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。
ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。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。
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先,我们先讲一下我们今天要用到的数据。是来自于 http://www.stat.ubc.ca/~rickw/gapminderDataFiveYear.txt 的世界经济数据。 我们打开前6行可以看到以下部分: X head(X) 📷 其中country就是统计的国家啦,year则是统计获得的年份,这份数据采集了1952年到2007年的数据,每五年进行一次统计,pop则是人口的数目,continent代表国家所在的大洲,包括Aisa,Africa,America,Eur
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
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 。
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。)
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?今天这篇推文就告诉你如何高效解决这个问题。
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。
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
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。
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。之前介绍的边际图形就是这样的一个例子。本章节会介绍,当我们绘制了好了多幅图形之后,如何将多幅图形合并起来。
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。
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。
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;
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
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。
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
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。
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)。
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。
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。
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~~
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。
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
能制作这样图表的工具很多, 我比较喜欢ggplot2+AI, 当然,或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节,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。
写论文画图的时候小提琴图,热图,箱线图,画来画去都长得差不多,是不是觉得很烦恼?今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包:ggstatsplot。
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。
DESeq2 工作流程的下一步是 QC,其中包括样本和基因程度上,以对计数数据执行 QC 检查,以帮助我们确保样本或重复看起来良好。
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
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
生信分析中经常会得到一些基因,然后做GO富集分析,达到对基因进行注释和分类的目的。
Note! 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。•﹏•. 补充:可以使用merDeriv包计算random effects的置信区间。
Note! 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•﹏•.
前面介绍了logistic回归的DCA的5种绘制方法,今天学习下cox回归的DCA绘制方法。也是有多种方法可以实现,但我比较推荐能返回数据,用ggplot2自己画的那种。
今天这篇推文小编写一些基础的内容:如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。这里小编使用R和Python分别绘制,主要内容如下:
大家应该在很多文章中看到类似箱线图或者小提琴形状的散点图。有时候的确给文章增彩不少,这种图就是抖动散点图。今天我们给大家介绍一个绘制抖动散点图的R包ggbeeswarm,但是呢,如果真正多样化绘制还需要ggplot2的协助。那么也就是我们需要两个包来完成我们抖动散点图的绘制:ggbeeswarm和ggplo2。具体安装我们不再赘述,ggplot2的使用可以参考我们前面的《R语言绘图之ggplot2》。
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
在差异表达基因分析后,我们通常会选择一些显著差异表达的基因进行进一步的可视化分析,例如箱线图。箱线图是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图,包括最大值、最小值、中位数、上四分位数(Q3,75th percentile)和下四分位数(Q1,25th percentile)。
该点子来源于一个小作业,作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图(10分),参考效果如下图:
对于饼图,上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包(可见R可视乎|饼图)。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。接下来做简单描述,然后进入圆环图的学习。
介绍完优秀的可视化类别网站后(可视化图表种类不清楚?这两个宝藏参考网址推荐给你~~),这一期,小编就给大家推荐如何去实现那么多种图表的在线可视化技巧(由于小编使用R进行可视化绘制较多,这里主要介绍关于R语言的)。主要内容如下:
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”。
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:
学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包. 先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggpl
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