geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包,它使用sna包计算网络布局,并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。
最近确实更得太少了,也不知道自己在忙啥,反正感觉不到忙碌的收获,要不是好多小伙伴儿在后台催更,感觉都快忘了还有要更新公众号这回事儿, 进入2018年以来,1月份更新了3篇,2月份更新了4篇,三月份2篇,自己都感觉过分了哈哈~ 今天赶紧找空写一篇~ 学过ggplot2的小伙伴儿们大概都了解过,ggplot2的语法系统将数据层和美化层分开,这种理念给了学习更多的选择,你可以只学习数据层,这样大可保证做出正确的图来(虽然质量不敢恭维),也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力,因为ggplot2理念几
guide函数作为scale_类函数中的一个内函数,通常配合比例尺函数一起使用,但是由于取其内含有众多的参数,因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿,因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器,我在(数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍,其渲染出的图像以浏览器为载体,非常精美,且绘制图像的自由程度堪比ggplot2,其为R也提供了接口,在plotly包中,但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言,自然是不太乐意转向plotly的学习,有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly(),可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像,且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签,最重要的是其使用方法非常傻瓜式,本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用;
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
四种常见的作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴,提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化,并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器,可是ggplot2纵然所向披靡,唯独无法呈现动态效果! 最近发现R语言的官方CRAN中有一款名叫plotly的包,详细了解了下,这个plotly是基于js脚本语言开发的专用于动态交互可视化的利器,开发有在线版和桌面本,而且效果相当不错! 而这里提到的plotly包就是该机构专门针对R语言环境发布的可视化包(具有不仅R语言,给MATLAB和Python都留有接口),不但可以协助ggplot2包将静态图表动态化,而且拥有自己独特的作图函数语法(语法非常精炼,
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
因为三个图的图例是一样的,我们完全可以只显示一个图例就够了。这里拼图使用的函数是ggpubr这个包里的ggarrange()函数,这个函数里有一个参数是common.legend,默认好像是FALSE,我们直接设置成TRUE就好了,代码如下
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
自定义ggplot2图的图例。这里我们要修改非数据组件,通常通过theme()命令来完成。 此页面受到ggplot2(?theme)帮助页面的强烈启发。 另外,请访问非常强大的ggplot2文档以获取更多信息。我们从mtcars数据集和默认图例开始:
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。
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
ggtree是R语言中一个强大的系统发育树可视化及注释软件包,在Bioconductor中发布,同时兼有ggplot2的优点。ggtree可以读取多种格式(包括newick,nexus,NHX,jplace和phylip)的系统发育树,并结合不同类型的相关数据进行注释分析。在R中ggtree的安装方法如下:
本期将推出一篇关于栅格(Raster)数据的R语言可视化的绘制教程,其目的也是为大家提供绘图思路。本期绘制的数据为30m的土地利用(land use)数据,具体区域为广州市。主要内容如下:
前面我们学习了ggplot2中组合图形的绘制,在科研论文中,组合图形每张子图通常需要加上ABCD等标签,如下图所示。
在进行生物信息学分析的过程中,经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵,这种相关系数可以通过R语言自带的cor函数得到,但是R并没有对矩阵提供可视化方法。最近小编在阅读文献的时候发现了一些漂亮的相关性图,在这里分享给大家。同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图!
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现,其通过柱子的高低,直观地比较离散变量各水平之间的差异,它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
为了严格实现图形语法,ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素,而且在很大程度上简化了代码的可读性。
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:
在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分,可视化中,基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示,那如何进行统计检验以及添加P值呢?本文主要解决以下几个问题
有一些不食人间烟火的评论,说这样的包对大家的技术进步并没有如何作用,仅仅是傻瓜式修改代码。它们也不过是另外一种封装,并不能有助于用户对ggplot2语法的理解。
本次讲的是差异箱线图的绘制,在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等)等方面应用比较多。
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数,比如plot、bar、pie等,而且语法非常简单明了,为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢? 一个例子就能感受到: plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数(无需加载任何辅助工具包) ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
柱状图又称条形图,在统计分析中的使用频率最高,也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。
前面我们学习了 patchwork 包排版 ggplot2 图形的简单入门,今天来学习下 patchwork 包的复杂排版。
标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
不过,我做不到,我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。
本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息学专业,目前在复旦大学就读研究生,研究方向为宏基因组。
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法,将图形元素抽象成可以自由组合的要素,类似Photoshop中的图层累加,ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加,最终形成所图形。更加深入学习ggplot2,请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数
作图的时候常出现一个问题,我把windows系统字体Times New Roman指定为图形里的字体,虽然在RStudio图形窗口会显示指定字体,但是在保存为PDF时出现问题,出现字体类别错误,指定字体无法显示。
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而,虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法,但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法,使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中,其结果在图形上接近于corrplot函数的结果,这是优秀的arm包的一部分。
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第五篇。学习R语言ggplot2包画图。然后多个图拼接到一起。对应的是论文中的补充材料图一。
ggthemr为ggplot2提供了近20种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或改变图表细节。
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程,也算是自己的一个基础知识积累和巩固,希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制,主要知识点如下:
今天给大家介绍GSEA,基因集富集分析,的可视化!主要是带你详细了解如何自定义GSEA的经典图形。
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平,不愿意动手实战,提高自己。对这样的小白来说,各种拥有操作界面的软件可能是更适合,比如orgin和prism等等,其实R里面也有类似的骚操作,比如新手绘图一站式R包 ggpubr ,你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件:
说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬的作品,一经推出就火了,迅速取代了R中其他的拼图包。
昨天公众号后台有人留言作图,示例图如下 image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现,这个是箱线图和热图的拼接,右侧的热图可以借助geom_point()函数实现,将点的形状改为正方块,
能制作这样图表的工具很多, 我比较喜欢ggplot2+AI, 当然,或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节,不过,我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。
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。
stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型,并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数,即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线,而不是基于数据点的平滑。
写论文画图的时候小提琴图,热图,箱线图,画来画去都长得差不多,是不是觉得很烦恼?今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包:ggstatsplot。
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由:
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品,ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务,但Matplotlib也不是完全不可以,本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制,主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines()、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法,本期推文为完善版本
几何对象的本质,也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后,便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层,接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等,便可以实现图层的添加。
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