欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近VIP群内有朋友询问火山图的绘制方法，那么本节就来详细介绍在R中如何使用「ggplot2绘制火山图」，小编添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢。...("data.xls", header = TRUE, sep = "\t") 数据清洗 plot_data % janitor::clean_names() %>% # 使用..."Slc22a3") down_genes % filter(symbol %in% c("Il15", "Il34")) 数据可视化 plot_data %>% ggplot...(aes(x = log2(fold_change), y = -log10(adj_p_val))) + # 绘制基础散点图，并根据 gene_type 对点的颜色进行分类，设置点的透明度 (alpha...size = 1) geom_point(aes(color = gene_type), alpha = 0.6, shape = 16, size = 1) + # 从 up_genes 数据框中绘制特定形状的散点图
如何将下图中的左图（低配版）转化为右图（高配版， x，y 轴分离）。 低配版条形图 首先，构造一个数据集作为样例，读者可以根据自己的数据进行调整即可。假设 y 是分类变量，x 是连续型变量。...绘制条形图，简单调整柱子的宽度以及加上 x，y 轴标题。...ggplot(df1, aes(p.val, term)) + geom_col(width = 0.6) + labs(x = '-log(BH p value)', y =...ggplot(df1, aes(p.val, term)) + geom_col(aes(fill = term), width = 0.6) + geom_rangeframe(data =...当然这种技巧也可以使用其他图形中。读者如有需求，可以自行探索。
> install.packages("ggplot2") > library(ggplot2) > R0_vs_R3_isoforms_fitter <- read_excel("~/Downloads.../R0-vs-R3.isoforms.fitter.xlsx") > data <- R0_vs_R3_isoforms_fitter > r03 <-ggplot(data,aes(log2FC,-1
直接绘制 library(mapdata) library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) library(mapproj) library(...Beautiful-Visualization-with-R-master/map/bou2_4p.shp") plot(china_map) #直接画出来的话地图是扁平的，默认吧进度和纬度作为普通数据，均匀平等对待，绘制在笛卡尔坐标系中...#因此需要用稿ggplot2提供的coord_map（）映射转换坐标系 #bou2表示我们读取的是省级地图，1表示国家层面，数值也大划分越细 image.png 使用ggplot的坐标轴映射函数coord_map...", fill = NA) + theme_grey()+ coord_map() image.png 提取上海单独绘制 names(china_map) #可以发现china_map中有925...group = id), colour = "black", fill = NA) + theme_grey() image.png 根据统计值大小对不同省份着色 #绘制整个中国地图
约翰·霍普金斯大学提供了一份数据集，使用这份数据集我们可以绘制一幅气泡地图展示这些确诊患者的分布，代码比较简单： 首先导入我们需要的几个 R 包： library(ggplot2) library(sf...worldmap % st_transform(crs = 4326) 把疫情数据读取进来并根据经纬度坐标把这个数据框转换成 sf 对象，同样使用...colnames% st_as_sf(coords = c("long", "lat"), crs = 4326) -> con_df 最后绘制地图...： mybreaks <- c(1, 20, 100, 1000, 50000) ggplot(worldmap) + geom_sf(size = 0.1, color = "white", fill...Novel Coronavirus (COVID-19) Cases, provided by JHU CSSE\nhttps://github.com/CSSEGISandData/COVID-19\n绘制
盖尔圆是矩阵特征值估计时常用的方法之一，其定义为： 与盖尔圆有关的两个定理为： 定理1：矩阵A的所有特征值均落在它的所有盖尔圆的并集之中。...定理2：将矩阵A的全体盖尔圆的并集按连通部分分成若干个子集，（一个子集由完全连通的盖尔圆组成，不同子集没有相连通的部分），对每个子集，若它恰好由K个盖尔圆组成，则该子集中恰好包含A的K个特征值。...推论2：实矩阵的孤立盖尔圆恰好包含一个实特征值。 推论3：盖尔圆方法中盖尔圆半径可以按列求和。...（因为方阵转置后特征值不变） 下面的代码使用Python+pillow绘制给定矩阵的盖尔圆： 当输入矩阵[[10,20,30],[30,40,50],[50,65,70]]时，得到的图形如下： 当输入矩阵
1绘制 ggplot(mydata) + + geom_bar(aes(x=a, y=b),width = 1,stat="identity", + colour = "black...(size=0.25), + axis.text.x=element_text(size = 13,colour="black",angle = myAngle)) 4.png 2绘制不带空心的玫瑰图...ggplot(diamonds,aes(x=clarity,fill=color))+ + geom_bar(width=1.0,colour...size=0.25), + axis.text.x=element_text(size = 13,colour="black",angle = myAngle)) image.png 3绘制带空心的玫瑰图...> ggplot(diamonds,aes(x=clarity,fill=color))+ + geom_bar(width=1.0,colour="black",size=0.25)+ +
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来随意绘制一张组合图，数据为R内置数据，图表无实际意义，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...Africa = sum(gdpPercap)) %>% mutate(type="Africa", year=as.character(year)) 数据可视化 p1 <- ggplot...element_text(angle =0,color="black",vjust=0.5), axis.ticks.length.x = unit(0.3,"cm")) p2 <- ggplot
sig <- 0.05 / nrow(gwas) 数据可视化 ggplot(gwas, aes(x = bp_cum, y = -log10(p),color = as_factor(chr), size
_1.5.1 dplyr_1.1.4 purrr_1.0.2 readr_2.1.5 tidyr_1.3.1 [11] tibble_3.2.1 ggplot2...rev()) df1 % filter(name=="WES RNA-seq") %>% dplyr::rename("WES RNA-seq"="value") df %>% ggplot
20220518_ggplot2绘制玫瑰图 library(ggplot2) library(cowplot) library(ggsci...= c('ZT2','ZT6','ZT10','ZT14','ZT18','ZT22')) windowsFonts(myFont = windowsFont("楷体")) ## 绑定字体 ggplot...= A, fill = B)) + theme_bw() + geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.7) + coord_polar() ggplot
本文内容: ggplot2绘制热图 热图展示方格为方块 热图分面、添加标记 换行长字符 配色 热图展示为点图 加载R包 pkgs = c('tidyverse', 'forcats', 'gtools'...scale_fill_simpsons() + theme(axis.text.x = element_text (angle = 45, vjust = 1, hjust=1)) 7、用点绘制热图...绘制个性化热图](https://zhuanlan.zhihu.com/p/442663764) [ggplot2合并共享坐标轴的图片](https://aosmith.rbind.io/2019/05.../correlation/heat-map-ggplot2/#:~:text=%23%20install.packages%20%28%22ggplot2%22%29%20library%28ggplot2%.../long-labels-ggplot/)
>% arrange(-age) %>% mutate(g_rank = row_number(), name = fct_reorder(name, age)) %>% ungroup() 绘制一个基础图...p <- ggplot(cent_bee) + geom_beeswarm(aes(age, "group"), groupOnX = FALSE) + theme_minimal() +...theme(plot.background = element_rect(fill = "grey99", color = NA)) # 构建ggplot图形，将结果存储在pp变量中 pp <-...cent_bee$g_rank ) %>% arrange(x) %>% # 根据x坐标排序 mutate(id = row_number()) # 为每行添加一个唯一的id 调整点的位置 # 使用...circleRepelLayout函数调整点的位置，以避免重叠 pp_repel <- circleRepelLayout(pp_df, wrap = FALSE, sizetype = "area") # 使用
引言 本期推文，我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图，关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据 ? ? 。 02....R-ggplot2 绘制 （1）默认格式 我们首先使用ggplot2 的基本设置对数据进行散点绘制，这里散点形状 shape=15 为黑色方块。...（3）添加R2、误差线、误差统计等统计指标 这里就体现出R-ggplot2 绘制图表的灵活之处了，我们使用 ggpubr 包中的stat_cor()和stat_regline_equation() 直接绘制...,size=1) + #绘制下误差线 geom_abline(slope = .85,intercept = -.05,linetype = "dashed",size=1) + #使用 ggpubr...到这里，一幅符合学术出版的相关性散点图就绘制完成了，我想需要绘制的图表元素应该都体现出来了 ? ? 03. 总结 R-ggplot2 绘制相关性学术散点图还是很方便的(毕竟有好多优秀的第三方包
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制嵌套圆形图，图形绘制倒也简单主要是细节的调整结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) 导入数据 bytes_total % mutate(x_label = c(0.45, 1.4, -0.57, -1.3)) 数据可视化 ggplot
本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制文献级别的KEGG富集分析气泡图。...一 载入数据集和R包 library(ggplot2) pathway = read.csv("KEGG.csv",header=TRUE,check.names = FALSE) head(pathway...二 绘制KEGG气泡图 2.1初始化数据并绘制散点图 ggplot(pathway,aes(Pvalue,PATHWAY)) + geom_point() ?...可在以下几个方面进行优化： A：标题，横纵坐标轴； B：按照通路上基因的多少定义点的大小； C：根据P值定义点的颜色； 2.2 修改点的大小 #按照Gene个数定义点的大小 ggplot(pathway...四 参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 好了，更换成自己的数据集即可以自己动手绘制KEGG通路气泡图了。
边界框 在我们用ggplot2做魔术之前再走几步。我们的目标包括欧洲和中东，因此我们希望确保我们主要占领欧洲。我们通过制作一个边界框来做到这一点。让我们使用 WGS84 坐标定义边界框的参数。...好了，伙计们，我们准备绘制欧洲河流的地图了。...我们首先绘制河流线，并根据定义的宽度根据类和宽度分配特定颜色。 由于我们的目标是将视野缩小到欧洲，因此我们使用coord_sf根据预定义的边界框设置纬度和经度限制。...我们将使用蓝色阴影来绘制我们的河流类。此外，我们将大小限制定义为从 0 到 0.3 的数值范围。我鼓励你玩这个范围，看看你会得到什么。...在本教程中，您学习了如何导入河流空间文件以及如何在 R 中制作欧洲的炫酷河流地图。随时检查完整代码这里，克隆存储库并根据需要重现、重用和修改代码。
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法：R 语言绘制十段线地图，给特定省份填色，今天我们将继续探索分省市地图的绘制。 本文的所有代码以及数据可以在公众号后台回复 [中国地图绘制] 免费获得。...library(rgdal) library(ggplot2) library(maptools) library(mapproj) library(ggsn) library(readxl) library...然后，使用 left_join() 合并数据。...ggplot(data = my_data) + geom_sf(aes(fill = as.factor(value), geometry = `geometry`)) + geom_sf_text...合并数据 小编使用的是 xlsx 格式的数据，因为可以创建多个 sheet，调用起来比较方便。
这时候我们就可以使用Excel来做项目管理里常用的甘特图。 2.什么是甘特图呢？ 甘特图是以提出者甘特先生的名字命名的。横轴表示时间，纵轴表示项目里各个任务。...这部分我会通过一个实战案例，教会你如何使用Excel来绘制甘特图，从而来管理项目，并自动生成项目进度报表。 我们可以根据项目需求用Excel做下面的项目管理文档。...整个文档做起来难度并不是很大，做完之后能够多次重复使用，大大的提升了使用的愉悦度和效率。 下面我教你如何用Excel做出这样的项目管理文档。 4.如何用Excel做甘特图？ 1）如何制作项目计划表？...2）甘特图如何制作？...5.模板下载 前面我们学习了面对复杂问题，如何使用Excel制作甘特图和自动报表来推进项目进度。 我希望你也能亲自跟着前面的步骤实践一遍。 怎样用 Excel 做数据分析？
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