引言 本期推文，我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图，关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据 ? ? 。 02....R-ggplot2 绘制 （1）默认格式 我们首先使用ggplot2 的基本设置对数据进行散点绘制，这里散点形状 shape=15 为黑色方块。...（3）添加R2、误差线、误差统计等统计指标 这里就体现出R-ggplot2 绘制图表的灵活之处了，我们使用 ggpubr 包中的stat_cor()和stat_regline_equation() 直接绘制...R2 及拟合方程。...到这里，一幅符合学术出版的相关性散点图就绘制完成了，我想需要绘制的图表元素应该都体现出来了 ? ? 03. 总结 R-ggplot2 绘制相关性学术散点图还是很方便的(毕竟有好多优秀的第三方包
翻译: Google翻译 作者: 米洛斯·波波维奇 原文链接： https://milospopovic.net/map-rivers-with-sf-and-ggplot2-in-r/ 今年的3...后者在SQL用户中是众所周知的。在此上下文中，如果满足条件，它会根据宽度列分配一个值。 # 2....边界框 在我们用ggplot2做魔术之前再走几步。我们的目标包括欧洲和中东，因此我们希望确保我们主要占领欧洲。我们通过制作一个边界框来做到这一点。让我们使用 WGS84 坐标定义边界框的参数。...在本教程中，您学习了如何导入河流空间文件以及如何在 R 中制作欧洲的炫酷河流地图。随时检查完整代码这里，克隆存储库并根据需要重现、重用和修改代码。...事实上，你可以稍微调整一下我的代码，制作非洲，美洲或亚洲的河流地图。
这期的推文是关于散点图的绘制，主要知识点如下： R-ggplot2 散点图绘制 ggplot2 散点图美化 （毕竟好看的图表设计会使人眼前一亮，当然也会增加自己的学习兴趣） R-ggplot2 散点图绘制...数据预览 ggplot2 对于绘制目前所见的图表都是有对应的绘图函数可以绘制，后面我们陆续介绍。...可以看出，默认的ggplot2 绘图主题(配色、排版等)都是差强人意，接下来我们借用第三方包hrbrthemes以及对 theme() 定制化设置，使其颜值升级。...ggplot2 散点图美化 hrbrthemes 主题美化包 hrbrthemes 包作为一个优秀的ggplot2第三方包，其强大的绘图主题设置(字体、背景、网格等绘图属性)功能可以帮你节省宝贵的时间，...这里建议大家在熟悉ggplot2绘图原理之后，可以考虑使用该包作为自己的绘图主题，当然，在面对不同的绘图需求时，自己也可以进行主题的定制操作。
10X官方提供的xenium数据在https://www.10xgenomics.com/products/xenium-in-situ/preview-dataset-human-breast Xenium...上述图示不是特别清楚，放大后如下，可以看到细胞边界坐标可以绘制出完整的单细胞划分后的真实细胞边界： 细胞质心空间图 质心空间图可以有两种图层用于展示： coords_xenium2 2 p_xenium_centroid <- coords_xenium_sub2 %>% ggplot(aes(x = x_centroid...("geom_tile") p_xenium_centroid | p_xenium_centroid2 geom_point用于绘制空间原位图有一个缺陷，点的大小会随着导出图片的大小而改变，...另一个选择是使用geom_tile图层，它可以指定点的height和width，height和width的大小和使用的数据有关系，在调试出图时只需要指定好了它们的值，则点的遮挡关系就不会因为导出图片的大小而出现改变
，横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...这里我们不再比较ggplot2的默认主题的好坏了，直接给出美化后的代码(当然借助了我非常喜欢的hrbrthemes主题包)： flipper_hist ggplot(data = data,aes...grid包添加图片美化 添加与绘制图表主题、颜色等元素相关的图片，可以使你的可视化作品增色不少，在ggplot2中添加图片则十分简单。这里我们选择了与主题相符的图片，用于提升绘图结果的美观性。...lter_penguins.png" img <- png::readPNG(img_file) i1 <- grid::rasterGrob(img, interpolate = T) 接下来使用ggplot2...总结 以上就是R-ggplot2关于基础柱形图的绘制推文教程，太具体的原理性这里也没做过多介绍，感兴趣的可以自行查阅相关资料。接下来还有Python版本的哦！ 练习数据获取
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法，较为系统的介绍了绘图的基础语法...本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制，也是自己一直想制作的图表。...主要涉及的知识点如下： geom_smooth()绘制拟合线 ggrepel::geom_text_repel()绘制不重叠文本 ggplot2 + ggrepel 图表再现 这期的推文绘图示例我们使用的是经济学人经典的一张图表...接下来我们就使用ggplot2 + ggrepel 包进行再现，首先，我们预览下本期数据(数据都已经进过处理，也就是简单的数据替换和选择，Python的pandas包和 R的dplyr等包都可以进行处理...已经整理成符合ggplot2绘图的数据要求，接下俩就是使用ggplot2进行绘制，具体代码如下： ggplot(plot_data, aes(x = CPI, y = HDI, color = Region
R中可以使用ggplot2的geom_tile图层绘制热图，可是有的时候我们想要每一个热图格子里面可以展示多维的信息：多个基因表达量、多个组别数据等等，而不是一个热图仅展示了一个表达量信息。...，绘制到同一个热图中。...ggplot绘制热图 ggplot可以使用geom_tile绘制热图，比如dat1的热图可以绘制如下： dat_1_tidy <- dat_1 %>% as.data.frame() %>...如果需要将两个热图合并到一起，那么可以将热图的格子高度减为以前的一半，然后将其中一个数据上移，另一个数据下移，那么就可以将两组数据刚好在原来的位置堆叠摆放： p_heat_combined <-...(scale(val))) # 绘图 p_heat_combined3 <- ggplot() + geom_tile( data = dat_1_tidy2,
由于基础图表绘制系列推文还在加紧准备中，所以这期推文还是对一些感兴趣的图表进行绘制，这期涉及空间图表绘制，主要涉及知识点如下： ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 cowplot 包实现地图子图插入...ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 本期的绘图我们是按照如下图表进行绘制的(该图来自朋友公号)： 其实我很早就想试着用R进行此类图表的绘制了，但由于强大的Arcgis和绘图进度等原因，导致迟迟没有进行...(scatter_df,coords = c("lon", "lat"),crs = 4326) 结果如下： 注意红色框中的内容 接下来将数据在地图中显示，具体代码如下： ggplot() +...总结 该期推文也是基于自己对地图的喜欢进行绘制，后面还是会以基础图表的绘制为主，希望大家能够喜欢，多多支持。更多想法可以在 读者讨论 区进行留言告知。 想去南北极?！APECS了解一下？！...气象绘图教程合集 用ggpubr包制图 R-ggdist - 分布和不确定性可视化
上一篇文章，我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制)，本期推文我们将使用R-gstat...进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制，主要涉及的知识点如下： R-gstat包IDW插值计算 R-ggplot2 IDW插值结果可视化绘制 R-gstat包IDW插值计算 得益于优秀且丰富的...R语言第三方包，我们可以直接使用空间统计计算的R-gstat包实现包括IDW在内的多种插值方法，使用R-sf包完美绘制空间可视化绘制。...还是那句话，在绘制空间图表时，R因其完整的绘图体系及优秀的第三方包，可以较好的完成绘图需求(各种空间绘图元素的添加)，但Python因其简单好学，也具有一定优势，大家可以选择适合自己的方法进行学习，至于对比两种语言绘图不同...下期，我们继续空间插值(克里金：Kriging)的计算及可视化绘制，还是Python和R的两个版本哦，大家敬请期待！
目前计划推出基础图表的绘制教程推文(会同时推出R和Python两个版本)，原因在于有时苦苦找不到数据，不仅导致想绘制的图表完成不了，而且也白白浪费了时间，再者也有小伙伴私信要求多些基础教程的推文，当然...geojson数据格式读取 ggplot2 可视化展示 openxlsx 实现R灵活读取excel文件 ggtext包实现文本定制化操作 geojsonio包对geojson数据格式读取 这里使用的数据和上期推文的数据一样...转换成这样的数据格式后，我们就可以使用ggplot2 进行可视化绘制。...ggplot2 可视化绘制 简单绘制 我们只是对处理过的数据进行简单的绘制，代码如下： # Plot it library(ggplot2) HK_map ggplot() + geom_polygon...另外，ggplot2绘制定制化的图表真的很方便，大家可以结合自己喜好学习适合自己的工具。
本篇推文来自于公众号读者的投稿 最近在画散点图的时候使用lm函数进行线性回归拟合之后，想将拟合的方程与R2加入到绘制的图片中。在百度中翻了半天，终于在一个外国网站上找到了方法。...题外话：有读者在公众号留言说R语言做出来的图有锯齿，应该是在Rstudio那个图形显示界面就是这个，如果导出图片后就会变得清楚了，这里为什么在Rstudio的图形显示界面会不清楚 我也不知道 如果要显示...~ x, df); eq r)^2~"="~r2,...), digits = 2), r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3))) as.character...第二种方法 现成的R包 ggpmisc 加载R包，模拟数据集 library(ggplot2) library(ggpmisc) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y
前面我们已经学习了四个包来绘制展示基因突变信息的棒棒图，其实，ggplot2也可以绘制，见资源：https://stackoverflow.com/questions/77473777/adding-branches-to-ggplot-mutation-lollipop-plot...前面已经介绍的四个软件： maftools（r包）绘制棒棒图等 trackview（r包）包绘制 基因棒棒图 GenVisR（r包）介绍：基因组可视化工具 G3viz（r包）绘制基因棒棒糖图 数据准备...)) mut.df # AA Mut Type Freq # 1 201 V201L Missense 2 # 2 203 R203H Missense 3...<- "#16161D" dom.fill 2" = "#FF0000", "Dom1" = "#AA4BAB") dom.col <- c("#16161D") ggplot2...绘制 1、使用geom_rect函数绘制边框 ## 绘图 # 绘制边框 gp ggplot() + geom_rect(data = subset(domain.df, Type == "str
本期推文，我们就推出使用R-gstat包实现克里金(Kriging)插值的计算及对应结果的可视化绘制，主要知识点如下： gstat.krige()实现克里金插值计算 插值结果的可视化绘制 gstat.krige...我们之前使用gstat包进行IDW插值计算，本期的推文全部在上次操作的基础之上(可能有些地方大家不是很明白，这个系列结束，我会分享完整的源码、文档和数据的)，大家不明白的地方，也可以参考之前的文档(R-gstat-ggplot2...IDW计算及空间插值可视化绘制)。...接下来我们就这两种情况进行可视化绘制。 插值结果的可视化绘制 我们有了规整好的df类型数据，这就可以方便的使用ggplot2进行可视化绘制。...总结 到这里，R版本的克里金(Kriging)插值计算结果及可视化绘制就完成了，相比于Python-pykrige包计算的结果，由于计算及部分参数设置的不同，导致结果有所偏差，大家可以根据自己的实际情况进行选择
在撰写本文时，ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包！在包中使用ggplot2编程增加了几个约束，特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。...) ggplot2在Suggests 如果你在包中使用ggplot2，大概率你会想要将它列入Imports。
贝叶斯地理统计模型R-INLA-4 贝叶斯时空模型 在前述的内容中，我们介绍了，如何处理空间的数据，利用海拔高度预测降雨量的例子。但是该例子仅仅涉及到的是涉及到回归方程中，考虑影响因素及空间效应。...该文章中，会简化数学计算的过程，主要是针对，在有数据的基础上，如何应用贝叶斯时空模型，找出影响因素，绘制时间变化的空间分布预测图。...通过简单的回归方程，发现，房屋价格与面积及年份成正相关，具有统计学意义。说明随时间推迟，房子越值钱，且面积越大价格也越高。...在绘制Mesh时候，我们用到library(inlabru)包，可以将mesh结合到ggplot里面，inlabru也包含了模型结果的输出，可自行探索。...range nominal", ylab = "Density") par(mfrow=c(1,1)) image.png 2.6 空间效应估计 因为随时间变化，每一年的空间效应也不一样，也就是INLA回归方程中的残差在空间上分布不均
散点图 R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续 R语言之可视化⑨火山图 R语言之可视化⑩坐标系统 R语言之可视化①①热图绘制heatmap R语言之可视化①②热图绘制2 R语言之可视化①③散点图...之ggplot2中的图例修改 R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化（22）绘制堆积条形图 R语言之可视化（...23）高亮某一元素 R语言之可视化（24）生成带P值得箱线图 R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包） R语言之可视化（26）ggplot2绘制饼图 R语言之可视化（27）ggplot2绘制线图...本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240 "ggplot2 line plot - R software and data visualization
---- R语言绘图系列： R语言可视化及作图1--基础绘图（par函数，散点图，盒形图，条形图，直方图） R语言可视化及作图2--低级绘图函数 R语言可视化及作图3--图形颜色选取 R语言可视化及作图...4--qplot和ggplot2美学函数 R语言可视化及作图5--ggplot2基本要素和几何对象汇总 R语言可视化及作图6--ggplot2之点图、条形图、盒形图、直方图、线图 * 1....标签绘制 library(ggplot2) head(mtcars) p ggplot(mtcars,aes(wt,mpg,label=rownames(mtcars))) p+geom_text...() #使用geom_text绘制标签散点图 使用geom_label绘制标签散点图 p+geom_label() 绘制点，并通过nudge参数对标签进行x轴和y轴上的平移 p+geom_point(...factor(1:5)) pp ggplot(dat,aes(x,y,color=p,size=q,shape=r))+geom_point() #画出散点图，在不对图例进行任何调整的情况下，图形有测也会出现三个图例
本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图，本期涉及的知识点如下： stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线 颜色映射相关性散点图绘制...这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中的绘图技巧一样，下面我直接给出代码,如下： #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library...", title = "The scatter chart of Train data and Tset data", subtitle = "scatter R-ggplot2...（图中colorbar的位置、字体都是可以自由设置的啊） 总结 使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题，提高绘图效率。...大家在绘制图表时，可以根据而自己喜好自由选取喜欢的绘图工具啊。
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。...今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。...R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。...这些如果是用ggplot2来做，都可以用代码实现，省去了手动拼图的过程。...image.png 读取数据 library(tidyverse) library(readxl) library(ggrastr) gwas.resultsR_
论文中公布了部分作图代码，作图使用到的是R语言的ggplot2。跟着其中的代码学习一下。...dat = read.table("bur_0.v7c.sdi.length") 加载需要用到的R包 library(ggplot2) library(data.table) library(dplyr...) 将数据整理成作图要求的格式 dat$length = dat$V1 dat[which(dat$V1 2),]$length = dat[which(dat$V1 2...),]$V2 df% mutate(CUMFREQ=cumsum(length)) 作图代码 p ggplot(data=df, aes...p,p,p,p,p,p,p,p,p),ncol=4)+ plot_annotation(tag_levels = "a") dev.off() 最终结果如上 今天推文的示例数据和代码可以在推文开头提到的
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