前面所讲的图形都是简单图形的拼接,所谓简单,指得是两幅图的布局相同,但是如果两幅图的布局不同,那么利用align来拼图就不行了,这个时候需要使用axis参数,来对齐x轴和y轴。
cowplot是ggplot2包的一个简单插件(或称拓展包),它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题,使用少量代码即可实现主题统一的修改,如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
1、利用NULL,调节两张图片的位置,让两张图片靠近,距离为-1
如果你指定labels="AUTO"或labels="auto",那么标签会自动按照大写或小写排列:
参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2/构造数据集
ggplot2是基于grid的绘图工具,它绘制的图像其实是由多个grob(grid graph object)组成的,比如一张点图,它的标题是titleGrob,点图的基本单元包括pointsGrob。
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。
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。
通常而言,在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形,例如绘制一张散点图,绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形,可能是因为这些图形有某种联系,需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。之前介绍的边际图形就是这样的一个例子。本章节会介绍,当我们绘制了好了多幅图形之后,如何将多幅图形合并起来。
如下所示,可以看到有多个样品,每个样品都有多个基因表达量,这个时候我们比较关心的是这些基因的表达量相关性(在多个样品),基因与基因之间有两两组合相关性:
有时候,我们想把画的几幅图拼接在一起,在R中,cowplot包提供了将图片拼在一起的方法。
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
3.散点- 几何对象: geom_point()函数,size,alpha为控制点属性的参数
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
最近在做论文模拟实验并将实验结果进行可视化。下面是我这阶段的一些经验总结,在此记录下,也希望能够帮助到你。
Y叔为啥要开发cnetplot函数来画图呢,需要我们先理解一个概念:基因-概念网络 (Gene-Concept Network) GCN
par(mfrow=c(2,2)),可以理解将绘图区域分割为2×2的矩阵区域,另可参照《R语言实战》3.5图形的组合
其实简单的R 拼图,我喜欢patchwork 的加减乘除。但这种4x4 布局的图片,对象又多,一个个创建不现实;代码写起来,也非常不优雅。
par(mfrow=c(2,2)),可以理解将绘图区域分割为2x2的矩阵区域,另可参照《R语言实战》3.5图形的组合
在[[111-R可视化35-结合grid与ggplot输出]] 与[[116-R可视化36-把你长长的坐标轴弄短]] 中,我们提过:通过pushViewport控制画布位置的方法,我们可以画出:
GGPlot2(通常缩写为ggplot2)是一个在R语言中广泛使用的绘图包,以其灵活和强大的数据可视化功能而闻名。它基于"The Grammar of Graphics"一书的概念,允许用户通过组合不同的视觉元素来创建自定义的图形。而ggpubr是ggplot2的一个扩展包,它进一步简化了图形的创建过程,特别是对于初学者来说,提供了一种更为直观和易于理解的绘图方式。
学习这一篇教程的前提是:已经学习了上一篇《R高级|利用cowplot包拼接图片(1)基本操作》,并且熟悉了cowplot包中plot_grid函数的基本操作,我们仍然使用上一篇中的A、B、C、D四幅图在本节中进行演示。
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源
之前在进行Matlab编程时,画图总是非常重要的一部分,在这里整理一下常用的绘图函数,以作备用。
《复仇者联盟4》终于上映,这部汇集了10年回忆打造的电影,据看过的小伙伴们表示:3小时剧情,毫无尿点,全程都是经典回忆。
看到这张图是不是眼前一亮的感觉,觉得你的预后类型文章就差这一张图了呢?那么恭喜你,看完这个帖子就能将它收入囊中了。
接下来示例中,我们绘制一项探索类风湿性关节炎新疗法研究的结果。数据已经包含在随vcd包分发的Arthritis数据框中。(请确保在使用前已经安装vcd包,使用命令install.packages("vcd"))
正好来复习一下前面[[111-R可视化35-结合grid与ggplot输出]] 的用法。
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。
“ 数据可视化过程中,经常遇到两种不同类型图表组合的情况,就是所谓的双坐标轴组合图。最近学习中遇到了此问题,特学习和大家分享,部分内容有个人改进哟”
通过设置plt.axis('off')可以把坐标轴刻度给关闭,我们就只会看到图,而看不到刻度
导读:绘图是数据分析工作中的重要一环,是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一,本文主要介绍数据可视化分析工具:Matplotlib。
本周《复仇者联盟4:终局之战》在国内上映了,同时也创造了国内进口片新的票房纪录:4天累计票房突破22亿元,成为中国内地最快破20亿元的影片。
富集分析气泡图dotplot, 本脚本只需要一个表格数据(如果是clusterProfiler包输出的富集分析结果可直接使用),也可以是其他软件工具的结果,按需改成本脚本所需格式即可。
我们知道一个漂亮而清晰的图像的形成指定缺不了图像中细节的注释。那么今天我们就来总结下在R语言中那些注释函数。
axis( [xmin xmax ymin ymax] ):可以设置当前坐标轴 x轴 和 y轴的限制范围
from matplotlib.font_manager import FontProperties
enrichplot是一个非常受欢迎的R包,在官网上每年均有数万次独立IP下载。Bioconductor上共有1905个R包,enrichplot下载量排第45位。它不仅可以对我们本实验室开发的clusterProfiler、DOSE、ReactomePA和meshes等R包的结果进行展示,也有不少R包使用enrichplot进行可视化展示,如:gprofiler2。之前已经有师妹发布了一篇关于使用enrichplot可视化的文章,写的文笔很好,内容讲解也挺细致。enrichplot一直在开发中,会不断有新的功能出现。这次小编便以开发者的身份对它的新功能以及部分隐藏功能做个介绍。
接下来就可以读取它们啦,有意思的是每个样品都需要独立的读取3个文件,合并成为一个单细胞Seurat对象,操作技巧满满!
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。
matplotlib.pyplot是使matplotlib像MATLAB一样工作的命令样式函数的集合。每个pyplot功能都会对图形进行一些更改:例如,创建图形,在图形中创建绘图区域,在绘图区域中绘制一些线条,用标签装饰绘图等。
我把表观调控数据分析,拆分成为了13张图,分别录制为13个视频,即将免费发布在B站,这个期间我们的视频编辑师还在兢兢业业的奋斗,希望这13张图能带领大家学会表观调控数据分析的一般流程, 然后应用到自己的课题哈!
本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目:tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。
这里我主要使用 ggridges 包中的 stat_density_ridges()。这个包的介绍,小编以前做过一期内容,可见:ggridges包—峰峦图详细介绍。读者需要进一步阅读课件这篇博文[1],以及一些案例[2]。
ggtree是ggplot2的拓展包,可以应用于进化树的绘制,还能对进化树丰富的注释分析。
则可以画出多重线。另一种画法是利用hold命令。在已经画好的图形上,若设置hold on,MATLA将把新的plot命令产生的图形画在原来的图形上。而命令hold off 将结束这个过程。例如:
“一张图胜过千言万语”,对于数据来说同样地,“一张可视化的图片胜过一张复杂的数据表格或报告”。
在作图的时候想拼接不同的图形对象,如pheatmap 包的热图、ggplot2 对象以及 base 图形等。这里找到了Y叔的ggplotify包,以下是对 Vignette 的翻译,以帮助自己理解用法,也希望读者受益。
我其实在Seurat v3官方网站的Vignettes中就曾见过该算法,但并没有太多关注,直到看了北大张泽民团队在2019年10月31日发表于Cell的《Landscap and Dynamics of Single Immune Cells in Hepatocellular Carcinoma》,为了同时整合两类数据(包括SMART-seq2和10X)(Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(七)- 导入10X和SmartSeq2数据Tabula Muris)达到不同平台的数据可以整合一起进行非监督聚类(基因共表达聚类分析和可视化)的效果,作者使用了harmony算法。
本文主要介绍了在MATLAB中利用绘图函数进行二维图形绘制的方法和技巧,包括曲线、散点图、饼图、条形图等。同时介绍了绘图辅助函数,如图形标记、坐标轴标注等,以及如何进行多图绘制和图形处理。
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