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:
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
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。
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。
FushionCharts是把抽象数据图示化的套件,使用方便,配置简单。其相关參数中文说明例如以下。
对于较大数字,添加千分号可以方便快速地读出数值。千分号是指从最右边开始,每隔三位加个逗号。这种写法很广泛,来源大概是因为英文中 Thousand,千、million,百万、billion,十亿 都是隔三位的。在这里我们使用php实现数字格式化,数字每三位加逗号的功能函数,具体如下:
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
前言 🎆大家好,我是秋名山路上的漂移者,昨天也是抽空做了一下,蓝桥号称30块的模拟赛,不说了,感受了一下,又是割韭菜的一波骚操作,由于我是没有买的,题目来源于:执 梗,老哥是用Java语言写的,我由于使用c++比赛,就用c++不同的思路写了一波,题目比较简单,我们一起来看一下吧!!! 👍蓝桥推荐文章 蓝桥骗分指南 拿最多分——暴搜,bfs,dfs ❤️十大排序算法详解❤️ stl详解 😁目录 前言 🍺1.A的个数 🍺 2.最2数字 🍺🍺3.最少次数 🍺🍺4.超大玉螺旋丸 🍺5.二叉树的最大深度
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。
格式符为真实值预留位置,并控制显示的格式。格式符可以包含有一个类型码,用以控制显示的类型,如下:
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)。
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。
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。
答: var imgObj= document.getElementsById(‘img1’)
在以前,我一直都是利用正则表达式进行手动插入千分位,比如,写了个这样的方法(注释比较详细):
本文探讨使用Python f-字符串格式,也称为“格式化字符串文字”。f-string是格式化字符串的一种很好且简单的方法,适用于Python v3.6+。如果你仍然使用.format()方法,必须了解f-字符串。
功能特性 animation 是否动画显示数据,默认为1(True) showNames 是否显示横向坐标轴(x轴)标签名称 rotateNames 是否旋转显示标签,默认为0(False):横向显示 showValues 是否在图表显示对应的数据值,默认为1(True) yAxisMinValue 指定纵轴(y轴)最小值,数字 yAxisMaxValue 指定纵轴(y轴)最小值,数字 showLimits 是否显示图表限值(y轴最大、最小值),默认为1(True)
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
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。首先,需要有一张空白的画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。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
今天是大年初二,这篇文章我只想传达一点: 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的,如果有,请换个关键词继续Google! 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R语言。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? 另外,在R语言的官网上,有这样一
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
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。
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)。
sql写入数据时没有对千分位分隔符的逗号进行处理,查询到excel或者用PQ,PB连接也没问题,但是sql语句里面做计算的话就只会取第一个逗号之前的部分进行计算 说明:数据类型为varchar
最近有朋友找我仿站,为了实现某些效果,要去掉访问次数千分位的逗号,说真的,倡萌没有系统学习过PHP,所以只好求教 露兜老大,得知可以通过 number_format() 函数通过千位分组来格式化数字。自己折腾下,还真实现了,记录一下。
核心就是/^\s+|\s+$/这一段正则表达式,它会匹配字符串前后的空格,然后通过replace()把匹配到的部分替换成空串。
ggplot2的特殊语法规则:列名不带引号,行末写加号(加号表示不同函数之间的连接)
前几天收到小伙伴的留言,说你写的python相关教程意义不大,还不如专门整理《NLP》相关文章供大家参考学习,还有小伙伴说你的python入门怎么不更新了,今天地铁上都没得看了。首先我很高兴能收到大家的留言,但是对于这个事,我特别期待这个系列出完的那个时候,肯定会特别有成就感,所以我希望大家能满足一下我的小私心。在此过程中,我一定会平衡好这两个事情的,望大家监督。好了,开始正文吧。
1、Python 1.1 format方法: 2.7版本以上直接用format设置千分位分隔符 Python 2.7 (r27:82500, Nov 23 2010, 18:07:12) [GCC 4.1.2 20070115 (prerelease) (SUSE Linux)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> format(1234567890,',') '1,
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:
四种常见的作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴,提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化,并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。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)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
ggstatsplot是ggplot2包的扩展包,可以同时输出美观的图片和统计分析结果,对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用。
ps:高级绘图函数是指可以绘制出一张图,而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”,低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制,二者都是base包的内容
R包下载设置镜像 >options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #安装R包 >if(!require(ggplot2))install.packages('ggplot2',update = F,ask = F) >if(!require(ggpubr))install.packages('ggpubr',update = F,ask = F) >if(!require(eoffice))install.packa
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念,图形由以下几个模块组成:
Power BI 2023年6月新推出的卡片图(不了解新卡片图可参考这篇文章:Power BI可视化的巅峰之作:新卡片图)可以借助SVG矢量图实现计算器字体效果,本文讲解实现原理。
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。
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;
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
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。
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 。
双变量数据可视化可能对于我们比较简单, 但是如果变量是三个或者更多,怎么在一幅图一起显示呢?今天我们就来讨论这个问题,解决方案有两种。
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:
emmm……你们是不是还在怀疑为什么关注列表中还有一个这样的up主。在这里和大家汇报一下,大猫前几个月在奋斗自己的博士毕业论文,现在终于通关啦,而且再过十几天就要迎来毕业典礼!所以这个不靠谱的up主现在又可以重启这个公众号啦。
https://www.bilibili.com/video/BV1B5411W7HU
写在前面 R语言不仅在生物信息数据处理中发挥着重要作用,也是其它主流数据处理人士的首选工具。现在非常多自学生物信息学的小伙伴必须学的就是R,所以写一个R的系统性入门指导是非常有必要的。我作为老一辈的生信工程师,所以喜欢perl一点,排斥python。我也稍微看过一些python的语法,个人认为R和python几乎是一模一样的。R的特点就是内置了大量的函数,基本上你认识的英文单词都可以是一个函数,即使不是,你也可以自定义为函数。搞清楚了函数和变量,就可以看懂大部分的R代码了。 那么多编程语言,有何异同? 下面
geom_smooth()函数不需要指定任何参数,自己直接就添加的是二次方程的拟合曲线,当然以上结果是因为自己的数据非常标准,是直接用二次方程来生成的
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