ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,有着自成一派的可视化理念,数据可视化是数据分析的重要一步,让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同,它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的,就像是photoshop里的图层,那么首先我们得有一张画布(如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》) [root@centos $] R> library
今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧! 密度曲线图可能平时大家用的不多,不过其实没什么神秘,它的功能于直方图一样,都是用于表达连续型数值变量的分布形态。 案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
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。
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中,我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析,那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析,也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包:ggplot2
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。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
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。
原文:https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89579225
继续“一图胜千言”系列,直方图(Histogram)又称柱状图,是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况,也可以展示数据的概率分布情况。
color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度
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。
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;
参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA
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)。
主要内容是探索了NBA 14/15赛季常规赛MVP排行榜前四名 库里 哈登 詹姆斯 威少的投篮数据。今天重复第一个内容:用R语言的ggplot2画山脊图展示以上四人的投篮出手距离的分布。
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
前几天有一个读者在公众号留言问上面这幅图应该如何实现,我想到一个办法是利用ggplot2分别画散点图和密度图,然后利用aplot包来拼图,aplot包是ggtree的作者新开发的一个包,非常重要的一个作用就是解决拼图的时候坐标轴对齐的问题。这个aplot包的用法大家可以在微信搜索里直接搜aplot就可以直接找到原作者写的推文的介绍,而且这个公众号经常推送R语言的学习内容,非常好,作者是真正的大神级别的人物了。
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。
之前看到师妹画的一张图很好看,是等高线图和密度图的组合。 今天自己模仿了一下,幸得师妹提名:云朵图。 不同分组的点用类似于等高线图的形式呈现,点越密颜色越深。 上侧和右侧为点的密度分布图。 对于NMDS,PCA等二维数据可使用这种方式呈现。 目前看着还比较丑,美化的工作就交给读者了。。。 # 数据 data <- bind_rows( tibble(x = rnorm(1000, mean = 10,sd = 6), y = rnorm(1000, mean = 12,sd
今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变,分布会如同均值向左或向右移动。统计推断中,用样本均值估计总体分布的均值(期望值),样本量越多,样本均值约接近总体均值。
前面介绍了散点图、柱状图、直方图和核密度估计图,有时候散点图不能很直观的看的出数据的分布情况,这里介绍散点图与统计直方图组合绘制。
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
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。
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》。
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;
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时,会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据,查看存储在 merge_seurat对象的 meta.data中的数据帧:
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时,会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据,查看存储在 merge_seurat 对象的 meta.data 中的数据帧:
介绍一个R包UpSetR,专门用来集合可视化,当多集合的韦恩图不容易看的时候,就是它大展身手的时候了。
首先,本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集,数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务,这个数据集有1w条数据,3个特征:
ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图(利用color分
该函数两个主要参数bw(箱型的宽度)和kernel(核函数),核函数默认为高斯函数gaussian其他函数包括:epanechnikov,rectangular,triangular,biweight,cosina,optcpsine.
之前在学习ggplot的时候,一直存在着一个困惑。 就是这个函数是否允许两个做出来的两个相关图表重叠嵌套(也就是在一个大图(主图)的边缘位置,放置另一个缩小版的小图)。 这个想法很奇葩,本来想着没啥希望,鉴于该包的开发者那犀利的审美观,估计也不能允许这种情况的发生。 不过最近浏览一位大神的博客,真的有这种情况的解决措施,喜出望外,赶紧在这里分享给大家。 不过他的处理方式不是通过ggplot的内置函数,而是通过grid包中的viewport函数来实现的: 以下是具体的实现步骤: 加载包: library(gg
在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置,并将它们存储到一个mysettings列表中:
A variable is numerical (or quantitative) if it can take on a wide range of numerical values,visualization for distributions of continuous variables is a histogram.
虽然工作中很少用到,在某些场合还是有用,比如说Eclipse,IDEA 就是用java写的GUI,现在这个IDE不是还是很红么?也许到了2050年,还是用这些软件,或者还会出很多java写的GUI软件,也并不是国内人写得少,就是没用的。
1写在前面 天真的好冷啊,不知道各位穿秋裤了没有,有没有感冒。😘 这期就介绍一下ggokabeito包,是一个支持ggplot2和ggraph的即用型配色包,喜欢就去安装吧。🤪 再放一张去年拍的雪人照片,哈哈哈哈哈。☃️ 📷 2用到的包 rm(list = ls()) #devtools::install_github("malcolmbarrett/ggokabeito") library(tidyverse) library(ggokabeito) library(igraph) library(ggr
joy plot是类似于多组分类的重叠在一起的密度图(density plot),其效果图如下图所示:
上次可视化系列说了瀑布图(可跳转)。它可以用于展示拥有相同的X轴变量数据(如相同的时间序列)、不同的Y轴离散型变量(如不同的类别变量)和Z轴数值变量。
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:
前面介绍了基础直方图的绘制教程,接下来,同样分享一篇关于数据分布的基础图表绘制-核密度估计图。具体含义我们这里就不作多解释,大家可以自行百度啊,这里我们主要讲解R-python绘制该图的方法。本期知识点主要如下:
在知乎看到问题 为什么植物基因组比动物基因组大(为什么植物基因组似乎比脊椎动物拥有更多的基因?)? 印象里好像也不一定,因为拟南芥的基因组也才100多M,自己之前也看到过有些鱼的基因组也可以达到1G的级别。所以到NCBI网站上查了一下,找到了459个陆生植物(land Plants)植物的基因组信息,264个鱼(Fishes)418个昆虫(insects),377个哺乳动物(Mammals)的基因组信息。
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:
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半(half-half plots)的图片。比如:在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
作者:谢佳标 中国R语言大会讲师,高级数据分析师,8年以上数据挖掘建模工作实战经验 https://ask.hellobi.com/blog/xiejiabiao/4288 利用主成分分析构造你个人的股市指数,然后分析你的私家指数和该股市常用官方股票指数的相关性。 接用ML_for_Hackers-master 书中的数据。 > prices<-read.csv("stock_prices.csv") > prices[1,] Date Stock Close 1 2011-05-25
今天小编给大家介绍第二种方法,绘制散点图,并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图(密度图)里面使用的数据。这次我们使用的R包叫ggExtra
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