简介 数据可视化已经成为数据科学工作流程中一个不可或缺的部分。因此，你的主要工具需要有很强的能力来处理这两方面的操作—数据分析和数据可视化。...在过去的时间当中，你可以在你的生活中使用这样的一套工具，但只有其中一个是比较好的。 随着这些景象的变化，R之所以能变成当今的主流语言就是因为它有很强大的数据可视化处理能力。...只需要几行的代码，你可以创造一个美丽的图表和数据的故事了。R有一个很好的资源库来创造一个基本和创新的数据可视化，如条形图、直方图、散点图、热点图、马赛克图以及其它各种可视化操作。...这里是一份常用的可视化操作快速手册以用于展现数据。你可以把这份手册随身带，以便你在需要的时候使用。 那些相要拷贝相关代码的人，你可以在这里下载PDF格式的备忘录。...想要获得完整的内容，访问R中数据分析的综合指南。 如果你希望获得关于数据可视化的全部内容，访问这里数据可视化的终极指南。
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效果。...以上使用了一个时间序列数据，很顺利的完成了折线图的制作。 那么针对离散变量的折线图到底如何来做呢，我们可以通过group指定分组的形式来达到目的。...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。
对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)...0, 0), Sigma4) K4=kde2d(X4[,1], X4[,2], n=100) filled.contour(K4, color=col.palette) 作图结果如下所示： 上面程序中kde2d
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。...ggplot函数的图层理念中，修改局部图层的元素，需要在局部图层内进行设定，这里需要在geom_point（）函数内部进行形状设定。 R绘图系统中存储着的形状符号多达25种： ?...颜色变量是所有属性中为数不多的既可以使用离散型变量、又可以使用连续性变量进行映射的属性 二、关于制定属性映射时shape、size、colour（fill）的位置问题。...作用于单个图层的映射属性要放在对应图层中，（比如作用于线条的属性要放在geom_line()内，作用于形状的属性要放在geom_point()内）,作用于全局的属性要放在全局系统函数层内【ggplot（...（比如本例中同时作用于折线图和散点图的数据集、x轴y轴变量以及分组变量等） 以上是个人学习ggplot函数过程中所获得的一些体会和心得，希望能够帮助大家在学习R语言可视化过程中少走一些弯路，限于个人能力和水平
从本周开始会每周推送1~2次高质量R可视化内容，本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。...tidyTuesday每周更新数据，大佬们会使用这些数据集自由创作出各种高质量的R语言可视化作品，是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。...热情的小伙伴把这些内容整理到CSDN中，方便大家学习，每个例子会展示多个可视化方案，均配有完整源代码和数据（为了便于理解，部分重要步骤均添加了注解）。...# 在 Ubuntu 系统上测试的, 不加这个我画出来的汉字会乱码 ~ showtext_auto() 4....% group_by(state) %>% arrange(year) %>% # 建议使用 dplyr::mutate 形式调用函数, 不然容易与 plyr 中的函数冲突
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(magrittr) library(WGCNA) library(linkET...# 转置 datExpr0 <- t(gene_exp) # 缺失数据及无波动数据过滤 gsg <- goodSamplesGenes(datExpr0,minFraction = 1/2) #基因的缺失数据比例阈值...Cd_CK=3,Cd_treatment=4, CK_elo=5,CK_mat=6)) %>% mutate(rd=cut(r,...2)) + scale_colour_manual(values = color_pal(3)) + guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r"...Mantel's p", override.aes = list(size = 3), order = 1), fill = guide_colorbar(title = "Pearson's r"
在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。...以上柱形图中，我们如果想要了解五个公司的销售额均值以及单个公司销售额与均值的对比情况，需要在图表中添加一条平均线。...以上散点图没有很明显的分散趋势，不过为了演示散点图中的辅助线，我还是将散点像素画处理，给散点图加上均值十字线。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。 辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。
今天我们给大家介绍一个在R语言中进行meta分析的工具metafor包。我们通过这个包把相应的meta分析的常规的一些图为大家介绍下。 1....森林图，主要是对研究的一致性进行评估的可视化展示形式，以竖线为界，总结结果在线左认为是研究的因素降低，或者对研究的因素不利。此处我们使用此包自带的卡介苗抵抗肺结核（TB）的研究数据进行森林他绘制。...(formatC(res.r$QE, digits=2, format="f")), ", df =", .(res.r$k - res.r$p), ", p = ", ....Plot ofInfluence Diagnostics 主要是评估模型的中研究质量，从而发现对分析主要的影响的研究以及偏差很大的研究。...L’Abbe图，同样是异质性可视化定性图。图中圈的大小代表了研究样本的大小。横轴是对照组效应值对数，纵轴是实验组效应值对数。分布在对角实线代表没有差异的研究，分布在线下代表风险比对照组小。
另外，请访问非常强大的ggplot2文档以获取更多信息。...image.png 修改图例中的分类名字 basic+labs( colour = "name1", shape = "name2" ) ?...image.png 删除图例中的一类 basic + guides(shape=FALSE) ?...#图例中的字体设置 basic + theme(legend.text = element_text(size = 8, colour = "red")) ?...# 设置图例中的标题 basic + theme(legend.title = element_text(face = "bold")) ?
类似于许多平面把完整空间分割出一块多面体： 分割出的多面体（粉色部分）为可行域或者可行多面体。它包含了所有符合约束条件的点。 线性规划的目的，简单来说就是在可行多面体上找到一个点，来满足预期。...比如前面例子中的获得最大利润。 那应该怎么找呢？博主对比了两种办法。 第一种是单纯形法。 由于约束函数和目标函数都是线性的，所以最优解必然存在于可行多面体的顶点。...内点法直观来看是这样的： 它不再沿着可行多面体的棱进行迭代，而是直接从内部开始，逐渐逼近最优解。 是不是一目了然了？ 相比于纯数学或者算法的推演，可视化的形式明显更容易让人印象深刻。...更多的可视化教程 除了这篇3D教程之外，该博主还在另一个介绍凸优化的KKT条件和内点法的视频中，可视化了内点法是如何通过牛顿迭代逐渐得到最优解的： 视频中x(t)每经过一个黄色的圆框代表进行一次牛顿迭代...在博主的回复中，也能看到他受到另一个数学可视化博主3blue1brown的启发。 后者也同样输出了很多数学可视化的相关视频，如果有兴趣可以多多了解。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
R base graphs R带有简单的函数来创建许多类型的图形。 例如： ? 在大多数情况下，您可以使用以下参数来自定义绘图： pch：改变点形状。 允许值包括1到25之间的数字。...在下面的R代码中，我们将使用iris数据集来创建： 首先我们绘制一个以iris ?...Lattice graphics 提供了一个绘图系统，旨在改进R基本图形。 安装软件包后，使用R命令install.packages（“lattice”）。格子包中的主要功能： ?...ggplot2中的gg表示图形语法，这是一个图形概念，通过使用“语法”来描述图。...ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。
如果我们的变量中有噪音的话，我们就在无形中把噪音和信息的权重变得相同，但PCA本身无法区分信号和噪音。在这样的情形下，我们就不必做定标。...特征向量主要起转换作用，其数值不能说明什么问题，解释力更强的是载荷loadings，但很多R输出中经常混用，egien vector与loadings。...SVD方法计算其奇异值（原理上是特征值的平方根），函数帮助中描述为函数结果中的sdev。...FactoMineR与factoextra分别进行PCA分析与可视化，当然factoextra包中函数也可对prcomp、princomp函数结果进行可视化。...还输出了简易的图 4.3.1 特征值可视化 提取特征值 > get_eigenvalue(wine.pca2) #标准化数据中特征值>1的变量解释能力较强 eigenvalue variance.percent
承接于昨天的：30道练习题带你玩转统计学的R语言版 可视化是一门很深的学问，详解：https://mubu.com/doc/3L0wkgGUVg 这里仅仅是出题30个，引导大家进入该领域！...其实正如研究生小弟提到的，我绘图通常是靠谷歌：生信故事会之莽莽撞撞过一年 ? 这里仅仅是针对一个数据集，就是r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵。...Q7: 对RNAseq_expr的所有列两两之间计算相关系数，并且热图可视化。.../5years/blob/master/learn-R/tasks/2-chunjuan-600.R 代码 ggplot绘图 Q1-9:使用ggplot代码重写上面基础绘图的Q1-9习题 Q10: 一行行的运行.../learn-R/tasks/top50ggplot.Rmd 代码 Q2: 对RNAseq_expr挑选MAD值最大的100个基因的表达矩阵绘制热图 Q3: 对RNAseq_expr进行主成分分析并且绘图
欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍GGPlot2（通常缩写为ggplot2）是一个在R语言中广泛使用的绘图包...，以其灵活和强大的数据可视化功能而闻名。...它基于"The Grammar of Graphics"一书的概念，允许用户通过组合不同的视觉元素来创建自定义的图形。...ggpubr包中包含了许多高级的绘图功能，其中stat_compare_means函数是一个特别有用的工具，它能够对不同的数据组进行假设检验分析，并且将检验结果直接可视化在图形上。...factor(rep(c("F", "M"), each=200)), weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58)))画图不同类型的可视化图形密度图
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
ggplot作图系统在R预言诸多可视化包中之所以如此的风靡，除了它拥有自己的图层理念之外，我觉得还要归功于它对于图表细节元素的灵活调整。...就拿默认的图表来说，虽然你只靠两句代码就可以跑出来一幅还算及格的图表，可是ggplot语法博大精深，背后给你的代码默认匹配的参数不计其数。...可是在R预言可视化这个领域内，以上图表绝对是一个烂大街的货色，怎么说呢，因为你不修改主题，它搭配的主题永远都是theme_gray ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill...、线色以及区域色） 这里暂且使用一个RColorbrewer色板中的渐变色装饰一下，不做过多解释，下一节，专门讨论颜色。...至于图表中的颜色填充顺序和图例相反，这个问题只需追加一句代码即可： ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity"
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
缘起 在《三维凸包》中我们学习了如何求三维空间中的点集凸包，本文来论述二维、三维甚至高位几何体的测度和重心的计算. 所谓测度，对于二维，指的是面积，对于三维，指的是体积....三角形的面积和重心 这个在之前的学习中早就知道了，三角形的有向面积使用叉积可以方便的计算出来. ? 则三角形的有向面积是 ? 其中， 是 A 在平面的坐标, 下同....关于三维多面体的重心，我们将在下面一般的 n 维空间多面体的体积和重心中做出一般性的论述. n 维空间多面体的体积和重心 显然，我们需要考虑 n 维空间的多面体对应的三角剖分....这里就不得不提及数学中单纯形的概念. 单纯形是二维三角形和三维四面体的一种泛化，一个 n 维单纯形是指包含 n + 1 个顶点的凸多面体....其中 是 的坐标， 是 的坐标， 是 的坐标 关于上面公式中的符号的说明： 是多面体第 i （ ）个面和坐标原点 O 形成的多棱锥的重心，再剖分下去, 得到
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