数据总共三列，一列x，一列y，还有一列是文字标签，想给哪个点添加文字标签，对应就在这一行写上文字标签的内容，不想添加就是空白
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。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31113-w
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。
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。
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
在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。 例如：
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。
最基本的想法就是单独画好多个饼状图，然后通过拼图实现，但是因为之前重复地图的时候新遇到了一个包是 scattermore可以直接指定输入数据，然后一次性将所有饼状图画好，这样就省去了拼图的步骤
可视化的展示方式可以使数据更易读，且容易看出一些数据下隐藏的“结果”，而添加注释则可以进一步聚焦到想重点展示的“信息”。
https://www.r-graph-gallery.com/128-ring-or-donut-plot.html
R语言ggplot2画图如果要更改图片整体的字体可以使用theme()函数设置text参数
ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法，丰富了ggplot2文本的表现力。
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
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。
今天小编给大家介绍一种”凹凸图(bump charts)“的绘制方法，其绘图函数主要来自R包-ggbump，本期的主要内容如下：
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
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体，geom_text不能填充颜色
https://www.kaggle.com/xvivancos/how-good-is-luka-doncic
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；
geom_point()：用于绘制散点图 参数 color:点的颜色 size：点的大小 shape ：点的形状
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。
今天学习一个专门画连线图的R包：ggbump。可以用来可视化随时间变化的数据，或者两个点之间的连接，或者不同名次的比较等。
上一讲我们提到了66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本（柱状图加计数）[2]
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.08.29.505745v1
该ggtext软件包为ggplot2 提供了富文本（基本HTML和Markdown）支持。 富文本可用于图注解（图标题，字幕，标题，轴标签，图例等）中并可视化文本数据，就像通常使用geom_text（）。
继续上回的内容[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]。
http://www.espn.com/nba/salaries/_/year/2020
可以看到结果中p值等于0.2108大于0.05，表明四个变量和9个变量的模型你和程度没有差别
最近确实更得太少了，也不知道自己在忙啥，反正感觉不到忙碌的收获，要不是好多小伙伴儿在后台催更，感觉都快忘了还有要更新公众号这回事儿， 进入2018年以来，1月份更新了3篇，2月份更新了4篇，三月份2篇，自己都感觉过分了哈哈~ 今天赶紧找空写一篇~ 学过ggplot2的小伙伴儿们大概都了解过，ggplot2的语法系统将数据层和美化层分开，这种理念给了学习更多的选择，你可以只学习数据层，这样大可保证做出正确的图来（虽然质量不敢恭维），也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力，因为ggplot2理念几
https://github.com/Tom-Jenkins/utility_scripts
以上包中ggalluvial，networkD3，riverplot三个均可构建桑基图，当然从简单到复杂就是networkD3->ggalluvial->riverplot。那么接下来我们看下具体如何实现图的绘制。
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：
在先前的内容里：[[66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本（柱状图加计数）]]，我们提到过添加文本的方法。但是，对于散点图来说，我们需要找到的是一个坐标，而这个坐标，最好可以反映位置散点的中心或附近区域，对这个坐标进行标识。
之前录制视频介绍过如何绘制堆积柱形图展示密码子偏向性的内容，但是之前的内容只能画一组堆积柱形图，如果你有好几个物种想要画到一起，可能比较麻烦，我记录一些我自己的画图代码
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
博客地址：https://www.jianshu.com/u/619b87e54936
关于临床预测模型的基础知识，小编之前已经写过非常详细的教程，包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
研究密码子偏向性的论文通常都会分析RSCU值，论文中通常会用堆积柱形图来展示RSCU的值，之前在论文里也看到过下面这幅图的形式展示RSCU分析的结果
今天小编就根据第七次全国人口普查数据进行一些可视化图表的绘制，涉及的知识点较为简单，主要就是一些细节上的定制化操作(推文中使用的数据免费获取方式见文末)，主要内容包括：
论文里公布了大部分柱形图和箱线图的原始数据，今天的推文试着用论文中的数据模仿一下论文中的 Figure 2b c
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》。
19岁的斯洛文尼亚帅小伙，2018-19赛季NBA探花秀；加入NBA之前已经名满天下：8岁在五线队打了一个小时就让教练给送11岁年龄组；13岁签约皇马；16岁打成年人职业队；17岁名满欧洲；18岁率领斯洛文尼亚夺取欧洲冠军；19岁包揽欧洲所有团队、个人荣誉；（以上内容摘自杨毅侃球公众号）。我们再来看看加入NBA以后取得的成就：NBA历史上最年轻的30+三双（triple-double）获得者；First teenagert in NBA history with multiple triple-doubles(这句话没有想好怎么翻译)；第七个20岁之前拿到1000分的运动员，排在他之前的是谁：詹姆斯、杜兰特、安东尼、科比、德文布克、霍华德（were the previous one）;菜鸟（rookie）赛季全明星票选总得票数排名第三，稍微有点遗憾的是因为球迷、媒体、球员投票占比问题没有能够入选全明星。
此次带来的是带标签的火山图，众所周知我们在差异分析后会得到logFC和P值的表格，继而就是经典的火山图了。那么如何做出一张好看的火山图呢？
基因集富集分析是很常见的分析内容，可视化展示的方式也多样。本文提供两组分组间的差异表达基因集的功能富集结果的一些相对美观的可视化方式。
关键词：正态性检验；方差齐性；非参数检验；秩和检验；多重比较；带显著性字母柱状图或箱线图
Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python. It replicates the syntax of R package ggplot2 and visualizes the data with the concept of the grammar of graphics. It creates a visualization based on the abstraction of layers. When we are making a bar plot, we will build the background layer, then the main layer of the bar plot, the layer that contains title and subtitle, and etc. It is like when we are working with Adobe Photoshop. The plotnine package is built on top of Matplotlib and interacts well with Pandas. If you are familiar with the ggplot2, it can be your choice to hand-on with plotnine.
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