分布（二）利用python绘制密度图 密度图 （Density chart）简介 1 密度图用于显示数据在连续数值（或时间段）的分布状况，是直方图的变种。...('iris') # 利用kdeplot函数绘制密度图 sns.kdeplot(df['sepal_width']) plt.show() 2 基于matplotlib import matplotlib.pyplot...自定义密度图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...seaborn主要利用kdeplot绘制密度图，可以通过seaborn.kdeplot[1]了解更多用法 修改参数 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...matplotlib进行简单绘制，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的密度图来适应相关使用场景。
绘制拟合曲线散点图 p2 % select(2,1,year,lifeExp,gdpPercap) %>% filter(continent=="Asia") %>%...%>% arrange(Plant) %>% mutate(conc = fct_relevel(factor(conc), c("95", "175", "250", "350"))) 绘制方差分析图
关系（六）利用python绘制二维密度图 二维密度图（2D Density Chart）简介 二维密度图可以表示两个数值变量组合的分布，通过颜色渐变（或等高线高低）表示区域内观测值的数量。...x.min():x.max():nbins*1j, y.min():y.max():nbins*1j] zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()])) # 绘制密度图...plt.pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='auto') plt.show() 定制多样化的二维密度图 自定义二维密度图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...seaborn主要利用kdeplot绘制二维密度图，可以通过seaborn.kdeplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...和matplotlib的pcolormesh（在自定义密度函数gaussian_kde基础上）快速绘制二维密度图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的二维密度图来适应相关使用场景。
最近有一位小伙伴要发SCI论文，给我发了3w多条数据，问我可不可以画和下图基本相似的图。大家都知道论文的发表除了实验和数据以外，图片也非常重要。一般图画的越好，那么论文发表的问题也不大。...我仔细想了一下自身的实力，觉得可以试一下。那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。 本次绘图工具：RStudio。...本次绘图所使用的R包：ggplot2和ggpointdensity ggplot2是R语言绘制图形一个十分重要也是非常基础的一个包，使用ggplot2再加上R自带的base画图基本可以完成所有图形的绘制...ggpointdensity是这次绘制密度散点图的包。...知乎的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109468400，详细介绍了R和Rstudio的安装，大家可以参考一下。 接下来打开RStudio来完成这幅图的绘制。
❝本节来绘制一个简单的绘图案例；暂且称之为轨道图；下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图；关于此图的实践应用以后在做介绍 加载R包 library(tidyverse) library(systemfonts
❝本节来介绍如何使用ggplot2来绘制森林图，下面通过一个小例子来进行展示 ❞ 加载R包 library(tidyverse) 导入数据 unicox <- read_csv("AKT3_mRNA_OS_pancan_unicox.csv...") 绘制森林图 p1 <- ggplot(unicox,aes(HR_log, cancer, col=Type))+ geom_point(aes(size=-log10(p.value))...legend.background=element_blank(), # 设置背景为空 legend.box.background=element_rect(colour="black"), # 图例绘制边框...=c(1,0),legend.justification=c(1,0))+ scale_color_manual(values = c("gray", "steelblue", "red")) 绘制基因名称
如何计算一维和二维的最高密度区域和以一个协变量为条件的单变量密度函数核估计以及多模态回归?小编今天给大家推荐的一个超强工具即可解决上述问题。...Density Estimation)的缩写，主要用于计算和绘制高密度估计函数，更多详细内容可参考：R-hdrcde介绍[1] R-hdrcde包样例样式 这一小节小编主要介绍R-hdrcde包优秀的计算和绘图函数...，这些函数主要用于估计和绘制最高密度区域和条件密度估计。...rnorm(200,4,1)) y <- c(rnorm(200,0,1),rnorm(200,4,1)) hdr.boxplot.2d(x,y) hdr.boxplot.2d hdr.den():具有最高密度区域的密度图...总结 今天推送了一篇简单的用于计算和绘制最高密度区域和条件密度估计的优秀工具-R-hdrcde，希望可以帮助到大家，更多案例可参考官方网址~~ 参考资料 [1] R-hdrcde介绍: https://
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制箭头表格，主要使用「geom_segment」函数来实现，下面小编通过一个案例来进行展示，图形仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。。
，Group是肿瘤与对照样本，paired是配对的barcode信息，Expression则是目标基因的表达量。...remove.bracket = T,hjust=1)+ labs(x= NULL,y="Gene expression")+ theme_bw() + mytheme p4 写在最后 其实我的ggplot2...功底也不是很好，没有很系统的去钻研ggplot2的语法和结构。...因为我认为我只要会修改别人的ggplot2绘图代码，然后把自己想要绘制的各种元素，能转化为语言去进行网络搜索，这样想绘制的图，基于上都可以根据百度谷歌和工具书去实现。...绘图当然很重要，但是科研节奏这么紧张，ggplot2的学习到底应该投入多少时间（当然也看悟性），这点见仁见智。最后给大家分享一本我经常翻阅的ggplot2工具书 - END -
❝本节来介绍一个用R语言绘制流程图的案例 ❞ 「代码链接」https://gist.github.com/AlbertRapp/438102c458fc8fbdffcb6feb76ff93f7 可以从网站直接获取
❝之前在一篇论文里面看到一张特殊的组合饼图感觉很不错，下面来构建数据进行复现，来看具体案例❞ 加载R包 library(tidyverse) library(scales) library(ggtext
image.png 之前有人在公众号留言问这幅图的实现办法，这个是气泡图，用ggplot2很方便能够实现，但是这个图比较特殊的是横坐标还有对应的图片，当然出图以后用其他软件来编辑是可以实现的，但是对齐之类的可能会比较麻烦...如果能用代码实现就能节省一些时间，正好最近看到一个ggplot2的扩展包 叫做 ggimg 对应的github的主页是 https://github.com/statsmaths/ggimg 下面我们就来试试能不能用这个包来实现推文开头的图...(ggimg) library(ggplot2) ggplot()+ geom_point_img(data=df, aes(x=x,y=y,img=img),...size=5)+ scale_x_continuous(limits = c(0.5,3.5))+ theme_minimal() image.png 接下来我们把职业生涯三分命中率的数据加进来用来做气泡图...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggfx」来绘制发光点图，下面小编通过一个案例来进行展示，图形仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。..."Sydney", "New York") df_time % group_by(zone) %>% # 按时区分组 slice_max(end) %>% # 选择每组的最大值..., group = city), df_circle, colour = NA), colour = "grey20", expand = 2, sigma = 5) + # 添加带内部发光的圆形
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制镶嵌条形图,下面通过一个小例子来展示 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(ggtext
❝最近在进行绘图实战颇有感触，今天来介绍一下如何使用「ggplot2绘制组合热图」，有时我们如果只想对部分数据进行热图形式的展示可以用到这种类型的图表；绘图过程倒也简单主要是选择好合适的展示场所 library...sample=as.character(sample)) #定义因子 df$sample % unique()) 绘制文本热图...color="black",hjust=0.5,vjust=0.5)+ labs(x = NULL,y = NULL,color=NULL,fill=NULL)+ theme_niwot() 绘制组合热图...❝此处将数据数据拆分成两份进行图形绘制，本想借助「ggh4x」 的分面功能，但是此份数据不太适合，关于ggh4x后面再做介绍 ❞ p2 % filter(group=="A") %>%
❝本节来介绍如何灵活使用「geom_segment」与「geom_point」这两个几何对象来构建圆柱形条行图，下面通过1个案例来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) 加载数据...dashed", color = "grey3"), axis.text.x = element_text(size = 10, color = "black"))+ # 绘制图例
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用packcircles来计算圆圈大小通过ggplot2来绘制圈图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢...id df_plot % mutate(id = 1:5) # 利用circleLayoutVertices函数生成每个圆圈上的点的坐标信息 df <...- circleLayoutVertices(pack, npoints = 50) # 为每个圆圈指定一个title，用于绘制文字标签 df$title <- df_plot$title[match...(df$id, df_plot$id)] 数据可视化 ggplot() + # 利用geom_textpath绘制围绕圆圈的文字标签 geom_textpath(data = df, aes(...x, y, label = title), hjust = "ymax",size = 4.5) + # 利用geom_text绘制圆圈内的文字标签，数字使用逗号分隔方便阅读 geom_text
一、简介 上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明； 二、各基础图形 2.1...~variable) p 2.5 density()与density2d() 很多时候当我们获取的数据集样本数量足够时，通常我们可以绘制密度估计图来大致描述数据集数据的分布，ggplot2中当然提供了这类方法...，我们先从一维的说起： geom_density()： 和R基本绘图系统中的密度曲线绘制方法很接近： library(ggplot2) data <- data.frame(matrix(rnorm...，将..density..作为fill的传入参数，注意这里一定要设置contour为F： # 密度图函数,通过fill设置填充颜色数据为密度，geom设置绘制栅格图 p <- ggplot(data,...，且更为美观，ggplot2可以绘制出与seaborn中的小提琴图同样优美的图形，因为涉及的内容比较复杂，我准备在之后单独开一篇来介绍，下面仅展示一张简单的小提琴图： library(ggplot2)
❝本节来介绍如何使用ggplot2绘制配对连线云雨图，图形倒也简单主要是细节；小编给了两个案例来进行展示，有循环绘图需求的可以看最后一个案例；❞ 加载R包 library(tidyverse) library...legend.position = "none", panel.spacing = unit(0,"lines"))+ coord_cartesian() ❝上面的案例我们使用了分面的形式来绘制图...，但是实际中大家也许需要使用循环进行批量绘图，下面介绍循环绘图的具体代码 ❞ 循环绘图 continents <- unique(df$continent) plots <- map(continents
云雨图介绍 我们使用r语言中ggplot2包绘制云雨图，云雨图可以看做是核密度估计曲线图、箱线图和抖动散点图的组合图表。...我们可以使用自定义的半小提琴函数geom_flat_volin()、箱型图函数geom_boxplot和抖动散点图函数geom_jitter()叠加实现。...2.代码复刻 2.1准备数据 这是我们本次数据部分截图 2.2打开Rstudio设置工作路径和导包并且导入数据 setwd('你的工作路径') #导包 library(ggplot2) #导入数据...data <- read.csv('data1.csv') 2.3 ggplot2库实现图形绘制 2.3.1绘制半提琴图 2.3.2绘制抖动散点图 2.3.3叠加箱线图 2.3.4实现坐标翻转...，与海盗图相比，它显得没那么冗余；与小提琴图相比，它又在核密度估计曲线图的同时，加上了抖动散点图。
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