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跟着Nature microbiology学画图~R语言ggplot2画散点图

数据格式部分截图 ?...读入数据 这里介绍一个相对方便一点的读入数据方式，数据按照以上格式准备好，然后全选，右击选择复制，接下来打开R语言运行如下命令 df1<-read.table("clipboard",header=T,...image.png 如果用geom_label()函数的话是如下效果 p2<-ggplot(df1,aes(x=Species.Rank,y=Cumultative.relative.abundance...image.png 这是因为即使没有文字，geom_label()也会在对应的位置添加文字边框 添加文字标签的时候与对应的点有些重叠，可以选择出图后手动调整，也可以选择另外一个R包ggrepel里的geom_text_repel...()函数,它可以自动调整文字标签和点的位置 library(ggrepel) ggplot(df1,aes(x=Species.Rank,y=Cumultative.relative.abundance

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冲击图和桑基图，傻傻分不清楚！

在之前的文章中，我们介绍了桑基图的可视化原理，而冲击图作为桑基图的一个子类，其展示的信息和桑基图基本一致，只不过在输入数据的格式上要略作调整。...Admit, 即图例代表的元素，根据这个状态，把柱子间的连线，即代表数据流动的link分成了两类 要绘制这样的一幅图，首先来看下输入数据的格式 > library(ggalluvial) > data_wide...Female A 89 4 Rejected Female A 19 5 Admitted Male B 353 6 Rejected Male B 207 这样的数据格式为称之为宽格式...把柱子的填充色设置为黑色 2. 把柱子的宽度变窄 3. 把连线按照Admit属性赋予不同颜色 4....，我们可以依次在代码中指定需要绘制的列，但是当柱子较多时，使用这种宽格式就比较费时了，此时，就可以使用长格式的输入文件，示例如下 > data_long <- to_lodes_form(data_wide

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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

它所做的通常是将文本大小，字体和颜色，轴线，轴线文本，边距和许多其他标准图表组件转换为BBC样式，这是根据设计团队的建议和反馈制定的。...它本质上修改了ggplot2的主题功能中的某些参数。例如，第一个参数是设置绘图标题元素的字体，大小，字体和颜色。...bbplot软件包的第二个功能finalise_plot（）将使标题和副标题左对齐，并在图的右下角添加带有源和图像的页脚。...width_pixels：默认情况下设置为640px，因此仅当希望图表具有不同的宽度并指定其宽度时才调用此参数。...image.png 修改柱状图柱子顺序 有时，您需要以不按字母顺序或按大小重新排序的方式对数据进行排序。

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R：ggtext包丰富ggplot2中文本的表现力

在主题部分如坐标轴标题、坐标轴标签、图形标题、副标题、脚注等，可以使用html、markdown及css语法的文本，然后在theme函数中使用element_markdown和element_textbox...在panel区域，也就是类似于原生的geom_text或者geom_label的图层所作用的区域，可以使用geom_richtext或者geom_textbox来扩展文本标注的表现力。...下图中可以看到，y轴标签使用了html的标记和css语法，改变文字为倾斜和不同颜色。脚注基本上是markdown语法，加了一个html换行标签。...上图是固定的格式显示，strip的格式都是一样的，其实也可以更进一步，将strip按照分组显示，从而实现多一个维度的信息展示，比如此图的stipe文本是class信息（因为这里的分面是facet_wrap...geom_richtext geom_richtext和基础图层geom_text或者geom_label类似，但是扩增了很多格式控制。

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R语言ggplot2使用geom_label()函数添加文本标签的一些细节调节

image.png 文本框的四周默认是带有圆角的，如果不想要圆角可以使用参label.r ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label=label...image.png 这样就变成了直角 如果不想要文本框四周的黑线，可以使用label.size=NA参数 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label...image.png 调整带颜色的背景的大小，可以使用label.padding参数 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label=label,...这里遇到一个问题是两个文本不一样，背景颜色的大小就不一样，如和把他们改成大小一样的呢？...暂时没有找到参数来调节 如果要调节文本框的位置可以使用nudge_x和nudge_y参数 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label=label

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66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本（柱状图加计数）

当时挖了一个坑： 那么问题来了，我的字体该加到哪里呢？ 基本的ggplot 就够了 比如你可以将内容以captain 的形式加在图片的侧方。...() 和geom_text() R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)[1] 可以参考下面的效果和上面的链接中的教程...ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, label = rownames(mtcars))) > p + geom_label() 为柱状图添加计数标记 个人感觉，比较常见的场景是...65-R茶话会14-柱状图用col还是bar，你可以省一点空间 (qq.com) 下面简单的对数据框操作一下： iris2 <- iris iris2$group <- sample(c("a","b"...参考资料 [1]R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com): https://cloud.tencent.com/developer

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跟着Nature Genetics 学画图：R语言ggplot2一次性画好多个饼状图

通过 help(package="scatterpie")函数查看帮助文档，得知需要准备的数据格式如下 ?...image.png x,y指定饼状图的位置坐标，接下来就紧跟饼状图每个部分的数据 ，那接下来就模仿这个数据 模仿数据的代码 x<-rep(seq(2,14,2),4) y<-as.numeric(as.character...image.png 接下来是添加头部的图例和右侧的文字 首先是构造数据的代码 df1<-data.frame( x=seq(1.9,14,2), y=9.5, label=c("A","A"...(data=df1,aes(x=x-0.1,y=y,label=label), fill="#5b9bd5")+ geom_label(data=df2,aes(x=x+0.1...image.png 模仿的还差不多 这里遇到一个问题是：ggplot2添加文本的时候默认是以坐标轴的位置居中分布的，有没有办法让文本以坐标的位置居左或者居右来呢？

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单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R

由于最近一直需要加班和做试验，我把更文的时间变成一周一次啦，有问题的小伙伴可以留言，我们做生信的小可爱们一起学习进步。.../analysis/01-QC_filtering.R首先作者对相关的结果进行了数据质控，作者用的SingleCellExperiment的格式，如果友友手上的数据格式是Seurat格式的，可以根据这篇文章的内容...A开始的时候进行图片的合并##上面的结果也是选用在去除和未去除批次效应后进行比较图片作者在比对批次效应后，选择了去除批次效应的结果进行下游的分析# comparing clustering using...data")(p1 | p2) / (p3 | p4) + plot_layout(guides = "collect") + plot_annotation(tag_levels = "A")# 以上的部分作者是根据前面的对三种降维的内容进行了去除了批次与未去除批次的结果的比较...，因为不同时间上机测序的样品之间有很大的批次效应，但是作者为了比较差异，也是选用了是否做批次的分析内容；然后开始进行降维处理，选择了PCA和UMAP的降维方式，也是比较了3种不同的方法，去确定合适的数据集进行后面的下游分析

54800

一小时掌握R语言数据可视化

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...，但是因为画布不会自动移动到这条直线所在的位置，所以我们要实现几个点来定位一下画布，那么怎么画点呢，我们先来研究一下 使用geom_point画点 下面我们来一张空画布上画一个点，画点和画线不同在于：线可以指定一个...(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point() 前面是声明数据部分，后面是声明怎么成像 下面我们开始调整geom_point的参数，比如展示不同的颜色(左)，和展示不同的形状...y值来分开画密度图，并且用不同颜色来表示不同的y值，那么我们可以用描边的方式(左)，也可以用填充的方式(中)，当然也可以两者结合 > ggplot(data, aes(x, colour = factor...position='stack') 用geom_text和geom_label写标注文本 为了让图像更清晰，我们需要把关键数据打上标签展示出来，我们可以这样做： > ggplot(data, aes(

1.2K120

绘图技巧 | 这种精美的”排序图“怎么做？(附练习数据）

包基本绘图函数简介 R-ggbump包主要包含：geom_bump()和geom_sigmoid(),两个函数主要绘制随时间变化的平滑曲线排名图，内置参数也几乎相同，如下： ( mapping = NULL...其官网(https://github.com/davidsjoberg/ggbump)提供的例子如下(部分)： ? Example Of geom_bump() ?...R-ggbump包实例演示 geom_bump()绘图函数 「样例一：」我们直接构造数据并对结果继续美化操作，代码如下： library(tidyverse) library(ggtext) library...panel.grid.minor = element_blank())+ scale_y_reverse() 可以看到仅使用geom_bump()即可绘制，到这里使用了更多的绘图函数和主题...、样式等设置语句对其进行美化操作，可视化结果如下： ?

1.1K30

单细胞韧皮部研究代码解析2--comparison_denyer2019.R

，所以这里自己调用的时候需要更改 ##这里是根据ggthemes这个包的不同颜色进行填充对上面读入的all_hard data 进行可视化：scale_colour_tableau p1 <- ggplot...)) + geom_point(aes(colour = cluster_mnn), show.legend = FALSE) + geom_label(stat = "centroid", aes...tag_levels = "A") + plot_layout(guides = "collect") *** # plot genes mentioned in Denyer2019 Fig 2D # 选取部分已知的...-------------------------------------------- # plot genes identifying collumela and epidermis # 选用已知的中柱和表皮的...首先时作者读入了soft和hard 的data，把自己以前进行分选的marker基因及已知的marker基因进行整合数据集的可视化，去表明整合后的数据集都能定位到相似的位置，验证自己的数据集的可靠性。

25300

R语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制

语言绘图系列： R语言可视化及作图1--基础绘图（par函数，散点图，盒形图，条形图，直方图） R语言可视化及作图2--低级绘图函数 R语言可视化及作图3--图形颜色选取 R语言可视化及作图4--qplot和ggplot2...美学函数 R语言可视化及作图5--ggplot2基本要素和几何对象汇总 R语言可视化及作图6--ggplot2之点图、条形图、盒形图、直方图、线图 * 1....() #使用geom_text绘制标签散点图 使用geom_label绘制标签散点图 p+geom_label() 绘制点，并通过nudge参数对标签进行x轴和y轴上的平移 p+geom_point(...设置的是不同的图例，guide_colorbar定义色条图例，guide_legend定义普通图例。...标题绘制 标题主要有五种：主标题，副标题，角注，x轴标签和y轴标签 p <- ggplot(mtcars,aes(mpg,wt,color=factor(cyl)))+geom_point() p+ggtitle

5.4K10

跟着Nature Genetics学画图：R语言ggplot2画图展示SNP位点的碱基类型

image.png 之前的推文已经介绍过 上半部分的基因结果的画法， 今天的推文介绍下半部分SNP位点的碱基类型的实现办法，背景颜色这里借助的是ggplot2包中的geom_tile()函数；表示碱基的文本借助的是...geom_text()函数 这里最开始的思路是借助aplot这个包的拼图功能实现的，但是上下两个部分拼接的时候遇到了报错，使用patchwork拼接的时候也遇到了报错，报错的内容忘记保存了，暂时不知道如何解决...，使用ggbio这个包做的图可以继续使用ggplot2的函数叠加，但是如果使用ggplot2的拼图方式却不行。...使用ggbio这个包做的图也不能使用ggsave()函数保存 上半部分具体的数据格式可以参考之前的推文 跟着Nature Genetics学画图：R语言ggbio包画基因结构图 下半部分的数据格式 ?...第五列是碱基的分类 A代表 变异的碱基，R是参考序列的碱基 第一步是加载需要用到的R包 library(ggh4x) library(ggplot2) library(ggbio) library(GenomicRanges

1.7K50

ggplot2_散点图

ggplot_散点图 sunqi 2020/8/1 R 概述 散点图的绘制 拟合散点图曲线 获得示例数据 # 加载数据 # mecars是一个汽车相关的数据集 data("mtcars") mydata...) # 设置主题格式，这部分可以选择在绘制中进行 # 也可以在theme_set中进行全局设置 theme_set( theme_bw() + theme(legend.position =...# 更改点颜色和大小形状 p + geom_point(color = "#00AFBB", size = 2, shape = 23)# shape的数字有特殊只带 ?...# 根据分组，进行不同的颜色设置 p + geom_point(aes(shape = cyl, color = cyl)) + # color_manual的作用是自定义颜色，而不是采用默认的颜色分组...添加点的文本 函数：geom_text() and geom_label():添加文本和标签 geom_text_repel() and geom_label_repel()：文本注释，在ggrepel

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绘图技巧 | 这么漂亮的桑葚图你确定不来看看怎么做的？(附练习数据)

R-ggalluvial绘制实例 得益于ggplot2 强大的绘制功能，在R绘图生态系统中也存在一个包专门用于绘制桑基图-ggalluvial，也是ggplot2的拓展包，大家使用起来也十分方便。...针对不同图表绘制，第一步就是转化数据，而 ggalluvial包也为我们贴心的准备数据转换函数 is_alluvia_form()、is_alluvia_form()、to_lodes_form()和to_alluvia_form...(),这里小编用的比较多的就是is_alluvia_form()和to_lodes_form()两个函数。...数据分析习惯了，刚开始学习的同学也可以这样操作了)，有基础的同学可以使用管道(%>%) 功能。...其他工具绘制 在选择使用ggalluvial包进行绘制之前，我也查阅了其他绘图工具，如R-easyalluvial和R-networkD3等包，下面我给出其官网的部分可视化结果供大家参考。

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高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

我们通常使用的是笛卡尔坐标系，但也可以将其变换为其它类型，如极坐标和地图投影。 图层（Layer）:图层的作用是生成在图像上可以被人感知的图形。...其中各要素通过“+”以图层(layer)的方式来粘合构图（可以简单理解为要素/图层叠加符号）；另外在ggplot2中，数据集必须为数据框(data.frame)格式，并且可以通过%+%符号调整已有数据集...数据（Data）和映射（Mapping) 前文已经提及在ggplot2中，数据集必须为数据框(data.frame)格式，并且可以通过%+%符号调整已有数据集。...不同的几何对象，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供。...对比图10和图11，aes中color参数属性可以发现，如color对应变量为factor因子时，图10中图例分组显示不同颜色；但如factor对应的变量为数值，ggplot将其识别为连续变量，数值大小决定颜色深度

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

，我们先从一维的说起： geom_density()： 　　和R基本绘图系统中的密度曲线绘制方法很接近： library(ggplot2) data <- data.frame(matrix(rnorm...') v geom_density2d()： 　　和density()类似，只是我们可以通过density2d来绘制二维变量的概率密度分布： v <- ggplot(data, aes(X1, X2)...，这种时候就需要用到text()和label()了，下面以不同的示例来说明其常见用法： 用对应每一个样本的文本标签代替散点： p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, label...使用别致的标签： p + geom_label() 改变文本标签的大小： p + geom_text(size = 10) 调整文字标签位置： p + geom_point() + geom_text...(df, aes(x, y)) + geom_text(aes(label = text)) 可以看出，落入四角的标签因为其中心对应坐标点，导致部分内容伸出边界，这里我们令vjust = "inward

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手把手教你用 R 语言分析歌词

前提 本系列的第一部分需要有着对整洁数据的基本理解 – 特别是像用于数据转换的 dplyr，可视化的 ggplot2 以及来自于 magrittr 管道操作的 %>% 等几个包。...单词频率：每首歌单词的数量 单词长度：文本中每个单词的平均长度 词汇多样性：在文本中不单词的数量（歌曲词汇） 词汇密度：不同单词的数量除以所有单词总数（字词重叠） 整洁文本的格式 分析之前，你需要把歌词分解为一个个单词...数据格式和标记化 请记住有不同的方法和数据格式可以用做文本挖掘。 语料库：用 tm 文本挖掘包来创建的文档的集合 文档 - 词矩阵：一个列出在语料库出现的所有单词的矩阵，其中文档是行，单词是列。...接下来，使用 dplyr 的 filter() 函数和 %in% 操作符来删除之前定义的不想要的单词。然后使用 distinct() 来去掉重复的单词。最后，你可以删除所有少于 4 个字符的单词。...（需要谨记这类技巧有不同方法）你可以使用 row_number() 函数来确保在图形中你可以按照正确顺序呈现单词）。ggplot() 默认设置是按照字母排序，并且实际操作中排序要优先于画图。 ? ?

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