大家对ggplot2的绘图语法应该都很熟悉,但是如何多个图进行合理的拼接,一直是很头疼的事情,于是就有了patchwork包的诞生。此包主要的功能就是来对绘制的ggplot结果进行拼接展示。我们首先看下包的安装:
今天开始跟大家分享散点图及其美化技巧! R语言中的散点图需要两个数值型变量分别作为X轴、Y轴映射对象,同时通过颜色、大小、形状进行分类变量映射。 由于散点图在数据量较多的情况下效果更佳,这里使用ggp
昨天的分享跟大家简单介绍了关于柱形图图表元素美化的思路,今天接着分享关于套用主题。 因为单独使用代码来调整单个图表元素,实在是太费劲了,更何况图表的细节元素有那么多,每一个都要单独写一句代码,即便简化后,也是一笔很大的工作量。 所以R社区的开发者就创造出了图表主题包这种半成品的图表模板,通过基础图表输出+套用订制主题来达到高效图表美化的目标。 这里为了图表效果最佳,我不用内置数据集,直接使用代码生成数据框: data<-data.frame(conpany=c("Apple","Google","Faceb
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。
对于ggplot,不支持将多个图片拼接的操作,因此绝大多数的人使用ps或者ppt进行拼接图片,包括我,现在可以使用软件包来完成
主体的布局使用Bootstrapgrid layout system(Bootstrap网格系统),可以将主体划分为12个列宽相等的区域以及任意可变高度的行。主体布局有3种布局:基于行的布局(Row_based Layout)、基于列的布局(column_based Layout)以及混合布局(Mixed row and column layout),使用fluidRow()函数和column()函数创建3种类型的布局。
昨天以最简单的单序列柱形图作为对象详细的讲解了关于套用主题以及图表美化的思路。 今天就我们常用的几种柱形图的衍生图表——簇状柱形图、堆积柱形图、百分比堆积柱形图的美化工作进行讲解。 我们还是以昨天的数据作为演示数据,同时添加两年度数据。 data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Conpany = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2015 = c(5000,3500,2
说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬的作品,一经推出就火了,迅速取代了R中其他的拼图包。
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:
今天跟大家分享如何在R语言中利用ggplot函数制作箱线图及其美化。 箱线图也是经常会用到的用于呈现数据分布形态的重要的图表类型。 还是以ggplot2包内置的数据集为例进行案例演示: ggplot(
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如
ggplot2的默认分面功能功能不够强大,支持的自定义参数也比较少,今天介绍的这个包可以对分面进行超多改头换面的操作!
Data Visualization and Analysis of Taylor Swift’s Song Lyrics
在发表论文时候,经常会看到高大上的图片排列及绘制。通常我们用软件(spss+excel等)绘制好图片,都是单个figure。有时候很有必要将这些图片进行组合。一般都是PPT或者PS进行
今天要跟大家分享的是面积图,也就是经常提到的区域图。 本例选择自制数据集: head(data5) ggplot(data,aes(x,y))+geom_area(fill="steelblue")
今天跟大家分享多系列与分面组图的美化技巧! 昨天讲的关于多序列柱形图与条形图美化技巧,其实还漏掉了一些一点儿。 当数据序列比较多的时候,特别是超过四个以后,还用堆积柱形图(条形图)、或者簇状柱形图的话,图表必然会因为系列太多而受到挤压或者变形,整体就会不协调、不美观。 还有ggplot不支持次坐标轴功能,它的作图思维基本源于塔夫脱的可视化理念,而且作者个人的审美也接受次坐标轴(大牛任性),但是他留给大家解决多序列图表的方案是——分面组图~ data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌
前面已经介绍了shinydashboard框架的标题栏和侧边栏的输入项部分,这节介绍一下侧边栏的菜单项(menu items),侧边栏的菜单项主要用于切换不同的主体界面,点击不同的菜单项,主体呈现出不同的界面内容。
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。
其实这样的操作,在[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] 中,就已经提到了。这里来进行一下总结。
前面我们已经通过三期的内容来讲解了如何使用R包patchwork来拼图,排版和添加注释信息。
接着重复这篇文章 Data Visualization and Analysis of Taylor Swift’s Song Lyrics
今天小编给大家介绍一个绘图小娇巧-多图汇总时图标签(如A、B (a)、(b)、(I)和(II)等),这类技巧尤其是在科学文献中经常用到,虽然可以手动添加此类标签,但在绘图过程中自动标记处理则可方便的多。主要内容如下:
承接系列四,这一节介绍一下主体中的4种box函数。顾名思义,box函数是在主体中创建一些对象框,而对象框内可以包含任何内容。
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由:
之前联系过程中遇到的一个小技术问题,就是在ggplot2制作数据地图时,使用标度调整参数进行范围限定时,总是出现错误,版面上出现交错的线条和条带。 应该是自己添加的标度限定参数与ggplot2映射规则
前面我们讲了用R来拼图和排版,告别AI和PS(一)和用R来拼图和排版,告别AI和PS(二):调节宽度和高度,今天我们来看看如何给图片添加一些注释信息。
#ggplot2学习笔记##第一节:尝试ggplot library(ggplot2) #使用的是R内置数据(mpg) qplot(displ,hwy,data=mpg,colour=factor(cyl)) #displ排量x轴,hwy高速油耗y轴,数据源mpg,气缸数cly1. qplot(displ,hwy,data=mpg,facets=.~year)+geom_smooth() #facets分组参数,这里是根据时间分组。geom_smooth()函数为拟合曲线 p <- ggplot(data
用许多条目来表示和比较时间序列,将它们绘制为折线图可能具有挑战性。绘制此类数据集的一种更方便的方法是地平线图,它能够压缩数据但仍保留所有信息。
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。
ggplot函数所制作的图表默认设计风格虽然经过设计师的精雕细琢,但是并不是尽如人意。 毕竟在这个大众审美水平水平越来越高的时代里,企业中的各式报告也强调与企业的VI相互统一,形成自身风格与特点。 这样就要求R语言所制作的图表能够根据所需的风格与主题,高度可定制。当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的,甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。 接下来要介绍关于图表主题设置的一些细节: 关于柱形图与条形图的转化问题: 这个问题昨天已经提到了
ggeconodist是开发者受Economist杂志独特风格的启发,开发的一款与普通绘制的箱型图不同风格的R包。
今天跟大家讲关于路径图、平滑曲线与折线图及其美化。 这里涉及到三个设计线条的特殊图层函数: geom_smooth()、geom_path()、geom_line() 下面分别讲解: 关于geom_
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
ggplot2作图X轴默认坐标轴的刻度是朝下的,Y轴默认的刻度是朝左的,如果要改为朝上和朝右,该如何设置。之前也有人问过这个问题
今天在找R shiny的教程的时候发现了一幅比较漂亮的散点图,配色很好看,代码记录在这里。
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
今天给大家介绍一个好看又简单的散点图展示方法,叫做Beeswarm图(也称为列散点图或小提琴散点图),是一种绘制会重叠的点的方法,使它们从重叠变成彼此相邻。 除了减少过度绘图之外,它还有助于可视化每个点(类似于小提琴图)上的数据密度,同时仍单独显示每个数据点。
今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化,主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致,仍然使用昨天的数据集。 加载包: library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.frame(id=row.n
今天是一个案例应用,采用东北三省地图进行离散颜色映射,让大家感受下R语言在地理信息空间可视化方面的强大功能,同时也会对之前强调过的地图配色技巧进行应用。 加载工具包: library(ggplot2) ###绘图函数 library(plyr) ###数据合并工具 library(maptools) ###地图素材导入 library(sp) library(Cairo) #图片高清导出 library(RColorBrewer) ###有一些高质量
今天跟大家分享如何以百分比形式填充离散分段数据地图。 案例用环渤海三省二市的地理数据。 library(ggplot2) library(maptools) library(plyr) 数据导入、转换、抽取 CHN_adm2 <- readShapePoly("c:/rstudy/CHN_adm/CHN_adm2.shp") CHN_adm2_1 <- fortify(CHN_adm2) data1 <- CHN_adm2@data data2 <- data.frame(id=
今天跟大家分享关于如何在地图图层上添加散点图。 散点图需要精确的经纬度信息才能在叠加的图层上进行映射,因此我们选用中国省级轮廓地图以及各省省会城市的经纬度进行案例演示。 加载包: library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.fr
上一讲我们提到了66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)[2]
其实 ggplot2 并没有类似于 geom_pie() 这样的函数实现饼图的绘制,它是由 geom_bar() 柱状图经过 coord_polar() 极坐标弯曲从而得到的。 对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函,有人说:“柱状图的高度,对应于饼图的弧度,饼图并不推荐,因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度(柱状图)。” 关于饼状图被批评为可视化效果差,不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少,感兴趣的可以去搜一下。
经过这张图,我们可以初步得到的信息是:(1)T1到T4各个分期的患者总数(2)T1期男性患者的数目,T1女性患者的数目(3)其他分期男性或者女性的患者数目。
说起R语言的拼图,可能大家一点都不陌生,比如常用的“cowplot”和“patchwork”。gridExtra包也提供了一个拼图函数”grid.arrange“。另外,南方医科大学余光创教授也开发了一个更为神奇的拼图R包:aplot。本文将依次对它们的用法进行介绍。
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。
在图形上显示文本,或者标签(与文本的区别是在文本外有一个矩阵边框)是常规需求。用 ggplot2 画图时,有一个默认的几何对象 geom_text 在图上添加文本,但有时候表现得并不好,比如文本与点重叠在一起,文本与文本之间重叠在一起。
一篇旧文,解决一个困扰已经的小技术问题,权当是学习ggplot2以来的整理回顾与查漏补缺。 ---- 今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化,主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致,仍然使用昨天的数据集。 加载包: library("ggplot2") library("plyr") library("maptools") library("sp") library("ggthemes") 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("
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。
ggridges包主要用来绘制山峦图。尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。ggridges主要提供两个几何图像函数:
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