当我们看到很多优美的绘图时，你是否会有据为己有的冲动？我反正是有的。那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。...彩虹图（在连续的x值上表示y的范围，例如Tufte著名的拿破仑远征图） geom_rug 触须 geom_segment 线段 geom_smooth 平滑的条件均值 geom_step 阶梯图 geom_text...，来自colorbrewer.org网站展示的颜色标度 scale_continuous 连续标度 scale_data 日期 scale_datetime 日期和时间 scale_discrete 离散值...scale_gradient 两种颜色构建的渐变色 scale_gradient2 3中颜色构建的渐变色 scale_gradientn n种颜色构建的渐变色 scale_grey 灰度颜色 scale_hue...中重要的图层控制对象，因为它负责图形渲染的类型。
A ~ x表示A在纵轴上展示，x在横轴上展示。 条件变量为连续型变量时，要先将其转换成离散型变量。...一种方法是使用cut()函数，另外可以使用lattice包中的函数将连续型变量转化为瓦块（shingle）数据结构，这样，连续型变量可以被分割为一系列（可能）重叠的数值范围。...1.2 lattice绘图系统相关参数对照表 参数名 参数解释 spect 数值，设定每个面板中图形的宽高比 col/pch/lty/lwd 向量，分别设定图形中的颜色、符号、线条类型和线宽 Groups...(v=mean(x),h=mean(y), lty=2) # 加线，v是水平线，h是竖直线，线类型为2, panel.lmline(x,y,col="red") # 加线性回归线，...1.5 页面布局 lattice无法使用par()函数，因此需要将图形存储到对象中，然后利用plot()函数中的split = 或position = 选项来进行控制 split的方法，将第一幅图放置到第二幅图的上面
如果时间紧张，需要在一两天之内为论文做一张图，那么推荐用lattice，如果时间充裕，推荐学习ggplot2。...标度（Scale）：标度是一种函数，它控制了数学空间到图形元素空间的映射。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。...位面就是控制分组绘图的方法和排列形式。...首先加载ggplot2包，然后用ggplot定义第一层即数据来源。其中aes参数非常关键，它将displ映射到X轴，将hwy映射到Y轴，将cyl变为分类数据后映射为不同的颜色。...上图是对几种不同汽缸的数据分别平滑，如果需要对整体数据进行平滑，可将colour参数设置在散点图层内而非第一层，这样第三层的平滑图形就不会受到colour参数的影响。
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()： ...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...~variable) p 2.5 density()与density2d() 很多时候当我们获取的数据集样本数量足够时，通常我们可以绘制密度估计图来大致描述数据集数据的分布，ggplot2中当然提供了这类方法...() 为我们的填充设置透明度，并将边框也赋以对应的颜色： p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy, fill=factor(class), colour=factor(class...~cut) p 2.8 curve()与segment() 有时候我们需要在已绘制的图形中添加线段、曲线、小箭头之类的注解，这时候就可以用到ggplot2中的geom_curve()与geom_segment
R-grafify的颜色展示 颜值党最关注的肯定是颜色了。 grafify的颜色对色盲友好，可以使用以下这些色盘。...自带的函数们），「最常用三个参数」是ColPal（使用哪一个色盘）, ColSeq（为FALSE时非连续挑选颜色，默认为TRUE），ColRev（是否倒置颜色顺序） 由于是「和ggplot2联动」，所以也可以贴心的在...常用的参数也会调整为：Colseq（挑选非连续远距离颜色），reverse=TRUE（颜色倒序） 举几个栗子 1.颜色倒序 ggplot(data = InsectSprays, #data...3.连续的向量也能取色 ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = disp))+ geom_point(aes(fill = gear), #按照gear的数值映射颜色...作图时依然需要长数据，此外还需要groups参数一列标注数据之间的对应关系。
生信技能树学习之画图 一、ggplot2与ggpubr作图时的代码之间的差异 ## ggplot2 library(ggplot2) ###用某一个包之前，最好先library()加载一下...手动设置：把图形设置为一个或n个颜色，与数据内容无关。 Q1 ：能不能自行指定映射的具体颜色？ 想要自行指定映射的颜色，就必须要有映射。...dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T) ###在a/b/c/d/e,5个字母中随机重复选取150个值，进行作图 ggplot(data...stat_compare_means(label.y = 9) p是做出来的基础的图片，p+stat_compare_means() 在原图的基础上叠加 增加组间比较P值函数：stat_compare_means...，所以需要翻转 小技巧： 这里的横纵坐标不用一个字母一个字母敲上去，两种方法： 1.运行代码colnames(iris)，然后在控制台复制； 2.x=iris $ tab键就能自动补齐，iris $
默认值为“loess”，即 LOESS 局部加权回归 如果想换一种拟合曲线的方法，可以改变参数 method 的值。...标度函数是图形细节的调节函数，好比电视机的遥控器，可以调节电视机的音量、画面、色彩等属性。ggplot2 中有种类繁多的以 scale 开头的标度函数，可用于控制图形的颜色、点的大小和形状等。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征 在探索数据的过程中，最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量，可以绘制直方图或密度曲线图。...30，在作图时可以尝试设置不同参数值以得到比较满意的结果。...3.3 热图 热图（heatmap）是将一个矩阵中的元素数值用不同颜色表达，并对矩阵的行或列进行层次聚类的一种颜色图。通过热图，我们不仅可以直接观察矩阵中的数值分布状况，还可以知道聚类的结果。
)) 图片 3.2属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状，线型等） 3.2.1手动设置，需要设置为有意义的值 图片 color 颜色，可以用RGB编码值的字符串 size 大小，只能用数字 shape...，manual应该就有几个颜色取值 图片 图片 ## Q2 区分color和fill两个属性 ##color是颜色，fill是填充颜色 ### Q2-1 空心形状和实心形状都用color设置颜色（形状中...，填充颜色为黑色 图片 ggplot(data = iris)+ geom_boxplot(mapping = aes(x = Species,...-5（A-E）中可重复的取150个值 图片 3.2.4 几何对象 指一个以geom开头的函数画出来的所有东西称为一个几何对象，也称为了一个图层 几何对象可以叠加 #4.几何对象 #局部设置和全局设置...(mapping = aes(x = cut)) ## 图片的横坐标为钻石切割质量，纵坐标为每个取值的格式。
在相关矩阵中需要考虑的第一个设置是选择要使用的观测值。...这些设置控制在存在缺失值时如何计算协方差。它们之间的区别在cor函数的文档中有解释。 ggcorr需要的第二个设置是要计算的相关系数的类型。...使用nbreaks参数时，颜色标度中显示的位数通过digits参数控制。 digits参数默认为两位数，但如上例所示，如果中断不需要更高的精度，则默认为一位数。...注意：尝试在颜色标度上使用ColorBrewer调色板时，调色板中的颜色比调色板中的颜色多，将向用户返回警告（实际上是两个相同的警告）。...控制内部值 由于ggcorr生成ggplot2对象，因此理解对象是如何构造的以便从中获取更具体的图可能很有用。
需要设置为有意义的值 图片 > ggplot(data = iris) + + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, +...·手动设置：把图形设置为1个或者n个颜色，于数据内容无关 #映射 aes() >ggplot(data = iris)+ + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length...，aes是不带引号的，存在于数据中的列名 ····映射 #手动设置 > ggplot(data = iris) + + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length...，是具体的颜色···手动设置 Q2 区分color和fill两个属性 Q2-1 空心形状和实心形状都用color设置颜色 > ggplot(data = iris)+ + geom_point(mapping...2.尝试修改点的颜色为暗绿色(darkgreen)、灰色、红色 ggplot(data = test)+geom_point(mapping = aes(x=a,
上图只是在aes()中添加了一个参数color = class，ggplot2就会给class中的每个唯一值赋予一种颜色，并添加相应的图例。...变量中的值并不一定要是一系列数值(连续变量)，如这里就是汽车的各种类型(离散变量)。...size参数 美学映射包含多个种类，如果想将变量中的值映射为点的大小，可以用以下代码： ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ...这是因为aes()本身也是一个函数，它在geom_point()函数中可以将各个变量映射到图形中，而外面那个fill参数是控制整个图中的点的颜色的。...可以看到颜色和尺寸都可以较好的反映出连续变量的信息，但是用shape时，会出现报错： ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ
图形属性映射1.3.1 基本定义将数据集中的变量（列）映射为图形的属性（图中对象的可视化属性：数据点的大小、形状和颜色）将图中点的颜色映射为变量class，来显示每辆汽车的类型：ggplot(data...（1）此时颜色不会传达关于变量的信息，仅仅改变图的外观（2）手动设置图形属性时，是将其作为几何对象函数的一个参数，位置在aes()函数的外面（3）图形属性要是有意义的值，例如颜色名称是一个字符串color...mpg中的哪些变量是分类变量？哪些变量是连续变量？当调用mpg时，如何才能看到这些信息？glimpse(mpg)显示为chr的是分类变量，为int的是连续变量。...color：连续变量使用的是同一种颜色，从浅到深以连续变量cyl为例ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy,...（6）在使用函数facet_grid()时，一般应该将具有更多唯一值的变量放在列上。为什么这么做呢？
频率直方图 boxplot() 箱线图 barplot() 柱状图 dotplot() 点图 映射 lines() 添加线...作图 ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象 ggplot2 基本元素 数据：作图的原始数据 ggplot(data = ) 几何对象...：数据作图的图形方式 geom_() 美学映射：图形的位置、颜色、大小、形状等 aes() 刻度：数据与美学映射的关系 scale() 统计转换：数据的统计作图 stat() 坐标系统：数据的坐标转换...y = Petal.Length), color = "red", #点的颜色 size = 2, #点的大小...透明度 alpha 填充颜色 fill 点的形状与编号： 21-25分为边框与填充的颜色，参数color仅能控制边框的颜色，需设置参数fill的颜色 color() 可使用十六进制颜色代码 # 刻度函数可指定各自的颜色
, y = Petal.Length))2.属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状，线型等） 2.1 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性ggplot...，也可以为十六进制色彩代码图片 2.2 手动设置，需要设置为有意义的值--与数据内容无关ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length...，可叠加4.2 全局设置: mapping =在ggplot中对所有图层有效ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length,...y = Petal.Length))+ geom_smooth()+ geom_point() #最优写法5.统计变化--柱状图#y轴值为默认统计的ggplot(data = diamonds) +...geom_bar(mapping = aes(x = cut)) #geom_bar与stat_count相对应，属于ggplot中不同的体系，不用细究ggplot(data = diamonds
目前，市场上以USB2.0为接口的产品居多，但很多硬件新手在USB应用中遇到很多困扰，往往PCB装配完之后USB接口出现各种问题。...在元件布局时，尽量使差分线路最短，以缩短差分线走线距离（√为合理的方式，×为不合理方式）。 2....优先绘制差分线，一对差分线上尽量不要超过两对过孔（过孔会增加线路的寄生电感，从而影响线路的信号完整性），且需对称放置（√为合理的方式，×为不合理方式）。 3....下图为四层板的参考叠层，其中中间两层为参考层，参考层通常为GND或Power，并且差分线所对应的参考层必须完整，不能被分割，否则会导致差分线阻抗不连续。...以上所描述的布线规则是基于USB2.0设备，在USB布线过程中把握差分线路最短、紧耦合、等长、阻抗一致且注意好USB电源线的载流能力，掌握好以上原则USB设备运行基本没问题。
此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coord...，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，以下语法与上面的aes中是一样的。...1.2 颜色标尺“第三个”单词选择方法 根据第三个单词的不同，更换的颜色分为以下几种 1）离散型：在颜色变量是离散变量的时候使用，比如分类时每一类对应一种颜色 manual 直接指定分组使用的颜色 hue...通过改变色相（hue）饱和度（chroma）亮度（luminosity）来调整颜色 brewer 使用ColorBrewer的颜色 grey 使用不同程度的灰色 2）连续型：颜色变量是连续变量的时候使用...如果数据类型不符合映射要求就得做类型转换，在组合图形时还得注意图层的先后顺序。
其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。...() # 设置连续性x轴的最小值和最大值 ylim() # 同上 ylim(0, max(PlantGrowth$weight)) # y轴最大值为weight变量的最大值 ylim()是scale_y_continuous...facet_wrap( ~ class) # class为变量 facet_wrap()默认使用相等数量的行和列，比如说分面为4时，行与列为2x2；分面为5时，为3x3。...ggplot(birthwt, aes(x=bwt)) + geom_histogram(fill="red", colour="black") 一般而言，colour参数控制的是线条、多边形轮廓的颜色...6.2 将变量映射到颜色上 对于几何对象，将colour或fill参数的值设置为数据中某一列的列名即可。
y = Petal.Length))2.属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状，线型等）2.1 手动设置，需要设置为有意义的值颜色：library(ggplot2)ggplot(data = iris)...aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length), color = "blue")#输入参数时，...点的形状图片ggplot常用的五个参数：color, size, shape, alpha, fill；shape有25中形状2.2 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性ggplot(data...color = Species))+ geom_boxplot()图片#变成实心的颜色：将color改成fillggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species...fill = Species))+ geom_boxplot(width=1)+ geom_jitter(size=0.6)图片6.2堆叠直方图
#1.基础包 plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) #iris为数据框，以iris第一列为横坐标，第三列为纵坐标，第五列有多少个不同的取值则有多少种颜色 text...(6.5,4, labels = 'hello')#在(6.5,4)坐标处添加“hello” dev.off() #关闭画板 #2.ggplot2 中坚力量，语法有个性 library(ggplot2..., color = Species))#以iris数据框作点图，x=和y=分别表示行名和列名,Sepal.Length为数据框中的列名 属性 参数...)) 3.x和y为aes的参数，color为geom_point的参数 ggplot(data=iris)+ geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Length...),color="red") 4.scale_color_manual手动设置显示的颜色，此函数必须与color=Species一起使用，更多颜色查询十六进制颜色代码 ggplot(data=iris)
说的不那么专业一点儿，就是如果遇到有连续型变量要使用颜色来表达，那么通常我们需要自己指定低值、中间值或者高值所代表的颜色，但是以下我介绍的函数则可以直接将RcolorBrewer的标准离散颜色色板通过均匀差值的方式实现连续化...以上两个配对函数即是我今天要讲解的主要内容，这两个函数是用于线条颜色（含字体）、填充颜色的的标度函数，其将RcolorBrewer色盘中的所有离散颜色组合通过均匀差值连续化，给我们在提供连续性变量的颜搭配了提供了很大的便利...，因为RcolorBrewer色盘本身就是专为图形序列配色量身定制的，尽管其开发之初的主要意图是为满足离散序列的科学化颜色搭配，但是将其用于连续化场景也是很棒哒。...当你使用一个默认的连续性映射时，ggplot2会给你的图表设定一个默认的连续性颜色渐变。...非常推荐大家使用RcolorBrewer中的seq色板中的颜色组合来搭配连续性变量的颜色标度映射，因为这种颜色组合本身就出自同一个色系，用于连续性标度的表达堪称完美。
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