abline()、hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()： ...()： 如果你想添加的直线垂直于x轴，则可以使用geom_vline()来快捷地添加垂直线条，xintercept传入的参数即为线条在x轴上的位置，若传入向量则可同时添加多条线条： library...，我们通过在geom_hline()中传入参数yintercept来绘制垂直于y轴的线条： p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point() +...，多用于表现某些水平或比例类指标随时间的变化情况，下面是一个朴素的例子，以huron湖水水平变化数据为例： library(ggplot2) p <- ggplot(huron,aes(x=year,...data=data,aes(x=x[1],y=y[1],xend=x[4],yend=y[4],colour='曲线')) 在原有图形基础上添加线段并带上小箭头： p + geom_curve(data
三 绘制森林图 对于单因素的结果，经常出现的可视化方式就是绘制森林图 。可以使用经典的forestplot-R包绘制（封装），或者使用ggplot2绘制（自由设置）。...upper = round(sample[,"upper_95"],2),#95%置信区间 boxsize = 0.8,##大小 graph.pos=4,#图在表中的列位置...graphwidth = unit(0.4,"npc"),#图在表中的宽度比例 fn.ci_norm="fpDrawDiamondCI",#box类型选择钻石...forestplot 查看 或者 R-forestplot包| HR结果绘制森林图 2， ggplot2 方式绘制自由度较高，需要对ggplot2有基本的了解，ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot...(res_2_test, aes(HR, Variable))+ ##定义X轴和Y轴，以类型分类 geom_point(size=2.5)+ #点的大小 geom_errorbarh(aes
：ggplot2 密度分布图 在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来的误差，能够精确地反映总体的分布规律，密度分布图其实就是密度分布曲线的填充。 原文的的密度分布图的绘制软件为R，为啥不用Python？...","salary") 接着使用下面的代码加载ggplot2，并设置x轴，此时图形长这样?...= professional), alpha=0.4) + xlim(0,80000) options(scipen=200)就是用来处理坐标轴的科学计数法，并且我们的x轴不需要那么大的范围，因此使用...结束语 以上就是使用R绘制漂亮的密度分布图过程，我已将原始数据放在公众号后台回复招聘获取，感兴趣的读者可以利用原始数据自己使用python进行处理得到我们需要的数据格式再绘制，最后留一个问题，怎样绘制学历关于薪资的箱线图
微调图型：严格意义上说，这一类函数不是再实现图层，而是在做局部调整。...） geom_polygon 多边形 geom_quantile 一组分位数线（来自分位数回归） geom_rect 二维的长方形 geom_ribbon 彩虹图（在连续的x值上表示y的范围，例如Tufte...） geom_vline 竖直线 统计变换函数 描述 stat_abline 添加线条，用斜率和截距表示 stat_bin 分割数据，然后绘制直方图 stat_bin2d 二维密度图，用矩阵表示 stat_binhex...("text",x=23,y=200,parse=T,label ="x[1]==x[2]") labs : labs(x= "这是 X 轴", y = "这是 Y 轴", title = "这是标题"...一组连续数据可以映射到X轴坐标，也可以映射到一组连续的渐变色彩。
volume）上的配图！ 该配图一共由三个图组成，不同染色体的SNP-index[2]对其位置作整图、单一染色体的SNP-index对其位置作细节图以及对应的基因结构图。.../sliding_window.tsv", header=FALSE) # 在snp_index中需要用到数据有：V1（所在的染色体位置）、V2（在某条染色体上的特定位置）、V8（SNP-index值...）； # 在sliding_window中需要用到的数据有：V1（所在的染色体位置）、V2（在某条染色体上的特定位置）、V5（滑窗区域中的SNP-index均值）； snp_index sliding_window...2 作整图及美化 library(ggplot2) # 加载绘图包ggplot2 library(eoffice) # 为了后续将绘制好的图保存为ppt的可编辑格式 p1 <- ggplot()...", width = 6, height = 4) 3 作细节图及美化 细节图即是突出显示某一条染色体上的具体情况，以2号染色体为例，与上图的绘制方法基本一致，但是需要取消分面。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近VIP群内有朋友询问火山图的绘制方法，那么本节就来详细介绍在R中如何使用「ggplot2绘制火山图」，小编添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢。...= log2(fold_change), y = -log10(adj_p_val))) + # 绘制基础散点图，并根据 gene_type 对点的颜色进行分类，设置点的透明度 (alpha=0.6...轴截距为 log2(0.5) 和 log2(2)，表示折叠变化范围为 0.5 到 2 geom_vline(xintercept = c(log2(0.5),log2(2)), linetype =..."dashed") + # 在图中显示 sig_genes 数据框中基因符号的标签 geom_label_repel(data = sig_genes, aes(label = symbol)...轴的刻度和范围 scale_x_continuous(breaks = c(seq(-10, 10, 2)), limits = c(-10, 10)) + # 设置 x 轴和 y 轴的标签
PCA是降维的一种方法。 本次再增加一下聚类的形式。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： ? 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 3-D PCA图： ?...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color
R 数据可视化 02 | 火山图 文章目录 R 数据可视化 02 | 火山图 一. 示例数据准备 二. 环境需求 三. 绘制火山图 1. 火山图 2. 标记基因的火山图 四....绘制火山图 1. 火山图 ?...标记基因的火山图 ?...保存为图片 这里可导出像素图和PDF，也可拷贝到PS调整 ? 选择合适的文件格式，调整合适长宽，印刷或投稿选PDF，TIFF，EPS就好 文件默认存储在刚刚设置的工作目录里 ?...列用来设置火山图点的颜色： ?
现在很多文章开始出现这样的一种情况，在绘制火山图中，显示我们所关注的基因，那么如何去显示呢？...很多人可能会这么做，在绘制普通的火山图之后，使用AI对图进行修改，添加部分基因，但是现在我要介绍的是如何用R绘制 library(ggpubr) library(ggthemes) data <-...ta…Group) #绘制新的火山图 ggscatter(data,x=“logFC”,y=“logp”,color=“Group”)+theme_base() #添加颜色和点的大小...如果有想了解的，可以试试，其实很简单的。 最近看到一个更加强大的包，绘制的火山图更加好看 EnhancedVolcano包 1、首先安装这个包 if (!...，自定义阈值线，可以自己查看文档 hlineType线条的类型（平行于x轴）,vline—是平行于Y轴的 cutoffLineCol线条的颜色，cutoffLineWidth线条的粗细 EnhancedVolcano
简介 在查阅文献的过程中，看到了几幅非常不错的出版图，今天就跟着小编一起学习下，他们是怎么使用 R 绘制出来的。 今天主要介绍 第四幅图（D) —— 实现双 Y 轴，并且添加坐标轴的微小刻度线。...这个图在科研绘图中较为常用，例如：将算法的收敛情况和计算所耗时间同时绘制。...绘图步骤详解 关键在于如何构建双 Y 轴，下面来看看作者是怎么设置的吧。 绘制单轴 首先，处理下第一个线性图所需要的数据，一共是两列。...先简单绘制出线性图，可以看到：在 x 轴附近， y 轴下降的很快。...两幅图的 x 轴不一致，使用 scale_x_log10() 修改结果。 使用 annotation_logticks(sides = "b") 添加 x 轴的 ticks。
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。...3-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color
首先，仍然是经典的降维聚类分群和标记基因对亚群进行命名，如下所示： 经典的降维聚类分群 这些基因大家基本上都是可以背诵下来了，然后，可以根据样品的分组拆开看单细胞亚群比例差异： 单细胞亚群比例差异...如果肉眼看，基本上也可以判断出来NK1这个细胞亚群在CSF分组里面基本上没有了，而Mono2相反，本来是在blood里面基本上没有，但是在CSF这个疾病分组里面比例还蛮高的。...但是肉眼看不清楚其它并不很明显的细胞亚群，所以有了右边的火山图展现两个分组的单细胞亚群比例变化。 下面我们来演示一下这样的火山图如何绘制，其实最重要的反而是数据如何获得！...xlab('Difference')+ #修改x轴名称 geom_vline(xintercept=c(0),lty=3,col="black",lwd=0.5) ggsave("p1.pdf...",width = 5,height = 4) 效果如下所示： 不同亚群比例差异的火山图展现 如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候
绘制的散点图。...添加虚线坐标轴 # 修改主题 p <- p + geom_hline(yintercept = 0, linetype = 2) + geom_vline(xintercept...就此图来说，可以不用调整坐标轴范围，这里单独提一下是因为修改坐标轴范围的方式：传入limits参数的是一个函数，这个函数接受原来的坐标轴范围limits，可以在此limits的基础上修改后输出一个新的坐标轴范围...这个需要在原来的坐标轴范围的基础上修改的时候很有帮助，也比设定一个确定的值要更适用不同范围的数据。 breaks、labels都支持接受一个函数。...FactoMineR的PCA对象 FactoMineR的主成分分析的坐标和贡献值也可以在PCA对象中找到。
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。...3-D PCA图 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color
其实引起我最大注意的还是，看到横坐标是科学计数法显示的 于是就搜索的教程 《如何使用ggplot更改轴上数字的格式？》 如何使用ggplot更改轴上数字的格式？...很明显这张图的x轴和作者的图还有较大的差距 因为人家的x轴长这样，是均匀分布的 我想到一种可能，就是作者自己先计算了log10然后再和横坐标的标记进行对应。...2-然后我把线段标注当成坐标刻度绘制在注释线上.....展示一下作者的图和我的图~ 基本上吧，最后x轴的上移还是用代码实现了，要说细节肯定还有很多没有修改 11 如果使用差异基因作图呢？...可能作者想营造一种两个实验组相较于对照组在基因表达上完全对称的感觉吧。 对比一下原图，整体的基因的变化趋势于文章作者保持一致，但仍旧有差异..
就可以看到出的图了 需要的结果 继续往下滚动鼠标，就可以看到数据了，而且还可以下载 数据在这 得到数据以后就可以用R画图了，注意，这里的HR和CI都是Log过的结果，跟别的地方计算的Cox结果有些不一样...由于是log过的结果，所以森林图的X轴不再是HR=1为分界线了，而是以log2HR=0为分界线。。。...##加载csv数据 library(ggplot2) ggplot(RAC3_mRNA_OS_pancan_unicox, aes(HR_log, cancer, col=Type))+ ##定义X轴和...Y轴，以类型分类 geom_point(size=2.5)+ #固定点的大小 geom_errorbarh(aes(xmax =upper_95_log, xmin = lower_95_log...设置X轴范围，分割点从-1到1，以1为分界，具体分界看数字分布 geom_vline(aes(xintercept = 0))+ #以0为分界线 xlab('HR(95%CI)') + ylab
2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x[i]表示i号怪兽在x轴上的位置；hp[i]表示i号怪兽的血量 。...range表示法师如果站在x位置，用AOE技能打到的范围是：[x-range,x+range]，被打到的每只怪兽损失1点血量 。返回要把所有怪兽血量清空，至少需要释放多少次AOE技能？...福大大 答案2021-05-08： 1.贪心策略：永远让最左边缘以最优的方式(AOE尽可能往右扩，最让最左边缘盖住目前怪的最左)变成0，也就是选择：一定能覆盖到最左边缘, 但是尽量靠右的中心点。...this.lazy[rt] this.sum[(rt<<1)|1] += this.lazy[rt] * rn this.lazy[rt] = 0 } } // 在初始化阶段...，先把sum数组，填好 // 在arr[l~r]范围上，去build，1~N， // rt : 这个范围在sum中的下标 func (this *SegmentTree) build(l int, r
, c=result['Purchase']) #以交易额为x轴和区分颜色，年龄为y轴绘制散点图 plt.colorbar()...#绘制颜色条 plt.xlabel('交易额') #x轴标签 plt.ylabel('年龄段')...['Age'] = date['Age'].apply(lambda x:x[0]) #取年龄段的第一数字替换年龄变量，方便相关性计算 date.loc[date['Stay_In_Current_City_Years...更进一步，可以绘制分层聚类热力图，具体代码如下： sns.clustermap(date.corr()) #绘制分层热力图 plt.show() 得到结果： ?...图六 两两相关性分层聚类热力图 由图六知，产品类别1和产品类别2相关性较高首先聚为一类，再和产品类别3聚为一类。年龄和婚姻状态相关性较高首先聚为一类。
样品数目多了很多的时候也就意味着分组数目的增加，在文章必备的beta多样性分析结果图中，很有可能会造成不同组样品之间的互相重叠，直观无法有效的看出分组聚类。...在图中整体上使用PCoA来展示样品的beta多样性分析结果，之后分别在上方和右侧添加相须图来展示不同组样品在PC1和PC2轴的分布情况，并给出统计学检验结果，最后在右上角的位置给出PERMANOVA的检验结果...相须图绘制 特别强调，一定要先画上方和右侧的相须图！！！...所以一定要先画相须图，然后在后面PCoA图的绘制过程中调用两个相须图的坐标轴范围，以达到4个图的完美匹配。...PCoA结果图绘制 使用下方代码进行PCoA结果图绘制。
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