今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第五篇。学习R语言ggplot2包画图。然后多个图拼接到一起。对应的是论文中的补充材料图一。
在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。 例如：
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。
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。
饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。月亮图也是如此，它把一个圆分成多个部分，这些部分的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些部分被画成圆的月牙形，就像月相。
在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过R语言自带的cor函数得到，但是R并没有对矩阵提供可视化方法。最近小编在阅读文献的时候发现了一些漂亮的相关性图，在这里分享给大家。同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图！
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而，虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法，但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法，使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中，其结果在图形上接近于corrplot函数的结果，这是优秀的arm包的一部分。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
哑铃图（Dumbbell Chart）就像它的名字一样，长得像一个哑铃。当然当你有多个节点的时候，它们还有点像DNA，所以也有人把这种图形称为DNA图。哑铃图是一种很好的可视化方式，比如你想要表征不同指标的不同组的情况你可以用多个“哑铃”表示。另外，你想要表示某一组在外界刺激后的变化情况也可以用这种方式。
提到R语言，总会想到它强大的绘图包ggplot2，甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如，python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下，总结了一些日常绘图中常用的命令。
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
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
用Arcgis专业作图工作制作中国地图时候，往往会添加南海九段线，其中南海九段线是因为需要保证中国土地的主权完整性。在Arcgis中操作时候，会根据标准中国地图，实现增加第二个图层，然后只截取南海部分，完成两个图层展现在同一副图中。 那么问题来了，如何在R中实现该操作？ 现在绘制地图经常会用到ggplot与sf，如何实现同一副地图中，添加南海九段线呢。 主要是借助于cowplot包，可以实现两个图层的叠加。
英国广播公司（British Broadcasting Corporation；BBC）是全球最大的新闻媒体，其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
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()
在lattice图形中，lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中，你可通过trellis.par.get()函数来获取，并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置，并将它们存储到一个mysettings列表中：
柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。
*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层，从前往后覆盖，因此需要考虑函数书写的顺序
本文介绍基于R语言中的readxl包与ggplot2包，读取Excel表格文件数据，并绘制具有多个系列的柱状图、条形图的方法。
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。
geom_smooth()函数不需要指定任何参数，自己直接就添加的是二次方程的拟合曲线，当然以上结果是因为自己的数据非常标准，是直接用二次方程来生成的
如果我们要改变图例顺序，按下面的操作，将color变成1，然后fill使用默认排序：
最近确实更得太少了，也不知道自己在忙啥，反正感觉不到忙碌的收获，要不是好多小伙伴儿在后台催更，感觉都快忘了还有要更新公众号这回事儿， 进入2018年以来，1月份更新了3篇，2月份更新了4篇，三月份2篇，自己都感觉过分了哈哈~ 今天赶紧找空写一篇~ 学过ggplot2的小伙伴儿们大概都了解过，ggplot2的语法系统将数据层和美化层分开，这种理念给了学习更多的选择，你可以只学习数据层，这样大可保证做出正确的图来（虽然质量不敢恭维），也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力，因为ggplot2理念几
在数据分析报告中，条形图是很常见的一种表现形式，可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中，为了更加直接、美观，对图表的展现形式也有了越来越高的要求。通过强大的ggplot2包，也可以画出有特色的条
今天只给大家讲一个知识点，是属于ggplot2高阶用法中的分面与多图层关系如何对应，这个用法之前困扰我很久，也是最近帮朋友做东西才发现这个漏洞，于是感觉分享给大家。 ggplot2的多维分面系统非常完美，可以让我们非常方便的将一个多维度的复杂图形按照某个维度的类别进行矩阵化，使得单个类别的信息更加清晰明了，数据呈现直观易懂。 通常我们可以通过如下步骤做出一个基于地理位置的分面图来。 library(ggplot2) library(plyr) library(maptool
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.
昨天跟大家分享了关于图表嵌套的函数用法，今天跟大家分享在多图情况下如何正确的进行图表的版面布局。 这里要分享的图表版面设计其实就是指，在做了很多图的情况下，如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上，而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。 这个技能在制作多图仪表盘场景下，将会特别有用： 还需要强调下这里所指的一页多图与我们之前介绍过的分面可是大有不同，分面其实是一幅图表中，将分类变量所构成的分类图表分图呈现，但是本质上所有分面内的单个图表共享标题、图例、坐标轴刻度（虽然可以手动定义）。 也就是说分面的
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。
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器，我在（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍，其渲染出的图像以浏览器为载体，非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像，且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签，最重要的是其使用方法非常傻瓜式，本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用；
这个人是关于ggplot2数据可视化的大佬，写了很多关于ggplot2作图的内容，他的个人网页链接是 https://www.cedricscherer.com/
自定义ggplot2图的图例。这里我们要修改非数据组件，通常通过theme（）命令来完成。 此页面受到ggplot2（？theme）帮助页面的强烈启发。 另外，请访问非常强大的ggplot2文档以获取更多信息。我们从mtcars数据集和默认图例开始：
等高线图（contour map） 是可视化二维空间标量场的基本方法[1]，可以将三维数据使用二维的方法可视化，同时用颜色视觉特征表示第三维数据，如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念，Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
从ggplot2的2.2.0版本开始，它本身就支持图形的第二个轴。因此，cowplot的函数switch_axis_position()已经过时了。下面是一些可以用ggplot2实现的例子。
本来我这个段位，就不应该为安装包发愁了，毕竟统计学不会可以理解，编程学不好忍忍就过去了，但是说安装包出错，是可忍孰不可忍？
饼图（pie chart）被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。
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
guide函数作为scale_类函数中的一个内函数，通常配合比例尺函数一起使用，但是由于取其内含有众多的参数，因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿，因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。
之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上，比如learnasreml包中的fm数据，它有h1~h5五年的株高数据，想对它进行作图。
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
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
本次讲的是差异箱线图的绘制，在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等）等方面应用比较多。
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
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：
因为三个图的图例是一样的，我们完全可以只显示一个图例就够了。这里拼图使用的函数是ggpubr这个包里的ggarrange()函数，这个函数里有一个参数是common.legend，默认好像是FALSE，我们直接设置成TRUE就好了，代码如下
标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
说明：有两个area函数说明绘制了两个区域，第一区域的开始位置坐标是（1，1），结束位置是（2，1）
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素，可以初步绘制出需要展示的图形，legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢，那theme有什么用呢？
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