箱线图展示的就是分位数，中间的线表示的是中位数，也就是50%分位数，如果非要在箱线图上画上表示平均值的线段也是可以实现的，今天介绍一下实现代码 示例数据集我们用R语言的内置数据集PlantGrowth...image.png 首先是画一个最普通的箱线图 df<-read.csv("PlantGrowth.csv") library(ggplot2) library(tidyverse) p1<-ggplot...()函数可以获取画箱线图用到的数据 ggplot_build(p1)$data[[1]] image.png 我们利用原始数据计算一下平均值，然后将数据集的平均值添加到这组数据中 df %>%...不知道有没有比较好的办法 （猜测geom_boxplot函数里应该是有一个步骤计算中位数的，试着看看源代码，看能不能把中位数的代码改为平均值） 还有一个问题是如果是分组的箱线图那么应该如何来实现呢？...欢迎大家关注我的公众号 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
4 R语言画误差线的5种方法 虽然写的很详细，有亚组和没亚组的都包括了，但是base r的语法对于新手来说确实很难理解，不如ggplot2系列清晰易懂，而且各种空格/NA等占位符的使用也不好理解。...所以今天介绍下如何使用ggplot2画森林图，相比于之前介绍的森林图画法，主要是数据不复杂，只要在图层上改改细节即可。 但是对于零基础的人来说，依然是有难度的！...没有亚组的森林图 rm(list = ls()) tmp <- read.csv(".....position = "top") library(patchwork) p2+p3+p4+p1+p5+plot_layout(widths = c(0.4,0.2,0.3,1,0.5)) 有亚组的森林图...最后大家思考一个问题：多因素回归的森林图和亚组分析的森林图是一样的吗？
多个图形进行组图展示，既可以展示一个“事情”的多个角度，也可以进行异同的比较，同时也是发表paper所必须的。...可以利用PS或者AI进行处理，但是图形的大小，位置，布局，字体等的调整也不是一个小工程。本文利用R包-ggpubr函数从0开始介绍组图的合并方式，也许。。。比AI或者PS更简单易学呢。...基础函数进行组图合并可参考R|绘图边距及布局 载入数据，R包 加载函数包及数据集 #install.packages("ggpubr") library(ggpubr) # ToothGrowth数据集...5）添加统计图表及文本信息 绘制变量“Sepal.Length” 的密度图以及描述性统计（mean，sd，...）的汇总表。...参考链接： http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/81-ggplot2-easy-way-to-mix-multiple-graphs-on-the-same-page
主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...定制的点图 相关信息 第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。...，然后修改点的大小，然后翻转X，Y轴 library(ggplot2) # Basic dot plot p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) +...平均值+/- SD可以添加为交叉开关或点范围： p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_dotplot(binaxis='y', stackdir...第七步：按组更改点图颜色，在下面的R代码中，点图的填充颜色由剂量水平自动控制： # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len
介绍 ggplot2里aes()可以用tidyselect风格去选择变量做映射绘图，那么这种情况下如何实现「变量替换」呢？ 首先说下我为什么要实现「变量替换」。...我目前实际的需求就是，分析代码+绘图代码篇幅太长，在封装流程的时候我想要把变量提到前面，通过替换一个变量来避免后面多次修改替换变量。 方法与演示 有!!as.name()、get()、!!...代码演示如下： library(ggplot2) # 创建一个包含变量的数据框 data <- data.frame( x = c(1, 2, 3, 4), y = c(10, 20, 30,...40), group = c("A", "A", "B", "B") ) # 定义一个变量，用于替换图形属性 color_var <- "group" # 使用变量替换创建散点图 ggplot...geom_point() ggplot(data, aes(x = x, y = y, color = !!
python求平均值的方法：首先新建一个python文件；然后初始化sum总和的值；接着循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值；最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。...首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式. 输入：待输入计算平均数的数。...处理：平均数算法 输出：平均数 明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE工具，并新建一个python文件，命名为test6.py....打开test6.py,进行编码，第一步，提示用户输入要计算多少个数的平均数。【推荐：python视频教程】 第二步，初始化sum总和的值。...注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。 第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。 最后，计算出平均数，并输出，利用“总和/数量”的公式计算出平均数。
library(tidyverse) library(patchwork) dt <- diamonds[1:1000, ] 众所周知，在ggplot2中，对于分类型变量，我们可以通过将其转换为factor...类型，并通过设置其levels控制其在坐标轴的顺序。...但如果我们想要让需要最小的排在最上面（从小到大对应从上往下），我们可以把levels的顺序反过来。...geom_point() + labs(title = "修改levels后+levels反序") p2 + p3 图片 将levels反序后，虽然确实如我们所愿，在y-axis中序号从小到大对应变量从上到下排列...，但是同时产生了一个新的问题：在legend中变量的排列也反了过来。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友询问一张论文图的绘制方法，其本质为箱线图与棒棒糖图的结合并结合了统计分析，下面小编就通过一个案例来进行展示结果仅供参考，希望各位观众老爷能够喜欢。...❞ 复现图 ❝上方的棒棒糖图为对基因内两组之间进行相关性分析的结果展示 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggprism) library(rstatix) library...add_significance(p.col = "p.adj") %>% add_xy_position(x = "name", dodge = 0.8) 绘制显著性箱线图 p1 % ggplot
在seaborn中，jointplot函数提供了一种综合的可视化方案，可以同时绘制两组变量的散点图以及各自对应的直方图，基本用法如下 >>> import matplotlib.pyplot as plt...除了这种基本的展示形式外，我们还可以通过kind参数来调整可视化形式。...plot_joint函数用于指定x和y相互关系的可视化形式，plot_marginals函数用于指定x和y变量各自分布的可视化形式。...其实JointGrid的用法非常灵活，以下三种写法的效果是等价的 # 第一种 >>> g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm...第三种写法分别指定每个axes的绘图函数以及参数，提供了最大程度的灵活性，可以将其设定为不同的可视化形式，用法如下 >>> g = sns.JointGrid() >>> sns.scatterplot
柱子有点多，也可以利用mean±SD的形式展现 首先计算平均值和标准差，使用group_by按gene分组，对每组做summarize # 获取平均值和标准差 data_m_sd_mean <- data_m...在柱子中标记百分比值 首先计算百分比，同样是group_by (按照给定的变量分组，然后按组操作)和mutate两个函数(在当前数据表增加新变量) # group_by: 按照给定的变量分组，然后按组操作...# mutate: 在当前数据表增加新变量 # 第一步增加每个组的加和，第二步计算比例 data_m % group_by(variable) %>% mutate(count...文件中 #dev.off() 柱子有点多，也可以利用mean±SD的形式展现 # 获取平均值和标准差 # 分组时不只Gene一个变量了，还需要考虑Condition data_m_sd_mean <-...，然后按组操作 # mutate: 在当前数据表增加新变量 # 第一步增加每个组 (Group和Condition共同定义分组)的加和，第二步计算比例 data_m % group_by
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 计算平均值 【问题描述】 从键盘输入三个整数，分别存入x,y,z三个整型变量中，计算并输出三个数的和以及平均值。...【输出形式】 在屏幕上分两行显示结果： 第一行为三个数的和，整数形式输出； 第二行为三个数的平均值，浮点数形式输出，小数点后保留两位小数。...【输入样例】 3 2 3 【输出样例】 8 2.67 【样例说明】 3、2、3的和为8，所以第一行输出8； 第二行输出3、2、3的平均值2.67（保留两位小数）。
(明明记得之前是看到过eQTL的代码，但是这次再翻还找不到了) 今天的推文我们试着复现一下论文中的Figure1b 分组折线图 image.png 如果要展示多个基因组的N50，用这个图还挺方便的，...现在泛基因组相关的论文大部分都会放这个图，比如人类泛基因组的论文里。...image.png 横轴对应的是N几，纵轴对应的是N几的长度，这篇论文里用不同线型代表不同的测序技术，个人认为用颜色来区分可能会好一些 部分数据截图 image.png 读取数据 library(...MOESM5_ESM.xlsx", sheet = "Fig1b", skip = 1) head(dat) 作图代码 library(ggplot2...) ggplot(data=dat,aes(x=Nx,y=Contig,group=Name))+ geom_line(aes(color=Tech))+ theme_classic()+
绘制基因组 SV 突变堆叠条形图 p + scale_x_discrete(limits=x$X) + scale_fill_brewer(palette = 'Set1')+ labs(title...,y=len,group=dose,fill=dose))+geom_boxplot() #两组 ggplot(data = ToothGrowth,aes(x=dose,y=len,group=supp...绘制箱线图加抖动的点 #分面 ggplot(data = ToothGrowth,aes(x=supp,y=len,group=supp:dose,fill=supp))+geom_boxplot()...写在最后：有时间我们会努力更新的。...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。 bioinfoer.com 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。
某文件中，有如下多行数据 ，需要统计含关键字:real 对应行的数值（第二列），并最后得出总平均值 请给出相关命令 或 实现思路？...样本数据如下： Real 1233 4566 Virtul 2345 6789 Real 5679 4566 Virtul 6789 6789 统计输出的格式如下： Real#########
Step1.绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成csv格式。 数据的格式如下图：一列表示一种变量，第一行是列名 ?...Step3.绘图所需package的安装、调用 #注释：ggplot2是目前公认绘图很强的一个安装包，如果已经安装，这句就不需要啦 install.package(“ggplot2”) #注释：package...使用之前需要调用(每次用前都要调用哦) library(ggplot2) Step4绘图 #注释：x轴表示weight，y轴表示频率就不需要指定啦 p<-ggplot(data,aes(x =...到这里你已经可以画出比较高B格的density plot了，不过有些同学可能有 特殊的要求，比如把两组的平均值画出来，那本小仙再小秀一下?...1.准备平均值数据并读取 mean<-read.csv(“your file path”) ?
首先是示例数据 image.png 使用R语言的ggplot2做一个热图 #install.packages("see") df<-read.csv("20210809_example.csv") library...() image.png 增加y轴的上下空白 ggplot(data=df,aes(x=gene_name,y=variable))+ geom_tile(aes(fill=value))+...scale_fill_social_c()+ scale_y_discrete(expand=expansion(mult=1)) image.png 增加下方的空白 ggplot(data=df...scale_y_discrete()换成scale_x_discrete()就可以了 这个有啥用，其中一个用途是画环状热图的时候可以增加中间的空白区域 比如默认环状热图 ggplot(data=df,aes...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
ggplot2 更改图例的顺序 箱线图添加误差线这个自己老是记不住，每次作图都得现查，今天的推文记录一下实现代码，方便自己以后查看。...boxplot的前面，然后加一些基本的美化 ggplot(data = dfa, aes(x=Species,y=value,fill=Species))+ stat_boxplot...如果不加这两个参数，效果如下 image.png 这里还有一个疑问是 箱线图中间的线好像是中位数，如何把这个线更改为平均值呢？...暂时没有想明白 今天推文的示例数据和代码可以直接留言20210929获取 欢迎大家关注我的公众号 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！
平均值又叫算数平均值，对平均值的定义是“平均值是看出数值型数据的常态效果”。...算数平均数=总体各单位值的综合/总体单位个数 这个算数平均值就是大家常说的连小学都会的那个“平均值” 我们来看下面两组数据： ?...这个是两组数据，数值代表的是各个人的年龄，我们通过计算得出这两组数据的年龄平均值一样，但是如果你再仔细看，你会发现两组数据的数据构成结构是不一样的，这个时候我们可以用直方图来画出两组数据的数据结构分布：...你会发现A组数据43-55年龄的人员数最多，B组数据62-66的年龄人数最多，虽然两组数据的平均值是一样的，但是人员结构和人员的集中度确实不一样的，所以在分析数据的时候不一定是看平均数。...加权平均值的定义是 “对不同的分析数据赋予不同的权重值后，再计算平均值” 也就是说给不同的数据给与不同的权重，最后算出平均值，加权平均值和算数平均值比起来更科学，受数据的影响更小，因为算数平均值很容易受最大值最小值的影响
默认的箱型图如下所示： 但是有时，我需要将箱子中默认的中位数那条线，改为平均值。...] 6.370483 > median(dt_N) [1] 6.389692 > mean(dt_T) [1] 6.347574 > median(dt_T) [1] 6.328644 我们可以发现在平均值这块...，N组为6.37， T组为6.34， 而中位数这块，N组为6.38，T组为6.32。...箱型图中的横线为平均值： library(dplyr) library(ggplot2) library(ggpubr) theme_set(theme_pubclean()) plot <- ggplot...： library(dplyr) library(ggplot2) library(ggpubr) theme_set(theme_pubclean()) plot <- ggplot(data =
link给你一个下标从 0 开始长度为 偶数 的整数数组 nums 。只要 nums 不是 空数组，你就重复执行以下步骤：找到 nums 中的最小值，并删除它。找到 nums 中的最大值，并删除它。...计算删除两数的平均值。两数 a 和 b 的 平均值 为 (a + b) / 2 。比方说，2 和 3 的平均值是 (2 + 3) / 2 = 2.5 。返回上述过程能得到的 不同 平均值的数目。...删除 0 和 5 ，平均值是 (0 + 5) / 2 = 2.5 ，现在 nums = [4,1,4,3] 。2....删除 1 和 4 ，平均值是 (1 + 4) / 2 = 2.5 ，现在 nums = [4,3] 。3. 删除 3 和 4 ，平均值是 (3 + 4) / 2 = 3.5 。...把这两个数的和放入哈希表中（不需要除以 222，因为只计算不同平均值的个数，两个平均值不同，等价于两数之和不同）。
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