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。...在包函数中使用 aes() 和 vars() 为了使用ggplot2创建图形,你很可能至少要使用一次aes()函数。如果你的图形使用了分面操作,你可能也会使用vars()用来指向绘图数据。...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)。...0.107 通常,plot()的使用者调用它是为了它的副作用:它生成一个图形用于展示。
今年的重点是地下水,这是为我们的泉水、河流、湖泊和湿地提供食物的宝贵来源。 在本教程中,我们将深入探讨重建此地图的具体细节。...我们在下面使用 mutate 来创建宽度,并使用case_when来分配宽度。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,我们将使用世界等距圆柱投影来展平地图。因此,我们首先定义此投影,然后转换坐标。 # 3....好吧,这就是女士们和先生们!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。
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。 ggstatsplot是ggplot2的扩展,用于绘制带有统计检验信息的图形。...ggstatsplot的思路就是将这两个阶段统一在带有统计细节的图形中,提高数据探索的速度和效率。 ggstatsplot提供了多种类别的统计绘图。...用户可以在图形上添加统计建模(假设检验和回归分析)的结果,可以进行复杂的图形拼接,并且可以在多种背景和调色板中进行选择,使图形更美观。...ggstatsplot和它的后台组件还可以和其他基于ggplot2的R包结合起来使用。...仅仅遵循默认值本身就可以生成可以发布的相关矩阵。 如果所选变量中存在NA,图例将显示用于相关性测试的最小、中位数和最大对数。
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图,将相关的代码分享一下。...本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量的是3种基因的表达量。...library(ggplot2) dodge <- position_dodge(width=.9) ggplot(data=df_stat) + geom_bar(aes(x=gene, y=mean...library(ggplot2) dodge <- position_dodge(width=.9) df_stat %>% ggplot() + geom_bar(aes(x=gene, y=mean...两种方法的结果是一样的,相对而言,dplyr的实现方法更简单快捷。
一个小案例,使用ggplot2绘制蝴蝶图,在巩固温习条形图坐标轴翻转的同时,重新熟悉一下如何利用grid系统进行版式布局。...原图如下: 该图表思路很简单,就是两个条形图通过坐标轴翻转,使用grid包中的版式布局函数进行合理的版式拼接即可。...以下是整个案例代码部分,因为涉及到的知识点不复杂,这里不做详细注释: 第一部分:制作右侧的柱形图: #导入工具包: library("ggplot2") library("dplyr") library...("grid") library("showtext") library("Cairo") font.add("myfont","msyh.ttc") #生成图形所需数据集: mydata<-data.frame...R语言学习笔记/数据可视化/ggplot2/优秀R语言案例") CairoPNG(file="butterfly.png",width=1200,height=696) showtext.begin()
我们可以使用tidyverse 系统来操作,其中包括了magrittr 包,readr 包,dplyr 包和 tidyr 包等。...在 dplyr 包的 rename() 中用 “新名字 = 旧名字” 格式修改变量名,如: d2.class % dplyr::rename(h=height, w=weight...,2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...R 数据整理(六:根据分类新增列的种种方法 1.0) 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集,正的序号表示保留,负的序号表示排除。...nest 和 unnest 函数,可以将子数据框保存在 tibble 中,可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。
最好安装最新的R版本和ggplot2版本哦~~ install.packages('gccookbook') library(gcookbook) library(ggplot2) library(dplyr...而各位大佬在写好包后会心有灵犀的上传到R包的仓库,即CRAN,bioconductor等,以便于大家下载使用~~书中会多次使用tidyverse这个用于共享如何构建以及使用数据的R包合集,让大家更轻松地使用数据...A: 使用管道符%>% library(dplyr) head(morley)#加载数据集,其中为Michelson在1879年测定的光速数据,其中有20个连续的runs Expt Run Speed...第二章:快速浏览数据 简单的函数我们经常使用R基础包中的绘图函数,但是如果图形更复杂,ggplot2就会成为更好的选择。...()+geom_point() #使用geom_line()得到类似的结果 *使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行,使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图?
今天给大家分享三种在ggplot2包画的图形上添加拟合的线性回归方程和R^2的值的方法。...1 解决方案1 library(ggplot2) set.seed(1234) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(...b = format(unname(coef(m)[2]), digits = 2), r2 = format(summary(m)$r.squared,...library(ggplot2) library(ggpmisc) set.seed(1234) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x...library(ggplot2) library(ggpubr) set.seed(1234) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x
ggplot2包是使用R进行数据可视化的重要工具。...在调用ggplot2函数前需要下载并安装该包(install.packages(“ggplot2”)),第一次使用前还需要进行加载(library(ggplot2))。...类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子(factor)。因子在R中非常重要,因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...其中针对收入水平变量,我们通过dplyr包中的mutate()函数和forcats包中的fct_relevel()函数将数据集中的salary变量按照指定的低、中、高的顺序进行排列,因此在调用之前先安装和加载...3.划分训练集和测试集 使用sample函数进行抽样,按7:3产生训练集和测试集。 ? 4.模型建立 在R中可以通过rpart、rpart.plot包来实现决策树模型及其可视化。
在plyr中运用不多。...dplyr是一个强大的R包,用于处理,清理和汇总非结构化数据,使得R中的数据探索和数据操作变得简单快捷,也是出于Hadley Wickham之手。...Lubridate包可以减少在R中操作时间变量,内置函数提供了很好的解析日期与时间的便利方法。lubridate 包是 Hadley Wickham开发的用于高效处理时间数据的 R 包。...在ggplot2中有两个主要绘图函数:qplot()以及ggplot()。 qplot: 顾名思义,快速绘图; ggplot:远比qplot()强大,可以一步步绘制十分复杂的图形。...> library(gcookbook) > library(ggplot2) (1)条形图 使用ggplot函数和geom_bar(stat="identity")绘制条形图 > pg_mean
背景 熟悉ggplot2绘图,有一本书,可以介绍大家使用,《R数据可视化手册》第二版 https://www.bookdown.org/ 可以在上述网址中找到网页版本。...286x+843.7\nR2=0.9676")+ labs(title="Genome Size vs Gene Number",x="Genome Size",y="Genes") ggplot2...geom_histogram(bins=80,fill='cyan',color='black') + geom_rug()+theme_light()+labs(title='Histogram') ggplot2...绘制基因长度分布直方图 三、条形图 # hg19_len <- read.csv(file = "homo_length.csv",header = T) # x <- hg19_len[1:24,]...coord_flip() + scale_fill_manual(values = c(rep(brewer.pal(4,'Set1'),6))) + guides(fill='none') ggplot2
常用可视化R包和函数 1,作图 base ggplot2 ggpubr 2,拼图 par里的mfrow grid.arrange cowplot patchwork 3,导出 经典三段论 ggsave...geom_bar(mapping = aes(x = cut)) ggplot(data = diamonds) + stat_count(mapping = aes(x = cut)) #统计变换使用场景...h开头,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集; str_ends(x,"h")##是否以h结束,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集; str_replace(x,"o","a")#...中的o替换为a,替换所有的o; str_remove(x," ")##将x中的第一个空格删除; str_remove_all(x," ")##将x中的全部空格删除; 图片 library(stringr...") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists("douhua.txt") #某文件在工作目录下是否存在 file.remove
1 读取Seurat对象 生成差异表达基因 library(Seurat) library(dplyr) sce <- readRDS('F:/R_Language/R_Practice/scRNA_Seq_column...c("Naive CD4 T", "Memory CD4 T") sce.sub = sce.all[, Idents(sce.all) %in% two_groups] # 挑选细胞 ## 2 生成差异表达基因...FindMarkers(object = sce.sub, ident.1 = two_groups[1], ident.2 = two_groups[2], test.use='MAST' ) ## MAST在单细胞领域较为常用...% dplyr::do(head(., n = 5)) 4 可视化KEGG富集分析结果 library(ggplot2) library(cowplot) ## 设置统一的主题 th <- theme...th + theme(legend.position = c(0.25, 0.9)) + guides(fill = guide_legend(ncol = 1)) ## 图四:用条形颜色的深浅和长度同时表达数据
简介 在文章中, 我们有时会看到一些很coooooool的圆形柱状图, 一张图就可以表现多组数据, 比如下面这种形式: 图片 还有进阶版的这种形式: 图片 其实, 这些图并没有那么高级, 而是扭曲的柱状图罢了...方法 首先, 我们学习一下饼状图的画法(使用dplyr::starwars数据), rm(list = ls()) library(librarian) shelf(dplyr) #(iris)...ggplot2画出了一个饼状图, 之后可以按照需求处理数据或用AI(Adobe Illustrator)处理....图片 下面是一个富集圈图的完整代码, 效果如图: 图片 library(dplyr) library(ggplot2) library(RColorBrewer) enrich\_circle\_...FALSE) + geom\_blank(aes(y = -0.5)) + # ylim(-0.5,1.5) + ## 设置y轴坐标表的取值范围,可流出更大的圆心空白 ## 设置使用的主题并使用极坐标系可视化条形图
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。...加载需要的R包 使用pacman[1]软件包中的p_load函数通过以下代码一次性加载。 #安装pcaman软件包并对其他R包进行加载 if(!...对于折线图而言,折线的颜色或条形图的颜色,并不是从bbc_style()函数中直接实现的,而是需要在其他标准ggplot(ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))图表函数中明确设置...它实质上修改了ggplot2主题功能(ggplot2学习笔记之图形排列)中的某些参数。 例如,第一个参数是设置图标题元素的字体、大小、和字体颜色。...它能按照BBC图形的标准将标题和副标题左对齐,在绘图的右下角添加页脚,也可以在左下角添加来源。它还可以将图表保存到指定的位置。
这个包的主要功能是:可以创建交互式的各种图表,如散点图、气泡图、时间序列、热图、树形图、条形图等;支持各种R对象;支持Highstocks图表、Choropleths;支持管道方法和各种各样的主题与外观...hchart():一个泛型函数,它接受一个对象(如向量、时间序列、数据框、likert对象等)并返回一个对象(chart),和ggplot2中qplot()用法类似。...hc_add_series():根据数据的类型将数据添加到现有对象的通用函数,和ggplot2中geom_类似。 hcaes():和ggplot2中ase()用法相似。...这些名称在图例和工具提示中使用。还可以修改颜色和其他属性。...在本例中,将添加 2 组series,样条线和面积范围。
ggsci ggsci(ggplot2 scientific)包允许用户在ggplot2的绘图中使用科学期刊的颜色方案,如《Nature》、《Science》等。...使用这些R包,你可以轻松地为你的数据可视化添加专业和吸引人的颜色方案。...都提供了直观的函数来生成和应用颜色方案。...以下是使用R语言和ggplot2包绘制一个简单的条形图的示例代码,并测试上面提到的四个R包(RColorBrewer、ggsci、randomcoloR 和 paletteer)的配色功能。...这些示例展示了如何轻松地在ggplot2中应用不同的颜色方案来增强数据可视化的视觉效果。
scales: 这个参数通常由 ggplot2 内部处理,在这里并没有具体使用。 r: 圆的半径,默认为 3。这是文本标签围绕的圆的大小。 x0: 圆心的 x 坐标,默认为 0。...它使用以下步骤完成 1.计算角度 (theta):使用 seq 函数生成一系列等间隔的角度,从起始角度 start 到结束角度 end。...2.计算 x 和 y 坐标:使用极坐标公式将角度转换为笛卡尔坐标: • x = x0 + r * cos(theta):根据角度和半径计算每个标签的 x 坐标。...这个对象继承自 ggplot2 的 Stat 类,并定义了一些自定义的行为和属性,用于在 ggplot2 中实现圆形文本布局。...7.show.legend:逻辑值,是否在图例中显示这个图层,默认值为 NA。 8.inherit.aes:逻辑值,是否继承全局美学映射,默认值为 TRUE。 9.…:其他传递给层的参数。
ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节,通过更加精细的修改来提升图像的美感,ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能 element_text( ) element_line...( ) element_rect( ) element_blank( ) 本节来介绍主题元素element_text() ,使用它控制绘图中文本元素的许多部分,如字体大小、颜色和字体类型。...ggplot2的element_text()剖析 element_text() 控制的元素列表 axis.title.x: 自定义 x 轴标签/标题 axis.title.y : 自定义 y 轴标签/标题...legend.text:自定义图例文本 plot.title: 自定义图像主标题 plot.subtitle: 自定义图像副标题 plot.caption: 自定义图像的脚注 plot.tag: 自定义绘图的标签 加载R包...library(tidyverse) library(palmerpenguins) 依旧还是使用企鹅的数据集,接下来使用element_text() 函数来调整图像的文本元素 p<- penguins
发文章,写论文,分组统计检验直方图是最常见和最实用的,你是否还在烦恼如果把图画好,帮你解决困难啦!这里分享下同事新鲜写就的绘图脚本,自带了示例数据,可以一键出图,助力你的科研和学习。...ggsave(filename = path,plot = plot,width = width,height = height,device = 'tiff',dpi = dpi) } } # 分组条形图...同组样本之间两两进行比较方法 # p_show 图片上差异显著性展示方式,*: p <= 0.05 **: p <= 0.01 ***: p <= 0.001 ****: p <= 0.0001 # add 在条形图上添加统计值如样本的标准差...) library(ggpubr) library(rstatix) library(dplyr) if(is.null(colors)){ library(RColorBrewer...(input = 'C:\\Users\\zd200\\Desktop\\不常用\\直方图实例文件.txt',type = 'txt',row = F) library(tidyr) library(dplyr
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