今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧! 密度曲线图可能平时大家用的不多,不过其实没什么神秘,它的功能于直方图一样,都是用于表达连续型数值变量的分布形态。 案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。
color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度
主要内容是探索了NBA 14/15赛季常规赛MVP排行榜前四名 库里 哈登 詹姆斯 威少的投篮数据。今天重复第一个内容:用R语言的ggplot2画山脊图展示以上四人的投篮出手距离的分布。
参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,有着自成一派的可视化理念,数据可视化是数据分析的重要一步,让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同,它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的,就像是photoshop里的图层,那么首先我们得有一张画布(如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》) [root@centos $] R> library
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中,我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析,那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析,也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包:ggplot2
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
原文:https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89579225
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。
之前看到师妹画的一张图很好看,是等高线图和密度图的组合。 今天自己模仿了一下,幸得师妹提名:云朵图。 不同分组的点用类似于等高线图的形式呈现,点越密颜色越深。 上侧和右侧为点的密度分布图。 对于NMDS,PCA等二维数据可使用这种方式呈现。 目前看着还比较丑,美化的工作就交给读者了。。。 # 数据 data <- bind_rows( tibble(x = rnorm(1000, mean = 10,sd = 6), y = rnorm(1000, mean = 12,sd
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;
之前在学习ggplot的时候,一直存在着一个困惑。 就是这个函数是否允许两个做出来的两个相关图表重叠嵌套(也就是在一个大图(主图)的边缘位置,放置另一个缩小版的小图)。 这个想法很奇葩,本来想着没啥希望,鉴于该包的开发者那犀利的审美观,估计也不能允许这种情况的发生。 不过最近浏览一位大神的博客,真的有这种情况的解决措施,喜出望外,赶紧在这里分享给大家。 不过他的处理方式不是通过ggplot的内置函数,而是通过grid包中的viewport函数来实现的: 以下是具体的实现步骤: 加载包: library(gg
前几天有一个读者在公众号留言问上面这幅图应该如何实现,我想到一个办法是利用ggplot2分别画散点图和密度图,然后利用aplot包来拼图,aplot包是ggtree的作者新开发的一个包,非常重要的一个作用就是解决拼图的时候坐标轴对齐的问题。这个aplot包的用法大家可以在微信搜索里直接搜aplot就可以直接找到原作者写的推文的介绍,而且这个公众号经常推送R语言的学习内容,非常好,作者是真正的大神级别的人物了。
继续“一图胜千言”系列,直方图(Histogram)又称柱状图,是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况,也可以展示数据的概率分布情况。
该函数两个主要参数bw(箱型的宽度)和kernel(核函数),核函数默认为高斯函数gaussian其他函数包括:epanechnikov,rectangular,triangular,biweight,cosina,optcpsine.
joy plot是类似于多组分类的重叠在一起的密度图(density plot),其效果图如下图所示:
ggplot2提供了强大的可视化能力,通过修改theme,可以实现各种精美图表。但是想绘制出好看的图表不仅需要强大的工具,还需要个人的审美、配色等能力,ggthemr包提供了近20种精美主题,极大的方便了图表绘制工作。 ggthemr介绍 ggthemr为ggplot2提供了多种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或修改参数,改变图表展示细节。下图为几个ggthemr主题案例图,更多介绍可参考GitHub主页:https://github.com/cttobin/ggthemr#install
前面介绍了基础直方图的绘制教程,接下来,同样分享一篇关于数据分布的基础图表绘制-核密度估计图。具体含义我们这里就不作多解释,大家可以自行百度啊,这里我们主要讲解R-python绘制该图的方法。本期知识点主要如下:
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
作者:谢佳标 中国R语言大会讲师,高级数据分析师,8年以上数据挖掘建模工作实战经验 https://ask.hellobi.com/blog/xiejiabiao/4288 利用主成分分析构造你个人的股市指数,然后分析你的私家指数和该股市常用官方股票指数的相关性。 接用ML_for_Hackers-master 书中的数据。 > prices<-read.csv("stock_prices.csv") > prices[1,] Date Stock Close 1 2011-05-25
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时,会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据,查看存储在 merge_seurat对象的 meta.data中的数据帧:
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时,会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据,查看存储在 merge_seurat 对象的 meta.data 中的数据帧:
提到R语言,总会想到它强大的绘图包ggplot2,甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如,python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下,总结了一些日常绘图中常用的命令。
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。
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。
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。
今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
今天是大年初二,这篇文章我只想传达一点: 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的,如果有,请换个关键词继续Google! 第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言: 因为这个语言是肉丝儿(Ross Ihaka)和萝卜特(Robert Gentleman)两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言,所以叫做R语言。这两个人是统计学教授出身,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统!如果你平时的工作和统计相关,你好意思不会点R语言么? 另外,在R语言的官网上,有这样一
为体现组间差异,可能大部分人都会第一个想到箱图(boxplot)来展示;但是当审稿人看到满屏Figure都是箱图的时候,肯定会觉得作者团队数据可视化能力还有待提高,如何给审稿人美好的第一印象,科研数据的可视化非常重要,相同的数据,除了箱图,我们还可以使用小提琴图或者密度分布图来展示结果,而且尽量让一些统计学结果体现在图里。
随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变,分布会如同均值向左或向右移动。统计推断中,用样本均值估计总体分布的均值(期望值),样本量越多,样本均值约接近总体均值。
https://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w#data-availability
貌代码被折叠了,大家需要阅读原文才能复制粘贴我代码在Rstudio里面直接运行,几分钟就可以学会15个图的制作! basic visualization for expression matrix jmzeng1314@163.com March 14, 2017 我的博客 我们的论坛 捐赠我 安装并加载必须的packages 如果你还没有安装,就运行下面的代码安装: BiocInstaller::biocLite('CLL')install.packages('corrplot')install.pack
在知乎看到问题 为什么植物基因组比动物基因组大(为什么植物基因组似乎比脊椎动物拥有更多的基因?)? 印象里好像也不一定,因为拟南芥的基因组也才100多M,自己之前也看到过有些鱼的基因组也可以达到1G的级别。所以到NCBI网站上查了一下,找到了459个陆生植物(land Plants)植物的基因组信息,264个鱼(Fishes)418个昆虫(insects),377个哺乳动物(Mammals)的基因组信息。
让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。让我们说有人向您展示了以下密度图:
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。
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种,每个品种有50个样本,以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的,但其他两个花种之间不是线性可分离的。
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。
PCA 是一种较为常用的降维技术,PCA 的思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主元,是重新构造出来的k维特征。在 PCA 中,数据从原来的坐标系转换到新的坐标系下,新的坐标系的选择与数据本身是密切相关的。其中,第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取的是与第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向,依次类推,我们可以取到这样的k个坐标轴。
1写在前面 天真的好冷啊,不知道各位穿秋裤了没有,有没有感冒。😘 这期就介绍一下ggokabeito包,是一个支持ggplot2和ggraph的即用型配色包,喜欢就去安装吧。🤪 再放一张去年拍的雪人照片,哈哈哈哈哈。☃️ 📷 2用到的包 rm(list = ls()) #devtools::install_github("malcolmbarrett/ggokabeito") library(tidyverse) library(ggokabeito) library(igraph) library(ggr
首先,本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集,数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务,这个数据集有1w条数据,3个特征:
1 下载cellphonedb官网测试数据,并运行软件 cellphonedb官网 下载测试数据 curl https://raw.githubusercontent.com/Teichlab/cellphonedb/master/in/example_data/test_counts.txt --output test_counts.txt curl https://raw.githubusercontent.com/Teichlab/cellphonedb/master/in/example_data/
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。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
cowplot是ggplot2包的一个简单插件(或称拓展包),它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题,使用少量代码即可实现主题统一的修改,如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
许多数据的可视化形式都是对称的,例如箱型图、散点图、小提琴图等。由于显示信息的空间有限,可以通过将几何图形切成两半并添加其他几何图形来更好地利用空间。
A variable is numerical (or quantitative) if it can take on a wide range of numerical values,visualization for distributions of continuous variables is a histogram.
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