首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

R for data science (第一章) ②

使用ggplot2进行数据可视化② 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。...每个图使用不同的可视对象来表示数据。 在ggplot2语法中,我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。 人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...如果这听起来很奇怪,我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意,此图包含同一图表中的两个geom!我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...实际上,每当您将美学映射到离散变量时,ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组(如线型示例中所示)。依靠这个特征很方便,因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。...image.png 如果将映射放在geom函数中,ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。

5.5K30

ggplot2

ggplot2 命令的基本组成 具体来讲,在 ggplot2 程序包中,每一副图都是由若干组件组成的,这些组件包括: data: 数据,必须为 data.frame。...coordinate system: 数据可视化,主要是在二维平面上表示数据的关系,所用坐标系一般为平面直角坐标,有时会用到极坐标、地图投影等。ggplot2 软件默认使用平面直角坐标。...geoms: 包括 geoms_开头的各种对象,用来绘制各种基本组件,包括点、线、面、多边形、柱状图、箱线图等。 aesthetics: 图形的美学特征,如颜色、形状、透明度、大小、分组等。...完整的 ggplot2 绘图命令, 总是以 ggplot() 开始。 ggplot() 及其参数奠定整个 ggplot2 图形的基础,最重要的两个参数为 data 和 mapping。...mapping 参数要求数据通过 aes 函数进一步转换。 aes 是 aesthetic 的缩写。 在 aes 函数中,要输入的参数有 x, y, group, color, size 等。

84340
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    ggplot2绘图基础功不扎实?看完这5个资源

    ✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象(Geometric objects, geoms)代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度(Scales)是将数据的取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值,展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 坐标系(Coordinate system, coord)描述数据是如何映射到图形所在的平面,同时提供看图所需的坐标轴和网格线。

    1.4K10

    ggplot2绘图基础功不扎实?看完这5个资源

    我们在单细胞天地公众号分享过几百篇单细胞CNS文章阅读笔记,大家可以看得到: 单细胞助力分析靶向治疗药物性超敏反应综合征 使用scHCL探索单细胞转录组细胞类型 溃疡性结肠炎患者的细胞内和细胞间重排 一文了解单细胞基因调控网络...✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象(Geometric objects, geoms)代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度(Scales)是将数据的取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值,展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。

    1.6K31

    数据处理神器tidyverse(2)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)。...使用+将图层添加到ggplot对象中。可能最常见的geom层是geom_point。 在geom_point()里面,您将指定从变量到所需几何对象的美学映射。...image 基于变量的更多美学映射 到目前为止,我们只指定了从数据到geom对象的x和y位置美学映射。 但您也可以指定其他类型的美学映射,例如使用变量来指定点的颜色。...但是,如果您想使用数据框中的变量来定义geoms的颜色(或任何其他美学特征),需要将它包含在aes()函数中。

    2.6K30

    为什么CD4阳性T细胞并不是表达CD4最多的

    上游分析流程 02.课题多少个样品,测序数据量如何 03. 过滤不合格细胞和基因(数据质控很重要) 04. 过滤线粒体核糖体基因 05....✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象(Geometric objects, geoms)代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度(Scales)是将数据的取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值,展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。

    1K10

    plotnine,打死不学R语言, 我可以用Python到40岁.....

    R语言中的ggplot2库进行了重新实现。...plotnine的语法类似于ggplot2,它使用了一种称为"Grammar of Graphics"的思想。这种思想认为,图形由数据、映射和图形元素组成。...最后,使用geom_point函数添加了散点图的图形元素,此外,还可以看出,可以直接使用pandas数据类型进行图形的直接绘制。...plotnine虽然是变相的使用Python语言对ggplot2包绘图函数的封装,但其也继承了两者的优点: 易学易用:类似ggplot2的语法,上手简单,数据可视化不再困难。...总之,plotnine是一个功能强大且易于使用的可视化工具包,它可以帮助你快速创建高质量的统计图形,并进行数据的可视化分析。

    75741

    数据处理基础—ggplot2了解一下

    5.8 ggplot2简介 5.8.1 什么是ggplot2 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。...5.8.2 ggplot2的原理 如果要使用ggplot2绘制数据,则数据必须是数据框。 使用aes映射函数来指定数据框中的变量如何映射到图上的要素 使用geoms来指定数据在图表中的表示方式,例如。...很明显,我们刚刚创建的图表信息量不大,因为它们上没有显示数据。要显示数据,我们需要使用geoms。 5.8.4 Geoms 我们可以使用geoms来指定我们希望数据在图表上显示的方式。...底部是ggplot包索引的链接。滚动索引,找到geom选项。 5.8.5 从两个以上的细胞中绘制数据 到目前为止,我们一直在考虑数据框中2个细胞的基因数。...在图的顶部和左侧绘制的树是聚类算法的结果,并使我们能够看到,例如,细胞4,8,2,6和10彼此更相似它们是相似的细胞7图表左侧的树表示应用于数据集中基因的聚类算法的结果。

    1.9K30

    ggplot2绘图需要学多少个扩展包(这188个图给你答案)

    ✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象(Geometric objects, geoms)代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度(Scales)是将数据的取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值,展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 坐标系(Coordinate system, coord)描述数据是如何映射到图形所在的平面,同时提供看图所需的坐标轴和网格线。

    1.2K30

    ggplot2热图扩展包(ggalign)的细节

    前面我们在人工智能大模型不会告诉你的热图绘制技巧 演示了如何使用ggplot2热图扩展包(ggalign),可以快速替代之前的 pheatmap: 比如我们可以先去geo数据库里面下载 GSE104171...使用 ggalign() 或 ggpanel() 添加图表,然后叠加额外的 ggplot2 元素,如 geoms、stats 或 scales。...你可以无缝使用任何 ggplot2 geoms、stats 和 scales 来构建复杂布局,包括垂直或水平排列的多个热图。...更复杂的示例 以下是使用 ggalign 进行的一些更高级的可视化示例: 热图-布局控制 heatmap_layout()/ggheatmap函数用来初始化热图布局 输入数据 数据输入可以是数值或字符向量...ggplot2 对象的数据包含以下列: .xpanel 和 .ypanel: 列和行的panel groups .x 和 .y: x 和 y 坐标 .row_names 和 .column_names:

    59910

    108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一

    在先前的内容里:[[66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)]],我们提到过添加文本的方法。...其实上面的函数也就是获得对应给到x,y 两个aes 数据框中的值。...虽然从内部构造来说可以省略GetXYAesthetics 这部分的代码,但是,从用户使用来说确实多此一举的,因为这些信息明明就保留在了ggplot 对象中的layers 层中。...,我并没有在grid 相关的内容或ggplot 的构造中留意到这个函数(或许我还没读到)。...接下来就是将上面浏览过的pb 中的color信息添加到数据框中: data <- cbind(data, color = pb$data[[1]][[1]]) 至于为什么这么做,接下来即将操作的label

    1.2K10

    绘图资源sthda推荐

    ✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象(Geometric objects, geoms)代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度(Scales)是将数据的取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值,展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 坐标系(Coordinate system, coord)描述数据是如何映射到图形所在的平面,同时提供看图所需的坐标轴和网格线。

    1.1K20

    学习R语言,一篇文章让你从懵圈到入门

    在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。...在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。...haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网页数据抓取包 xml2:读取HTML和XML格式数据 webreadr:读取常见的...Hmisc:提供各种用于数据分析的函数 multcomp:参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算,包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。...shinyjs:用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作 miniUI:提供了一个UI小部件,用于在R命令行中集成交互式应用程序 shinyapps.io:为创建的Shiny应用程序提供托管服务

    4.4K60

    学习R语言,一篇文章让你从懵圈到入门

    在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。...在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。...Google BigQuery的R包 PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据 dplyr:提供了一个访问常见数据库的接口 data.table:data.table...Hmisc:提供各种用于数据分析的函数 multcomp:参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算,包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。...shinyjs:用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作 miniUI:提供了一个UI小部件,用于在R命令行中集成交互式应用程序 shinyapps.io:为创建的Shiny应用程序提供托管服务

    4.3K40

    Python可视化 | 三维地图可视化实例

    所以我在s站上查到了cartopy库包的开发人员直接给出的回答。我们不直接开讲怎么绘制,而先回忆在不久之前的推文中,我们使用过的一个功能。...在气象绘图加强版(八)——框线的添加这一节中,我们说了有几种添加框线的方式:polygon、plot、add_geometry。...恰巧,matplotlib的axes3D投影中,允许我们使用polygon功能。那么我们是不是可以将shp文件中的geometry读取出来,转变成polygon,然后添加到三维图中呢。...由于shp文件中的geometry信息众多,所以使用的是polycollection(多边形集合)功能,这个功能能够存储全部polygon,并一次性绘制。...利用在前面提到的zdir和offset命令,我们就可以修改三维图的等值线图变为二维等值线图,zdir通俗理解就是将传入的维度降维,offset表示降维后的等值线填色图放置的层次: ax.contourf

    4.7K21

    这50个ggplot2现成图表你居然没有从头到尾自己画一遍

    ✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象(Geometric objects, geoms)代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度(Scales)是将数据的取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值,展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...我在几年前《生信五周年》全国巡讲的活动重点推荐过《50个ggplot2现成图表》代码希望大家可以学习它!

    1.9K10

    绘图资源sthda推荐

    ✦ 数据(Data),最基础的是可视化的数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象(Geometric objects, geoms)代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换(Statistical trassformations, stats)是对数据进行某种汇总,例如将数据分组创建直方图,或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 标度(Scales)是将数据的取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值,展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 坐标系(Coordinate system, coord)描述数据是如何映射到图形所在的平面,同时提供看图所需的坐标轴和网格线。

    98530
    领券