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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

bbc_style()没有参数，并且在创建绘图后将其添加到ggplot“链”中。...在轴标签中添加千位分隔符可以指定轴文本具有千位分隔符，并带有scale_y_continuous的参数。...按大小重新排序栏默认情况下，R将按字母顺序显示数据，但按大小排列则很简单：只需将reorder（）包装在要重新排列的x或y变量周围，然后指定要变量重新排序。例如。...x =重新排序（国家/地区，流行）。...image.png 修改柱状图柱子顺序有时，您需要以不按字母顺序或按大小重新排序的方式对数据进行排序。

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基础知识 | R语言绘图基础之柱形图

一般来说，X轴的数据可以分为数值型、序列型和类别型，图1的X轴很明显属于类别型，根据城市类别进行分类的。Y轴变量通常都是数值型的。如X轴的数据类型属于类别型，一般需要对数据进行降序处理，再展示图表。...通常来说，用ggplot2绘图时，默认X轴类别按照字母顺序排列，比如图1 X轴顺序，按照城市首字母进行排序。...这主要是因为ggplot2是根据因子向量的水平按顺序展示的，而不是根据X轴的因子向量顺序排列，因子向量叫做factor，水平向量为level。...⚠️要实现X轴变量的降序，需要改变因子向量的水平顺序，一定要对表格或者因子向量排序后，再改变其水平顺序，才能使得X轴的类别顺序能够匹配Y轴变量的降序呈现。...小结 geom_bar()：ggplot2中绘制柱形图的函数 identity：表position不做位置调整。

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在 X2-300 系统中如何自定义查询数据并排序数据

在 X2-300 系统中，为了实现自定义查询数据并对查询结果进行排序，可以使用以下代码示例：// 构造查询条件SearchCriteria searchCriteria = new SearchCriteria...();searchCriteria.addEqual("platformBillsId", platformBillsId);// 排序字段List listDesc = new ArrayList...DouYinOrderTable.class, 1, 1);if (orderList == null || orderList.isEmpty()) { return null;}上述代码片段展示了如何在 X2...-300 系统中自定义查询条件并对结果进行排序。...排序字段：通过创建一个 String 类型的 List，并将需要排序的字段名加入其中，这里以 "createDate" 字段为例。

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R语言可视化——图表美化与套用主题（上）

当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的，甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。...我们从ggplot默认自带数据集mtcars中取前8条记录作图： data<-mtcars[0:8,] ggplot(data, aes(row.names(data), qsec))+ geom_bar...添加排序参数之后，图表看上去舒服很多，但是X轴横坐标英文名字太长，我们采用条形图规避，或者将X轴标签文字旋转90度。...由于添加排序参数，导致默认X轴标题被更改，这里我们要从新定义X轴、Y轴标题 ggplot(data, aes(reorder(row.names(data), -qsec), qsec))+ geom_bar...(data), -qsec), qsec))+ #x轴排序 geom_bar(stat = "identity", fill = "SandyBrown",width=0.8)+ #填色、柱形宽度

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R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子

image.png 第一列是SNP对应的一个名字第二列是染色体编号第三列是SNP在染色体的位置第四列是特征对应的一个P值如果有多个特征依次往后排就可以了曼哈顿图可以理解成一个x对应多个y的散点图...，ggplot2里做这种图的函数是geom_jitter() 今天用到的数据集是来自于rMVP这个包中的pig60K数据集首先是获得这个数据集 library(rMVP) data('pig60K')...使用ggplot2画图 library(ggplot2) ggplot(pig60K,aes(x=Chromosome,y=trait1))+ geom_jitter() ?...image.png 从图上可以看到Y染色体对应的只有一个点，可以在原始数据中把Y对应的数据去掉，用到dplyr这个包中的filter()函数 library(dplyr) df<-filter(pig60K...image.png 这个时候还有一个问题是X轴不是按照1,2,3这样依次排下来的，我们可以通过更改因子水平来给X轴重新排序 df$Chromosome<-factor(df$Chromosome,

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R数据科学|5.5.2内容介绍及课后习题解答

)) 【注】图中每个圆点的大小表示每个变量组合中的观测数量。...相关变动就表示为特定 x 轴变量值与特定 y 轴变量值之间的强相关关系。 ?...包对行和列同时进行重新排序，以便更清楚地表示出有趣的模式。...问题三为什么在以上示例中使用aes(x = color, y = cut)要比aes(x = cut, y = color)更好？...解答更好的做法是使用带有更多类别的分类变量，或者在y轴上较长的标签。如果可能的话，标签应该是水平的，因为这样更容易阅读。并且，切换顺序不会导致标签重叠。

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这些条形图的用法您都知道吗？

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。...通常，在使用geom_*簇函数绘制几何图形之前，都会添加ggplot函数生成图形对象，它们的组合形式如下： ggplot(…) + geom_*(…) + geom_*(…) + … 在如上的语法格式中...，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...' # 填充色为铁蓝色 ) + # 删除x轴的标题 labs(x = '')# 绘制有序的条形图 p2 <- ggplot(data = df, # 要求x轴的省份按...如上图所示，使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内，其中左图是使用geom_bar函数直接生成的原始图形，右图则是在左图的基础上添加了三项功能，分别是条形图的排序（代码中reorder

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R语言绘图 | 调整ggplot2坐标轴标签排列顺序

"ggplot2"是我们常用的绘图包，但是使用ggplot2绘图时，输出的坐标轴标签总是按照字母排序，无法使用我们输入文件中排列的顺序。今天小编就教大家解决这一问题。...("ggplot2") ggplot(data=df,aes(x=x,y=y)) + geom_bar(stat="identity") ?...我们可以看到，虽然我们生成的数据是按照"B","A","D","C","E"排序的，但是ggplot2输出的图依然是按照字母进行排序的。...我们可以使用以下命令解决这个问题： ## 调整因子水平 df$x <- factor(df$x,levels=c("B","A","D","C","E")) ## 绘制条形图 ggplot(data=...如图所示，X轴标签的顺序被调整过来啦！

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R数据科学|5.5.1 内容介绍

5.5.1　分类变量与连续变量我们经常需要探索连续变量的分布，按分类变量的分组显示连续变量分布的常用的两种方式是：改变 y 轴的显示内容，不再显示计数，而是显示密度。...ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class, y = hwy)) + geom_boxplot() ?...因为很多分类变量并没有这种内在的顺序，所以有时需要对其重新排序来绘制信息更丰富的图形。重新排序的其中一种方法是使用 reorder() 函数。...你可能很想知道公路里程因汽车类别的不同会有怎样的变化，可以基于 hwy 值的中位数对 class 进行重新排序： ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class,...你可以通过coord_flip()函数： ggplot(data = mpg) + geom_boxplot( mapping = aes( x = reorder(class, hwy, FUN

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了解绘制条形图和折线图的细节

本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...()重新设定颜色 #注意颜色的映射实在aes()中完成的，而颜色的设定实在aes()之外完成的 ggplot(ups,aes(x=reorder(Abb,Change),y=Change,fill=Region...调整vjust，但是有可能使数据标签位于绘图区范围之外 #(2)增加ylim调整y轴范围，只是数值竖直调整的幅度取决于y轴范围 #增加y轴上限 ggplot(ce,aes(x=interaction(...在代码中添加geom_point()可以实现 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line()+ ylim(0,max(BOD$demand)) #这里也以世界人口为例子进行画图...=supp))+ geom_line() ##如果x变量是因子，那么必须同时告诉ggplot用来分组的变量 #在本例中，也可以把dose算作因子型向量（0.5，1，2） ggplot(tg,aes(

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R语言作图基础20230206

（以上代码的数据的映射放在了具体的geom_point函数中，如果整体映射是一致的，可以把映射放到ggplot()中，这样子如果没有特殊情况，后面的绘图函数不需要重新映射，但是如果映射在geom_开头的函数中...，每一个函数都需要重新映射）例如：> ggplot(data=iris,mapping = aes(x = Sepal.Length,y = Petal.Length))+geom_point()以上两种代码的写法...Species)图片6）几何对象（可以叠加使用）图片ggplot() 的映射可以在全局使用，geom_function的映射只能在局部使用7）柱状图/直方图（y轴无需映射）ggplot(data =...diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)) #常用于统计个数，y轴会根据x轴自动计算图片也可以把count改成prop,计算百分比>ggplot(data...",color = "Species",shape="Species",add="jitter")ps:在ggplot2用geom_jitter() ,在ggpubr用add="jitter"图片五、保存文件

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ggbrick绘制砖块风柱状图

desc(n)) %>% # 按照变量"n"的降序排列数据 mutate(state = fct_reorder(state, n, max)) %>% # 使用变量"n"对"state"进行重新排序...slice_head(n = 10) %>% # 取前10行数据 mutate(n_lab = paste0(round(n/1000, 1), "k")) # 在"data"中添加新的变量..."n_lab"，其值为将"n"除以1000并四舍五入到小数点后一位，并在后面添加"k" 数据可视化 df %>% ggplot(aes(state,state_lab)) + # 设置x轴和y...= "black", lineheight = 0.5, size =3.5) + # 在图表上显示文本，x轴为"state"，y轴为"n+280"，标签为"n_lab"，文本颜色为黑色...6种颜色 labs(x=NULL,y=NULL,fill = "Number of\nHistorical\nMarkers") + # 设置x轴和y轴的标签为空，设置填充颜色的标签为"Number

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

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。...三维柱形图三维柱形图使用可修改的三个轴（水平轴、垂直轴和深度轴），可对沿水平轴和深度轴分布的数据点（数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,在第二个图形中,数据中time没有6这个值,但是图形X轴还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量的不同...在我们日常生活中,红色一般象征正,暖色调嘛,蓝色一般表示负,冷色调呀,有没有?你家电线红色是不是火线,红色是不是正极,虽然上图没有错,但是我们想换一下,正的为红色,负的为蓝色咋办?...) 堆栈的条形图加标签:需要另一个包plyr library(plyr) ce <- arrange(cabbage_exp, Date, Cultivar) #根据Date,Cultivar 排序

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ggplot2画KEGG富集柱形图

在做项目分析的时候遇到过一个问题，就是有个老师想将好几张功能富集结果中的柱状图的横坐标的范围全部调整为一样的，一般画这个柱状图都是用Y叔的clusterprofiler包中的barplot函数对使用这个包的功能富集结果进行一键绘图...这个图与一般的函数barplot画出来的不一样的地方在于它的颜色，这张图里面的颜色反应的是fdr的大小，是一个连续值，ggplot2可以将连续值映射到到颜色上，横坐标是通路中感兴趣基因的个数。...=F) #对富集结果按照p.adjust进行从小到大排序，保证最显著的通路在前 kegg <- kegg[order(kegg$p.adjust),] #这里画图只展示top10的通路 kegg <-...(data=top10,aes(x=Description,y=count,fill=padj)) #coord_flip()颠倒坐标轴 p1 <- p + geom_bar(stat="identity...，虽然看起来是<em>x</em><em>轴</em>，但其实是y<em>轴</em> p3 <- p2 + ylim(0,30) + scale_fill_gradient(low="red",high="blue") p4 <- p3 + scale_x_discrete

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如何通过Google来使用ggplot2可视化

比如画多个分组变量(SNV和INDEL的het,hom)的条形图，并且标记每个变量的数值，还有修改图例，重新排序！...在ggplot2中，你首先利用 qplot()完成类似于基本绘图系统中 plot的操作，参数包括 geom/asethetics等；随后你可以利用 ggplot()这个核心实现 qplot()所无法实现得功能...(x=price,fill=cut), position="fill") 直方图只需要一个数据，自动分组来得到X,Y轴变量，直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图...如果ggplot2只是有这39个内置图形函数那就太没意思了，每个映射都是可以细化调整的，包括X,Y轴，颜色，大小等具体的熟悉，只是需要时间来熟练使用！...坐标轴翻转由 coord_flip()实现 ggplot(small)+geom_bar(aes(x=cut,fill=cut))+coord_flip() 而转换成极坐标可以由 coord_polar

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如何试用 R 语言绘制散点图

提到散点图，常见的还有另一种展示差异表达基因的样式：横纵坐标轴可分别代表两组基因表达均值，这种风格可以更方便直观对比基因在两组中的差异状态。...#绘制散点图，显著上、下调基因以不同颜色区分 library(ggplot2) ggplot(express, aes(x = control, y = treat)) + geom_point(aes...因此另一种思路是，颜色代表p值，这样就可以在图中获得一个渐变梯度。同样使用ggplot2的方法绘制，和上述过程相比仅在颜色指定上存在区别。...#按 p 值数值的渐变色散点图 ggplot(express, aes(x = control, y = treat)) + geom_point(aes(color = pvalue), size =...这样可以很方便地看出，在两组中的表达值差异越大的基因，p值越小，二者趋势是一致的，重在描述了差异倍数和p值的关系。

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R绘图笔记 | 柱状图绘制

##gene1的在不同样本中的表达 data1 <- as.data.frame(t(data)[,1]) names(data1) <- "gene1" data1$sample <- rownames...，axis.text设置坐标轴参数。...按CTRL组排序。...Count=c(56,37,63,57,59)) data8$xmin<-0 for (i in 2:5){ data8$xmin[i]<-sum(data8$Scale[1:i-1]) } #构造矩形X轴的终点...aes() 内部完成的，而颜色的重新设定是在 aes() 外部完成的 ggplot(data8)+ geom_rect(aes(xmin=xmin,xmax=xmax,ymin=0,ymax=Count

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R语言ggplot2零散笔记~坐标轴放到右边更改绘图边界数据分组排序

ggplot2作图将Y轴的标签放到右边正常坐标轴都是位于左边和下边，如果要改成上边或者右边可以使用如下代码正常 library(ggplot2) df<-data.frame(x=1:10,y=1:...10) ggplot(df,aes(x=x,y=y))+ geom_point() ?...image.png 不正常 ggplot(df,aes(x=x,y=y))+ geom_point()+ scale_x_continuous(position = "top")+ scale_y_continuous...image.png ggplot2 title放中间 library(ggplot2) ggplot()+ geom_point(aes(x=1,y=1))+ labs(title=expression...image.png ggplot2更改绘图边界 library(ggplot2) ggplot()+ geom_point(aes(x=1,y=1))+ labs(title=expression

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R语言入门系列之二

2数据管理与可视化 2.1数据预处理在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。...然而在微生物生态中，我们倾向于认为微生物群落是一个整体，不同样品之间物种的相对丰度是有可比较的实际意义的，因此最常用的就是总和标准化（当然在不涉及丰度比较的聚类和排序分析中各种标准化方法都可以尝试，在传统群落研究里..."/yaxt="n"：禁用x/y轴的刻度线 xlim：xlim=c(a,b)将x轴刻度范围限定在a到b ylim：ylim=c(a,b)将y轴刻度范围限定在a到b xaxs：控制x轴显示范围，默认为“r...中两个主要的作图函数为qplot()和ggplot()。...⑵直方图在ggplot2中，geom_histogram()可以在图层上添加直方图，stat_density()可以在图层上添加密度曲线，我们使用ggplot内置的示例数据mpg做直方图，如下所示：

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ggpubr—专为学术绘图而生

ggpubr-专为学术绘图而生由Hadley Wickham创建的ggplot2(https://ggplot2.tidyverse.org/)非常好用的可视化包了，但是由ggplot2绘制的图形通常不能直接用于发表...含有boxplot的小提琴图-ggviolin label="p.signif"以星号展示pvalue add="boxplot"在小提琴中增加箱线图 1ggviolin(df, x = "dose",...按颜色填充时,并不会按分组来排序，只会进行整体排序 1ggbarplot(dfm, x = "name", y = "mpg", 2 fill = "cyl",...7 x.text.angle = 90 # x轴字体旋转90度 8 ) ?...xlab = FALSE, #x轴名称 10 legend.title = "MPG Group" # 图注名称 11 ) ?

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