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组间差异分析就要这样可视化!

在之前的文章中,我们分享了多个基因差异分析的可视化,使用的是ggpubr这个R包,ggpubr在标记p值时,可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线,非常方便,但是无法指定添加的p值的位置,在某些时候会缺乏灵活性...,今天要介绍的是另外一个R包ggsignif,其帮助手册链接如下 https://cran.r-project.org/web/packages/ggsignif/vignettes/intro.html...首先我们用示例数据跑一跑 > library(ggplot2) > library(ggsignif) > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...,默认都在顶部添加,当我么同时指定了多组数据的比较时,就会重叠,示例如下 > ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length)) + + geom_boxplot...还支持直接指定文字注释的内容和横线的宽高度,代码如下 > ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length)) + + geom_boxplot() +

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60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图

brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b..."ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")") 前言 之前提到过两个快速出图的R包:58-R可视化...-7-用ggpubr与ggstatsplot快速出高颜值图 (qq.com) 通过看包说明不难发现,他们其实都调用了ggsignif: 通过这个包,我们就可以给自己创建的ggplot 绘图对象添加统计数据了...简单学习一下ggsignif这个包: 这个包用起来非常简单,我们无须对数据框做任何处理,只需要在ggplot 的绘图代码基础上增加一些代码即可。...和geom_signif 一样,stat_compare_means 也有参数 method 指定检验方法,非参数方法kruskal.test 与参数方法anova: ggplot(iris,aes(Species

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    一行代码添加P值的可视化技巧分享~~

    P值是一个服从正态分布的随机变量,在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性.在许多研究领域,0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。...本次,小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...」:如果我们面对分组数据时,我么可通过如下代码进行组与组数据直接的显著性比较,我们还是使用上面的数据,只不过使用group_by进行分组操作: # 分组计算P值 stat.test %...R-ggsignif添加P值 R-ggsignif 包可是专门为绘制P值的第三方包,其实用也较为简单,接下来通过三个小例子解释一下: 「样例一」: ggplot(mpg, aes(class, hwy)...是不是觉得使用R-ggsignif包绘制P值更加方便些呢,更多属性设置和其他用法,小伙伴们可去ggsigni包官网进行查阅。 总结 今天这篇推文小编汇总了常见P值的可视化绘制方法,希望对大家有所帮助。

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    统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享

    P值是一个服从正态分布的随机变量,在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性.在许多研究领域,0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。...本次,小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...」:如果我们面对分组数据时,我么可通过如下代码进行组与组数据直接的显著性比较,我们还是使用上面的数据,只不过使用group_by进行分组操作: # 分组计算P值 stat.test %...R-ggsignif添加P值 R-ggsignif 包可是专门为绘制P值的第三方包,其实用也较为简单,接下来通过三个小例子解释一下: 「样例一」: ggplot(mpg, aes(class, hwy)...是不是觉得使用R-ggsignif包绘制P值更加方便些呢,更多属性设置和其他用法,小伙伴们可去ggsigni包官网进行查阅。 总结 今天这篇推文小编汇总了常见P值的可视化绘制方法,希望对大家有所帮助。

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    统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享

    P值是一个服从正态分布的随机变量,在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性.在许多研究领域,0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。...本次,小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...boxplot with P value in different form 「分组数据例子」:如果我们面对分组数据时,我么可通过如下代码进行组与组数据直接的显著性比较,我们还是使用上面的数据,只不过使用...R-ggsignif添加P值 R-ggsignif 包可是专门为绘制P值的第三方包,其实用也较为简单,接下来通过三个小例子解释一下: 「样例一」: ggplot(mpg, aes(class, hwy)...是不是觉得使用R-ggsignif包绘制P值更加方便些呢,更多属性设置和其他用法,小伙伴们可去ggsigni包官网进行查阅。 总结 今天这篇推文小编汇总了常见P值的可视化绘制方法,希望对大家有所帮助。

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    跟着Nature microbiology学画图~堆积柱形图+箱线图以及组合图

    image.png 然而发现:背景颜色为灰色而且带着线条,难看,所以去掉背景颜色和线条,即 ggplot(df,aes(x=Status,y=Relative.abundance.......发现目标图里的横坐标标签存在一定角度的,那么横坐标和纵坐标标签用以下代码实现: ggplot(df,aes(x=Status,y=Relative.abundance.......image.png 箱图2: 带p value的箱图的绘制 先要安装另外两个包:ggsignif这个显著性检验的包 install.packages('ggsignif') 和ggthemr包:...) library(ggthemr) library(ggsignif) 这样就可以做正事了: #分组 compaired ggsignif主要的一个函数是geom_signif(),使用方法和ggplot2中其他的geom_***()一样,作为图层添加到图形中就可以,他的主要参数为: ?

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    66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)

    前言 先前提到了60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图 (qq.com)这个包。 当时挖了一个坑: 那么问题来了,我的字体该加到哪里呢?...() R语言之可视化(20)之geom_label()和geom_text() - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)[1] 可以参考下面的效果和上面的链接中的教程,这里我就不再赘述了。...geom_text(aes(label = count), position = position_dodge(0.9), vjust = -0.8) 这里有个知识点,我们需要在全局指定分组...,因为geom_text 图形映射不会受到fill 属性干扰,所以我直接全局指定了分组;你也可以单独对其指定label 映射。...如果不指定分组或dodge: ggplot(iris2_count, aes(Species, count, fill = group)) + geom_col(position = "dodge

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    生信绘图与配色

    一、前言 高水平的SCI插图有如下的特点: 1.形式丰富且合适; 2.信息直观,每张图最多反应2-3个信息; 3.根据期刊要求使用颜色、形状、大型; 4.布局不能留太多空白和拥挤; 5.必要时添加辅助线帮助阅读...= factor(cyl):把cyl这个变量因子化,不同的颜色表示变量的分类水平 5.图例- 变量映射的产物 6.背景网路:theme_bw()完成,主题函数 7.坐标:横纵坐标,包括坐标轴上的刻度。...1)变量映射系统 2)几何对象系统 3)标度系统 4)主题系统 三、常见图形绘制 连续型数据:某个区间内的任意值都可以取的数据,特点是可以进行 无限的分割和测量,两个相邻的值之间可能存在无数个中间值。...3.1 单个连续型变量 常用:盒型图和小提琴图,在纵坐标上展示数据 离散型变量(分组变量)+连续变量 3.2 两个或多个连续型变量 ggplot中颜色实现两种方式: 1.变量映射(取值越大颜色越深) 2..., ggpval, ggstatsplot包 ggsignif install.packages("ggsignif") library(ggsignif) set.seed(2019) df <-

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    更强的可视化:最全ggplot2扩展包整理

    ggsci:‘ggplot2’调色板集合. ggtech:自定义调节ggplot 图的几何、比例和主题。 ggthemes:自定义调节ggplot 图的几何、比例和主题。...ggsignif 可视化统计显著性标记。 ggh4x:定制刻面、多种色标和其他选项 ggbeeswarm 在较小的数据集中展示每个数据点的分布和密度。...survminer:利用ggplot2绘制生存曲线图。 ggalluvial:绘制流程图和分层桑基图 ggridges:绘制密度图和堆叠图,用于展示数据在一个连续变量上的分布。...更多ggplot2扩展包介绍 ggthemes 提供了多种预定义的主题和颜色选项。 plotly 在网页上创建动态和可交互的图表。...ggforce 提供额外的几何对象和统计图层,例如箭头、曲线等,增强了ggplot2的绘图功能。 GGally 轻松地创建复杂的多变量图形和数据可视化。

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    跟着JoVE学作图:R语言ggplot2做簇状柱形图并添加显著性标记的完整示例

    添加显著性标记用到的是ggsignif包中的geom_signif()函数 在昨天推文的基础上,如果是利用带重复的原始数据作图,然后利用geom_signif()函数作图的时候我遇到了报错,暂时还不知道如何解决...0.25, 0.26, 0.29, 0.05) df = data.frame(Genotype, Material, Mean, se) df 最后的数据如下 相当于是用原始数据先算了平均值和标准差...这里的赋值符号他直接用的等于号=,而没有用<- 给因子变量指定水平 df$Genotype<- factor(df$Genotype, levels=(c("Wildtype", "APOE4"))...<- factor(df$Material, levels=(c("Shredded paper","Square", "Bedding", "Twist"))) 加载需要的R包 library(ggplot2...) library(ggsignif) 簇状柱形图的代码 ggplot(df, aes(x=Material, y = Mean, fill=Genotype))+ geom_bar(position

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    可能会用到的30个R语言包~第四期

    详细介绍可以看链接 https://rpubs.com/maomaoworm/690424 6 GGally的ggpairs()函数 展示多变量两两之间相关系数,参考链接 https://rpubs.com...image.png 20 lemon 可以很方便的操作ggplot2的图例和坐标轴 参考 https://cran.r-project.org/web/packages/lemon/vignettes/...不妨试试ezcox 很方便的做Cox回归分析模型和森林图 23 ggstream 公众号 DataCharm 看到的推文 河流图绘制技巧分享 之前有人在公众号留言问过鱼型图,但是自己也不知道,不过好像就是这个...图片来自于公众号 R语言数据分析指南 如果只用gplot2的函数把坐标调整成这种效果,还是不太容易的 26 visdat 可视化展示数据框中的变量类型和缺失值 代码 install.packages("...image.png 27 gghalves 云雨图 28 ggsignif 添加显著性星号 29 job 生信星球公众号 看到的推文 简单一个R包,解放你的Rstudio console 主要作用,如果命令运行时间过长

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    「R」ggplot2数据可视化

    当数据为长格式时,每行表示一个条目。其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定,而是在一个单独的列中指定。 术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量,变量存储于数据框的每一列。...ggplot2包提供了分组和小面化的方法。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。...是刻度变量,cyl是分组变量。...分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。ggplot()声明中的aes()函数负责分配变量(图形的视觉特征)。...通常来说,变量应该设在aes()函数内,分配常数应该在aes()函数外。 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。

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    数据框的列名居然会影响绘图

    这个包简化了为ggplot2图形添加p值和显著性标记的过程,并且支持多种图形的绘制,如箱线图、点图、条形图和线图等。...devtools::install_github("kassambara/ggpubr") 使用ggpubr绘制箱线图的示例代码: library(ggpubr) ggboxplot(data, x = "分组变量...ggstatsplot") 使用ggstatsplot绘制箱线图的示例代码: library(ggstatsplot) ggbetweenstats(data = 数据框, x = 分组变量...在使用ggstatsplot包绘制图形时遇到"Error in select(): ! Names must be unique."的错误,这通常意味着在数据处理过程中,列名或其他标识符出现了重复。...此外,如果错误发生在使用ggstatsplot的ggwithinstats()函数时,这可能是因为在处理大量数据点时,函数内部的某些操作导致了列名不唯一。

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    R语言从入门到精通:Day17 (ggplot2绘图)

    对于图3,ggplot2包提供了分组和小面化(faceting)的方法。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。...ggplot2包在定义组或面时使用因子(factor)(主要涉及函数facet_grid())。 ggplot2很强大,能够创建各种各样的信息图。可惜,强大也带来了复杂性。...分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...函数ggplot()中的aes()函数负责分配变量(图形的视觉特征),所以这是一个分配分组变量的自然的地方。...在基础图形中,函数par()被用来调整图形参数,ggplot2中则有自己的函数来完成这些改动,比如前面例子中已经出现过的函数labs()。

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