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。
最近科研绘图中,需要解决这么一个需求。如何将下图中的左图(低配版)转化为右图(高配版, x,y 轴分离)。
本次内容介绍条形图的绘制,包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。
条形图是科研中常用的图,但是有时候可能你会觉得普通的条形图过于平平无奇。还有些时候展示的空间有限,数据却很庞大,这时再用普通的条形图可能就不利于展示信息了。那么要怎么办呢?不如考虑一下使用环状条形图。我们先来看几个关于环状条形图的例子。
Geom_text()将文本直接添加到绘图中。 geom_label()在文本后面绘制一个矩形,使其更易于阅读。
本期开始继续基础图表(柱形图/条形图(bar charts))的绘制推文教程,但在系列绘制之前,我们先介绍下个人较喜欢的一个绘图R包-ggchicklet包,用于绘制带圆角角度的柱形图(Rounded Segmented Column)。主要涉及的知识点如下:
关于这个误差bar的添加,主要的问题其实是计算的问题,需要max和min,如果存在分组的问题,那么就需要使用按照分组再计算max和min,然后再在aes中使用。 love&peace
今天是大年初三,想必小伙伴们都放假在家陪着爸爸妈妈,吃着家乡的饭,和家人一起过节,小编在这里给大家拜个年~祝大家新年新气象,新年好运气有福气,工作顺利,身体健康~
💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load("E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family = "Girassol")) theme_update( text = elem
分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数
另存为csv格式,存储到Rstudio的工作目录下。这边我命名为 example_1.csv
不可否认的是里面的优秀资源确实不少,比如;https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图:
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制镶嵌条形图,下面通过一个小例子来展示 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(ggtext) 导入数据 incl_gen_2019 <- read_tsv("incl_gen_2019.xls") %>% mutate(OECD = rowMeans(select(., 3:last_col()))) %>% rename(provisions = 1) %>% add_r
本文将给大家介绍一个ggplot2灰常牛X的可视化扩展包,我将该包主页的包用法介绍整理成中文,分享给大家。 包名叫geofacet,有经验的charter大概能猜出来个大概,没错该包是关于可视化数据中的地理信息,以及维度分面。 作者命名非常讲究,将该包的两个主要核心功能进行组合命名。 地理信息可视化分面,这么吊的包你肯定是第一次看到吧(其实之前介绍过一些地图上的mini 柱形图、饼图等都算这一类),但是这里的分面功能做的更加彻底,作者还是遵循惯例,将这种基于地理信息分面的可视化功能对接了ggplot2,并
整理文本进行情感分析是典型的文本分析案例,当打算深度阅读一篇文章时,可以利用我们对单词的情感意图的理解来推断一篇文章是积极的还是消极的,或者其他可能带有一些更微妙的情感特征,比如惊讶或厌恶。最近特别好奇读文学相关的本科生或者硕士生到底毕业论文是写啥,从网上了解一番之后发现,部分文科生的毕业论文是这样的,《从Jane Austen个人感情经历来看<傲慢与偏见>中体现的爱情婚姻观》、《某某作家部分作品及其爱情观的分析》、《浅析某某作家笔下的人物性格魅力:以xxx为例》~
1.根据文本内容构建分组 2.针对分组构建不同的颜色 3.构建颜色与文本之间的映射关系
没有难学的技艺,只有不够辛勤的付出! 今天这篇文章推送仿的的是网易数独的一幅信息图,内容呈现的是全球各国人民对于养老所持的态度,数据来源于Pew Reserch Centre。 图表整体难度中等,使用
坐标轴重叠是常见的绘图问题,常规的解决方式是增加图形的宽度、降低字体大小、坐标轴文字旋转。还有 2 个新的方式,自动错位排列和隐藏重叠坐标轴。
原文链接:http://tecdat.cn/?p=8003 演示数据集 library(gapminder) head(gapminder) ## # A tibble: 6 x 6 ## cou
本节来复现「nature medicine」上的一张图,此图将饼图与环状条形图进行了组合也别有一番风格,小编稍微写了一些代码有更高需求的可以在此基础上进行进一步的拓展; 原文 Data-driven identification of post-acute SARS-CoV-2 infection subphenotypes 📷 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(camcorder) library(ggtext) library(ggsci)
❝本节来介绍如何绘图韦恩点图及对其进行注释,图表主要使用「ggplot2」,「UpSetR」,「ggplotify」等包来实现,此图我想介绍的重点在于图形格式的转换及拼图下面来进行具体介绍, A highly conserved core bacterial microbiota with nitrogen-fixation capacity inhabits the xylem sap in maize plants ❞ library(tidyverse) library(UpSetR) library
今日心血来潮,看到一幅制作精良的图表,就想使用ggplot2代码实现,虽然不知道该怎么称呼这个图表,但是能顺利做出来也是很有成就感的! 加载数据包 library("ggplot2") library("grid") library("showtext") library("Cairo") font.add("myfont","msyh.ttc") 构造图形数据源 mydata<-data.frame( id=1:13, class=rep_len(1:4, length=13), Label=c("Eve
本来想颜色让你们自己调的发现,还有一个技术点:重叠的颜色ggplot 会变成两种颜色对应的合成色,这样就和legand 中的不符了。这里需要手动替换一下,最终代码如下:
R包的名字是ghibli,查了下这个单词是吉普力工作室的意思,吉普力工作室和宫崎骏之间的关系我不是铁杆粉,我也搞不明白,下面涉及到的几部动画我都同意称为宫崎骏动画了。
首先我们定义一下什么是攻防一体,在前面的回答中有答主采用的标准是——全明星球员并且入选最佳防守阵容。本篇文章采用的标准是:
❝本节来介绍如何对常见的柱状图稍加改造绘制成一张美观的面积图,下面通过一个小例子来进行展示; 📷 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") 数据筛选 ❝此处根据关键词将数据分为上下两个部分 ❞ wet_df <- df %>% filter(str_starts(code, 'W')) %>% mutate(mean_probability = mean_probability *
二者唯一的区别在于,col 的stat 参数是identity。因此如果使用geom_bar 指定stat = "identity",二者是没有区别的。
❝本节来介绍如何ggplot2来绘制正负分布的条形图,在之前展示案例的基础上进行了一些小的改动,下面通过1个案例来进行展示 加载R包 library(tidyverse) library(grid) library(ggtext) 导入数据 chocolate <- read_csv('chocolate.csv') mean <- mean(chocolate$rating) 数据清洗 df <- chocolate %>% group_by(company_location) %>%
在上一节中[[77-R可视化13-多个ggplot图象映射实现以假乱真的dodge+stack效果]],我们提到了这张图:
https://news.cgtn.com/news/2020-05-08/Beijing-Winter-Olympics-color-system-and-dynamic-graphics-released-QkvJxPsfBu/index.html
今天的推文是昨天推文的延续 跟着Science Advances学画图:R语言ggplot2画柱形图如何让屁股朝右。在昨天的推文中模仿了论文 Landscapes of bacterial and metabolic signatures and their interaction in major depressive disorders中的 figure2B image.png image.png 但是有一个细节没有能够实现,就是让坐标轴以上图样子的科学计数法显示,昨天的推文发出后有读者留言了对应的
ggplot2已经非常好用了,但是大家对美的追求是永无止境的,比如对于坐标轴,有人可能更喜欢base r那种,base r的很多默认图形,坐标轴都是分离的,比如这种:
这是position_dodge()的简写形式,它会自动计算需要的dodge宽度。不能设置preserve参数。
配色来源于论文 https://www.nature.com/articles/s41577-022-00707-2 里面图的颜色看起来非常舒服,摘下来作为自己数据可视化作图的备选项 第一个图 📷 image.png 八个配色 library(ggplot2) cols<-c("#88c4e8","#db6968","#982b2b","#0074b3", "#e5ce81","#f47720","#459943","#bdc3d2") dat01<-data.frame(x=LETTE
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。
GCTA这款软件,写了几篇了,后面将介绍单性状遗传力评估,以及多性状遗传力和遗传相关评估,感觉它与传统的评估软件,比如ASReml,DMU比较像,但是使用范围上更偏向医学。它的显著特征是速度快,里面还有很多GWAS方面不同模型的参数,真是一款强大的软件啊。“取法于上,仅得为中,取法于中,故为其下。”我学习好的软件,希望掌握个中不溜,就很不错了。
先前提到了60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图 (qq.com)这个包。
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释,比如GO或者KEGG的注释,注释好以后通常是富集分析。如果是研究比较多的物种,可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好,最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。但是如果是比较小众的物种,没办法借助clusterProfiler这个R包的话,如何得到和clusterProfiler一样的可视化结果呢?今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码
总共4个分组的差异分析,频率为4的基因就是共同的差异表达基因。我们选择3个来显示:
代码来源的链接是 https://github.com/NearAndDistant/data_science_with_r
今天在找R shiny的教程的时候发现了一幅比较漂亮的散点图,配色很好看,代码记录在这里。
经过研究表明,在旅行者的决策过程中,TripAdvisor(猫途鹰,全球旅游点评网)正变得越来越重要。然而,了解TripAdvisor评分与数千个评论文本中的每一个的细微差别是很有挑战性的。为了更彻底地了解酒店客人的评论是否会影响酒店的加班表现,我从TripAdvisor截取了一家酒店 – 希尔顿夏威夷度假村(Hilton Hawaiian Village)的所有英语评论 (Web抓取的细节和Python代码在文末)。
数据是excel存储,读取数据使用R包readxl中的函数read_excel()
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云