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R】蜜蜂beeswarm

蜜蜂或蜂群(beeswarm)这个名字,大家可能比较陌生,但是大家肯定都见过他的尊容。下面这张就是一个典型的蜜蜂。因为看上去像一群飞舞的蜜蜂而得名。...可能大家觉得蜜蜂跟散点图或者jitter差不多,但实际上他们之间还是有很大区别的。 上面三张,从上至下分别为jitter,蜜蜂(beeswarm)和散点图。...而jitter和散点图,难以快速获取信息,point图中点过于密集,jitter中分布过于散乱。...而beeswarm在大样本的情况下也比较适用。不仅可以体现每一个样本具体情况,而且能够查看整体的情况。...后面小编会详细给大家介绍beeswarm这个R包的使用,绘制更多不同类型的蜜蜂

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RR传统图形绘制多

布局函数 layout() 上面的方法创建的子大小是相同的,而 layout() 就要高级不少。...layout() 将图片内部区域分割为一组行和列,但行高和列宽度可以分别控制,并且每个子可以占据超过一行或一列的位置。 layout() 用矩阵作为参数来表示上述的思想,矩阵的值就是子的序号。...如果某子序号多次出现,那么该子就会占据多个区域。 layout(matrix(1:4, byrow=TRUE, ncol=2)) layout.show(4) ?...巧妙地设定矩阵,就可以自由实现多种组方式了。不过显然到这里,还感觉差一些东西:默认情况下,所有的行高和列宽尺寸都是相同的, 而且内部也是以这种方式分割。怎么实现自定义的行高或列宽?...这里 heights 设定的是一个相对占比,比如子 1 占 5/(5+3)。同样的操作可以应用到 widths上。

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R可视乎|饼

(pie chart)被广泛地应用于各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。...饼通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片,整个圆饼代表数据的总量,每个切片(圆弧)表示该分类占总体的比例,所有切片(圆弧)的加和等于100%。 下面会介绍两种在R中实现饼的方法。...graphics包绘制饼 library(RColorBrewer) library(dplyr) library(graphics) library(ggplot2) init.angle可设定饼的初始角度...ggplot2 包绘制饼 使用R中ggplot2包的geom_bar()函数绘制堆积柱形,然后将直角坐标系转换成极坐标系,就可以显示为饼,但还是需要使用geom_text()函数添加数据标签。...但是可以看到:由于缺乏饼与数据标签之间的引导线,总感觉美观度不够,所以推荐使用graphics包的pie()函数绘制饼。 代码以及资料存在我的github上,可见文末原文链接。

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R语言绘制森林

在Meta分析中森林比较常见,其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础,用数值运算结果绘制出的型。...它在平面直角坐标系中,以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心,用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间,用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。...森林的类型主要包括以下两种: 1. 二值变量的森林 当研究对象为二值变量(如发生与不发生)时,采用RR和OR作为统计学指标。...连续性变量的森林 分析指标是连续变量,也称数值变量,可选择加权均数差(WMD)或标准化均数差(SMD)为合并统计量。...以上就是森林的理论知识。接下来我们介绍其是如何在R语言中实现的。 首先我们需要导入R包forestplot。具体的安装载入不再赘述。 下面我们看下其主要的函数forestplot。 ?

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R可视乎|圆环

对于饼,上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包(可见R可视乎|饼)。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。...ggpie包绘制饼 ?...接下来介绍圆环的各种方式绘制(圆环和饼的意义其实差不多,都是给出各数据的比重,只不过,圆环图中间少了一块,变成环状)。主要有两个包:ggpubr包(推荐使用)与ggplot2包。...ggplot2包绘制圆环 在[R可视乎|饼]中ggplot2包绘制饼的基础上,只要再加一条代码即可完成:xlim(c(0, 5)),即将x轴范围控制在0-5。...可以看到:ggpubr包绘制圆环十分方便,而ggplot2绘制则需要很多代码,这里不建议使用。 这是今天R可视化的学习笔记,我们下次再见。

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R语言绘制箱

简单点数就是像一个箱子的,用于表征数据的分布。 百度定义:箱形(Box-plot)又称为盒须、盒式或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计。因形状如箱子而得名。...数据 使用R自带的数据 代码 导入数据,不想解释各行各列没什么意义,分为两类,一个单一箱,一个并列的箱 input1<- mtcars[,c('mpg')] input2 <- mtcars ?...做一个单一的箱,就是只是一个mpg boxplot(input1, main = "Box plot", ylab = "mpg",xlab='x')!...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 然后制作一个表示mpg与vs的关系的并列的箱 boxplot(mpg~vs, data = input2...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 箱修改每个箱子的标签 boxplot( mpg ~ vs, input2, names = c(

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manhattanly--一个R包拿下曼哈顿+QQ+火山

导语 GUIDE ╲ 曼哈顿、QQ 和火山是用于可视化高维数据分析结果的流行图形方法 。...背景介绍 对于一些研究领域,如GWAS、EWAS研究,常常会用到曼哈顿可视化基因组中与表型相关的潜在感兴趣区域、QQ图表示观察到的检验统计量的分布假设、火山是针对其效应大小、优势比或对数倍数变化绘制的...今天小编给大家介绍的这个R包manhattanly,整合了这几种常用的绘图方式,可以方便的进行分析可视化!...R包安装 #CARN install.packages("manhattanly") #github(development version) if (!..."pacman")) install.packages("pacman") pacman::p_load_gh("sahirbhatnagar/manhattanly") 可视化展示 01 曼哈顿

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