今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
Examples p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) p + geom_point() # Add aesthetic mappings p + geom_point(aes(colour = qsec)) p + geom_point(aes(alpha = qsec)) p + geom_point(aes(colour = factor(cyl))) p + geom_point(aes(shape = factor(cyl))) p + geom_point(aes(
通常我们在政治新闻或者财经日报中看到的数据可视化图表中,美国地图中的两个海外州——阿拉斯加和夏威夷都是被平移过的,主要因为这两个海外州偏离本土太远,使用原始位置会使得美国地图的整体比例尺偏大,局部内容
本文所使用的代码是之前一篇关于航线图的数据,之所以要从新写一遍,是为了让大家体会借助在线地图制作地图可视化在代码效率上的便利(当然,也会有损失,你不能像操纵shapefile那样对地图的细节元素进行自定义了)。 本文调用得ggmap包,该包封装了包含Googlemap、openstreetmap、stamenmap等强大在线开源地图的地图素材背景,如果能仔细甄别、精心挑选,还是可以淘到不少好的背景的。 因为ggmap是哈神参与创建的包,专门为了拓展ggplot对于地图源的支持,弥补其制作数据地图方面的缺陷,
一篇旧文,解决一个困扰已经的小技术问题,权当是学习ggplot2以来的整理回顾与查漏补缺。 ---- 今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化,主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致,仍然使用昨天的数据集。 加载包: library("ggplot2") library("plyr") library("maptools") library("sp") library("ggthemes") 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("
scale_edge_color_continuous(low = "cyan",high = "red")
没有难学的技艺,只有不够辛勤的付出! 今天这篇文章推送仿的的是网易数独的一幅信息图,内容呈现的是全球各国人民对于养老所持的态度,数据来源于Pew Reserch Centre。 图表整体难度中等,使用
今天跟大家分享关于如何在地图图层上添加散点图。 散点图需要精确的经纬度信息才能在叠加的图层上进行映射,因此我们选用中国省级轮廓地图以及各省省会城市的经纬度进行案例演示。 加载包: library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.fr
今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化,主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致,仍然使用昨天的数据集。 加载包: library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.frame(id=row.n
实在没时间写文字步骤了,算了,就甩一篇代码给大家吧,这篇代码包含五张图,分别可以呈现放射状线路图、迁徙路径图、闭环路径图、菱形气泡图、方形气泡图。 library("plyr") library("dplyr") library("ggplot2") library("ggmap") library("maptools") library("maps") library("REmap") library("Cairo") library("baidumap") library(showtext) #####
层次关系型图表主要表示数据个体之间的层次关系,主要包括包含和从属两类。比如公司不同部门的组织结构,不同洲的国家包含关系等,包括热力图(含相关系数图)、节点链接图、树形图、冰柱图、旭日图等。
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。
启动RStudio,创建一个新的RScript,然后通过选择将工作目录设置为包含下载数据的文件夹Session>Set Working Directory>To Source File Location。
今天只给大家讲一个知识点,是属于ggplot2高阶用法中的分面与多图层关系如何对应,这个用法之前困扰我很久,也是最近帮朋友做东西才发现这个漏洞,于是感觉分享给大家。 ggplot2的多维分面系统非常完美,可以让我们非常方便的将一个多维度的复杂图形按照某个维度的类别进行矩阵化,使得单个类别的信息更加清晰明了,数据呈现直观易懂。 通常我们可以通过如下步骤做出一个基于地理位置的分面图来。 library(ggplot2) library(plyr) library(maptool
最近,有很多小伙伴儿跟我咨询一个比较复杂的地图图表画法。 需求是这样的,一个国家各省或者全球各国之间存在的贸易关系、或者其他经济往来。想要用线条来表达这些指标的流向,同时使用线条粗细来表达指标流向的量级,我给他们的建议是,虽然你很明确要表达的意思,但是实际上这种形式所呈现的最终结果,可能并非你想要的。 如果在一个地图中这些线条都是从一个点发散出来的,这种表达形式虽说不妥,但是不算糟糕,但是倘若你的数据中是多个发散中心,即每个城市都会向其他各个城市发散出一组放射线条,同时线条还有粗细之分,那么最终的效果简直惨
先和大家说一句圣诞快乐呀,最近 DIY 涂鸦圣诞树非常受欢迎,小编琢磨着能否用 R 语言来绘制一颗圣诞树呢,最后终于让小编找到了教程[1],这不赶紧在今天分享出来给大家,一起动手试一试吧~
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。 因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图(或者称它为热力辐射图,就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型)的合适解决方案,最近在看github官网上ggmap的介绍帖,看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。 我就突发奇想,如果不是通过ggmap而是通过ggplot函数是否也可以呢,果然也是可以出
之前写过两篇关于使用animation包来制作时间维度动态可视化GIF图,效果还是很棒的,最近又发现了一个好玩的包——gganimate,它也是主打制作时间维度动态可视化的,不过该包将动态展示的技术通过一个参数封装到了aes()函数里面,这就意味着我们省去了写繁琐的循环,直接可以通过ggplot函数一步搞定复杂的动态图表制作。 但是方便 至于必然存在缺陷,由于该包给我们的自由调整空间太小,我甚至无法调整输出图表的质量、尺寸,导致最终的成图看起来非常的怪异,无奈每一个案例效果我都用animation包又从新实
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制嵌套圆形图,图形绘制倒也简单主要是细节的调整结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) 导入数据 bytes_total <- read_csv("bytes_total.txt") speed_index <- read_csv("speed_index.txt") 数据清洗 mobile_bytes <- bytes_total %>% filter(date %in% c("2022_10_01", "2018_10_01"),
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
特殊的日子,需要一个特殊的数据集!ggwordcloud内置数据集包含全世界147种爱你的语言,用R送给TA一份远程的爱。
excel作为一个强大的统计工具,自身包含着一部分数据可视化的功能。R作为可视化的大势,自然也可以画出这些图,有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结,甚是有趣,小编复刻学习了一番,现对代码做简单注释,以作分享。
今天小编给大家介绍一下非常优秀的可视化技巧-R-ggalt包绘图技巧,该包的主要特色是提供geom_xspline()、geom_bkde()、geom_encircle()、geom_lollipop()和geom_dumbbell() 等优秀绘图函数,接下来,小编详细介绍这这几个绘图函数,内容如下:
geom_point():用于绘制散点图 参数 color:点的颜色 size:点的大小 shape :点的形状
p + geom_point(aes(colour = factor(cyl)))
本篇文章案例来源于经济学人2013年一幅关于家庭支出结构与国家间的交叉对比图。 该图信息量相当丰富,至少涵盖了四个维度的信息,支出结构信息(类别型字段)、国别信息(类别型字段)、支出水平分类(类别型字
ID是X,log2FC用作y,class是分类变量用来填充颜色 范围是A到I。P值用来映射点的大小。
https://github.com/emilmalta/30daychartchallenge/blob/master/script/22_animation.R
Molcular Profile Cox Analysis 输入一个你想要的基因,比如RAC3,`Select Measure for plot可以设置OS,PFI,DSS和DFI`,然后点上方的搜索🔍,就可以看到出的图了 需要的结果 继续往下滚动鼠标,就可以看到数据了,而且还可以下载 数据在这 得到数据以后就可以用R画图了,注意,这里的HR和CI都是Log过的结果,跟别的地方计算的Cox结果有些不一样,可能是方法不一样吧,是因为网站计算的HR结果相差太大了吗? 由于是log过的结果,所以森林图
Solution Note that with bitmap output, the filled symbols 15-18 may render without proper anti-alia
对于dot、scatter、stripchart,这三个图,有啥区别,我也看不懂,也没有相关的资料,后续用到再说吧
这里用到 group_by()和 summarise()函数。一个简单的小例子理解这两个函数的用法
本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
气泡图是一种多变量图表,是散点图的变体,也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列,和散点图一样。气泡图通过气泡的位置及面积大小,可分析数据之间的相关性。
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
今天开始跟大家分享散点图及其美化技巧! R语言中的散点图需要两个数值型变量分别作为X轴、Y轴映射对象,同时通过颜色、大小、形状进行分类变量映射。 由于散点图在数据量较多的情况下效果更佳,这里使用ggp
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。
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半(half-half plots)的图片。比如:在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
group1 = rep(gl(2, 5, labels = c("a", "b")), 2),
熟悉ggplot2绘图,有一本书,可以介绍大家使用,《R数据可视化手册》第二版
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是一个做科研都会用到的R包。其实它的使用并不难,这次推文我将会使用ggplot2自带的测试数据,和大家快速了解,入门ggplot2。
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
第一感觉应该是是R语言的ggplot2包做出来的,这么好的学习素材不重复一下岂不是可惜了,遂以关键词“Joel Embiids Points Per 100 Possessions When Guarded By”搜索找到了原文https://www.reddit.com/r/nba/comments/bjuiy4/oc_joel_embiids_points_per_100_possessions/
fviz_pca_ind是factoextra里面用来可视化PCA结果的一个参数,具体见PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据。
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