在去年三月份，我们发布了第一张从头至尾都使用 ggplot2 绘制的图表。 ? 自那以后，进展很快。 比起制图工具，ggplot2 能提供更多控制和创造性，能让人不局限于数量有限的图表。...我们的想法是，每当数据团队的成员解决一个特定问题时（比如在图中加入一条曲线箭头或突出显示条形图的一条），都能将代码加入到这个「食谱」中，从而节省你和同事下一次的时间。 ?...在创建图表时，团队成员可以求助这个「食谱」，寻找答案和解决方案——比如如何绘制特定类型的图表（如 dumbbell chart）或如何在你的图中加入文本注释。...另一方面，这个软件包可以自动处理你绘制每张图表时都需要的解决方案——比如添加 BBC 标识。 我们希望简化这些事情，但保留脚本带来的自由和控制能力也很重要。 我们学到了什么？...现在，他们很多人已经对某些事情的工作方式和原因有了更好的理解，而不只是复制我们为他们准备的代码。他们现在已能生成不属于「食谱」配方的图表，实际操作时所需的数据团队的帮助也越来越少。 ? 接下来呢？
但是，它们看起来已经过时了，并且在 ggplot2 中使用它们之前，这些组件需要进行额外的转换和清理，当其他人希望在分析中生成类似的图表时，必须复制这些转换步骤。...生成的可视化还可以使用 ggplot2 和 plotly 语法轻松地扩展，同时保持交互的特性。 绘图实战 下面演示下如何使用 autoplotly()函数绘图，首先安装并加载autoplotly包。...例如，我们可以使用 ggtitle和labs向原始生成的图形添加标题和轴标签。...下面的例子将在原图的中心处添加一个箭头和注释文本: p <- autoplotly(prcomp(iris[c(1, 2, 3, 4)]), data = iris, colour = 'Species...= "blue", ts.linetype = "dashed", cpt.colour = "dodgerblue3", cpt.linetype = "solid") <em>带有</em>边界结点<em>的</em>自然三次样条<em>的</em>
bbplot软件包的第二个功能finalise_plot（）将使标题和副标题左对齐，并在图的右下角添加带有源和图像的页脚。...作为参考，c（0,0）在左下方，c（1,0）在右下方，c（0,1）在左上方，依此类推。 找到最佳的位置可能会涉及一些反复试验。要检查图例在最终绘图中出现的确切位置，必须查看保存的文件。...根据数据添加标签 上面的向图表添加注释的方法使您可以精确地指定x和y坐标。 如果我们想在特定位置添加文本注释，这将非常有用，但是重复起来将非常繁琐。...Free scales 可能已经在上表中注意到，人口相对较少的大洋洲已经完全消失。默认情况下，构面在较小的倍数上使用固定的轴比例。...例如，如果要创建带有很多条形图的条形图，并要确保每个条形图和标签之间有一定的呼吸空间，则可能是这种情况。 如果您确实保留了较大高度图的边距，那么轴和标签之间的间隙可能会更大。
最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然我们也可以根据需求使每个数据点在图表中呈现不同的颜色和形状、并排绘制多个图表等。...主题(theme_*):图表主题设定，通常ggplot()工具包带有一些订制主题，方便进行图表美化 6. 分面(facet): 根据数据种类进行拆分和分层画图 7. ...注释(annotate): 如plot()中的text(),进行文字标注 8. ...现在，我们没有生成任何图表——运行此行语句只会生成一个空白画布。 在绘完数据点后，参考plot()，在ggplot2中我们也通过使用第三个元素，geom_point()来改变几何对象类型。...绘制出基本的图表和几何类型永远是最首要也是最耗时的任务。因为在实际情况中，数据集往往并不如我们想象的完美，我们需要使用R语言对数据进行很多整合、清理。
分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...对于每个声部身高范围上的得分分布，小提琴图展示了更多视觉线索。 接下来我们将使用几何函数创建广泛的图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...multiple pic.png 注意截面图（刻面图）和多重图的区别。 保存图形 可以使用标准方法来保存创建的图形，也可以使用ggsave()函数更方便保存它们。
在散点图的例子中，函数geom_point()在图形中画点，创建了一个散点图。最后，函数labs()是可选的，可添加注释(包括轴标签和标题)。 图1，散点图 ?...了解了ggplot2的基本语法之后，我们首先介绍几何函数及其能够创建的图形类型，然后详细了解函数aes()，以及如何利用它来对数据进行分组。接下来，将考虑刻面和网格图形的建立。...最后，将研究如何调整ggplot2图形的外观，包括修改坐标轴和图例、改变配色方案以及添加注释。...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。
图形语法的成分可以映射到分层语法的成分：分层语法的一层相当于图形语法的元素；分层语法的尺度相当于图形语法的尺度和指导；分层语法的坐标系和刻面等价于图形语法坐标系。...实际上，在ggplot2中，除了颜色之外，我们还可以使用大小、形状、笔划（边界的厚度）和填充（填充颜色）来区分适当绘图中的分组。...4.3.3.4 添加标签图层以更改标题和轴标签 默认情况下，由ggplot2创建的绘图没有任何标题，并且带有与绘图中使用的变量名相对应的轴标签。...但是，在某些情况下，例如出版物，我们可能希望将标题添加到绘图中，也可能希望更改X轴和Y轴标签。...刻面是在一个图中绘制多个图形。faceting的功能类似于lattice包中的panel。它经常出现在微生物组学研究的出版物上。在ggplot2中，刻面可以通过两种主要方式执行：网格刻面和包裹刻面。
Ctrl+Shift+ 选择 只选择此要素 保留所选要素并从当前选择的内容中移除其他所有要素。 表 工具和模板窗格中的表的键盘快捷键 键盘快捷键 操作 注释 Ctrl+C 复制所选内容。...空格键 打开和关闭捕捉。 按住空格键，会暂时关闭捕捉功能。创建手绘折线或面要素时，暂时打开捕捉功能。 创建弧线段 用于弧线段构造工具的键盘快捷键 键盘快捷键 操作 注释 R 指定半径。...高程工具 用于设置 3D 要素 z 值的键盘快捷键 键盘快捷键 操作 注释 S 暂停草绘平面。 使用从视图获取 Z时，暂停当前 3D 高程草绘平面。...在 2D 中，视图将沿所指示的方向平移。指针距离视图中心越远，平移的速度越快。在 3D 中，当视图沿指针所指示的远离视图中心的方向平移时，将保留照相机的方位角和高度角。...在第一人称导航模式下 键盘快捷键 操作 注释 上箭头键和下箭头键 从视图中心向前或向后移动照相机。 按住上箭头或下箭头键可沿照相机当前的视图方向前或向后移动照相机。
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式 本次介绍ggplot2 - gghalves 绘制豆荚图...一 载入R包，数据 仍然使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ，后台回复 anno 即可获取。...以及 重要的分组和注释信息 gene <- c("BNIP3","CD3D","CSTB","APOE","EGFR","VEGFA","IL6") exprs <- data.frame(FetchData...| 关于标题，坐标轴和图例的细节修改，你可能想了解 ，ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ，ggplot2|详解八大基本绘图要素等。...函数将提取的重点基因数据，分组数据和celltype数据 转为长数据，然后facet_grid函数添加细胞类型的分面。
如图： 4.2 作图-路径图 新建AI画布（180×180 mm，出血2 mm），采用不同形状和颜色的模块，并用带箭头线段连接，线段粗细为4.1中计算的线宽pt。...4.4 总效应柱状图 复制4.1结果中各变量对生态位宽度（SEA）的总路径系数，在Sigmaplot绘制柱状图，柱状图纵坐标设置为-1到1，刻度间隔为0.5，如下图： 4.5 组合图制作 直接将Sigmaplot...中的总效应柱状图依次复制到4.1路径图的AI画板中，各柱状图设置为上边缘对齐； 柱状图中横坐标修改为对应模块名称，并将柱状图颜色修改为与路径图4.2中相对应的颜色； 柱状图的x和y轴坐标刻度数字字体大小设置为...最终效果图如下： 将组合图在180*135 mm（包括了2mm的出血或天地边）画板中调至合适大小，图中路径系数最终字体大小为6.5 pt，block变量框中字体大小为7 pt，柱状图坐标轴刻度及R2字体大小为...该图用Photoshop打开，并“另存为”，勾选“LZW压缩”，至此，完成图表的压缩。最后检查图表，是否放大800倍，线条仍无锯齿，且图小于2 M为最佳。
我们已经讨论了如何利用外观参数在同一图中比较不同分类的差异。...而分面可以将不同的亚类放在不同的图中进行比较： qplot(carat, data = diamonds, facets = color ~ ....下面的图形在一开始的基础上添加了新的元素：分面，多个图层以及统计数据。分面和图层扩展了上面提到的数据结构：每一个分面的每一个图层都有属于自己的数据集。...scale和mapping是紧密相关的概念。 ? 几何对象(Geometric)：几何对象代表我们图中看到的图形元素，如点、线、多边形等。 ?...图层可以允许用户一步步的构建图形，方便单独对图层进行修改。 ? 分面(Facet)：条件绘图，将数据按某种方式分组，然后分别绘图。分面就是控制分组绘图的方法和排列形式。 ?
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！...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...尽管ggplot的作者在图表背后针对默认的图表主题及背景做了深度美化，但是没有动态效果这一点儿着实让人感觉有点儿美中不足： 我所说的动态效果是指：当鼠标悬浮到任何一个数据点，立马会有弹出文本框显示该数据点的具体指标信息...运行完以上代码，再次zoom你的图表，仔细观察你会发现，图表右上角多出了一行菜单，而且当你将鼠标悬浮在任意一个数据点上时，立马回弹出对应的文本信息对对应数据点进行详细注释。...而且这种动态效果机会不受ggplot图表类型及版面的限制，在分面情况下，动态效果依然如故： ggplot(mydata,aes(carat,price,colour=color))+geom_point
我们在绘制可视化图表时经常需要对特定区域、位置等使用文本或箭头等标识性字符进行注释显示，这种注释在可视化制作中尤为重要，它可以突出重要信息，引起人们对图形某个特征的关注。...接下来，小编就汇总一下在R和Python可视化绘制中是如何进行注释的。...具体内容如下： R注释操作 Python注释操作 R注释操作 在使用R进行可视化绘制中，起注释作用的绘图函数有很多，这里还是介绍基于ggplot2绘图体系中的绘图函数，主要介绍R-ggplot2和R-ggforce...包中关于注释的内容，如下： R-ggplot2 注释操作 这一部分使用ggplot2中*annotate()*函数进行说明，这里小编直接给出一个具体案例，如下： library(tidyverse)...annotate() 当然如果想要实现这种“箭头”效果，ggplot2的geom_segment()和geom_curve()都可实现，感兴趣的小伙伴可去ggplot2官网(https://ggplot2
类的表示方式 在UML类图中，类使用包含类名、属性和方法且带有分割线的矩形来表示 比如下图表示一个Employee类，它包含name，age和address这3个属性，以及work()方法： 属性 /...1，单向关联 成员属性必须有所指向的类型 在UML类图中单向关联用一个带箭头的实线表示。上图表示每个顾客都有一个地址，这通过让Customer类持有一个类型为Address的成员变量实现。...3，自关联 成员属性必须有所指向的类型 自关联在UML类图中用一个带有箭头且指向自身的线表示。上图的意思就是Node类包含类型为Node的成员变量，也就是“自己包含自己”。...在 UML 类图中，依赖关系使用带箭头的虚线来表示，箭头从使用类指向被依赖的类。下图所示是司机和汽车的关系图，司机驾驶汽车： 2.5 继承关系 是父类与子类之间的关系。...在 UML 类图中，继承关系用带空心三角箭头的实线来表示，箭头从子类指向父类。
这时候用Excel或者Origin作图的劣势就显现出来了，每换一种分析方法或者是数据，我们都需要经过“插入图表”、“调整颜色”、“调整间距”等等繁杂的工序画出一张可以拿去“面圣”的图。...因为网上的一些教程，很多都是从别处复制粘贴过来的，本身就不完整。...path”, header = T) 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 install.package(“ggplot2”)...#注释：package使用之前需要调用 library(ggplot2) Step4.绘图 #注释...：此处dose可用你的变量名称替换，$表示取数据集里的某一个元素 data$dose<- as.factor(data$dose) #注释：”x=”，”y=”表示x轴和y轴的数值 p
我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图， 当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。...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。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...我在几年前《生信五周年》全国巡讲的活动重点推荐过《50个ggplot2现成图表》代码希望大家可以学习它！
实际上，UML类图中最常用到的元素五分钟就能掌握，下面赶紧来一起认识一下它吧： 一、类的属性的表示方式 在UML类图中，类使用包含类名、属性(field) 和方法(method) 且带有分割线的矩形来表示...（1）单向关联 我们可以看到，在UML类图中单向关联用一个带箭头的直线表示。上图表示每个顾客都有一个地址，这通过让Customer类持有一个类型为Address的成员变量类实现。...（3）自关联 自关联在UML类图中用一个带有箭头且指向自身的直线表示。上图的意思就是Node类包含类型为Node的成员变量，也就是“自己包含自己”。...比如下图： 显然，嘴是头的一部分且不能脱离了头而单独存在。在UML类图中，组合关系用一个带实心菱形和箭头的直线表示。...4、依赖关系 从上图我们可以看到，Driver的drive方法只有传入了一个Car对象才能发挥作用，因此我们说Driver类依赖于Car类。在UML类图中，依赖关系用一条带有箭头的虚线表示。
本篇我们来学习matplotlib图表的组成元素。常用的一些绘图组件和概念已经展示在了文章开始的图中。使用简单的API就可以将该图绘制出来。...常见图表元素的使用方法 在绘图之前，我们需要导入相应的包：pyplot用于操作图表元素，numpy用于生成绘图需要的基础数据。...y是x的正弦函数，上面代码的效果分别为：绘制了一个y与x的线型关系，在最高点添加了带箭头的注释，在线条旁边添加了不带箭头的注释，绘制了水平虚线，标注了x轴标签，y轴标签，设置了横坐标的范围，最后添加了标题和图例...图中增加了spine，ticklabel，tickline等元素，并主要通过指向型和无指向型注释，对各个元素进行了说明，不仅便于理解和查阅，学习下面的代码也能进一步加深对matplotlib的理解。...代码和注释如下： ? 运行上面的代码就可以绘制出这张图了。需要注意：annotate进行注释只能在axes内部，而text()函数可以在“任意”地方写注释。
受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线...它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。 Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。...颜色面板和序列 在上面的一些图中你会注意到一些不错的色标。...通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。 在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ?...在这里，在使用 Plotly Express 生成原始图形之后，我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。
受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，你就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线...它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。...04 颜色面板和序列 在上面的一些图中你会注意到一些不错的色标。...通过这些，你可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ?...在这里，在使用 Plotly Express 生成原始图形之后，我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。
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