R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
本来没有打算写这一篇的,因为在一幅图表中使用双坐标轴确实不是一个很好地习惯,无论是信息传递的效率还是数据表达的准确性而言。 但是最近有好几个小伙伴儿跟我咨询关于ggplot2的次坐标轴问题,平时的一些业务分析中,有些场景出于数据呈现的需要,或者阅读习惯等,往往需要在一幅图中呈现两个量级不等的坐标。 所以我觉得这一篇推送很有必要,确实在最新版的ggplot2(ggplot 2.2.0以上版本)中,已经加入了次坐标轴参数,通过这个次坐标轴的转换,我们可以模拟出不同数量级的次坐标轴效果。 因为其中用到了英文月份简
使用函数title()可以在图中添加标题,这里包括主标题、副标题、x轴标题和y轴标题,具体如下:
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下:
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:
如你所见,直方图上叠加核密度图,专业来说,核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法:
ggplot2的每个细节都是可以修改的,非常推荐大家系统学习一下,用到再学确实是一种不错的方式,但是如果要提高进阶,还是有必要系统学习的。
柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中,通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
axisoff;%去掉坐标轴axistight;%紧坐标轴axisequal;%等比坐标轴axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);%坐标轴的显示范围% gca: gca, h=figure(…);
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。
本文由 PPV课 - korobas 翻译,未经许可,禁止转载! 原文翻译链接:http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 一、介绍 在Python中,有很多数据可视化途径。因为这种多样性,造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例,并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例: Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在实例中,我们利用pandas来操作数据,驱动
upset plot我们已经介绍了多种画法,包括最流行的UpsetR,还介绍了使用complexHeatmap包画upset plot,以及ggupset包。这些包各有各的特色,基本用法差不多,在一些组合图形方面各有不同,大家可以翻看之前的文章。
Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
x轴文字比较长时常常需要改变坐标轴角度,从而避免标签叠加。我们可以在theme函数中设置element_text参数中angle的值来改变x轴标签旋转角度。
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
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。
这个R tutorial描述如何使用ggplot2包修改x和y轴刻度。同样,该文包含如何执行轴转换(对数化,开方等)和日期转换。
绘图过程中,通过给图形中添加适量的注释(图形、公式、注释)以及图形整体的外观,可以使读图者更快速、更准确的了解图形表达的含义。
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。
之前学习了 matplotlib.pyplot函数的使用方法,今天研究一下新工具pylab:
group1 = rep(gl(2, 5, labels = c("a", "b")), 2),
下面是去年实习生的分享 EnhancedVolcano包可根据差异分析结果,基于ggplot2绘图结构,方便地绘制美观的火山图,下面根据自己的理解小结下基本用法。 官方全面的教程:https://github.com/kevinblighe/EnhancedVolcano 示例差异基因数据 library(airway) library(magrittr) data('airway') airway$dex %<>% relevel('untrt') ens <- rownames(airway) li
前面给大家简单介绍了如何用☞R绘制堆积柱形图,今天我们来看看如何用ggplot2这个包来绘制堆积柱形图。我们还是使用☞R绘制堆积柱形图中用到的all_pool_species_sample.txt这套数据。数据的格式如下
几何对象的本质,也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后,便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层,接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等,便可以实现图层的添加。
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs)
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现,其通过柱子的高低,直观地比较离散变量各水平之间的差异,它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分,可视化中,基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示,那如何进行统计检验以及添加P值呢?本文主要解决以下几个问题
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。
粗略一看,似乎没有什么特别困难的地方,好像之前也看到过类似的图,但是看到老师发来的链接才发现这居然是Nature出版期刊(Horticulture Research)的配图。volume)上的配图!
前言 原文传送门:见文末左下角阅读原文 作者:Aaron Frederick 编译:HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多,但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时,问一些关于图
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。
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。
要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示,需要计算出每个变量组合中的观测数量。常用的两种方法有:
ggplot2及其衍生包可以绘制各种各样的复杂绘图,常见的使用场景是使用ggplot2绘制单图,使用ggpubr、cowplot、gridExtra及patchwork等工具包进行拼图,尤其是patchwork包,它的函数设计理念很优秀,使用很方便 。
大数据文摘出品 编译:睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图?下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时,还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点(nodes)为地理位置的网络图进行可视化时,比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系,因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中,节点的分布取决于
小编已经搭建了一套稳定的真核转录组分析流程,可以完成「从原始数据分析到最终出结果分析文档」基本包含目前RNA_seq文章的所有分析内容。「有数据分析需求的朋友可联系小编进行咨询」
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
ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法,丰富了ggplot2文本的表现力。
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
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码,而且还要反复修改、预览,很是费时费力。
层次关系型图表主要表示数据个体之间的层次关系,主要包括包含和从属两类。比如公司不同部门的组织结构,不同洲的国家包含关系等,包括热力图(含相关系数图)、节点链接图、树形图、冰柱图、旭日图等。
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。
简介 在Python的世界里,可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性,决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例,并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。我将使用: Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在例子中,我将使用Pandas处理数据并驱动可视化。大多数情况下这些工具可以在没有pandas的环境中运行,但是我认为pandas和可视化工具的结合非常普遍,这是最合适的开始之处。 Matplotlib怎么样? Matpl
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
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
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