本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。...使用三种剂量水平的维生素C（0.5mg,1mg和2 mg）和两种递送方法[橙汁（OJ）或抗坏血酸（VC）]中的每一种： > library(ggplot2) > df <- ToothGrowth >...我们将绘制每组中Tooth长度的平均值。...标准差用于绘制图形上的误差线。首先，使用下面的辅助函数将用于计算每组感兴趣变量的均值和标准差。...使用线图绘制误差棒 # Default line plot p<- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) + geom_line
给直方图和线图添加误差棒 准备数据 这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。...我们将绘制每组中牙齿长度的均值。...标准差用来绘制图形中的误差棒。...有误差棒的线图 # Default line plot p<- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) + geom_line...阅读ggplot2线图更多信息: ggplot2 line plots 有均值和误差棒的点图 使用函数 geom_dotplot() and stat_summary() ： The mean +/-
此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coord...，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，以下语法与上面的aes中是一样的。...注：每一种几何对象所能涉及的aes()类型有区别，在绘制对应对象的时候，要注意选择正确的映射方式，以下仅供参考： geom stat aes geom_abline abine colour,linetype...() # 默认使用Blues调色板中的颜色（左） p + scale_fill_brewer(palette = "Greens") #使用Greens调色板中的颜色 （右） p + scale_fill_brewer...ggplot2的图层设置函数对映射的数据类型是有较严格要求的，比如geom_point和geom_line函数要求x映射的数据类型为数值向量，而geom_bar函数要使用因子型数据。
V1) %>% select(V1,value) %>% na.omit() -> dfb.1 最基本的柱形图 library(ggplot2) ggplot(data=dfb.1,aes...") image.png 添加误差线 这里误差线采用的是mean+-sem library(ggplot2) ebtop<-function(x){ return(mean(x)+sd(x)...geom_signif()函数里调整P值的文字格式暂时想不到办法了，使用annotate()函数吧 ggplot(data=dfb.1,aes(x=V1,y=value))+ stat_summary...image.png 接下来是细节的调整 ggplot(data=dfb.1,aes(x=V1,y=value))+ stat_summary(geom = "bar",...= element_line(), axis.ticks.y = element_line(), axis.title.y = element_text(hjust=0.25
)后，小编就告辞了 ~~笑话，有ggplot2这么强大的开源免费的绘图软件了，还会考虑付费的吗？...在询问完读者到底喜欢Graphpad Prism 哪点？得到的答案原来是其绘图风格。这就完事了，小编推荐一个强大的科研绘图包，让你白嫖Graphpad Prism精美的科研主题风。...(geom = "col", fun = mean) + stat_summary(geom = "errorbar", fun = mean,...(geom = "col", fun = mean) + stat_summary(geom = "errorbar", fun = mean,...感兴趣的同学可以自行去官网了解情况。而想使用Graphpad Prism软件却因为价格、语言等原因导致无法使用的小伙伴(所谓的破解版就算了哈)，可使用此包进行学术风格的图表绘制哈~~。
R包和数据加载、主题设置 测试数据在： 链接：https://pan.baidu.com/s/1MuMgMZZCcdO-IGS7_ysfkQ?...其实多组间的两两比较还可以考虑用校正后的P值，可以使用rstatix包进行计算： stat.test% group_by(Type) %>% t_test(Expression...功底也不是很好，没有很系统的去钻研ggplot2的语法和结构。...因为我认为我只要会修改别人的ggplot2绘图代码，然后把自己想要绘制的各种元素，能转化为语言去进行网络搜索，这样想绘制的图，基于上都可以根据百度谷歌和工具书去实现。...绘图当然很重要，但是科研节奏这么紧张，ggplot2的学习到底应该投入多少时间（当然也看悟性），这点见仁见智。最后给大家分享一本我经常翻阅的ggplot2工具书 - END -
在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。 例如： ? 加载所有所需的R语言包 通常在R中创建图表需要安装和加载某些软件包。...以下代码显示了在标准图表制作工作流程中应如何使用bbc_style（）。 这是一个非常简单的折线图的示例，使用了来自gapminder包的数据。...在轴标签中添加千位分隔符 可以指定轴文本具有千位分隔符，并带有scale_y_continuous的参数。...使用\ n在标签中的必要位置添加换行，并使用lineheight设置行高。...例如，如果要创建带有很多条形图的条形图，并要确保每个条形图和标签之间有一定的呼吸空间，则可能是这种情况。 如果您确实保留了较大高度图的边距，那么轴和标签之间的间隙可能会更大。
Patchwork 是一个非常流行的用于拼接 ggplot2 图形的包。它提供了一种类似四则运算的方法来拼接图形，非常易于使用，是拼接 ggplot2 图形的首选工具。 拼图符号 +：左右拼图。...示例图形 首先，我们使用 ggplot2 包中的 mtcars 数据集来创建四个示例图形： library(ggplot2) library(patchwork) p1 <- ggplot(mpg)...ggplot(mpg) + stat_summary(aes(x = drv, y = hwy, fill = drv), geom = "col", fun.data = mean_se) +...stat_summary(aes(x = drv, y = hwy), geom = "errorbar", fun.data = mean_se, width = 0.5) + ggtitle...左右拼图 使用+拼图： p1 + p2 使用|拼图 p1 | p2 上下拼图 使用/拼图 p1 / p2 嵌套拼图 (p1 | p2) / p3 控制布局 Patchwork 包提供了几个函数来控制组合图形的布局
# 添加分组线图，这里使用数据集2，用于绘制分组线图 p % ggplot(aes(x = dose, y = len, group = supp)) # 根据分组添加不同的线...# 上述的图形x变量均为离散变量，在实际的科研中，更多的是连续变量 #将x转换为连续变量 p_lianxu <- function(df3) { df3$dose 的宽度 # 这里使用的是为工作的和总人口的比例 # 因此出来的图为宽度不同的线 economics %>% ggplot(aes(x = date, y = pop)) + geom_line...# 绘制多个线 # 在总体布局不设置y变量，通过两个line函数绘制两个曲线 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_line(aes(y = psavert...# 绘制曲线下面积 # 使用fill函数 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_area(aes(y = psavert),
="errorbar",width=0.1,linetype="solid")+ stat_summary(geom="crossbar",fun="mean",width=0.2,linetype...函数 aes() 指定数据帧中哪些列应用于图表美学。...参数 geom 指定使用哪种误差条，参数 width 控制误差条的宽度。...❞ stat_summary(geom="crossbar", fun="mean", width=0.2, linetype="solid") ❝向图表添加了一条水平线，以显示每个 case_control...❞ 自定义函数绘图 ❝上方给出了该图像绘制的代码及解释，那么我们也可以将其写成一个函数使其居然通用性，下面针对会员朋友小编将介绍如何定义函数绘制此图，代码见会员群文档。 ❞
参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 关于绘图图，前面介绍了一些： R绘图笔记 | 一般的散点图绘制 R绘图笔记 | 柱状图绘制 R绘图笔记 | 直方图和核密度估计图的绘制...R绘图笔记 | 二维散点图与统计直方图组合 这里介绍散点分布图与柱形分布图，这些图形在文章中是很常见的，也是必须要掌握的。...read.csv("BioInfoNotesData1.csv",row.names = 1) 假如我们需要绘制某基因在不同分期的表达情况。...= 1.2)+ stat_summary(fun.y="mean", fun.args = list(mult=1), geom="point", color = "...5.带误差线的柱形分布图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ stat_summary(mapping=aes(fill = Stage),fun.y=mean
R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改 R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包...绘制饼图 R语言之可视化（27）ggplot2绘制线图 本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。...不同分组使用不同的类型的线 # Change line types by groups (supp) ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line...绘制带有误差棒的线图 #+++++++++++++++++++++++++ # Function to calculate the mean and the standard deviation #...()可以用来绘制带有误差棒的线图 # Standard deviation of the mean ggplot(df3, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp
主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...VC 0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 第二步：绘制最基础的点图...，然后修改点的大小，然后翻转X，Y轴 library(ggplot2) # Basic dot plot p在点图上添加摘要统计信息，使用函数stat_summary（）可用于向点图中添加均值/中值点等。...也可以使用以下功能手动更改点图颜色： scale_fill_manual（）：使用自定义颜色 scale_fill_brewer（）：使用RColorBrewer包中的调色板 scale_fill_grey
今天给大家推荐一个专门用于不确定性可视化的绘图工具-R，可以方便的绘制一些统计图表的相关指标。详细介绍如下： 简介 ungeviz包的目的是为ggplot2提供有用的附加功能，以实现不确定性的可视化。...，在ggplot2图层中代替数据使用。...可使用stat_smooth_draws()中是自动化完成的，其工作原理与stat_smooth()类似，但生成的是多个可能性相同的拟合线，而不是一条最佳拟合线。...，提供了一些几何图形和统计数字，包括上面抽样例子中使用的geom_hpline()和geom_vpline()，以及可以绘制置信度条的stat_confidence_density()。...语言ungeviz包在绘制一些常见的统计图形时非常有用，特别是涉及多组数据的一些统计指标的绘制时，可以完美替代ggplot2包中的stat_summary()类函数。
https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了，我稍微改动了一下，选取了2006年到2020年的数据，获取数据的代码这里就不放了，如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 作图代码 ibrary(ggplot2) ggplot(df, aes(x=year, y=auth_num, col=journal, fill=journal)) + stat_summary...(fun="mean", geom="line") + labs(x="Year", y="Mean number of authors per paper") + theme_bw() +...image.png 根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的 这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间，之前自己也实现过这个图，但是需要提前算好置信区间和平均值...，比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题，如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多 好了，今天的内容就到这里了 大家如果需要推文的示例数据和代码的话可以直接在公众号
p=25075 本文显示如何填充 图表中两条交叉线之间的区域。 让我们尝试用ggplot2绘制这个图 ....首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。...在 ggplot2 中可以填充两条线之间的区域，但是由于我们需要线段具有不同的颜色，因此需要一些额外的工作。...geom_line + geom_line + geom_point 当我计划为上面使用 geom\_ribbon 生成的图着色时，交叉点也需要以 geom\_ribbon 的形式呈现...> cross\[which\] NA >segment <- findIntval 为了使 ggplot2 能够在每个线条交叉处改变填充颜色，它需要知道每个彩色区域的起点和终点。
❝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...= F) + # 添加误差线 stat_summary(aes(taxon,SNP,color=taxon,fill=taxon),pch=22, fun.y="mean...",geom="point",size=4, show.legend = F)+ # 添加均值 # 自定义绘制线条 geom_line(data = p_value1...,aes(x = x, y = y,group=1))+ geom_line(data = p_value2,aes(x = x, y = y,group=1))+ geom_line(data
）的分享 1643459432584 本次复现的是于2021年7月27日发表在Nature Communications上的”Single-cell transcriptome of bronchoalveolar...lavage fluid reveals sequential change of macrophages during SARS-CoV-2 infection in ferrets“中的Figure3...(geom = "bar",fun = "mean", position = position_dodge(0.9))+ stat_summary(geom = "errorbar...(geom = "bar",fun = "mean", position = position_dodge(0.9))+ stat_summary(geom = "errorbar...(geom = "bar",fun = "mean", position = position_dodge(0.9))+ stat_summary(geom = "errorbar
「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍： 「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。...image.png 数据调整及误差线增加 在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary
论文里的Figure1a 基本上泛基因组的论文都会涉及到，正好论文提供了作图的原始数据，所以我们用原始数据尝试来模仿一下。...加入使用10个个体做测序，最终数据不是应该正好是10个吗？还要仔细看看论文 论文中的图实现了Y轴截断，这个用ggplot2来实现还不太好搞，之前Y叔推出了R包ggbreak来做。...首先是非必需基因的图 library(ggplot2) ggplot()+ stat_summary(data=df, aes(x=`Number of individuals...= element_line()) image.png 接下来是上半部分 ggplot()+ stat_summary(data=df1, aes(x=`Number...axis.ticks.y = element_line()) 换成完整的数据 拼图 library(aplot) pdf(file = "p2.pdf", width = 6, height
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