箱式图适用于连续变量的可视化展示，显示变量的四分位数，中位数、异常值等 同时箱式图可以预览两组之间的差异，为后续统计分析做准备
今天跟大家分享如何在R语言中利用ggplot函数制作箱线图及其美化。 箱线图也是经常会用到的用于呈现数据分布形态的重要的图表类型。 还是以ggplot2包内置的数据集为例进行案例演示： ggplot(
小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。它是箱式图和密度图的组合，密度图通过旋转放置在箱式图侧边，以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。主要是数据的分布，可以看出是双峰的还是多峰的
大家对ggplot应该很熟悉，那么围绕ggplot也开发了很多辅助的包，今天给大家介绍下如何在我们绘制的图像上简单的标注差异信息，比如P值、倍数差等。那么需要用到包ggsignif。首先看下安装：
继续“一图胜千言”系列，箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。
treatment = rep(c("elevated","ambient"),150))
参考：R绘图系列-带有significant信息的boxplot | showteeth's blog[1]GitHub - const-ae/ggsignif: Easily add significance brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")")
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。
ggtext的geom_richtext可以使用Markdown或者html语法来拓展ggplot2的文字图层geom_label用法。最近在使用ggtext时，有一个需要geom_text的效果的需求，但是ggtext的图层效果都是类似于geom_label的，要想使用geom_text效果可以通过参数设置来实现。geom_label和geom_text的视觉区别在于是否有一个边框区域。
箱线图一般用于可视化基因的表达情况，常化用统计学方法计算组间基因的表达差异情况。以下主要是用boxplot和geom_boxplot
ggplot常用的五个参数：color, size, shape, alpha, fill；shape有25中形状
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用。
这里面，用（）将ggplot作图的代码括住，它会输出到屏幕上，使用%>%将其作为对象传递给ggsave，用.表示它，写作ggsave("plot3.png",.)，即可。
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。
group1 = rep(gl(2, 5, labels = c("a", "b")), 2),
在之前的文章中，我们分享了多个基因差异分析的可视化，使用的是ggpubr这个R包，ggpubr在标记p值时，可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线，非常方便，但是无法指定添加的p值的位置，在某些时候会缺乏灵活性，今天要介绍的是另外一个R包ggsignif，其帮助手册链接如下
这样多了一个垂直线，不好看，我们把误差线的图层放到最下层，就是把代码写到boxplot的前面，然后加一些基本的美化
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。
但是现在遇到一个问题是所有的线都变成虚线了，我想要矩形的边框变成实线，那该如何实现呢？经过搜索找到了一个解决办法 链接是 https://stackoverflow.com/questions/53170465/how-to-make-a-base-r-style-boxplot-using-ggplot2
前面对比了已取消航班和未取消航班的出发时间，使用学习到的知识对这个对比的可视化结果进行改善。
这是ggplot中十分可爱的一个扩增包，目的只有一个，就是让你的图动起来！就是酱紫！！
以最后一个图为例，最左边残差为-1，即lprice 比仅使用重量进行估计的预测值少一个单位，由于取过log2，因此值为-1 的点的价格为预计价格的一半，残差为1 时，价格则是预计价格的2 倍。
最近在使用ggplot2对箱线图叠加点图是发现奇怪的现象，只要我改变点的形状，绘图就出问题了。
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第三篇。学习R语言ggplot2包画箱线图。
提到R语言，总会想到它强大的绘图包ggplot2，甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如，python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下，总结了一些日常绘图中常用的命令。
ggplot(data=dat1,aes(x=variable,y=value)) +geom_boxplot()
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
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。
开头一个小tips：在运行R project时，界面上最好每次只有一个脚本，否则不同脚本之间流程、变量容易混乱
写在最后：有时间我们会努力更新的。大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。
ggplot2 添加显著性标记方法类似，可参考以下内容https://zhuanlan.zhihu.com/p/644988686
【1.当不确定自己输入的代码是否正确时，可以用attach（）括号内填入你想使用的数据，这样当你想用a数据里面的某列名字时，可以直接用Tab打出他的名字并且不会出错
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。
aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。它的主要功能包括以下三个方面：
set.seed()这个函数大家可能经常会看到这个函数，他的作用是保证自己模拟的数据和示例代码完全一致
ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象
*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层，从前往后覆盖，因此需要考虑函数书写的顺序
今天小编给大家推荐一种绘制另类分布图的绘制方法，其可以绘制出经济学人风格的箱线分布统计图。当然，你可以将其看作是箱线图的另外一种可视化形式。涉及的知识点为R-ggeconodist包绘图技巧，详细内容如下：
https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP
做单细胞数据分析的时候，我们经常会用小提琴图来展示一些marker在不同细胞亚群中的表达情况。R的Seurat包中就有一个函数叫VlnPlot，专门用来画小提琴图的。
可以看到无论是切工、颜色还是纯净度，竟然是差的价格更高（颜色J是颜色最差，纯净度是I1最差）。
这篇论文数据分析和可视化的部分用到的数据和代码全部放到了github上 https://github.com/karkman/crassphage_project
ggeconodist是开发者受Economist杂志独特风格的启发，开发的一款与普通绘制的箱型图不同风格的R包。
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