感觉ggplot 绘图中的图例/legend，完全可以作为一个单独的内容讲很久，特此来总结一下。
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。
今天给大家介绍一个好看又简单的散点图展示方法，叫做Beeswarm图（也称为列散点图或小提琴散点图），是一种绘制会重叠的点的方法，使它们从重叠变成彼此相邻。 除了减少过度绘图之外，它还有助于可视化每个点（类似于小提琴图）上的数据密度，同时仍单独显示每个数据点。
标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
最近确实更得太少了，也不知道自己在忙啥，反正感觉不到忙碌的收获，要不是好多小伙伴儿在后台催更，感觉都快忘了还有要更新公众号这回事儿， 进入2018年以来，1月份更新了3篇，2月份更新了4篇，三月份2篇，自己都感觉过分了哈哈~ 今天赶紧找空写一篇~ 学过ggplot2的小伙伴儿们大概都了解过，ggplot2的语法系统将数据层和美化层分开，这种理念给了学习更多的选择，你可以只学习数据层，这样大可保证做出正确的图来（虽然质量不敢恭维），也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力，因为ggplot2理念几
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
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。
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体，geom_text不能填充颜色
因为三个图的图例是一样的，我们完全可以只显示一个图例就够了。这里拼图使用的函数是ggpubr这个包里的ggarrange()函数，这个函数里有一个参数是common.legend，默认好像是FALSE，我们直接设置成TRUE就好了，代码如下
说到拼图，那必须得好好学习patchwork包，这个包是Thomas大佬的作品，一经推出就火了，迅速取代了R中其他的拼图包。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
guide函数作为scale_类函数中的一个内函数，通常配合比例尺函数一起使用，但是由于取其内含有众多的参数，因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿，因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。
ggridges包主要用来绘制山峦图。尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。ggridges主要提供两个几何图像函数：
昨天的分享跟大家简单介绍了关于柱形图图表元素美化的思路，今天接着分享关于套用主题。 因为单独使用代码来调整单个图表元素，实在是太费劲了，更何况图表的细节元素有那么多，每一个都要单独写一句代码，即便简化后，也是一笔很大的工作量。 所以R社区的开发者就创造出了图表主题包这种半成品的图表模板，通过基础图表输出+套用订制主题来达到高效图表美化的目标。 这里为了图表效果最佳，我不用内置数据集，直接使用代码生成数据框： data<-data.frame(conpany=c("Apple","Google","Faceb
在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。 例如：
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源。
今天给大家介绍GSEA，基因集富集分析，的可视化！主要是带你详细了解如何自定义GSEA的经典图形。
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
参见：https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/#prep（挑选的翻译了全文，并结合了一些自己的经验）
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程，也算是自己的一个基础知识积累和巩固，希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制，主要知识点如下：
ggtree是R语言中一个强大的系统发育树可视化及注释软件包，在Bioconductor中发布，同时兼有ggplot2的优点。ggtree可以读取多种格式（包括newick，nexus，NHX，jplace和phylip）的系统发育树，并结合不同类型的相关数据进行注释分析。在R中ggtree的安装方法如下：
第一种方法是直接在原数据集上改，因为这个图例的标题对应的是数据的列名，我把列名改了就可以了
为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。
ggthemr为ggplot2提供了近20种主题，可以直接使用，也可以根据需要设置配色，或改变图表细节。
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半（half-half plots）的图片。比如：在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
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：
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。它是箱式图和密度图的组合，密度图通过旋转放置在箱式图侧边，以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。主要是数据的分布，可以看出是双峰的还是多峰的
1决定使用geometry_based pattern 还是array_based pattern
在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过R语言自带的cor函数得到，但是R并没有对矩阵提供可视化方法。最近小编在阅读文献的时候发现了一些漂亮的相关性图，在这里分享给大家。同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图！
第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。
饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。月亮图也是如此，它把一个圆分成多个部分，这些部分的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些部分被画成圆的月牙形，就像月相。
参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2/构造数据集
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数
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
桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。
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
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做，其实线条对于图表而言，功不可没，即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid）中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
提到R语言，总会想到它强大的绘图包ggplot2，甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如，python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下，总结了一些日常绘图中常用的命令。
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器，我在（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍，其渲染出的图像以浏览器为载体，非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像，且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签，最重要的是其使用方法非常傻瓜式，本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用；
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念，Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
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：
这里要分享一页多图其实就是指，在做了很多图的情况下，如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上，而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。这个技能在制作多图仪表盘场景下，将会特别有用。还需要强调下这里所指的一页多图与我们之前介绍过的分面可是大有不同，分面其实是一幅图表中，将分类变量所构成的分类图表分图呈现，但是本质上所有分面内的单个图表共享标题、图例、坐标轴刻度（虽然可以手动定义）。也就是说分面的图表类型与诸多元素都是一样的，但是分面解决不了不同图表的排版布局问题：比如单独绘制而成的一幅散点图、柱形图和一幅饼图，分面将无能为力。
https://www.nature.com/articles/s41564-022-01270-1
最近接触COVID的项目，目前COVID已经在世界上普遍大流行，而且WHO官网及霍普金斯大学等都有相对应的全球COVID19监测平台。每天实时更新。
❝本节来介绍如何使用ggplot2来绘制森林图，下面通过一个小例子来进行展示 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) 导入数据 unicox <- read_csv("AKT3_mRNA_OS_pancan_unicox.csv") 绘制森林图 p1 <- ggplot(unicox,aes(HR_log, cancer, col=Type))+ geom_point(aes(size=-log10(p.value)))+ geom_errorbarh(aes(xmax =u
柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
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