今天跟大家讲关于路径图、平滑曲线与折线图及其美化。 这里涉及到三个设计线条的特殊图层函数: geom_smooth()、geom_path()、geom_line() 下面分别讲解: 关于geom_
我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
上一期我们介绍了,如何利用100空间位置,来估计研究区域内的降雨量。 但是并没有做模型的validation 虽然我们已经将数据集分成test与train两个部分;接下来我们将介绍如何测试模型的好坏及与glm模型对比。
最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型(GLM)的扩展 。当然,当您使用光滑项拟合模型时,可能会发生许多复杂的事情,但是您只需要了解基本原理即可。
今天这篇推文小编写一些基础的内容:如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。这里小编使用R和Python分别绘制,主要内容如下:
geom_point():用于绘制散点图 参数 color:点的颜色 size:点的大小 shape :点的形状
A variable is a quantity, quality, or property that you can measure.
有读者询问如何对散点图拟合非线性的曲线。实际上我们通常看到的无论是直线拟合还是各种曲线拟合都属于广义线性模型。
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
散点图(scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart )是科研绘图中最常见的图表类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。
https://stackoverflow.com/questions/7549694/add-regression-line-equation-and-r2-on-graph
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
本地文件 s41564-021-00997-7.pdf 论文 Protective role of the Arabidopsis leaf microbiota against a bacterial pathogen 📷 image.png 今天的推文来重复一下论文中的figure3c 散点图添加拟合曲线 📷 image.png 读取数据集 library(readxl) df<-read_excel("41564_2021_997_MOESM10_ESM.xlsx") head(df) colna
四种常见的作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴,提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化,并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
首先可以考虑最简单的情况,也即只有一个自变量和一个因变量。我们使用R自带的数据集women为例进行分析,women数据集中包含了15个年龄30~39岁的女性身高和体重信息,如下所示:
基本的形式就是抖动散点图再加上分组的拟合曲线,论文中具体用到的是什么数据我没有仔细看,这里我就用之前推文中的gwas数据来做演示
今天继续 跟着Nature Communications学画图系列第四篇。学习R语言ggplot2包画散点图,然后分组添加拟合曲线。对应的是论文中的Figure2
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先,我们先讲一下我们今天要用到的数据。是来自于 http://www.stat.ubc.ca/~rickw/gapminderDataFiveYear.txt 的世界经济数据。 我们打开前6行可以看到以下部分: X head(X) 📷 其中country就是统计的国家啦,year则是统计获得的年份,这份数据采集了1952年到2007年的数据,每五年进行一次统计,pop则是人口的数目,continent代表国家所在的大洲,包括Aisa,Africa,America,Eur
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
在之前的推文中我们介绍了2行代码实现9种免疫浸润方法,今天给大家介绍下常见的免疫浸润结果的可视化。
ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图(利用color分
之前介绍过R语言绘制对角矩阵系列统计图表的文章不是?!这种图一行代码就搞定了,超简单...。今天继续给大家推荐一个个人感觉更好用的对角矩阵图表绘制工具-「corrmorant」。
gene2) Pearson's product-moment correlation data: data gene1 and data$gene2 t = 2.4858, df = 395, p-value = 0.01334 95 percent confidence interval: 0.02600102 0.21984192 cor 0.1241053
本最近打算把《R数据科学》过一遍,并且把课后习题都做一下。先从第一章开始吧,快速把ggplot过一下。第一章目录如下:
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。
https://www.nature.com/articles/s41559-023-02253-z
这篇论文的数据和代码是公开的,链接是 https://github.com/CPop-SDU/sex-gap-e0-pnas,我们按照他提供的代码和数据试着复原一下论文里的图。今天的推文重复的内容是论文中的Figure1A
就是由图A变成图B;应该有很多方法可以实现,这里我使用geom_segment()函数 geom_segment()函数需要四个参数:起点位置坐标和终点位置坐标,默认是实线;通过linetype参数修改线型。 上面图片的实现代码
今天,我们利用健明老师推荐的批量运行多个R脚本代码,见证一下该代码的优势。首先,下载《Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation》的 GitHub (https://github.com/sangho1130/KOR_HCC) ,我们发现其共包含19个R脚本。然后,我们一个一个打开脚本检查了一下其所用到的R包,下载好所要用到的所有R包。但是在下载R包过程中我们发现RGtk2和rsgcc这两个包一直报错,没有解决掉这个问题。所以,我们把包含这两个包的5个脚本剔除,把剩下的14个R脚本进行批量运行。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
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,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。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:
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
一个月的备考终于结束了,公号的推文也会陆续进行原创推文制作,也希望大家继续支持哦!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:
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
❝本节来介绍如何自定义给分面图形添加R值与P值,通过两个案例来进行展示❞ 加载R包 library(tidyverse) library(gapminder) library(ggpmisc) library(ggsci) library(grid) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") %>% filter(!continent %in% c("Oceania","Americas"),year >=1982) 数据可视化 ❝在这个案例中我们介绍使用「stat_quant_e
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第五篇。学习R语言ggplot2包画图。然后多个图拼接到一起。对应的是论文中的补充材料图一。
patchwork是基于ggplot2的拼图包,因为ggplot2本身没有强大的拼图语法,而一般使用的gridExtra与cowplot的拼ggplot2图形都存在不少问题。
今天继续学习使用R语言进行医学统计学分析,今天要学习的内容是协方差分析,还是使用课本中的例子。
基于模型拟合的常见绘图注释有模型方程、显着性检验和各种拟合优度指标。哪些注释最有用取决于是将 x 和 y 都映射到连续变量,还是将 y 映射到连续变量,以及将 x 映射到因子。在某些情况下,可能需要添加方差分析表或汇总表作为绘图注释。
我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”,因为它们利用包含虚拟变量的交互项(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
Lines: horizontal, vertical, and specified by slope and intercept.
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
geom_smooth()函数不需要指定任何参数,自己直接就添加的是二次方程的拟合曲线,当然以上结果是因为自己的数据非常标准,是直接用二次方程来生成的
#ggplot2学习笔记##第一节:尝试ggplot library(ggplot2) #使用的是R内置数据(mpg) qplot(displ,hwy,data=mpg,colour=factor(cyl)) #displ排量x轴,hwy高速油耗y轴,数据源mpg,气缸数cly1. qplot(displ,hwy,data=mpg,facets=.~year)+geom_smooth() #facets分组参数,这里是根据时间分组。geom_smooth()函数为拟合曲线 p <- ggplot(data
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