❝本节来介绍如何自定义给分面图形添加R值与P值,通过两个案例来进行展示❞ 加载R包 library(tidyverse) library(gapminder) library(ggpmisc) library(ggsci) library(grid) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") %>% filter(!continent %in% c("Oceania","Americas"),year >=1982) 数据可视化 ❝在这个案例中我们介绍使用「stat_quant_e
ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节,通过更加精细的修改来提升图像的美感,ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能
https://www.nature.com/articles/s41559-023-02253-z
我之前预告过的 R 语言新书,起名为《R语言编程—基于tidyverse》,本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门,老手 R 知识汰旧换新。
这么久以来,这是我最喜欢的一个R脚本,解决了我一直以来函数编写的问题,以前都是使用eval(parse(text=“代码字符串”))来实现自定义函数的传递功能,另外R for data science,这本书贵不贵?,想买一本看看。
在使用Tidyverse提供的各种函数时,我们很多时候都会直接传递DataFrame的列名作为函数参数,对对应的列进行操作。如果我们自定义的函数中需要传递列名作为函数参数,如何实现呢?
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
用到的是大名鼎鼎的mtcars,1974年《Motor Trend US》杂志上记录的,包括32种汽车的mpg(燃料消耗)、hp(马力)等方面的数据。
前几期我们确定了我们想要的cluster,接下来就需要进入标志物识别阶段,此步骤可以帮助我们验证某些类群的身份,推测未知类群的身份,即:细胞亚群注释。
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地,本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路,详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats,它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap,遵循图形语法,最大的好处是直接使用长数据画热图,这是目前其他画热图的R包所不具备的。
guide函数作为scale_类函数中的一个内函数,通常配合比例尺函数一起使用,但是由于取其内含有众多的参数,因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿,因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。
3 这个公式的计算方法是先按照行求平均值得到一个向量a,按行求标准差得到一个向量b,最后是按照列来进行abs(x-a)/b
在做数据分析时,常常遇到的一个场景是,1,2,3 需要转换成其对应的"a","b","c"。比如在对结果进行分类统计的时候。
若要使右侧的线条可以通过主题元素进行自定义,我们可以通过添加一条辅助轴线的方式来将Y轴右侧轴线变为实际可操作的元素。
上述代码我们将绘图代码打包成了一个函数,通过函数要绘制其它基因之间的关系就大大简化了代码,并可进行重复性操作
在 YAML 文件中用 number_sections: TRUE 参数设置自动编号:
逻辑运算是数学运算的重要组成部分,但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言,逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算:TRUE/FALSE.
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ,在Seurat中均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式;在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法;在 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。
一个月的备考终于结束了,公号的推文也会陆续进行原创推文制作,也希望大家继续支持哦!本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图,本期涉及的知识点如下:
数据库技术,泛指熟练使用SQL技术,不仅是各种关系型数据库的SQL,还有各种大数据平台的SQL,例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块,我们重点要掌握增删改查的四种操作,以及与编程语言的交互。 通过SQL技术,我们可以有效完成如下工作:
❝本节来介绍一个小案例,如何绘制趋势变化散点图,数据主要展示世界主要国家近70年间GDP收入与lifeExp之间的关系,通过时间趋势的变化来更加直观的查看结果。 加载R包 library(tidyverse) library(scales) library(camcorder) library(shadowtext) library(ggh4x) 数据清洗 df <- read_tsv("data.xls") %>% # 由于海湾战争的缘故Kuwait的数据比较异常因此在此剔除 filter(cou
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
我们(RStudio Team)今天很高兴的宣布一个新的项目sparklyr(https://spark.rstudio.com),它是一个包,用来实现通过R连接Apache Spark。
导读:ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成,内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。希望感兴趣的读者修此剑术,保家卫国~~你的剑,就是我的剑!
之前有人在公众号留言问过用R语言如何实现t-SNE降维,今天的推文介绍一下R语言实现的代码,主要内容参考自链接 https://datavizpyr.com/how-to-make-tsne-plot-in-r/
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制热图并添加双向箭头添加注释,下面小编通过一个案例来进行展示,图形仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。。❞
❝本节来介绍如何使用R语言来做统计分析,通过「rstatix」包进行统计检验,完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化,使用add_pvalue,stat_pvalue_manual两个函数来自定义添加p值 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggprism) library(ggpubr) library(ggsci) 数据清洗 df <- ToothGrowth %>% mutate(dose=as.factor(d
oncoplot (瀑布图)经常出现在肿瘤研究中的Fig1 ,可以展示多种变异类型的全景图。
R语言中有很多插补缺失值的R包,但是这些R包的使用语法都不一样,不利于学习和记忆。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多,除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1,还介绍了绘制普通表格的gt,以及扩展包gtExtra。
广义上讲,ggplot2的主要目的是数据可视化,以便用户分析数据,而不是提供实用的工具来构成自定义图样。ggforce设计的目的是为ggplot2图形进行补充,更好的反映数据的分布情况。在本文中,主要介绍了ggforce对散点图添加分组边界和一些附加的可视化功能。
在【r<-绘图|ROC】ROC的计算与绘制这篇文章中我讲了ROC曲线的本质以及如何计算和绘制ROC曲线。注意,我这里谈到的ROC并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测,而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量(二分类)的影响(真阳性率、假阳性率)。
Excel数组公式能够做很多令人惊讶的事情。除了在输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键外,与普通公式一样。本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。
用于分析投资组合风险的最受欢迎的模型是因子模型,因为股票具有共同移动的趋势。证券的主要组成部分经常会解释很大一部分差异。由于我们主要关注构成投资组合的多种资产,因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗?在此,比率的“价格”部分仅是股价(每股),比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”,这是公司资产负债表上的项目。
先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄、性别、症状、是否有RNA-seq和WES测序等信息。
前面的推文我们介绍了使用scikit-learn结合分类散点数据,构建机器学习分类模型并将模型结果可视化展示,具体链接如下:机器学习和可视化还能一起这样用?Python教你全搞定。今天这篇推文,我们就使用R语言的kknn包进行类别插值可视化绘制,主要知识点如下:
报错信息表明rcorr函数在尝试计算Spearman相关性时遇到了问题,原因是数据中的某些变量(列)的观测值数量不足以进行相关性分析。具体来说rcorr 函数要求每个变量至少有5个观测值来计算相关性。
❝本节来介绍如何使用R语言来做数据统计分析,通过「rstati」包进行t-test,完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化 ❞ 安装并加载R包 package.list=c("tidyverse","rstatix","ggtext") for (package in package.list) { if (!require(package,character.only=T, quietly=T)) { install.packages(package) library(
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) 导入数据 df <- read_tsv("data.txt") 数据可视化 df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) + geom_jitter(aes(fill=case_control,color=case_control), pch=21,width=0.1,size=2)+ stat_boxplot(geom="errorbar",widt
❝本节来复现「nature genetics」上的一张图,自定义绘制误差线图;下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图;❞ 📷 图形展示 📷 ❝此图作为基础图形系列,但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化,如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现,此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标;那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggtext
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