试去绘制这样炫酷的图,如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言?R 语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言,一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形,另一方面,大数据时代已经到来,每
不知不觉,Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦,今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万,在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙,时间有限,很多用户的问题也未能及时回答与解决,实在抱歉。现将该软件开源到Github上,有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
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:
我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合,箱式图展示了分位数的位置,小提琴图则展示了任意位置的密度,小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。
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。
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