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。
数了一下刚好有一周多没有写新文章了，主要是临近毕业琐事比较多，再也没有像之前那样，拥有大把时间可以用来挥霍和消遣，静下心来写代码了。 毕竟要写一篇技术含量很高而又能让大家感兴趣的文章出来，足够的时间保障和没有任何干扰的的心情，一个都不能少。 真的不知道还能坚持写几篇，或者说接下来的时间还能容许我抽出多少来打理这些，希望以前写过的那些对于大家还有价值。 今天给大家介绍一个ggplot2连续颜色映射函数中一组非常好用的预设函数，它可以很容易的帮我们实现特定离散颜色间的均匀连续化。 说的不那么专业一点儿，就是如
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。
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。
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。
#这一小节介绍标尺，在对图形属性进行映射之后，使用标尺可以控制这些属性的显示方式，
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。
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 包提供了一个基于全面而连贯的语法的绘图系统。它弥补了 R 中创建图形缺乏一致性的缺点，使得用户可以创建有创新性的、新颖的图形类型。ggplot2 是 R 语言绘图一个重要特性和优势。通过 ggplot2，只需少量的代码，就可以绘制出高质量的图形，满足出版需要。ggplot2 语法简介，逻辑清晰，功能强大，可以快速上手。在 R 语言中自成一派，目前也有越来越多的绘图包基于 ggplot2 进行二次开发，一般都是以“gg”开头，例如 ggpubr，ggtree，ggvis，ggtree，ggstatsplot 等。
最近确实更得太少了，也不知道自己在忙啥，反正感觉不到忙碌的收获，要不是好多小伙伴儿在后台催更，感觉都快忘了还有要更新公众号这回事儿， 进入2018年以来，1月份更新了3篇，2月份更新了4篇，三月份2篇，自己都感觉过分了哈哈~ 今天赶紧找空写一篇~ 学过ggplot2的小伙伴儿们大概都了解过，ggplot2的语法系统将数据层和美化层分开，这种理念给了学习更多的选择，你可以只学习数据层，这样大可保证做出正确的图来（虽然质量不敢恭维），也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力，因为ggplot2理念几
原来ggplot只有两种scale的类型，即continuous和discrete，在新版本中加了一种新的类型，可以将连续型的数据根据bin变成离散型的。如下所示：
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
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《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法，将图形元素抽象成可以自由组合的要素，类似Photoshop中的图层累加，ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加，最终形成所图形。更加深入学习ggplot2，请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
假设有一些数据相关的问题亟待你解决。在此之前你听说过机器学习算法可以帮助解决这些问题，于是你想借此机会尝试一番，却苦于在此领域没有任何经验或知识。 你开始谷歌一些术语，如“机器学习模型”和“机器学习方法论”，但一段时间后，你发现自己完全迷失在了不同算法之间，于是你准备放弃。 朋友，请坚持下去！ 幸运的是，在这篇文章中我将介绍三大类的机器学习算法，针对大范围的数据科学问题，相信你都能满怀自信去解决。 在接下来的文章中，我们将讨论决策树、聚类算法和回归，指出它们之间的差异，并找出如何为你的案例选择最合适的模型。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图，由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
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。
上节学习了ggplot2的基础作图，并掌握了基本的作图模板。但是每次作图只有两个变量映射到了图形中，如下图：
今天小编给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」，让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。本期就随小编来看一下这个轻量级的统计绘图库吧~
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：
包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。计算机上存储包的目录称为库（library）。函数.libPaths()能够显示库所在的位置，函数library()则可以显示库中有哪些包。
guide函数作为scale_类函数中的一个内函数，通常配合比例尺函数一起使用，但是由于取其内含有众多的参数，因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿，因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
上图的横坐标轴看起来是离散的，但是我们用连续的数值来做横坐标，是为了后续再同一个图上叠加折线图更方便。
ggplot2 在绘图的时候，会在数据的边界部分进行留余操作（base plot 也会这么做），这样使得数据不会落到坐标轴的边界甚至超出边界，大多数情况这是好的。但较真的我们往往在绘图时想要去掉这个留余，我在之前的文章《分析与可视化ROC——plotROC、pROC》就用到过，用来去掉连续数值轴的留白。
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。
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。
一篇优秀的SCI论文，除了要有好的结果外，如何对结果进行可视化展示、如何对可视化图形进行配色都是SCI的加分项，今天小编给大家介绍的就是CNS级的文章配色，让你再也不用为文章配色而纠结！
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
R语言ggplot2作图的时候配色如果不知道如何选择，可以参考如下链接https://r-charts.com/color-palettes/
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。
今天快学Python给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」，让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。
ggplot2是目前主流的绘图R包，有着丰富的扩展包。今天来推荐一个极其强大的配色R包——paletteer包。据R包作者介绍，这个包收集了52个R包的2100种调色板，R用户可以通过paletteer[1]包来直接调用其他R包的调色板。下面来学习下怎么使用这个R包[2]。
决策树的可视化我们之前介绍过，主要是使用rpart.plot包，视觉效果还是不错的：
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：
逻辑回归典型使用于当存在一个离散的响应变量（比如赢和输）和一个与响应变量（也称为结果变量、因变量）的概率或几率相关联的连续预测变量的情况。它也适用于有多个预测变量的分类预测。
对于时间序列的数据我们通常用Spaghetti Plots进行展示，但是由于大量的纵向数据的重叠性，我们引入了Lasagna Plots来展示数据的层次性。今天就为大家介绍下LasagnaPlots的实现，我们需要用到包lasagnar，接下来我们看下包的安装：
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
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。
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。
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程，也算是自己的一个基础知识积累和巩固，希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制，主要知识点如下：
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。
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；
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。
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。 library(ggplot2) library(reshape2) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,23
今天我们来学习一下刘永鑫老师2019年发表在Nature Biotechnology上的文章NRT1.1B is associated with root microbiota composition and nitrogen use in field-grown rice中的代码。
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