这种图又称 cross-talk ，当数据集做完富集分析后，查看两个通路里有哪些基因是重叠的。...输入矩阵 假设我们整理好这样的矩阵，第一列是FC值，第二列是基因名，第三列是基因所在的通路名，其中在两个通路中都有的基因用intersect表示。...library(ggplot2) library(ggrepel) temp<-test[which(test$X=="intersect"),] library(Cairo) CairoJPEG("crosstalk.jpeg...一直以来都觉得自己是弱弱的小透明，执着的学一点就在简书上更一点，和众多在生信路上自学的伙伴抱头前(tong)行(ku)…… 扯远了，补一下健明大大给我的建议，用upsetR绘制crosstalk 1...6个，和上面的crosstalk花瓣图一致 总结：如果想讨论两个通路的交集，请选择花瓣图，如果超过3个，请毫不犹豫的选择UpsetR。
前言 目前有这样一个需求，在一个域名下 如：http/【php教程_linux常用命令_网络运维技术】/://example.com 下，有两个项目，example.com/a/,example.com.../b/，这两个项目是相互独立的程序，有不同的会员登录机制，但是我们知道，在同一个域名下，它的 session 会话是共享的，也就是你在a站登录后，b站也会出现你在a站的session信息，因为默认的 session_id...这样就会出现会话信息共享的局面，应该怎样独立出两个不同的会话信息呢？...一、定义session_name 其实很简单的，只需在b项目的初始化文件中使用session时，修改下 session_name 就可以了。...session_name('EBCP_SID'); // session_name 必须定义在session_start() 前 session_start(); // ...
这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。...，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了，而ggpubr可轻松绘制出符合出版物要求的图形。...4 patchwork 作者：Thomas Pedersen 网址：https://www.rdocumentation.org/packages/patchwork 简介：平常我们绘制图形的时候常常要将几幅图形组合在一起...geoms都可以用于地图可视化，可以在地图上绘制等高线图或散点图。...可以使用GGally快速绘制模型的系数，或者在地图上绘制网络，如下面的图片所示。 ?
这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。...幸运的是，在过去10年里，R社区一直在努力为ggplot2构建扩展包，到如今已有超过40个扩展包可供使用，今天为要介绍的是大家比较钟爱的12个ggplot2扩展包，想要查看所有ggplot2扩展包的介绍及使用例子...4 patchwork 作者：Thomas Pedersen 网址：https://www.rdocumentation.org/packages/patchwork 简介：平常我们绘制图形的时候常常要将几幅图形组合在一起...geoms都可以用于地图可视化，可以在地图上绘制等高线图或散点图。...可以使用GGally快速绘制模型的系数，或者在地图上绘制网络，如下面的图片所示。 ?
经过这么长时间对R语言的学习，相信对于R中的四种独立图形系统，你肯定也不会感到惊奇。...为了给大家展示这些选项的作用，这里给出两个例子（图5，6）。图6中将小提琴图和箱线图结合起来，这对于基础图形来说，就很难实现了。 表2，几何函数中的常见选项 ? 图5，展示常见选项的图例 ?...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...在基础图形中可以实现的图形“组合”在ggplot2中自然也不是难事，可以使用函数facet_wrap()和函数facet_grid()创建。...下面是使用了函数geom_smooth()绘制的两个薪水和毕业年数的关系图（图11，12）。 图11，博士毕业年数与目前薪水之间的关系 ? 图12，男性和女性博士毕业年数和薪水之间的关系 ?
但是我们同样观察到在图右侧，一些gdp非常高而预期寿命中等的国家影响了曲线的走势。对于这种干扰，我们可以进一步采用可靠的线性模型，重新对数据进行拟合。...并绘制出拟合出的线性模型： ggplot(X,aes(x =log(X$gdpPercap),y=X$lifeExp)) + geom_point(shape=19) + xlab("gdpPercap...////这里顺带说一句，ggplot2的2.0版本以前是提供直接使用qplot函数更改拟合模型的，例如，广义线性模型（glm）或者用户自定义的模型(例如y=x^3)。...不过2.0以后，ggplot2的编写者为了鼓励大家放弃qplot这种简单暴力的绘图函数，使用ggplot2提供的更多其他的绘图功能，所以不再在qplot里支持更改拟合模型的功能。...然后我们继续观察年份与寿命的关系，通常我们可以猜测，随时间推移，人的寿命是可以续一波的（例如改变了中国的他），所以我们尝试在图中将这种趋势展现。
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地，本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路，详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接 常见的分析思路可以是， （1）通过某种目的初步筛选出候选的基因集合（数目较多）...除特殊节点外，还可以绘制不同时间点的Time-AUC曲线 R|timeROC-分析 2 独立预后 预后模型需要 添加一些临床信息来进行独立预后验证，通常会绘制森林图来直观展示Forest plot（...森林图） | Cox生存分析可视化 3 模型校准 确定riskscore是独立预后的风险因素后，可以进一步绘制列线图（诺莫图）以及校准曲线，当然可以再加个DCA决策曲线。...6 多模型比较 确定构建的预后模型有意义后，还需要和当前经常使用的预后分层因素（比如stage，T ,N,M分期，其他的经典模型等）进行比较，确保我们得到的预后模型在准确性，稳定性等指标上更优。...四 预后模型特征 1，临床和免疫指标 经过上面的分析可以初步确定预后模型是有意义的，最好再加一些和常见临床指标（左侧两个）以及药物反应（IC50） 和 免疫反应（IPS，TIDE）等。
，比如我们下面演示下3个模型画在一起，其中prob代表的是上面的model模型，Marker2代表的是只有一个预测变量Marker2的模型，Smokes代表只有一个预测变量Smokes的模型！...下面我们返回2个模型的画图数据，自己稍加整理，然后使用ggplot2画DCA，大家如果只有1个模型或者更多的模型，道理都是一样的哦，就是整成ggplot2需要的格式就行了！...是不是已经有了JAMA杂志的味道？ 下面是2个模型画在一起的例子，和上面的思路一模一样！..., type="response") # 返回两个模型的画图数据 dca12 <- dca(data = df, outcome="Cancer",...在今天推荐的所有方法中，这个方法我是最喜欢的，虽然只有一段代码，连个正经的R包都没有，但是很明显这个方法的潜力最大！只要你会自己修改，那这个方法就是万能的，适合很多模型的DCA绘制！
在典型的探索性数据分析工作流程中，数据可视化和统计建模是两个不同的阶段，而我们也希望能够在最终的可视化结果中将相关统计指标呈现出来，如何让将两种有效结合，使得数据探索更加简单快捷呢？...R-ggstatsplot 统计可视化包介绍 R-ggstatsplot 统计类型 R-ggstatsplot 统计可视化包介绍 R-ggplot2 拥有超强的可视化绘制能力(小编用完果断安利)我们是知道的...，但对于数据的统计分析结果进行展示，ggplot2还也有所欠缺，而R-ggstatsplot包的出现则可弥补不足(小编在研究生期间可没少使用该包绘图)。...ggscatterstats:(scatterplots) 用于表示两个变量之间的相关性。 ggcorrmat:(correlation matrices) 用于表示多个变量之间的相关性。...总结 这一篇推文我们介绍了R-ggstatsplot进行统计分析并将结果可视化，极大省去了绘制单独指标的时间，为统计分析及可视化探索提供非常便捷的方式，感兴趣的小伙伴可仔细阅读哦~~
ggdensity是一个新的ggplot2扩展包，用于展示二维密度估计，使用的方法是基于最高密度区域（HDR）的密度估计方法。（什么是HDR？...简单的说就是在指定概率所覆盖的样本空间所有可能的区域中，HDR具有可能的最小区域。）...中绘制两个连续变量联合分布的标准方法是geom_density_2d( )或者geom_density_2d_filled( )。...这种展示最直接的方法就是将散点绘制在密度图上。...下面两个例子，假设一个联合分布由两个独立的指数分布随机变量生成： 2-1geom_hdr_fun( ) f <- function(x, y) dexp(x) * dexp(y) ggplot() +
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...拼图可以解放很多ggplot2的绘图限制，是一个非常有意思的话题。但是如果做过拼图的人就会发现，拼图只是简单的将两个图摆放在一起，图与图之间依然保留着很多空白空间。...ggplot_1 假如可以去除这个空白空间，那就可以实现无缝拼图，可以在很多复杂图表的绘制中发挥作用。...ggplot_2 为了更清晰的展示这个图的两个子图，可以在子图的panel上添加一个边框，可以发现两个子图的绘图区域的确是无缝拼接。...但是aplot有局限，不能把两个aplot拼在一起，但是无缝拼接的思路就可以很容易的实现‘多拼多’。
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 地理网络图与传统的网络图不同，当引用地理位置进行节点网络可视化时，需要将这些节点放置在地图上，然后绘制他们之间的连结...))%>% rename(xend=lon,yend=lat) assert_that(nrow(edges_for_plot)==nrow(edges))# 给每个节点一个权重（weight）值，在之后的绘图中将反应在节点的大小上...nodes$weight <- degree(g) 下面再定义以下ggplot2主题用来绘制地图。...方法二：ggplot2+ggraph ggplot2有一个名叫gggraph的扩展包（点我了解更多的ggplot2扩展包）专门为网络图的绘制添加了geoms美学，它可以帮助我们对节点和连线使用单独的标度...下面创建第一个需要覆盖在地图上的图层——各节点之间的连线(edges)。
不需要自己再额外添加一下图形的统计信息 别说，还真有，而且常见的统计图形它都能绘制，更重要的是，统计指标信息自动添加，绘制的结果完全符合出版需求~~ 今天这篇推文就带大家了解一下R语言中的王炸绘图工具-...「ggstatsplot」 ggstatsplot包介绍 ggstatsplot是一个基于ggplot2的可视化工具包，旨在简化统计分析和数据可视化的过程。...ggstatsplot中的图形旨在显示有关单个变量或两个变量之间的统计信息，这些信息通常需要使用多个图形和函数才能获取。...使用ggstatsplot可以快速而方便地创建常见的统计图表，并将其与其他图表和函数组合在一起以获得更完整的数据分析。...ggstatsplot中包含了许多图形和函数，其中一些常用的图形包括： 均值/中位数对比图：用于比较两个或多个变量的均值或中位数； 箱线图：用于显示变量的分布情况，包括中位数、上下四分位数和异常值； 密度图
bug，是数据框的列名居然会影响绘图，蛮适合我们的人工智能大模型答疑的专辑，所以我也视频演练了一下； 第一次提问：在r编程语言里面绘制一个箱线图 在R语言中，你可以使用ggplot2包来绘制箱线图，或者使用基础图形系统中的...，显示两个组（Group1和Group2）的值分布。...第二次提问；还有ggpubr包，ggstat等吗 在R语言中，除了ggplot2包之外，还有几个扩展包可以用于绘制包含统计信息的图形，包括箱线图。...以下是两个常用的包： ggpubr包： ggpubr是一个基于ggplot2的扩展包，它提供了创建符合出版物要求的图形的功能。...例如，如果你在创建一个自定义函数来绘制图形，并且函数内部使用了select()，你需要确保传递给select()的变量名在数据框中不是重复的。
在拥有坐标系的基础上，我们便可以描绘数据点，注意此处默认图表类型是点状图。 在plot()语句括号中，逗号前我们定义了数据点的X轴坐标值，逗号后定义了对应数据点的Y轴坐标值，两个都是用数组的方式表达。...R数据可视化工具 在R语言里，除了R自带的可视化工具plot(),还有很多精彩的工具包，比如ggplot2, 以及gganimate。 ggplot2 ggplot2 是R中被广泛应用的绘图包。...与R plot()的基本作图系统相比，ggplot2旨在运用简单的编程语言绘制及美化数据可视化图表。...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理，我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...不同于R plot(),我们可以将ggplot()的绘制理解为两个步骤：首先我们先将需要的数据以及颜色等一些参数输入ggplot()中，其次叠加geom_*()语句，来绘制指定的图表的几何图像类型，比如散点图
在前面我们学习了基础绘图系统和 ggplot2 绘图系统的图形排版组合，具体可见下面推文。 1....基础绘图系统组合图形排版 2. ggplot2绘图系统图形排版 今天我们继续来学习下 patchwork 包排版 ggplot2 图形。...绘制图形 我们随便绘制四个 ggplot2 图形用来演示。...在排版组合图形前需要将一个个 ggplot2 图形传递给一个参数，比如说上面的 p1，p2 等，然后使用这些参数来排版组合图形。 首先可以使用简单的+号运算符来将图形排在一起。...p1 + p2 如上图所示，两个图形的边边角角是对齐的。 p1 + p2 + p3 默认情况下，排版将按方形排列，按行的顺序来填充图形。
通常而言，在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形，例如绘制一张散点图，绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形，可能是因为这些图形有某种联系，需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。...函数的参数含义是： plot：要放置的plot (ggplot2图形或gtable图形)。 x，y:：用于指定标签的位置。 size ：要绘制的标签的字体大小。...可以在图形中将图形分块。例如，如果希望首先将图形分成两块，在左边放一幅子图。然后在右边分两块，绘制两幅子图。...图4 合并多幅图形 上面的代码在使用grid.arrange函数合并图形的时候，使用arrangeGrob函数首先将dp和brp这两幅图合并在一起，然后再和bxp图形合并在一起。...三、添加边缘分布图 在绘制散点图的时候，如果希望进一步了解单个变量的分布，可以在散点图中添加边际分布图。
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！ 目前r和Python是数据分析领域最常见的两个编程语言，尤其适合于统计可视化。...它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂，目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn，我们来分开介绍一下： ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...图层（Layer）：图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起，可以创建复杂的图形。...ggplot2提供了多种主题，如theme_gray、theme_bw等。 通过组合和调整这些概念，ggplot2可以绘制出高度可定制的、美观且具有统计意义的图形。...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！
写在前面 点图用处非常广泛，可以展示变量的分布情况，变量之间的相关性，回归结果等。 上期介绍了ggstatsplot包中绘制dotplot,scatterplot的相关函数。...data = movies_long, control = lme4::lmerControl(calc.derivs = FALSE) ) ---- 将上面两个模型一起绘图 @(o･ｪ･o)@...需要注意的是, 对于mixed-effects models，只会绘制fixed effects，因为默认random effects是没有置信区间的。•﹏•....这里需要注意建模时，+和*的含义不同，分别为Additive effect和Multiplicative effect, 即独立和相互。...可以看出贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息，还加入了决策者的经验和判断等信息，并将客观因素和主观因素结合起来，对异常情况的发生具有较多的灵活性。
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。...4.3.2.3 通过使用qlot()减少键入语法代码的数量 在ggplot2中，有两个主要的高级函数用于创建绘图：qlot()和gglot()。...对于这个图，我们将该方法设置为lm（线性模型的缩写）来绘制最佳拟合线 # Add smoothing geom (layer2) p2 在一个图中绘制多个图形。faceting的功能类似于lattice包中的panel。它经常出现在微生物组学研究的出版物上。在ggplot2中，刻面可以通过两种主要方式执行：网格刻面和包裹刻面。...使用facet_grid(公式)在栅格中绘制多个图 数据根据两个或多个变量分成亚组，facet_grid(公式)函数用来生成grid faceting。
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