这一个部分一共三篇,学会了基本上你的ggplot 就达到ggplot 界小学二年级的水平了吧~
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。
在美学映射那一节中,当我们需要把大于两个变量映射到图形中时,x轴和y轴就已经不够用了,需要通过形状和颜色等可区分的形式来代表新增的变量,但是一味的在一张图中增加多种映射会导致图上的信息密度过高,可读性差,这时分面的作用就体现出来了。
参见:https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/#prep(挑选的翻译了全文,并结合了一些自己的经验)
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。
今天,随着数据量的不断增加,数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式。R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库,通过建立可视化的方式进行数据的呈现。在使用技术的方式实现可视化之前,我们可以先和AI科技评论一起看看如何选择正确的图表类型。 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师,并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序。他用API编写了第一版Price Discovery,AI科技评论对他所写的这篇文章做了编译,未经许可不得转载。 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本
箱式图适用于连续变量的可视化展示,显示变量的四分位数,中位数、异常值等 同时箱式图可以预览两组之间的差异,为后续统计分析做准备
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
上节学习了ggplot2的基础作图,并掌握了基本的作图模板。但是每次作图只有两个变量映射到了图形中,如下图:
今天跟大家分享ggplot图表的配色原理与基本技巧。 图表配色是一个很深奥的话题,多亏了R语言平台的众多开发者贡献的配色包,让图表的配色不再深不可测。 这里我暂且将所有的配色场景划分为两类: 离散变量配色与连续变量配色 ggplot函数的配色机制相对来说比较智能,当你给colour或者fill属性指定给变量映射的时候,该函数就会自动的区分变量属性(是离散变量或者是连续变量),进而给出适用于两种情况的配色风格。 ggplot(diamonds,aes(carat,price,colour=cut))+geom
不过,我做不到,我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。
对无序型离散变量而言,以本案例中的手机品牌为例,对于名义型离散变量,关注的是该变量的取值分别有哪些,各个取值占比是多少。从表格上看,列出离散变量各个取值的数量和占比即可:
今天我们的课程DataCharm优质课程推荐学员向我咨询了R语言中有没有绘制生存曲线(survival curves) 类可视化的好用的工具,特别是 「分层生存曲线(Stratified survival curves)」
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
这里介绍一下grafify这个包,虽然它只能做基础绘图和基础分析,比如说柱状图、点图和ANOVA,
上一期我们对《R数据科学》第3.7节进行了内容介绍和习题解答,细心的读者可以发现,这里直接跳转到了5.3节了。原因在于中间各节内容干货较少,也没有习题,所以就跳过了。
我想这应该是很多刚学习可视化的同学都会遇到的问题,今天这篇推文就给大家推荐一个非常好用的、可以一键绘制出版级别论文配图的可视化工具-「ggpubr」
数了一下刚好有一周多没有写新文章了,主要是临近毕业琐事比较多,再也没有像之前那样,拥有大把时间可以用来挥霍和消遣,静下心来写代码了。 毕竟要写一篇技术含量很高而又能让大家感兴趣的文章出来,足够的时间保障和没有任何干扰的的心情,一个都不能少。 真的不知道还能坚持写几篇,或者说接下来的时间还能容许我抽出多少来打理这些,希望以前写过的那些对于大家还有价值。 今天给大家介绍一个ggplot2连续颜色映射函数中一组非常好用的预设函数,它可以很容易的帮我们实现特定离散颜色间的均匀连续化。 说的不那么专业一点儿,就是如
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容,参见 R可视乎|空间地理数据可视化(1)。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
双变量数据可视化可能对于我们比较简单, 但是如果变量是三个或者更多,怎么在一幅图一起显示呢?今天我们就来讨论这个问题,解决方案有两种。
ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图(利用color分
最简单的一种方法是:使用geom_point()画出散点图。你可以将相关变动看作点的模式。例如,你可以看到钻石的克拉数和价值之间存在一种指数关系:
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案,颜色方案除了手动设置之外,在R中也有自动生成颜色方案的工具。
变量可以分为很多种,如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时,我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化,这时散点图中则会出现大量重叠,而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数,比如plot、bar、pie等,而且语法非常简单明了,为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢? 一个例子就能感受到: plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数(无需加载任何辅助工具包) ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
本次内容介绍条形图的绘制,包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。
几天前一同学咨询了一个问题,如何通过Aggregated boosted tree(ABT)评估变量的相对重要性。周末抽空了解了一下,顺便进行了简单的整理在这里作个分享。
对于dot、scatter、stripchart,这三个图,有啥区别,我也看不懂,也没有相关的资料,后续用到再说吧
基于模型拟合的常见绘图注释有模型方程、显着性检验和各种拟合优度指标。哪些注释最有用取决于是将 x 和 y 都映射到连续变量,还是将 y 映射到连续变量,以及将 x 映射到因子。在某些情况下,可能需要添加方差分析表或汇总表作为绘图注释。
感觉ggplot 绘图中的图例/legend,完全可以作为一个单独的内容讲很久,特此来总结一下。
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包,突然感到发现了动态可视化的新大门,这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包,它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外,它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持,在图层函数中涵盖了点标
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。
小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。它是箱式图和密度图的组合,密度图通过旋转放置在箱式图侧边,以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。主要是数据的分布,可以看出是双峰的还是多峰的
在进行生物信息学分析的过程中,经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵,这种相关系数可以通过R语言自带的cor函数得到,但是R并没有对矩阵提供可视化方法。最近小编在阅读文献的时候发现了一些漂亮的相关性图,在这里分享给大家。同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图!
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而,虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法,但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法,使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中,其结果在图形上接近于corrplot函数的结果,这是优秀的arm包的一部分。
如果变动描述的是一个变量内部的行为,那么相关变动描述的就是多个变量之间的行为。相关变动是两个或多个变量以相关的方式共同变化所表现出的趋势。查看相关变动的最好 方式是将两个或多个变量间的关系以可视化的方式表现出来。如何进行这种可视化表示同 样取决于相关变量的类型。
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法,将图形元素抽象成可以自由组合的要素,类似Photoshop中的图层累加,ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加,最终形成所图形。更加深入学习ggplot2,请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息学专业,目前在复旦大学就读研究生,研究方向为宏基因组。
散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一,添加点,线,箭头,线段,注释,甚至函数,公式,方差表都没有问题。
通常,在统计绘图软件中,我们先确定图片类型(点,线)和所需绘图数据绘制某些类型的图表。在R语言中,许多开发者已经在基础图形之上开发了许多软件包,例如网ggplot2软件包。目前许多的可视化的软件包建立在ggplot2之上。Plotluck的目标是将可视化简单化处理,用户仅指定“(数据和变量关系),然后其他需求(例如,图的类型的选择)软件会自动决定。
如何判断数据是否适合聚类? k类是如何确定的? 遇到数据集小的时候,如何得到直观的聚类图? 遇到非凸集数据,聚类要如何实现?
本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。
今天给大家介绍的是ASCOUNTS of chemical research上有关连续流的文章 "Feedback in Flow for Accelerated Reaction Development"
•分类(Classification)就是按照某种标准给对象贴标签,再根据标签来区分归类,类别数不变。
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析,得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法,它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等,描述性分析是对数据进一步分析的基础。
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