通常而言,在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形,例如绘制一张散点图,绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形,可能是因为这些图形有某种联系,需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。之前介绍的边际图形就是这样的一个例子。本章节会介绍,当我们绘制了好了多幅图形之后,如何将多幅图形合并起来。
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。
前面介绍了散点图、柱状图、直方图和核密度估计图,有时候散点图不能很直观的看的出数据的分布情况,这里介绍散点图与统计直方图组合绘制。
gridExtra包让混合多个图片变得轻而易举。它提供了grid.arrange() 函数来完成 这个任务。它的nrow参数允许指定如何安排布局。
李誉辉,四川大学硕士在读,研究数据分析与可视化,以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的,从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D,文章都整理讲解得很全面系统,我本人也是很喜欢这样的文章,故而推荐给大家。
数据来自纽约市开放数据。我的数据范围是2012年至2015年。该数据跟踪车辆的类型,发生事故的街道的名称以及事故的经度和纬度坐标。两个坐标都保存为单个字符变量,称为“ LOCATION”。
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。
我们接着来唠唠R 的grid 绘图。gridExtra包人如其名,拓展包,自然就是要拓展的。
ggsci提供了一系列高质量的调色板,其灵感来自于期刊、电影等。ggsci中的调色板可用于ggplot2。基本用法:
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
大家投过文章的想必都有为绘图的色彩纠结的不得了的时候,今天就给大家介绍一个别人基于一些科研杂志,可视化库甚至科幻电影进行了一些颜色模板的设计的R包ggsci。安装我们就不多说了:
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由:
上一讲我们提到了66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)[2]
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。
于是乎就有了今天这篇帖子,旨在搜罗网上比较全的颜色贴,好好滴总结一波,希望可以帮到同样是选择困难症的你。
柱状图的介绍就先到这里,其他可替代柱状图的图形包含棒棒糖图(Lollipop)、环形柱状图等未在本文中展开介绍,有兴趣的小伙伴可参考文章最后的参考资料。
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。
前面空间转录组|没有单细胞数据如何做空转spot “注释”?文献和代码都给你!介绍了不结合单细胞进行空转spot的注释方式,文献中更多还是结合单细胞转录组数据进行spot注释 。整合scRNA-seq和空间转录组数据主要有(1)映射(Mapping)和(2)去卷积(Deconvolution)两种方法。本文介绍下使用Seurat的实现Mapping结合的方式 ,主要是将基于scRNA的细胞亚型定位到HPRI图谱上,后续会介绍SPOTlight ,CARD 等Deconvolution 的方式。
ggridges包主要用来绘制山峦图。尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。ggridges主要提供两个几何图像函数:
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
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。
之前在公众号中分享过绘制LOGO的R包"gglogo",详情请戳蓝字“绘制序列标识图-gglogo”。今天再给大家分享一个R包-"ggseqlogo",绘制序列LOGO完全无需美颜。这个R包是ggplot2的扩展包,应用起来简单明了,下边就给大家详细测试下,看看是不是那么美,那么好!
一般情况下只会设置palette 参数,指定主题名称,其它均为默认参数【即每种主题的字号,磅值,图边距等均可修改】。
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
标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去(随机)影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立(预测)变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
这几个包有一个缺点就是最终呈现的图不是按照数据集的实际比例来的。每个部分的圆或者椭圆大小都一样。如果想要按照数据集的实际比例来,之前我尝试过Y叔的推文 https://guangchuangyu.github.io/cn/2018/04/ggvenn/
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去(随机)影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立(预测)变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
包作者:Kevin Blighe撰文:协和医学院 苑晓梅编辑:生信宝典 时间:2019-06-03
一篇优秀的SCI论文,除了要有好的结果外,如何对结果进行可视化展示、如何对可视化图形进行配色都是SCI的加分项,今天小编给大家介绍的就是CNS级的文章配色,让你再也不用为文章配色而纠结!
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。
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现,其通过柱子的高低,直观地比较离散变量各水平之间的差异,它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
「tiff文件下载网址」 https://www.naturalearthdata.com/downloads/50m-raster-data/50m-natural-earth-1/
patternplot包,提供了丰度的图形可视化填充选项,但是目前我尽然没忽悠看到一篇推文来介绍和学习这个R包的。
说起R语言的拼图,可能大家一点都不陌生,比如常用的“cowplot”和“patchwork”。gridExtra包也提供了一个拼图函数”grid.arrange“。另外,南方医科大学余光创教授也开发了一个更为神奇的拼图R包:aplot。本文将依次对它们的用法进行介绍。
上面我们将每一张图都单独输出了,下面来介绍如何将其全部组合起来,分别介绍两种R包的方法gridExtra&patchwork
以下内容为kaggle网站上的一个案例;原文地址 Kobe Bryant Shot Selection。主要内容是探索科比20年NBA生涯的数据,包括进攻方式,出手距离和出手区域,命中率等。
箱形图 非常有用,因为它们不仅指示中间值,而且还显示了第一四分位数和第三四分位数的测量结果变化。但是,也有一些图提供了一些附加信息。在这里,我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案:蜂群图和小提琴图。
在生物信息分析中,经常会做序列分析图(sequence logo),这里的序列指的是核苷酸(DNA/RNA链中)或氨基酸(在蛋白质序列中)。sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性,据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征,如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型,根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列,因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。
hclust 的顺序是靠order 和 labels 两个数据控制,labels 是有顺序的名称,其座次可以被索引提取。order
第一个要介绍的是一个R包,叫做RColorBrewer。该包提供了一系列的色板,包括渐变的颜色和不同颜色的组合搭配(见下图)。
接下来我们通过例子绘制简单的函数 y = x , x 值的范围从0到100,增量为5。
世界分区,是UE5给大世界项目提供的一套新的解决方案。相比于UE4的WorldComposition有了非常多的改进。官网也有很具体的介绍:
在大数据的趋势下,我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测
最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫HMM模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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:
图片 图片 常用可视化R包 作图 base ggplot2(特殊语法:列名不带引号,行末写加号) 图片 颜色:color 大小:size 形状:shape 图片 透明度:alpha 填充颜色:fill(既有边框又有内心的,才需要color和fill两个参数) 映射和手动设置的区别 图片 自行指定映射的具体颜色 ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Pe
箱形图(Box-plot)又称为盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较。QQplot也就是Quantile-Quantile Plots。是通过比较两个概率分布的分位数对这两个概率分布进行比较的概率图方法。
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