画热图的数据 image.png 用来添加文本的数据 image.png 如果还有其他文本需要添加，可以再准备一份数据 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2...) library(tidyverse) #install.packages("see") library(see) ggplot2 是用来作图的 tidyverse 是用来做数据整理的 see 这个包里有很多配色函数...读取热图的数据作图 dfa<-read.csv("20211007.csv") head(dfa) pivot_longer(dfa, !...X, names_to = "Y", values_to = "Value") -> dfa.1 head(dfa.1) 读取添加文本的数据 dfb...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
今天的推文是回答B站关注者的一个问题 他的问题是 image.png 我找到论文来看了一下 image.png 图片是 image.png 今天的推文我们试着来复现一下这个图 首先是准备数据...没有找到论文提供的原始数据，只能手动将其整理到表格里了。...image.png 这里用qq里面的截图工具识别图片文字还挺方便的 完整代码 library(readxl) library(ggplot2) df<-read_excel("abcd.xlsx"...file = "outp.pdf", width = 14,height = 6, family = "serif") print(p) dev.off() image.png 整体的思路就是...Y轴的坐标轴标签去掉，用geom_text()函数添加文本注释的办法作为标签，这样有了坐标位置添加横线表示分组就很方便了
加载需要的R包 使用pacman[1]软件包中的p_load函数通过以下代码一次性加载。 #安装pcaman软件包并对其他R包进行加载 if(!...下面的代码显示了如何在标准图表制作工作流程中使用bbc_style（）。这是一个非常简单的折线图的示例，使用了gapminder程序包中的数据。...它实质上修改了ggplot2主题功能（ggplot2学习笔记之图形排列）中的某些参数。 例如，第一个参数是设置图标题元素的字体、大小、和字体颜色。...使用panel.grid.major.x = element_line添加x轴上的网格线。...breaks = seq(0, 80, by = 20), labels = c("0","20", "40", "60", "80 years")) bars 在轴标签上添加千位分隔符
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。...image.png 这就是bbc_style（）函数实际上是在做什么。 它本质上修改了ggplot2的主题功能中的某些参数。例如，第一个参数是设置绘图标题元素的字体，大小，字体和颜色。...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。
在散点图的例子中，函数geom_point()在图形中画点，创建了一个散点图。最后，函数labs()是可选的，可添加注释(包括轴标签和标题)。 图1，散点图 ?...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。ggplot2包在定义组或面时使用因子(factor)（主要涉及函数facet_grid()）。...最后，将研究如何调整ggplot2图形的外观，包括修改坐标轴和图例、改变配色方案以及添加注释。...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。
R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。...最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然我们也可以根据需求使每个数据点在图表中呈现不同的颜色和形状、并排绘制多个图表等。...在拥有空白画布的基础上，我们可以使用R自带的可视化功能语句plot()来描绘散点图、折线图、柱状图等，辅助用户用于观察整个数据集的潜在趋势。...在plot()语句括号中，逗号前我们定义了数据点的X轴坐标值，逗号后定义了对应数据点的Y轴坐标值，两个都是用数组的方式表达。...data=mpg表示使用的数据集为mpg，mapping中是定义了映射到图表X轴、Y轴的数据属性，以及每个数据点的颜色（映射在X轴上的数据属性是displ，Y轴是hwy，颜色则按照数据集中class的种类标注
而各位大佬在写好包后会心有灵犀的上传到R包的仓库，即CRAN，bioconductor等，以便于大家下载使用~~书中会多次使用tidyverse这个用于共享如何构建以及使用数据的R包合集，让大家更轻松地使用数据...A: 使用library() 函数，在括号内直接添加加载包的名字。但是要注意包与库之间的区别，即库实际上是一个包含了若干包的目录。...第二章：快速浏览数据 简单的函数我们经常使用R基础包中的绘图函数，但是如果图形更复杂，ggplot2就会成为更好的选择。...*使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行，使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图？...plot(ToothGrowth$supp,ToothGrowth$len) 当两个参数向量在同一个数据框中时，使用boxplot(),其允许我们在x轴上使用变量 组合 #公式语法 boxplot(len
1.设置数据框以进行可视化 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。 观察rpkm数据。...使用R base包提供的函数'mean（）'： mean(rpkm_ordered[,"sample1"]) 只想要其中一个样本（数据框中的1列）的平均值，可以这样实现，但要从所有12个样本中获取此信息该如何实现...你会得到一个空白图，需要使用运算符指定图层+。 几何对象是图层的一种。是在图上添加的具体图形。...ggscatter4 x轴和y轴上的标签也很小，难以阅读。要更改其大小，需要添加其他主题图层。...将图片导出到文件 有两种方法可以将图输出到文件中（而不是简单地在屏幕上显示）。第一种（也是最简单的）是直接从RStudio“Plots”面板导出，点击绘图面板上方的Export。
然而，图形语法的翻译在ggplot2中没有对应关系（它的作用是由内置的R功能发挥的）。...本书第5章中解释了如何逐层构建图。 4.3.2.3 通过使用qlot()减少键入语法代码的数量 在ggplot2中，有两个主要的高级函数用于创建绘图：qlot()和gglot()。...实际上，在ggplot2中，除了颜色之外，我们还可以使用大小、形状、笔划（边界的厚度）和填充（填充颜色）来区分适当绘图中的分组。...4.3.3.3 使用坐标系统来调节和限制X轴和Y轴 坐标系的用途是在计算机屏幕上调整从坐标到二维平面的映射。在ggplot2中可用的不同坐标系中，笛卡尔坐标系和极坐标系是最常用的坐标系。...4.3.3.4 添加标签图层以更改标题和轴标签 默认情况下，由ggplot2创建的绘图没有任何标题，并且带有与绘图中使用的变量名相对应的轴标签。
R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴...绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用的图表 连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图...两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量...主要变量即为图形的两个坐标轴，其中y在纵轴上，x在横轴上。变形：单变量绘图，用 ~ x 即可；三维绘图，用z ~ x*y；多变量绘图，使用数据框代替y ~ x即可。...1.5 页面布局 lattice无法使用par()函数，因此需要将图形存储到对象中，然后利用plot()函数中的split = 或position = 选项来进行控制 split的方法，将第一幅图放置到第二幅图的上面
最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。labs()函数是可选的，可以添加注释、轴标签、标题等。 ggplot2中有很多函数，并且大多数包含可选的参数。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...mytheme.png 多重图 基础绘图中，我们使用图形参数mfrow和基本函数layout()把两个或多个基本图放到单个图中，同样，这种方法在ggplot2中不适用。
稍微对ggplot2有所了解的小伙伴都知道，ggplot2中是无法同一张图中画出两个y轴的，也即，下面这张图用“正常”的ggplot是画不出来的（大猫会在最后给出一个奇技淫巧的实现办法）： ?...为什么强大的ggplot2无法做到这种看似简单的任务呢？毕竟在几乎所有其他的统计软件中，两个y轴都很好的支持。例如SAS中，不仅可以画两个y轴，通过offset参数，这两个轴还可以拥有不同的起始高度！...是ggplot2的作者 Hadley 能力有限吗 ？当然不是，实际上，ggplot2的这个功能缺失是 Hadley 有意为之的。 W hy ?...Hadley 说的似乎很有道理，并且得到了题主的认可！我们可以看看最终题主接受的这个答案是怎么样的： 有时候客户想要两个y轴，但是这样做只会让他们的论证变得千疮百孔。...由于代码比较复杂，大猫把代码不做讲解直接粘贴到文章中，感兴趣的小伙伴可以根据关键字在 StackOverflow 上搜索相关资料。 ?
第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言： 因为这个语言是肉丝儿（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言，所以叫做...这两个人是统计学教授出身，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！如果你平时的工作和统计相关，你好意思不会点R语言么？...画图，画各种各样的图，画各种各样高逼格的图，画各种各样高逼格可以出版的图，是R语言自带的另一个光芒属性。如果你正在为如何画出各种好看的可视化图而苦恼，难道你不应该学习一点R语言么？...在ggplot2中，你首先利用 qplot()完成类似于基本绘图系统中 plot的操作，参数包括 geom/asethetics等；随后你可以利用 ggplot()这个核心实现 qplot()所无法实现得功能...如果ggplot2只是有这39个内置图形函数那就太没意思了，每个映射都是可以细化调整的，包括X,Y轴，颜色，大小等具体的熟悉，只是需要时间来熟练使用！
今天，小编教大家用R语言绘制常用的多维数据展示图——气泡矩阵图。 首先，我们需要准备输入文件。 ?...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。...准备好输入文件后，我们就可以打开R画图啦~ ## 导入R包 library("ggplot2") ## 导入数据 data <- read.table("input.txt",header = T,sep...执行完命令后，气泡图就画好啦~气泡颜色反映我们输入数据的不同类型，气泡大小反映我们输入数值的高低。...具体细节大家可以搜索ggplot2的相关参数，根据自己的需求调整或者将图片导出为PDF格式，通过Adobe illustrator调整。
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： ⑴内容添加与修改 ①添加修改新变量...： 缺失值是无法进行比较运算的，很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值，如下所示： 可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值的行，如下所示： ②日期值 在R中，...，mfg参数的后两个表示多图环境的行、列数，前两个表示要跳到的位置 此外，par()里也可以设置坐标轴大小字体样式cex、font等。...（scale）：将数据的取值映射到图形空间 ggplot2中两个主要的作图函数为qplot()和ggplot()。...⑵直方图 在ggplot2中，geom_histogram()可以在图层上添加直方图，stat_density()可以在图层上添加密度曲线，我们使用ggplot内置的示例数据mpg做直方图，如下所示：
在第3期中，我们讲了ggdraw和draw_plot命令，前者创建空画布，后者添加图层。...现在，我们来详细介绍一下添加图层的命令draw_*。 0、创建图片 图片仍然使用第3期《R高级|cowplot包拼图（3）：overlap》中的图A和图B。...x、y、hjust、vjust：分别设置所画图片的坐标x和y，以及与x轴、y轴的相对关系，hjust>0，表示在y轴左边，yjust>0，表示在x轴上边。...magick包中的read_image读取图片，然后使用ggplotify包中as.ggplot命令将图片转成ggplot2图片，最后连续使用draw_plot画出 #读取本地图片 library(magick...在ggdraw后添加换图 draw_label、draw_text、draw_plot_label、draw_figure_label都是为图添加label的，功能类似。
plot,boxplot,barplot,pie,hist,pair,它们每个绘图函数都有自己要求的输入数据，特定的可视化结果，请务必在还没熟练使用之前help一下它们，自己主动查看它们好玩的地方，好好自学...低级绘图函数: par() 可以添加很多参数来修改图形 title( ) 添加标题 axis( ) 调整刻度 rug( ) 添加轴密度 grid( ) 添加网格线 abline( ) 添加直线...lines( ) 添加曲线 text( ) 添加标签 legend() 添加图例 它们还有一系列的绘图参数(坐标轴、图例，颜色，性状，大小，空白，布局)非常繁琐，想掌握，花费的时间会非常多，但是很多人直接跳到...高级可视化不得不提ggplot了： 如何通过Google来使用ggplot2可视化 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下） 第五步：数据对象的高级操作 前面我们对向量，数据框，数组，列表都了解了，...在如何一个方向学习R，就不仅仅是R本身的语法了，你需要学习的东西太多了，我简单列出几个我接触过的方向吧：统计，科学计算，数据挖掘，文本挖掘，基础绘图，ggplot绘图，高级编程，都有着丰富的书籍和视频资料
PCA分析和可视化常用的是FactoMineR和factoextra的组合，分析和出图都很方便，比如将iris数据集的四个参数降维（示例使用）： library(magrittr) library(ggplot2...可以发现两个主成分解释了近96%的原始数据。 R中的prcomp函数也可以进行降维，从熟悉R函数的角度出发，尝试复现上述的降维图。....) * 100} %>% .[1:2] %>% signif(digits = 4) pca_prcp_contrib # [1] 72.96 22.85 图表复现 上面的PCA图其实就是使用ggplot2...主体已经出来了，还需要调整一下细节：修改主题、添加两条虚线坐标轴、保证坐标轴范围以原点对称、坐标轴标题添加贡献值、添加标题。...就此图来说，可以不用调整坐标轴范围，这里单独提一下是因为修改坐标轴范围的方式：传入limits参数的是一个函数，这个函数接受原来的坐标轴范围limits，可以在此limits的基础上修改后输出一个新的坐标轴范围
换句话说，如果在一个欧拉角的旋转矩阵中，在 X 轴的方向将其旋转了90度之后，接下来不论是绕 Y 轴旋转，还是绕 Z 轴旋转，得到的效果是一样的。...那么，本来应该是三个方向的自由度，现在变成了两个，这就是问题所在。 SETTLE约束算法的局限性 这里我们先回顾一下SETTLE算法中的一个环节，这个环节中涉及到了旋转矩阵的使用。...或者说，两个向量之间变换的轨迹不是唯一的。 Gimbal平衡环架中的死锁 在参考链接2中，作者自己画了一个平衡环架用于表示欧拉角死锁的问题。非常的直观，本章节中的图片都来自于参考链接2。...但是在后来长期的应用中，人们发现了四元数在几何旋转表示中的独特优势。在蛋白质折叠软件AlphaFold2和MEGAProtein中都使用到了四元数，用于表征分子结构的三维旋转。...在最前面的章节中，我们讲Gimbal Lock欧拉角死锁问题时，提到了一个比较重要的点：在特定条件下（如绕一个指定的轴旋转90度），两个空间向量中间可以对应无穷多个欧拉角的组合。
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...拼图可以解放很多ggplot2的绘图限制，是一个非常有意思的话题。但是如果做过拼图的人就会发现，拼图只是简单的将两个图摆放在一起，图与图之间依然保留着很多空白空间。...ggplot_2 为了更清晰的展示这个图的两个子图，可以在子图的panel上添加一个边框，可以发现两个子图的绘图区域的确是无缝拼接。...因为去除了轴标签之后，两个图是共用一个轴标签的，只有轴标签范围一致才能保证绘制的图表是正确的。...复杂绘图往往比较个性化，具体情况就不展开了，最后留一个小问题： 如果仔细看的话，会发现本文所举例子中的无缝拼图中间的x轴上有两个细微的空白gaps，这个是怎么造成的？
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