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精心整理（含图PLUS版）|R语言生信分析，可视化

为了能更方便的查看，检索，对文章进行了精心的整理（PLUS）。建议收藏，各取所需，当前没用也许以后就用到了呢！ ?...ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 ? R|clusterProfiler-富集分析 ? ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ? ggplot2|绘制GO富集柱形图 ?...ggplot2|从0开始绘制PCA图 ? ggplot2|玩转Manhattan图-你有被要求这么画吗？ ? Bio|manhattan图 ?...ggforce|绘制区域轮廓-区域放大-寻找你的“onepiece” ? ggplot2|从0开始绘制直方图 ? ggplot2|从0开始绘制折线图 ? ggplot2|从0开始绘制箱线图 ?...绘图系列|R-wordcloud2包绘制词云 ? 绘图系列|R-VennDiagram包绘制韦恩图 ? ggplot2|发散性“正负”图 ? R|UpSet-集合可视化 ?

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原创 | R的基础及进阶数据可视化功能包介绍

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，当然我们也可以根据需求使每个数据点在图表中呈现不同的颜色和形状、并排绘制多个图表等。...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理，我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...参考R绘图原理，ggplot2中我们可以将图表拆分为如下常用元素： 1. 数据(data): 需要可视化的数据 2. 映射(mapping): 数据中可调配的参数，如X、Y值，颜色等 3. ...注释(annotate): 如plot()中的text(),进行文字标注 8. ...绘制出基本的图表和几何类型永远是最首要也是最耗时的任务。因为在实际情况中，数据集往往并不如我们想象的完美，我们需要使用R语言对数据进行很多整合、清理。

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ggplot2|发散性“正负”图

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...一 载入数据并处理 library(ggplot2) # 使用mtcars数据集 data("mtcars") # 保留car name ，新建一列 mtcars$car_name <- rownames...二 Diverging bars Diverging bars是一种可以同时处理负值和正值的条形图。...注意为了使柱状图创建柱形图而不是直方图，需要确保： （1）设置stat=identity （2）在aes()中同时提供x和y，其中x是字符或因子，y是数值。...三 Diverging Lollipop Chart Lollipop Chart与上述类似，而是使用 geom_point 和 geom_segment 来获得想展示的图。

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R语言基础绘图

比如描述数据分布的，可以用散点图，直方图，热图，表现数据各部分百分比，可以用条形图，饼图，韦恩图，展示变化趋势可以用折线图等。...dev.list() 显示出的数字是设备的编号，要改变或关闭某一设备需使用这些编号，如使用dev.off(3) 关闭的 是编号为 3 的 windows 绘图设备，当前使用的是编号为 4 的 pdf 绘图设备...基础绘图主要绘制一些二维图形，例如点图，线图，直方图，饼图，条形图等，很多情况下，这些图形使用 Excel 绘制更加容易，但是基础绘图是学习 R 绘图思想的基石，熟练掌握这些函数的使用，也可以绘制出满足文献出版要求的图形...一般的，使用高级绘图命令绘制图形的框架，使用低级绘图命令对图形进行补充。另外，R 的绘图参数是对图 形进行个性化修饰和调整的，R 的两种命令和绘图参数需结合使用。...sx.voiceclouds.cn 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

、形状或大小等图形属性的一个映射，其中还可能包含对数据进行统计变换（如求均值或方差），最后将这个映射绘制在一定的坐标系中就得到了我们需要的图形。...，在刚开始上手的时候可能稍有难度（而且官网的帮助内容比较不友好），而本文也是我在日常使用和与别人交流中摸索和总结出来的，将对ggplot2的绘图语法和绘图部件进行介绍，并附以常用的一些图形示例； 　　下面我们就来探索...——绘制散点图，以ggplot2中自带数据集diamonds作为示例，这是一个关于50000多颗圆切钻石各个指标的数据集，变量说明如下： 变量名 变量说明 price 钻石价格 carat 钻石重量...，但仅使用了qplot()进行绘图，其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射，若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上，就需要使用ggplot()函数...，并多次使用过，它控制生成的图像类型； 3.2.5 位置调整 　　位置调整指的是对该层中的元素位置进行微调，ggplot2中所有可用的位置调整参数如下： 名称 描述 dodge 禁止重叠，并排放置 fill

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【直播回顾】轻松入门数据可视化

包（两本关于ggplot2的经典书籍：《ggplot2Elegant Graphics for Data Analysis》和《R.Graphics.Cookbook》）， ggplot2包的官网：http...地理统计制图实用指南（http://spatial-analyst.net/book/download）提供了关于如何使用R及其他工具分析空间数据的可免费下载的电子书。...R语言数据可视化方法 如需绘制这些不同类型的图表，我们主要使用R ggplot2及其拓展包extension，比如ggrepel、ggally、ggalluvial等包；也还会使用lattice、plot3D...因为ggplot2包暂时不擅长三维图表的绘制，我们需要使用lattice包的wireframe()和cloud()等函数，plot3D包的persp3D()、hist3D()、scatter3D()、lines3D...R中ggplot2包的geom_path()和geom_polygon()等函数，结合地理空间坐标系可以使用DataFrame格式的数据，绘制不同投影下的世界与国家地图。

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「R」ggplot2数据可视化

最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前，有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...将多个ggplot2包的图形放到单个图形中最简单的方式是使用gridExtra包中的grid.arrange()函数。我们需要事先安装这个包。 让我们创建3个ggplot2图并把它放在单个图形中。

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这50个ggplot2现成图表你居然没有从头到尾自己画一遍

我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图， 当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。...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。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...ggplot2 Scatterplot 这个教程侧重于8个单元： 展现单个连续变量：散点图，折线图，气泡图 进阶条形图：区域图 展现排序：棒棒糖图 展现连续变量的统计分布：条形图，箱线图，小提琴图，峰峦图...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（上）：https://mp.weixin.qq.com/s/WN4TSMNjH4b6vZgYVjaRvQ 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下）：https

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R语言笔记-5

作图 head(iris) plot(iris[,2],iris[,3],col = iris[,5]) # 以内部数据iris的第2、3列分别作为横纵坐标绘制点图 text(4,4, labels...= 'iris') #按坐标位置进行标记 输出结果： base 作图函数 作图模板 plot() 散点图、折线图 hist() 频率直方图...作图 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 ggplot2 基本元素 数据：作图的原始数据 ggplot(data = ) 几何对象...coord() 面：数据的作图排列 facet_() 主题：图形的背景、网格、轴、默认字体、大小等 theme() library(ggplot2) #以内部数据iris作图，Sepal.Length...，需设置参数fill的颜色 color() 可使用十六进制颜色代码 # 刻度函数可指定各自的颜色、大小等参数 ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping =

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Pandas绘图功能

Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...这个直方图让我们更好地了解了分布中的一些细微差别，但我们不能确定它是否包含所有数据。将X轴限制在3.5可能会剔除一些异常值，以至于它们在原始图表中没有显示。...箱线图的中心框代表中间50%的观察值，中心线代表中位数。 boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。...折线图 折线图通常用于绘制时间序列数据： years = [y for y in range(1950,2016)] readings = [(y+np.random.uniform(0,20)-1900

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画图实战-Python实现某产品全年销量数据多种样式可视化

； 本文主要针对某产品全年销量数据，绘制各种不同样式的图表，以不同样式展示数据； 学习本文建议对Python的matplotlib第三库有一定的了解。...Matplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形； Matplotlib可生成绘图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图、折线图等； Matplotlib...关于hold属性： A、hold属性默认为True，可在一幅图中绘制多个曲线； B、将hold属性修改为False，每一个plot都会覆盖前面的plot（这种方法不推荐，建议使用默认的）。...常用方法： A、可使用grid方法为图添加网格线； B、还可以使用其他方法，如axis方法、xlim方法、ylim方法、legend方法； 关于配置方面： matplotlib配置信息是从配置文件读取的...学习的时候建议使用真实的数据，可以真正达到分析问题的效果。

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可视化技能之Matplotlib(上)|可视化系列01

在Matplotlib官网搜索，通常能看到两套接口，如搜绘制饼图的关键词pie，结果中的axes.Axes.pie对应ax.pie()的用法，pyplot.pie对应plt.pie()的函数接口。...基础图表绘制 数据可视化从目的来说，是为了更直观展示数据或数据之间的对比、分布或关联关系。散点图、折线图、柱状图、条形图、饼图、直方图是非常常用而基础的可视化图。...堆叠柱状图绘制 调节width参数使得柱和柱之间的宽度为0，并对数据进行统计在画图，可以用ax.bar()绘制直方图，但也不需要这么复杂，Matplotlib提供了绘制直方图的接口ax.hist(x,bins...用同一列数据绘制的直方图与箱线图 饼图是可视化中基础而重要的图形，是各种数据报告的常客，Matplotlib绘制饼图时因为xy轴默认比例尺不同，为了得到不扁的饼，需设置xy轴1像素对应的值相等。...帕累托图绘制效果 子图 除了组合图外，有时候我们也需要将多个图并排以展现某种数据关系。

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....绘制 df 第一列的折线图 # 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图...# 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定...plt.show() 输出为： 1.4 绘制折线图-双y轴 折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴 # A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 ax = df.plot...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。

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Pandas知识点-绘制统计图

kind: 使用kind参数指定图形的种类，line表示折线图，scatter表示散点图，bar表示柱状图，barh表示水平柱状图，hist表示直方图，pie表示饼图。...可以使用text()方法添加图形中的数值标签。 kind参数默认为line，在绘制折线图时可以不指定kind参数。...linestyle: 使用linestyle参数设置折线图的线型，如'--'表示虚线，'-.'表示点线等。...在Pandas中，绘制图形除了在plot()中指定kind参数外，还可以通过plot链式调用对应的方法，如plot.scatter()表示绘制散点图，后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...当然，在设置x轴刻度值，y轴刻度值，数值标签等时要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法，或在plot()中设置kind为hist，都可以绘制直方图。

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数据可视化基本套路总结

（略有修改和补充，蓝色的字可点击跳转查看对应图形怎么在R中绘制） 原文如下 ： 首先从维基百科上搬出数据可视化的概念： 数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息...概率密度曲线图 概率密度曲线图本质与直方图类似，不过纵轴不是频数而是频率。正如折线图和面积图一样，概率密度曲线图也可自由选择要不要面积投影。这个图太学术了，一般出现在数学教材中（比如正态分布……）。...而R中也有相关的包可以把ggplo2图形变成交互式，弥补了ggplot2本身不能交互的弱点。...对作图感兴趣的朋友可进入腾讯课堂：http://bioinfo.ke.qq.com，里面有关于如何用Adobe Illustrator对图形进行编辑、拼合、排版、简单模式图绘制的视频，可免费观看。...还有使用R绘制图形的课程。 此外，您也可以体验生信宝典团队开发的在线绘图工具，关于在线绘图工具的介绍点击阅读《简单强大的在线绘图-升级版》一文。 作者：真依然很拉风，简书作者。

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数据可视化的最佳解决方案：ggplot2

和对应的函数即可在R中找到函数说明文档和对应的实例 在R和Python中均可使用，降低两门语言之间互相过度的学习成本 基本概念 本文采用ggplot2的自带数据集diamonds。...;size;shape和位置类型映射x,y等 geom_xxx：几何对象，常见的包括点图、折线图、柱形图和直方图等，也包括辅助绘制的曲线、斜线、水平线、竖线和文本等 aesthetic attributes...五脏俱全的散点图 library(ggplot2) # 表明我们使用diamonds数据集, ggplot(diamonds) + # 绘制散点图: 横坐标x为depth, 纵坐标y为price...下面展示箱线图最长使用的一些方法： library(ggplot2) # 绘图 library(ggsci) # 使用配色 # 使用diamonds数据框, 分类变量为cut, 目标变量为depth...瓦片图、 热力图 机器学习中探索性分析我们可以通过corrplot直接绘制所有变量的相关系数图，用于判断总体的相关系数情况。

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