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。
可以用前述的checkTCGA查看类型，然后针对性下载,用法如下： downloadTCGA(cancerTypes, dataSet = "Merge_Clinical.Level_1", destDir, date = NULL, untarFile = TRUE, removeTar = TRUE, allDataSets = FALSE)
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；
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：
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。
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象（圆圈，线条等），主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx（）函数定义，基于数据变量的几何对象的属性（位置，大小，颜色）由美学（aes（））函数指定（ 在geom_xxx（）函数中）。任何ggplot图的基础层都是由ggplot（）函数定义的空ggplot层，它描述了用于绘图的数据框。
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
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。
NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）等内容。
在实际使用中，ggplot中使用的图层是以geom或者stat开头的函数创建的，但是如果查看一下这些图层函数的具体内容可以发现他们都是在封装一个layer函数。
如前文所述，ggplot2使用图层将各种图形元素逐步添加组合，从而形成最终结果。第一层必须是原始数据层，其中data参数控制数据来源，注意数据形式只能是数据框格式。aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式，aes是Aesthetic的缩写。 下面我们来绘制一个直方图作为示例。数据集仍采取mpg，对hwy变量绘制直方图。首先加载了扩展包，然后用ggplot函数建立了第一层，hwy 数据映射到X轴上；使用+号增加了第二层，即直方图对象层。此时p被视为一种层对象，使用su
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。
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！
ggplot2及其衍生包可以绘制各种各样的复杂绘图，常见的使用场景是使用ggplot2绘制单图，使用ggpubr、cowplot、gridExtra及patchwork等工具包进行拼图，尤其是patchwork包，它的函数设计理念很优秀，使用很方便 。
ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包，它有助于数据绘图。在本实验中，我们将简要介绍该软件包的一些功能。如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息，我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。
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。
R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状图等），并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然
大数据文摘出品 编译：睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图？下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时，还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点（nodes）为地理位置的网络图进行可视化时，比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系，因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中，节点的分布取决于
aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。它的主要功能包括以下三个方面：
这么说吧，机会常见的统计图表都可以一键绘制，而且绘制的结果直接可以达到出版级别的那种，特别适合科研和商务绘图爱好者。
今天给大家推荐一个专门用于不确定性可视化的绘图工具-R，可以方便的绘制一些统计图表的相关指标。详细介绍如下：
cowplot是ggplot2包的一个简单插件（或称拓展包），它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题，使用少量代码即可实现主题统一的修改，如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
最近将使用的R版本升级到4.0+之后，遇到了一个以前从未遇到的报错，报错信息如下所示：
看到这张图是不是眼前一亮的感觉，觉得你的预后类型文章就差这一张图了呢？那么恭喜你，看完这个帖子就能将它收入囊中了。
在作图的时候想拼接不同的图形对象，如pheatmap 包的热图、ggplot2 对象以及 base 图形等。这里找到了Y叔的ggplotify包，以下是对 Vignette 的翻译，以帮助自己理解用法，也希望读者受益。
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
DCA，临床决策曲线分析，更佳贴近临床实际，对临床工作的开展比AUC/NRI/IDI等更具有指导意义。
ggPlantmap包含了一些内置的数据集，描述了不同的植物组织和发育阶段。这些数据集可以直接用于绘图，也可以与用户自己的数据合并。
不可否认的是里面的优秀资源确实不少，比如；https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图：
ps：高级绘图函数是指可以绘制出一张图，而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”，低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制，二者都是base包的内容
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。
在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？一个有效的图形应具备以下特点：
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。
李誉辉，四川大学硕士在读，研究数据分析与可视化，以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的，从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D，文章都整理讲解得很全面系统，我本人也是很喜欢这样的文章，故而推荐给大家。
再比如前面笔记两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制提到的两次差异分析结果的对比，就使用了ggpubr包的ggscatter函数绘制了相关性散点图：
虽然3D的plot见得比较多了，但是看见这样的R包，我的心还是砰了一下，这个简直不能再好看了！
之前小编给大家推荐过一个支持 R 语言的交互式图形库 Plotly ，不知道大家有没有试试用它画图呢，如果你觉得 Plotly 提供的代码还是有些冗长，那么可以看看今天这个 R 包—— autoplotly[1]，它能帮你一行代码实现可视化。
本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
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
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。
过去一年里，BBC 视觉与数据新闻（Visual and Data Journalism）团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表，我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。
知道绘图的原理，找到关键路径-绘图就会变的很简单，加上日积月累的练习，就会绘制出亮眼的图形。
不过，我做不到，我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。
gggenes是ggplot2的扩展包，用于绘制基因结构图、多物种基因比较图的很好玩的工具。
grid包是一个底层的绘图系统，能够灵活地控制图形输出的外观和布局，但是grid包不提供创建完整图形的高级绘图系统，例如，ggplot2和lattice，而是提供绘制开发这些高级绘图的基础接口，
前面我们学习了ggplot2中组合图形的绘制，在科研论文中，组合图形每张子图通常需要加上ABCD等标签，如下图所示。
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
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