pageElement.innerHTML = currentTime; pageElement.style.zIndex = '9999'; // 设置z-index为9999以确保它在其他元素之上 // 将时间插入到页面顶部居中位置
p=22537 在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图，这就很困难了。 相关视频 但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...我实现了一个legend层为饼的大小添加了一个图例，如上图所示。
from matplotlib import colors as mcolors, path from matplotlib.collections impor...
1、在博客园设置中，页首Html代码中添加js代码 2、js代码如下 $("#cnblogs_post_body").ready(function
绘制KM曲线 p1 <- ggsurvplot(fit) p1 ?...2 坐标轴，标题，主题优化 p2 <- ggsurvplot(fit, data = lung, surv.median.line = "hv", #添加中位生存曲线...3 Risk Table p3 <- ggsurvplot(fit, data = lung, surv.median.line = "hv", #添加中位生存曲线...注 tables.height可调整为看起来“舒服”的高度 根据risk table 可以看出关键点的当前状态，Q3摆平！...4 添加注释信息 1）添加KM的P值 P4 <- ggsurvplot(fit, data = lung, pval = TRUE,#添加P值 pval.coord
在循环出图时有用处 legend.title <- list("sex", "rx") ggsurvplot_list(fits, colon, legend.title = legend.title)...sex" "rx:Lev, adhere:1::sex" ## [5] "rx:Lev+5FU, adhere:0::sex" "rx:Lev+5FU, adhere:1::sex" 在原有生存曲线的基础上增加...先画好一个生存曲线图，然后在原图的基础上添加新的生存曲线图，类似于base r中常用的add = T，比如在这篇推文中介绍的：多个时间点和多指标生存曲线 library(survival) # 注意这里的...risk.table = TRUE, pval = TRUE, surv.median.line = "hv", palette = "jco") 在上面图形的基础上添加所有人的总的生存曲线...(fit, demo.data) 这个情况你用ggsurvplot_list也能画，不过就是分开的两个图形了！
在R语言中，能够进行生存分析的R包很多，survival和survminer是其中最基本的两个，survival负责分析，survimner负责可视化，二者相结合，可以轻松实现生存分析。...从fit中提取结果构成了d这个数据框，可以看到已经包含了每个时间点的生存概率，删失等信息，通过这些信息，完全可以自己写代码来画图。为了方便，我们直接采用survminer中的函数来进行可视化。 3....分析结果的可视化 最基本的可视化方式如下 library("survminer") ggsurvplot(fit) 效果图如下所示 ? 两条不同颜色的折线代表不用性别的生存曲线。...survminer在可视化结果时，也支持进行差异检验，并将对应的p值标记在图上，代码如下 ggsurvplot(fit, pval = TRUE) 效果图如下 ?...除了这些基本功能外，该函数还有多个参数，可以灵活的展示结果，比如添加置信区间，代码如下 ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE) 效果图如下 ?
生存分析大家应该都很熟悉，并且在医学领域应用也很广泛，那么如何做一个漂亮的生存曲线却是让人头疼的事情。今天就给大家分享一个可以直接拿来放入文章的生存曲线绘制的R包survminer。...Risk.table 指的是展示每个时间点的数据，可以说百分比也可以是数量，具体的参数设置： ? Cumevents/cumcensor 指展示事件数据或者缺失值。...#显示风险表格，所谓风险表指的是在每个时间点生存的数量/比例 ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table =TRUE) ?...#删失值得绘制 ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table =TRUE, ncensor.plot = TRUE) ?...#差异分析P值及方法的显示 ggsurvplot(fit, data = lung, pval = TRUE,pval.method = TRUE) ?
今天在文献上看到这样一张图片。 ? 图上的大图和小图是同一张图片，都是生存曲线，只不过小图的y轴起始点不一样。 今天来绘制这张图片或者说怎么把小图添加到大图里。 1....ggsurvplot(fit, data = colon, ylim = c(0.4, 1)) # 绘制小图 ?...这里绘制的生存曲线是比较简单的，更详细的生存曲线教程请参见R语言统计与绘图：ggsurvplot()函数绘制Kaplan-Meier生存曲线这篇推文。...install.packages("eoffice") # 安装包 library(eoffice) # 加载包 # 导出大图 ggsurvplot(fit, data = colon) # 绘制图形...PPT里面的图形元素都是可调整的，需要添加什么元素或者去掉哪些元素都可以自行调整，具体操作看各自图形要求。
在论文 Construction of a Competitive endogenous RNA network and identification of potential regulatory axis...添加一些其他参数 ggsurvplot(fit,data=res.cat,conf.int = T,pval = T) ?...image.png pval还可以传递给文本 ggsurvplot(fit,data=res.cat,conf.int = T,pval = "ABC\nDEF\nGHI") ?...更改图例的标题和内容用到legend.title和legned.labs ggsurvplot(fit,data=res.cat,conf.int = T,pval = "ABC\nDEF\nGHI",...再加一些其他的参数 ggsurvplot(fit,data=res.cat,conf.int = T,pval = "ABC\nDEF\nGHI", legend.labs=c("
之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。...ggsurvplot ? 信息就出来了，每一个选项都有说明，还有相关函数及链接。RStudio 打开文档还可以进行搜索，实在不能更方便了，比 Python 文档强多了。...有的东西我们会觉得有瑕疵，比如横轴纵轴 0 点怎么不在一起？...> ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table = TRUE, + tables.theme = theme_cleantable(), axes.offset...同样的问题我们也可以使用 ggplot2 解决： > p = ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table = TRUE, + tables.theme
导语 GUIDE ╲ 生存分析是指将终点事件和出现此事件所经历的时间结合起来分析的一种统计方法，研究生存现象和现象的响应时间数据及其规律，在肿瘤等疾病研究中运用广泛。...在R中进行生存分析常用的包有survival包以及survminer包。...Predicting the Prognosis of Patients With Colorectal Cancer Metastasis]中R包survminer用于确定高风险和低风险人群的最佳截点。...(fit, data = lung) #Fig 2 ggsurvplot(fit, data = lung, surv.median.line = "hv", #用于在中位生存值绘制水平/垂直线，c(...coordinates of pvalue method res.sum <- surv_summary(fit1, data = colon);head(res.sum) #Fig 8 #time: 在曲线上有一阶跃的时间点
()) + coord_cartesian(xlim = c(-0.3,NA)) } #Kaplan-Meier图显示TCGA-LUAD中25队列患者生存率，按肌成纤维细胞丰度使用二分最佳临界点分层...Myo.ggsurvplot_list$GSE72094$table, Myo.ggsurvplot_list$GSE31210$table, Myo.ggsurvplot_list...)) + coord_cartesian(xlim = c(-0.3,NA)) } #Kaplan-Meier图显示TCGA-LUAD中25队列患者生存率，按肺泡成纤维细胞丰度使用二分最佳临界点分层...Alv.ggsurvplot_list$GSE72094$table, Alv.ggsurvplot_list$GSE31210$table, Alv.ggsurvplot_list...同样，这表明将LUAD队列分为肺泡成纤维细胞高或低在分层总生存率方面始终有效,并且这种关联与疾病分期和患者年龄无关。
，譬如对散点图我们可以将每个散点对应的属性信息标注在每个散点旁边，但随着散点量的增多，或图像上的某个区域聚集了较多的散点时，叠加上的文字标注会挤在一起相互叠置，出现如图1所示的情况： ?...__len__())] 接着我们先不使用adjustText调整图像，直接绘制出原始的散点+文字标签： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter...(x, y, c='SeaGreen', s=10) # 绘制散点 # 绘制所有点对应的文字标签 for x_, y_, text in zip(x, y, texts): plt.text(...帮助我们自动微调了文字的摆放位置，并且距离原始散点偏移较大的文字还贴心的加上了连接线，至此，我们就初探了adjustText的强大功能，接下来我们来学习adjustText的更多功能。...，color不用多说，接下来我们添加参数lw用于控制线的宽度，并对线型与颜色进行修改： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter(x, y, c
，譬如对散点图我们可以将每个散点对应的属性信息标注在每个散点旁边，但随着散点量的增多，或图像上的某个区域聚集了较多的散点时，叠加上的文字标注会挤在一起相互叠置，出现如图1所示的情况： 图1 出现这种情况非常影响数据可视化作品的呈现效果...__len__())] 接着我们先不使用adjustText调整图像，直接绘制出原始的散点+文字标签： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter...(x, y, c='SeaGreen', s=10) # 绘制散点 # 绘制所有点对应的文字标签 for x_, y_, text in zip(x, y, texts): plt.text(...(False) fig.savefig('图4.png', dpi=300, bbox_inches='tight', pad_inches=0) # 保存图像 图4 可以看到，在通常的情况下，散点聚集的区域内文字标签非常容易重叠在一起...，color不用多说，接下来我们添加参数lw用于控制线的宽度，并对线型与颜色进行修改： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter(x, y, c
看下有了辅助线的帮助 所有散点的分布趋势是不是一目了然 02 误差线法 仍然是利用原有数据先做好普通的散点图 ? 然后添加数据序列 （之前几篇已经陆续讲过怎么添加数据序列这里就不再详细讲了） ?...辅助序列水平和垂直序列都只有一个值 添加完成之后是一个点（原数据的两个平均值） ?...然后图表中心位置会多出一个点 选中这个辅助序列点 在顶部菜单选择图表工具——设计——添加图表元素——误差线——其他误差线选项 ? 选择垂直（Y序列）误差线 ?...最后记得把中间那个辅助的散点隐藏 （填充无色或者背景色） 03 堆积柱形图法 先利用辅助数据做一个堆积柱形图 ? ? 格式化至如下样式 （修改系列间距，调整成0即可） ?...这种做法虽然稍微复杂 但是效果要好于前两种 因为可以将不同区间显示不同颜色 散点的分布趋势也更加的明显
你好，我是 zhenguo 最近有些粉丝问我关于数据可视化展示的问题，主要集中在如何选用最合适的图形表达数据的问题。所以今天先写一篇关于数值型变量可视化的总结。...对于这类数据结构，考虑使用带有散点或不带有散点的折线图表达，如下为带有散点的折线图： ? 面积图 ? 2.2 无序的双变量 无序双意味着两个变量都不带顺序，结构如下所示： ?...这里要考虑待展示样本点的个数，一般情况下，如果小于2000个点，可以使用箱型图，散点图，频率分布直方图。 如下，箱型图： ? 如果待展示点超过2000，考虑使用小提琴图或密度图。...常用的比如， 3.1 气泡图： 气泡图是一种散点图，其中添加了第三个维度：通过点的大小表示附加数值变量的值。 ? 3.2 堆积面积图 堆积面积图是基本面积图的扩展，它在同一图形上显示多个组的值的变化。...每个组的值都显示在彼此的顶部，这样就可以在同一个图形上检查一个数值变量的总和的演变，以及每个组的重要性。 ? 3.3 相关图 相关图或相关矩阵允许分析矩阵中每对数值变量之间的关系。 ?
本文介绍生存分析，其实，在R中，生存分析很简单，大家在网上能找到无数的文章。利用survival包就可以。就是按照下列公式就可以完成简单的生存分析。...接下来就是添加一个分组信息。...ggsurvplot(fit,data = mergdata) ? 好像不是很美观，我们可以调整一下参数，比如y轴下部分很空，我们可以调整一下y轴坐标。 ? 这样看着就好很多啦。...我们在进行其他参数的调整。...ggsurvplot(fit, main = "Survival curve", font.main = c(16, "bold", "darkblue"),
其应用主要包括几个方面： 一是研究某癌症类型中患者的生存情况； 二是研究biomarker在癌症中的预后效能； 三是研究不同分组之间患者的生存是否存在差异。...01 重点概念理解 生存分析不同于其它多因素分析的主要区别点就是生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短。因此要顺利的画出生存曲线，首先需要理解两个概念。其一是生存时间，其二是终点事件。...函数进行画图 ggsurvplot(plot.interesting.tumor.kirc.data , pval = T, legend.title = "...pathologic_M, data=interesting.tumor.kirc.data) # step4 使用ggsurvplot...函数进行画图 ggsurvplot(plot.interesting.tumor.kirc.data , pval = T, conf.int = TRUE,
Step 2：添加灯饰 现在，可以在树上添加一些灯光，通过在基础树图上叠加一些散点来完成。这些散点的坐标是基于均匀分布随机产生的。...给灯设置的数量是 50 ，底部分布的数量为 35% ，顶部为 5% ，参数值可以根据自己喜好更改。最后一个变量的值从1到4，使用这个来控制每个点的透明度。...在第二步的图上添加了另一种散点(这一次是加权散点)。...手动绘制了每个点的坐标，并手动分配每个点的颜色和大小。也可以任意修改这些位置和大小。...Step 5：添加祝福语 这里用到 extrafont包导入一些额外的字体。
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