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:
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。
这是一个Uint8ClampedArray的类型化数组,这个数组出现最多的也是在imgData上。它会将负数归入0,大于255的数归入255,所以取模就不用了。我们再来看这个数组的长度是384400是怎么来的呢?因为我们设置了画布长宽为310,而imgData四位代表一个rgba像素点,也就是imgData0是红色通道,imgData1是绿色通道,imgData2是蓝色通道,imgData3是透明通道......依次循环,所以310 310 4 = 384400。
在进行多晶粒材料力学数值模拟时,voronoi模型被广泛应用,目前算法也较多,有兴趣的同学可参考计算机图形学相关教材。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
cowplot包提供了很多函数用于注释图形,包括图形下方的注释,图内数学表达式,组合图的总标题等。因为ggplot2 v2.2.0本身就支持这些特性,所以推荐优先使用ggplot2本身的方法。未来两种相同的功能将从cowplot移除。
Range-Visual-Inertial Odometry: Scale Observability Without Excitation
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。
本文内容从《信号完整性与电源完整性分析》整理而来,加入了自己的理解,如有错误,欢迎批评指正。
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:
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?
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 。
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()。
如果现在你还是将自己制作的图表放在PS或者PPT中进行随意组合的话,那么这篇文章你就得好好看看了,今天小编就给大家安利一个超强的突变自由组合包-patchwork,让你轻松实现多图的自由组合。下面小编结合实例介绍一下该包的主要用法:
ggthemr为ggplot2提供了近20种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或改变图表细节。
从我使用R开始,就一直用R来制作图表,只有一个理由:R在过滤和数据可视化方面是一个相当了不起的工具。特别是如果我们使用优秀的ggplot2库,我们可以将原始数据在几分钟内拥有一个引人注目的可视化效果。但是,如果我们想给我们的视觉效果一个额外的震撼呢?如果我们想要做一些手工的修饰呢?我曾长期抵制这些,因为我认为数据传递的主要目的是让观众用自己合适的方式去解析。但随着可视化变得越来越重要,我认为仅仅只是数据传递是不够的,现在,一个可视化的视觉吸引力是必不可少的。 意识到这一点,我开始研究如何使信息图表可视化。甚
过去一年里,BBC 视觉与数据新闻(Visual and Data Journalism)团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表,我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。
平面检测模块主要用于ROI区域内的小平面平整度的检测,如下图所示。图片 基本参数处可设置图像输入来源;另外还需进行ROI区域设置。图片ROI创建:有绘制和继承两种创建方式,设置后对应工具只会对ROI区域内的图像进行处理。 绘制:自定义绘制区域,对应四个形状,从左到右依次是全选、框选圆形感兴趣区域、框选矩形感兴趣区域和框选多边形感兴趣区域。 继承:可继承前面模块的某个特征区域,可以按矩形区域、矩形参数或者圆形区域、圆形参数继承。 位置修正:开启后可起到位置修正的作用,可选择进行2D或3D类型的位置修正
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
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。
算起来有四五天没有更新公众号了,说好的日更呢(~—~) 小伙伴儿们竟然都没有取关,真的好感动,今天正式回归,以后可能不会更新的那么频繁了,但是…… 内容的质量一定保证越来越好~ 下面是干货~ ---- 关于R语言可视化的内容,之前写有个系列,最近零零散散的又发现了一些好玩的包,刚学会就赶紧来跟大家分享~ 这一篇分享一个围绕ggplot开发的主题包——ggtech。 不过这个包依赖的ggplot2版本需要很高才能搭配使用(仔细了解了下,貌似要开发版的ggplot2) 所以在开始本篇分享之前,你需要保证自己已经
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
今日心血来潮,看到一幅制作精良的图表,就想使用ggplot2代码实现,虽然不知道该怎么称呼这个图表,但是能顺利做出来也是很有成就感的! 加载数据包 library("ggplot2") library("grid") library("showtext") library("Cairo") font.add("myfont","msyh.ttc") 构造图形数据源 mydata<-data.frame( id=1:13, class=rep_len(1:4, length=13), Label=c("Eve
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!
提供了一个绘图系统,旨在改进R基本图形。 安装软件包后,使用R命令install.packages(“lattice”)。格子包中的主要功能:
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。
前面我们学习了ggplot2中组合图形的绘制,在科研论文中,组合图形每张子图通常需要加上ABCD等标签,如下图所示。
就像前面的例子,非线性模型使用一个二维查找表储存,如下图中的index1和index2,这两个是查找表的索引,查找表中会包含不同路径、上升或下降转换等不同的延迟信息。
上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程,本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作,主要涉及的知识点如下:
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器,可是ggplot2纵然所向披靡,唯独无法呈现动态效果! 最近发现R语言的官方CRAN中有一款名叫plotly的包,详细了解了下,这个plotly是基于js脚本语言开发的专用于动态交互可视化的利器,开发有在线版和桌面本,而且效果相当不错! 而这里提到的plotly包就是该机构专门针对R语言环境发布的可视化包(具有不仅R语言,给MATLAB和Python都留有接口),不但可以协助ggplot2包将静态图表动态化,而且拥有自己独特的作图函数语法(语法非常精炼,
前面我们学习了 patchwork 包排版 ggplot2 图形的简单入门,今天来学习下 patchwork 包的复杂排版。
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。
李誉辉,四川大学硕士在读,研究数据分析与可视化,以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的,从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D,文章都整理讲解得很全面系统,我本人也是很喜欢这样的文章,故而推荐给大家。
用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
每个 3D 模型 都是由 很多 小平面 组成的 , 模型 内部 都是空的 ; 网格 Mesh 规定了 3D 模型的形状 , 其中封装了 3D 模型的如下数据 :
最近写了不少关于网页数据抓取的内容,大多涉及的是网页请求方面的,无论是传统的RCurl还是新锐大杀器httr,这两个包是R语言中最为主流的网页请求库。 但是整个数据抓取的流程中,网页请求仅仅是第一步,而请求获取到网页之后,数据是嵌套在错综复杂的html/xml文件中的,因而需要我们熟练掌握一两种网页解析语法。 RCurl包是R语言中比较传统和古老的网页请求包,其功能及其庞大,它在请求网页之后通常搭配XML解析包进行内容解析与提取,而对于初学者最为友好的rvest包,其实他谈不上一个好的请求库,rvest是内
有一些不食人间烟火的评论,说这样的包对大家的技术进步并没有如何作用,仅仅是傻瓜式修改代码。它们也不过是另外一种封装,并不能有助于用户对ggplot2语法的理解。
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。
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。
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程,也算是自己的一个基础知识积累和巩固,希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制,主要知识点如下:
之前有过一段时间,特别热衷于数据地图,也分享很多篇关于地图制作的教程(涉及到各种作图软件),但大多是整理拼凑,自己发挥的不多。 最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少,但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。 书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维,通过图层叠加、分组填色、空间映射,让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码,同样是我们之前分
最近着手准备使用R-ggpot2进行图表绘制,当然,Python可视化图表绘制也不能落下,所以,后面的推文我尽量会推出两种教程
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平,不愿意动手实战,提高自己。对这样的小白来说,各种拥有操作界面的软件可能是更适合,比如orgin和prism等等,其实R里面也有类似的骚操作,比如新手绘图一站式R包 ggpubr ,你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件:
但是两者对比的还没有,今天我们尝试分别用pandas和plotnine作直方图、散点图。
另一种方法是通过主题搜索和探索文档。广泛的主题可能与文章中的各个部分(国家事务,体育)有关,但这些部分内或之间可能存在特定主题。
这里要分享一页多图其实就是指,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)。也就是说分面的图表类型与诸多元素都是一样的,但是分面解决不了不同图表的排版布局问题:比如单独绘制而成的一幅散点图、柱形图和一幅饼图,分面将无能为力。
首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。
其实我们做分享这近十年,很多资源都是反复分享了,只不过呢很多小伙伴都是关注咱们《生信技能树》时间不长,所以很有必要再次把以前推荐的资料重新发一次。比如:sthda网站的ggplot核心图表示例:
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