ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如,以下R代码将数据集初始化为ggplot,然后将一个图层(geom_point())添加到ggplot上,以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width:
可以看到我们将Y轴文本移至了右边,因此标签也需要定义到右边axis.title.y.right
该ggtext软件包为ggplot2 提供了富文本(基本HTML和Markdown)支持。 富文本可用于图注解(图标题,字幕,标题,轴标签,图例等)中并可视化文本数据,就像通常使用geom_text()。
在生物领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。
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
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
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。
参考:R绘图系列-带有significant信息的boxplot | showteeth's blog[1]GitHub - const-ae/ggsignif: Easily add significance brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")")
研究者常常要比较两组数据是否有统计学差异,并且要将这种差异在图形上通过线和注释标注出来。
tidyverse是一组处理与可视化R包的集合(人称“极乐净土”,但我并不喜欢这个称呼),其中ggplot2与dplyr最广为人知。
相关性是一个专注于相关性分析的easystats软件包。 它轻巧,易于使用,并允许计算许多不同类型的相关性,例如偏相关性,贝叶斯相关性,多级相关性,或Sheperd的Pi相关性(鲁棒相关性的类型),距离相关(一种非线性相关性)等等,还允许它们之间进行组合(例如,贝叶斯局部多级相关性)。
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。
ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法,丰富了ggplot2文本的表现力。
PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。在数据分析以及生信分析中会经常用到。
修改位置有两种方式,一种是直接给出四种位置中的一个:“left”,“top”, “right”, “bottom”, “none”。
x和y指定文本x轴和y轴的位置; label设定该位置的文本内容; size为字体大小; colour指定字体颜色。
此次作业选择的是鸢尾花数据,因为可以从r语言预先设置的数据集中提取,所以读入数据这里我不做代码书写,不使用read.csv(),直接使用data()命令获得数据集 # 读入数据
添加分组边界主要参考了文章 https://chrischizinski.github.io/rstats/vegan-ggplot2/
citation("ggplo2")取包引用信息,RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
http://www.sthda.com/english/articles/32-r-graphics-essentials/131-plot-two-continuous-variables-scatter-graph-and-alternatives/
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云