https://wilkox.org/gggenes/ gggenes是ggplot2的扩展包，用于绘制基因结构图、多物种基因比较图的很好玩的工具。...使用make_alignment_dummies()跨面对齐基因 通常我们会想要所有物种按某一个指定的基因对齐，比如下面例子中的geneE。...make_alignment_dummies()会根据给定的数据和待对齐的基因，生成一组空基因；再使用geom_blank()将这些空基因添加到绘图中，就可以填充两侧的空白，以在图上直观地对齐所选的基因...用geom_gene_label()标记基因 把基因名字所在的列名字映射到label属性可以在图上标记每个基因的名字。...使用geom_subgene_label()给子区域在图上加标签，它的工作原理类似于geom_gene_label()，但主要的区别是它需要xsubmin和xsubmax属性 (而不是xmin和xmax
同样地使用ggplot2包(这个包真是可视化的神器)，应用theme_bw()主图，再自定义一套颜色配色，具体的可视化效果如下： 三、渠道投入与产出 电商行业有专门的渠道推广的工种，负责引流粉丝，然后销售通过微信等方式地服务客户...其次是要能够直观地比较出目标量的差异，因此我选择了嵌套式的条形图，大条形图表示各部门的目标，嵌套在内的条形图表示完成的部分。...可视化以basic plot 中的barplot函数为主体，下面是可视化的效果： 五、日进粉趋势图 之前介绍到的粉丝引流，在整个销售环节中占有重要的部分，所以进粉的量很大程度地影响业绩，我们通过日进粉趋势图可以发现一个月每日的进粉情况...下面是可视化的效果，其中饼图的面积代表了各部门整体的进粉量，其次已转化的客户用深颜色体现，其下面备注各部门的转化率： 七、各城市客户-男女比例 区域可视化其实大家也不会陌生，就是在地图标注出各城市或者区域指标值...在R语言中我们首先要画出一张中国地图以便我们在地图上进行标注。首先我们需要使用到sp包和maptools包，其次我们还需要下载地图数据。之后使用plot就可以实现地图的绘制。
低级绘图命令：在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素，如额外的点、线和标签。 交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。...4.2.2函数layout（) layout()内部的参数是一个矩阵(matrix )，其通过定义矩阵来灵活地将图形区域进行分割，matrix默认按列输入。...4.3.5交互式绘图命令 R的交互式函数允许用户直接用鼠标在一个图上提取和提交信息，最简单、最常用的函数是: Locator(n,type="n",…) > x=rnorm(10) > plot(x)...R中另一个比较有意思的交互函数是identify()它用于在散点图中找出点。...为了更好地按某一分类变量去比较数据，有些时候也需要分割图形区域。使用lattice绘图时，分割绘图区域的操作变得很简单，只要设置参数layout即可。
数据集 合并特定省份的数据 由于 show_data 中的城市名称是字符型，因此在合并数据之前，需要将 shp_data 中的城市名称转成字符型。...shp_data$NL_NAME_2) my_data <- dplyr::left_join(show_data, shp_data,by = c("city" = "NL_NAME_2")) 图形绘制 在省份地图上标记各个城市...= "white",color = "black"), panel.grid = element_line(color = "grey")) 绘制多个省份地图 有时候需要绘制一个区域的地图...，比如：长三角、京津冀等，绘图方法和单个省份一样，只是需要将多个省份的数据存储在一个文件中。...合并数据 小编使用的是 xlsx 格式的数据，因为可以创建多个 sheet，调用起来比较方便。
简介 ggmapinset是R语言中的一个包，它是基于ggplot2和ggmap包的扩展，用于在地图上添加缩略图。...该包提供了一种简单的方法，可以在一个图形中同时显示主地图和缩略图，从而方便用户进行比较和分析。...安装方法 可以使用以下命令在R中安装ggmapinset包： install.packages("ggmapinset") 特点 提供了一种简单的方法，可以在一个图形中同时显示主地图和缩略图。...，可参考：ggmapinset包官网[1] 总结 ggmapinset 是一个非常有用的R包，它可以在地图上添加缩略图，提高图形的可读性。...该包提供了一些简单的函数，可以方便地调整缩略图的大小和位置，并添加标签和注释。如果您需要在地图上显示多个区域的数据，那么ggmapinset是一个值得尝试的工具。
流行病学的数据讲究“三间分布”，即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示，才比较清楚。...但是老版数据中，市级数据中缺少绘制区域的多边形数据，让市级分布图的绘制稍麻烦一些，新版中也许会有改进。 用R绘制地图比较简单。...这是因为，在绘图的过程中，默认把经度和纬度作为普通数据，均匀平等对待，绘制在笛卡尔坐标系上造成的。其实，地球的球面图形如何映射到平面图上，在地理学上是有一系列不同的专业算法的。...为了进一步在ggplot2包中绘图，需要把SpatialPolygonsDataFrame数据类型转化为真正的data.frame类型才可以。...把每个区域的边界保存在单独的文件中。然后在R中把这些数据转化为GIS数据，保存为shp格式的标准地图文件。
流行病学的数据讲究“三间分布”，即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示，才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成，是最适合做这项工作了。...但是老版数据中，市级数据中缺少绘制区域的多边形数据，让市级分布图的绘制稍麻烦一些，新版中也许会有改进。 用R绘制地图比较简单。...这是因为，在绘图的过程中，默认把经度和纬度作为普通数据，均匀平等对待，绘制在笛卡尔坐标系上造成的。其实，地球的球面图形如何映射到平面图上，在地理学上是有一系列不同的专业算法的。...为了进一步在ggplot2包中绘图，需要把SpatialPolygonsDataFrame数据类型转化为真正的data.frame类型才可以。...把每个区域的边界保存在单独的文件中。然后在R中把这些数据转化为GIS数据，保存为shp格式的标准地图文件。
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。...ggplot2的另一个有趣特性是可以在同一个图上组合多个图层。 例如，使用以下R代码，我们将： 使用geom_point（）添加点，按组着色。 使用geom_smooth（）添加拟合的平滑回归线。...默认情况下，函数geom_smooth（）添加回归线和置信- 区域。...例如，要创建“Sepal.Length”的密度分布，按组（“Species”）着色。...它从文件扩展名中猜出图形设备的类型。 ggexport（）[在ggpubr中]。 一次安排和导出多个ggplots。
geofacet可以在一个大的地图上绘制多个小区域图，每个小区域图都对应着一个特定的地理区域，例如国家、地区或行政区划等。...这使得分析人员可以更好地掌握和比较不同地区的数据，从而更好地发现数据的规律和趋势。 geofacet的主要功能包括： 网格化绘图：Geofacet提供了一系列函数和工具，可以将地图网格化成多个小图形。...这些小图形可以按照特定的方式排列，例如按照行列顺序、按照地理位置或者按照自定义的方式进行排列。 多维比较：通过将地图网格化成小图形，Geofacet可以方便地展示多个指标和变量之间的关系。...例如，可以在多个小区域图中比较不同地区的人口、经济、教育等指标，以及它们之间的关系和趋势。...通过网格化的方式，Geofacet可以减少大图形的复杂度和混乱度，同时保留数据的细节和趋势。无论是在学术研究、商业分析还是政府决策中，Geofacet都有着广泛的应用和重要的价值。
从去地理化的联系度图上看，铁路出行并不是高度中心化的，而是自然地构成了两大区域： 北京-长三角-成渝这三个地区在铁路出行上形成了紧密的组团，具有极高的联系度。...而联系面积最广的则是京津冀城市群-山东半岛城市群-河南中原城市群-长三角城市群，这四个区域在汽车差旅联系上已经形成了连绵趋势。...而最有趣的则是海南岛的一系列城市，他们与大陆地区只有唯一的联系通道：湛江。几十个城市的联系集于一点，硬生生把湛江放大成了一个区域型的节点。...总时间和准时性指标中，火车的准时发车时间和延误时间未查到资料。由于路线上多为高铁，根据经验，准时发车率统一按98%计算。关于延误时间，高铁按无延误计算，动车按5分钟计算，K字头车按10分钟计算。...候车时间按20分钟计算。 便捷性指标中，飞机采用班次数；火车采用最快车型的班次数。
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理，通过轮廓点和分组来定义每一个地区（国家边界），通过多边形填充来完成区域填色。...ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层； 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现： 包的导入： library(maptools) library(ggplot2) library...geshengzhibiao.csv") #读取业务数据 province_city 城市坐标...以上语法中，使用了geom_polygon()多边形函数来定义并填充地图背景 （注意里面的fill参数（指定地图区域颜色），colour参数指定多边形（也就是地区轮廓线）边框颜色），然后通过geom_point...最后的ggtitle定义主题，theme内的参数清除掉所有图层上的无关元素（背景、网格系统、横纵轴标签、刻度线、轴标题、图例）
在本例中，原来的任务是在 10-40 cm 分辨率的影像中检测建筑物，新任务是在 1 米分辨率的影像中检测建筑物。...地图上的 Seattle_buildings 输出图层 处理将在几分钟后完成，Seattle_buildings 输出图层将显示在内容窗格中和地图上。 2....按城市化程度对区域进行分类 按城市化程度对区域进行分类 教程链接: Classify Areas by Degree of Urbanization[4] 内容简介: 本教程教授如何使用联合国认可的城市化程度分类方法...人口格网是确定一个区域城市化程度的重要第一步。 在这个教程中，学习者需要下载包含教程数据的ArcGIS Pro工程包，并使用其中的地图。...最后，将滑坡敏感性的结果图层与提取的建筑物图层进行比较，以确定哪些建筑物处于高风险区域。 高风险区域中的一些建筑物 格林纳达的大多数建筑物似乎都位于风险较低的区域。
color))+scale_y_log10()+scale_colour_manual(values=rainbow(7)) 5、统计变换（Statistics） 统计变换对原始数据进行某种计算，然后在图上表示出来...#这里就不按颜色、切工来分了，不然ggplot会按不同的分类变量分别做回归，图就很乱， #如果我们需要这样做，我们可以使用分面，这个将在后面介绍。...，饼图实际上就是柱状图，只不过是使用极坐标而已，柱状图的高度，对应于饼图的弧度，饼图并不推荐，因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度（柱状图） #靶心图： ggplot(small)+geom_bar...#做为图层的一个很好的例子是蝙蝠侠logo，batman logo由6个函数组成，在下面的例子中，我先画第一个函数，之后再加一个图层画第二个函数，不断重复这一过程，直到六个函数全部画好。...+误差图为实例，展示ggplot2非常灵活的图层。
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。...因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图（或者称它为热力辐射图，就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型）的合适解决方案，最近在看github官网上ggmap...的介绍帖，看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。...rstudy的文件包（我在刘万祥老师的公众号里发现的，现在应该也还可以获取），如果手上没有数据可以添加魔方学院的QQ群，在群共享里查找R语言资料。...（共享文件比较多，可能需要找一阵子） 另一个是之前在讲解REmap热度辐射图时用过的城市价值指标数据集，推送后会共享在魔方学院的QQ群里。
并且，无论你喜欢在R或Python，都有快速和简单的方法把你的数据展现在地图上。...最终的成果清楚地描述了美国哪些州每天吸烟人数最多。 美国的吸烟者和非吸烟者在地图上的分布。...这里，还有一些更好的资源用于使用地图、mapsdata和ggplot2： 在R中绘制地图 http://eriqande.github.io/rep-res-web/lectures/making-maps-with-R.html...鉴于位置信息，Kaggler Abigail Larion比较了使用Python和Plotly状态的警察死亡地图。...这使得pavelevap的可视化和底图的使用相当有效。 1950年至2013年500个随机城市的年平均温度的可视化。
#不同的几何对象，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，比如上一图，也可以用以下语法来画： p <- ggplot(small) p+geom_point(aes(x=carat,...aes(x=price, fill=cut)) #可以将其分开，side-by-side地画直方图。...而柱状图是分类数据，按类别计数。我们可以用前面直方图的参数来画side-by-side的柱状图，填充颜色或者按比例画图，它们是高度一致的。...箱式图 #数据量比较大的时候，用直方图和密度函数图是表示数据分布的好方法，而在数据量较少的时候，比如很多的生物实验，很多时候大家都是使用柱状图+errorbar的形式来表示，不过这种方法的信息量非常低，...ggplot(small)+geom_boxplot(aes(x=cut, y=price,fill=color)) #geom_boxplot将数据映射到箱式图上，上面的代码，我们应该很熟悉了，按切工
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 6月份一直在忙期末考试，今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。...R的基础包里面也有很多画图函数，例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包，用这个包的函数画出的图比较漂亮，而且使用灵活。...以下用的数据是一份毕业生数据，来自王斌会主编的《数据分析与R语言建模》的练习数据，一共48个样本点，9个属性 一、数据 在ggplot2中，接受的数据集必须是以data.frame格式的。..., 默认情况下为离散变量, 按默认的颜色标度标记为桃红色 比较以下三种方法 ggplot(UG,aes(score,income),colour=sex)+geom_point() ggplot(UG,...六、统计变换 统计变换对原始数据进行某种计算，然后在图上表示出来。
那么，我们应该如何在图上找到我国呢，嗯，不如把人口数据也填进来。 下面是包含人口数据的气泡图，气泡的大小都和样本中人口的数目成正比。...… 通过对前几个样例的观察，我们发现一个规律，人均GDP较高的国家预期寿命普遍也比较高，下面我们就可以利用ggplot2提供的平滑曲线来展示这个趋势。...此外我们同样观察到两个特殊的点，图一中1962年的数据点（连线上的第三个点），和图二中1992年的数据点。1962前后年的中国，我们都知道发生了什么。那么，1992年前后的世界，又发生了什么呢？...，欧洲国家比例较多，而非洲国家大部分都在寿命比较短的几个区域里。...（非酋的生活不轻松啊……） 亚洲国家的寿命预期分布比较平均。 大洋洲国家，全都分布在lifeExp>60的区域里。
，以求更好地表征城市对外来产业资本的吸引力，更精准的体现城市在区域层面的吸引力和控制力），做了一个有关全国城市发展机会的小小的研究。...从这张图上，我们可以识别出三个亮点密集的区域：长三角城市群、珠三角城市群、北京-天津城市群，这三个城市群与成都-重庆西部城市群构成了一个钻石形状。...江湖人称“北上广”三兄弟的广州，在对外投资的控制力上已经与另两位兄弟渐行渐远了； 在以上前10名中（接下来上榜的是天津、南京、宁波、苏州、成都），有5名都是长三角区域的城市，可以看到长三角地区资本的活跃程度...细心的读者会发现，在以上这两个榜单中，鲜见东北城市的名字。这似乎印证了一句坊间笑谈：投资不过山海关。 在全国城市体系的比较中，资本到底冷落了哪些省份与城市？...文中使用的数据由启信宝提供。 ▍据侠门派 本文数据侠为城市数据团，他们关注生活在城市中的个人，致力于用市民的生活轨迹，数字化地描绘城市生活、揭示城市问题。
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