ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
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！
本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章，今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例，希望大家通过案例感受 R 语言的强大，同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感，在文献阅读时更加从容，今后也尝试去绘制这样炫酷的图，如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言？R 语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言，一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形，另一方面，大数据时代已经到来，每
之前在公众号中分享过绘制LOGO的R包"gglogo"，详情请戳蓝字“绘制序列标识图-gglogo”。今天再给大家分享一个R包-"ggseqlogo"，绘制序列LOGO完全无需美颜。这个R包是ggplot2的扩展包，应用起来简单明了，下边就给大家详细测试下，看看是不是那么美，那么好！
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。
箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布，又很漂亮的展示图。在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具。就这样都可以发两篇Nature method，没天理，但也说明了箱线图的重要意义。 下面这张图展示了Bar plot、Box plot、Volin plot和Bean plot对数据分布的反应。从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同；Box plot可以看到数据分布的集中性不同；Violin plot和Be
不管我们做什么组学分析，分析到最后总是躲不过富集分析。富集分析我们可以使用R包" clusterProfiler "进行（具体教程见使用clusterProfiler对非模式生物进行富集分析）。
这里仅仅是针对一个数据集，就是r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵。
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）。
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：
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
为了查看降维聚类的可视化效果，我们先用相似样本降维聚类，然后使用具有差异的样本查看聚类效果。
如上图所示，准备四列数据，分别为X轴、Y轴、数值（控制气泡大小）和分类（控制气泡颜色，可为字符或数字），以"Tab"为分隔符。
线图 线图是反映趋势变化的一种方式，其输入数据一般也是一个矩阵。 单线图 假设有这么一个矩阵，第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域，第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度，想绘制一张线图展示。 profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 (经过前面几篇的联系，这应该都很熟了) profi
在单细胞测序下游分析中，当重点关注哪些基因在所有细胞平均表达显著时，可选取所选取的top基因进行可视化。
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
不知不觉，Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦，今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万，在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙，时间有限，很多用户的问题也未能及时回答与解决，实在抱歉。现将该软件开源到Github上，有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
今天这篇推文，小编还是像往常一样交给大家绘图技巧，今天的主角就是-树形矩阵图(Treemap)。绘制树形图使用R或者Python都是可以绘制的，今天我们还是使用R进行绘制(Python绘制结果为交互式，后面统一介绍相应的库)。在R中有专门的包-treemapify包进行绘制。今天内容主要如下：
主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式，给行名列名 hclust聚类，改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据，处理成ggplot2能够直接处理的数据结构，并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式，给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图（heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类） R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywliao/projec
今天我们开启R语言绘图的旅程，第一站我们看一下，今天要绘制的图长什么样？如下两张图：
在做项目时，曾有小伙伴对我用edgeR进行差异分析筛选出的具体显著差异基因表示质疑，因为发表的文章清楚的说明某个基因是差异基因，但是我edgeR的分析结果并没有表明。在小伙伴的质疑下，我认真看了下文章，发现文章用的是DEseq2进行差异分析。值得注意的是该小伙伴关注的差异基因是一个离散比较大的基因，此处的离散较大可以理解为假定对照组为5，6，7；实验组则为14，13，3的情况。那为什么这个基因在edgeR分析下不是显著差异基因，然而在DEseq2的分析下是差异基因呢？这应该很大程度源于算法判定显著差异基因的区别。接着，我看了关于DEseq2与edgeR区别的描述，发现「edgeR与Deseq2都是基于负二项分布模型做的，两者处理同一组数据时，相同阈值处理大部分基因是一样的，但是也会有一部分基因会因为离散度不同导致差异不同」，如刚刚示例的基因离散度被DEseq2识别为差异，但是不被edgeR识别，所以两种算法获取的差异基因与数目是存在细微区别的。
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。
我们都知道条形图通过直的或水平的条形开展型量的分布( 数)。函数barplot()的最简单的用法是: barplot(height)，其中的height是一个向量或一个
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。
在生物信息分析中，经常会做序列分析图（sequence logo），这里的序列指的是核苷酸(DNA/RNA链中)或氨基酸(在蛋白质序列中)。sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性，据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征，如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。
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。
# install.packages("ggpol") library(ggpol) 区间高亮标记 # geom_tshighlight 可以用来高亮时间序列中的一个时段 ggplot(economics, aes(x = date, y = unemploy)) + geom_line() + geom_tshighlight( aes(xmin = as.Date("01/01/1990", format = "%d/%m/%Y"), xmax = as.Date("0
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
李誉辉，四川大学硕士在读，研究数据分析与可视化，以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的，从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D，文章都整理讲解得很全面系统，我本人也是很喜欢这样的文章，故而推荐给大家。
热图绘制 热图是做分析时常用的展示方式，简单、直观、清晰。可以用来显示基因在不同样品中表达的高低、表观修饰水平的高低等。任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。 本篇使用R的ggplot2包实现从原始数据读入到热图输出的过程，并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具，只需要提供矩阵，即可一键绘图。 上一篇讲述了Rstudio的使用作为R写作和编译环境的入门，后面的命令都可以拷贝到Rstudio中运行，或写成一个R脚本，使用Rscript heatmap.r运行。我们还提供了Bash的封装，在不修
之前介绍过R语言绘制对角矩阵系列统计图表的文章不是?！这种图一行代码就搞定了，超简单...。今天继续给大家推荐一个个人感觉更好用的对角矩阵图表绘制工具-「corrmorant」。
当我们的爬虫程序已经完成使命，帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑，自己抓取这些数据有啥用？如果要拿去分析，那要怎么分析呢？
写论文画图的时候小提琴图，热图，箱线图，画来画去都长得差不多，是不是觉得很烦恼？今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包：ggstatsplot。
gridExtra包让混合多个图片变得轻而易举。它提供了grid.arrange() 函数来完成 这个任务。它的nrow参数允许指定如何安排布局。
通常情况下，我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看，但是当数据量增大的时候，就显得有点费力了，在visdat包中，有两个函数vis_dat和vis_miss用于可视化缺失查看
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统，在Python和R中都能引入并使用，在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包，首先给几个我觉得最值得推荐的理由：
用PCA做为GWAS的协变量，相当于将品种结构考虑进去。它类似将不同品种作为协变量，或者将群体结构矩阵Q作为协变量。
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；
在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试。
这幅图很明显是一个对角矩阵系列的统计图形，绘制起来也非常方便，只需要使用R语言中GGally包中的ggpairs() 函数就可以快速绘制，如下：
上一篇推文，我们介绍了upset图的原理及Python语言绘制方法(UpSetPlot-让你使用Python轻松绘制upset图~~),有同学就问R语言绘制upset图的方法和一些工具，这篇推文就給大家简单介绍一下：
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
通过前面的讲解，我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据，得到我们想要的表达矩阵，也学会了两个常用的套路分析得到的表达矩阵，就是GSEA分析和差异分析。也通过超几何分布检验的方法成功的理解了我们的统计学显著的差异表达基因的生物学功能。包括 GO/KEGG数据库 以及 Reactome和Msigdb数据库的理解。 历史目录： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析-
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