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 。
我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合,箱式图展示了分位数的位置,小提琴图则展示了任意位置的密度,小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。
使用guides()参数来设置或移除特定的美学映射(fill, color, size, shape等).
ggthemr为ggplot2提供了近20种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或改变图表细节。
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。
#在统计变换一节中,提到如果按切工分组作回归线,显然图会很乱,有了分面功能,我们可以分别作图。
源自|一览众山小-可持续城市与交通 微信ID:SustainableCity 文|James 译|LapYeung 编辑:Ivy 当我开讲R语言课程时,开场白通常是:纽约时报的视觉部门
ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如,以下R代码将数据集初始化为ggplot,然后将一个图层(geom_point())添加到ggplot上,以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width:
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
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
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
拥有财富、名声、权力,这世界上的一切的男人 “海贼王”哥尔·D·罗杰,在被行刑受死之前说了一句话,让全世界的人都涌向了大海。“想要我的宝藏吗?如果想要的话,那就到海上去找吧,我全部都放在那里。”,世界
本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息学专业,目前在复旦大学就读研究生,研究方向为宏基因组。
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
可以看到各个细胞亚群,都是有CD4基因表达的,我们虽然命名了 Naive CD4 T和Memory CD4 T",但是它们并没有特异性的高表达CD4基因哦!
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。
对于饼图,上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包(可见R可视乎|饼图)。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。接下来做简单描述,然后进入圆环图的学习。
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:
说明没问题,是得到了dataframe;这样:数据准备好了,作图的工具也准备好了,那么我们就开始作图:
有时候我们用ggplot 绘图,而并不手动设置theme 参数调整,图片往往是非常朴素的。
R语言可以进行数据分析,也可以进行地图绘制,而且非常简洁,快速。 虽然Arcgis基于桌面可视化操作,能够进行空间分析,但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心,就要从头再来,可重复性较低。
几何对象的本质,也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后,便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层,接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等,便可以实现图层的添加。
Q1 :能不能自行指定映射的具体颜色? 想要自行指定映射的颜色,就必须要有映射。
早上听完讲座才想起来,今天 520 了。那这样吧,小编给做了个小小的惊喜给读者们,年轻的盆友可以用这“小玩意”给自己心仪的对象表白了。
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。
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。
今天小编继续给大家送上优秀可视化教程推文,同时,我们也提供练习数据哦~本期的重点是是关于桑葚图(Sankey Diagram),中文名字叫法不同,我们还是以英文名称为主哈,本期内容主要包括以下几点:
我们使用r语言中ggplot2包绘制云雨图,云雨图可以看做是核密度估计曲线图、箱线图和抖动散点图的组合图表。我们可以使用自定义的半小提琴函数geom_flat_volin()、箱型图函数geom_boxplot和抖动散点图函数geom_jitter()叠加实现。
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
不过,我做不到,我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制",也得到很多小伙伴的响应
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。
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。
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
参考:https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/81742322
ggplot2是一个神奇的R包,可以将自己的统计数据绘制成想要的图案。从今天起小编计划为各位观众老爷们带来一个ggplot2的系列教程。那么首先呢,大家在可视化自己的科研数据时,最最最常用的就是绘制一个带误差或者显著值的柱状图。
饼图(pie chart)被广泛地应用于各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片,整个圆饼代表数据的总量,每个切片(圆弧)表示该分类占总体的比例,所有切片(圆弧)的加和等于100%。
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。
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。
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggforce」来绘制别具一格的条形图,下面小编通过一个案例来进行展示,图形仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。❞
ggplot2画图的时候有几个默认主题,画图的时候我们可以自己挑选一个喜欢的内置主题,也可以自己设置。其中内置主题有以下几个,我们用iris数据集看一下效果:
大家好,在这里给大家介绍一下使用ggplot2绘图调色的几种小方法。正所谓绘图十分钟,调色一小时。图片的配色直接决定了图片质量的好坏。下面讲一下我平时绘图用到的调色工具。
用Arcgis专业作图工作制作中国地图时候,往往会添加南海九段线,其中南海九段线是因为需要保证中国土地的主权完整性。在Arcgis中操作时候,会根据标准中国地图,实现增加第二个图层,然后只截取南海部分,完成两个图层展现在同一副图中。 那么问题来了,如何在R中实现该操作? 现在绘制地图经常会用到ggplot与sf,如何实现同一副地图中,添加南海九段线呢。 主要是借助于cowplot包,可以实现两个图层的叠加。
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。
随着科技的发展,我们生活中生产的数据日益增加,数据可视化变得至关重要!通过大数据的可视化,使我们更能读懂其中的奥秘!
ggplot2提供了强大的可视化能力,通过修改theme,可以实现各种精美图表。但是想绘制出好看的图表不仅需要强大的工具,还需要个人的审美、配色等能力,ggthemr包提供了近20种精美主题,极大的方便了图表绘制工作。 ggthemr介绍 ggthemr为ggplot2提供了多种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或修改参数,改变图表展示细节。下图为几个ggthemr主题案例图,更多介绍可参考GitHub主页:https://github.com/cttobin/ggthemr#install
此外貌似还可以用md 或html 渲染,不过这里其实有更强的ggtext 了:R语言之可视化(32)之ggtext:提高ggplot2的文本呈现 - 简书 (jianshu.com)[2]
❝本节来介绍一个修改文本颜色的绘图案例,在实际数据分析的过程中某些情况下我们需要为轴文本和图例文本来添加不同的颜色,但是由于在ggplot2中无默认的参数来实现这一功能,在此小编使用另一种巧妙的方法来实现这一需求,整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。
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