背景介绍 写论文画图的时候小提琴图，热图，箱线图，画来画去都长得差不多，是不是觉得很烦恼？今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包：ggstatsplot。...ggstatsplot是ggplot2的扩展，用于绘制带有统计检验信息的图形。...ggstatsplot的思路就是将这两个阶段统一在带有统计细节的图形中，提高数据探索的速度和效率。 ggstatsplot提供了多种类别的统计绘图。...仅仅遵循默认值本身就可以生成可以发布的相关矩阵。 如果所选变量中存在NA，图例将显示用于相关性测试的最小、中位数和最大对数。...如果只输入一个类别变量，单样本比例检验(即卡方拟合优度检验)的结果将显示为副标题。
这里，变量wt的值映射到沿x轴的距离，变量mpg的值映射到沿y轴的距离。...函数ggplot()指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示(使用点、条、线和阴影区)。表1列出了几种常见的几何函数（目前有37个几何函数可供使用）。 表1，几何函数 ?...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...我们在前面已经见过了函数geom_smooth()的例子，该函数中的参数含义依次为：method代表要使用的平滑函数，如lm、glm等；参数formula代表在函数中使用的公式，和回归分析中的参数formula
(2) 当你想要直观反映关键业绩指标随时间的变化情况时，用柱形图或曲线图是比较好的选择。 (3) 当你需要展示二八定律时，用柏拉图(Pareto)能方便地找出主要因素。...(5) 当你关注数据的分布状况时，可以使用直方图或小提琴图。...(6) 如果你想增强图表的表现力，那么可以增加箭头和标签等图表元素。 (7) 当你只需要突出显示某个单值，可以用放大的粗体文字或图片。...数据可视化的六种制作方法 (一) 将指标值图形化 一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如说，用柱形图的高度表现数据大小。...（移植于R的ggplot2、图形语法） PyQtGraph（交互、高性能） 从数据可视化工具的敏捷性方面来看，建议使用 BI 软件，例如 Tableau、Power BI 等等。
几何对象是用以呈现数据的几何图形对象，如条形、线条和点。 图形属性是几何对象的视觉属性，如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。 数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...ggplot2 初探 在ggplot2中，图是采用串联起来（+）号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。...、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色，如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） linetype 图案的线条（1=实线，2=虚线，3=点，4=点破折号...对于每个声部身高范围上的得分分布，小提琴图展示了更多视觉线索。 接下来我们将使用几何函数创建广泛的图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。
受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，你就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线...进行可视化时，你可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图 ? 箱形图 ? 小提琴图 ?...我们还提供了一些功能来制作可浏览的样本供你欣赏（ref-3）： 定性的颜色序列： ? 众多内置顺序色标中的一部分： ?...平行坐标允许你同时显示3个以上的连续变量。dataframe 中的每一行都是一行。你可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?
受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线...它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。 Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。...进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： ? 箱形图： ? 小提琴图： ?...平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?
2 双变量 2.1 有序的双变量 有序的定义如下，变量Var1是严格有序的，取值为 1,2,3,4 ? 对于这类数据结构，考虑使用带有散点或不带有散点的折线图表达，如下为带有散点的折线图： ?...如果待展示点超过2000，考虑使用小提琴图或密度图。 如下，小提琴图： ? 3 多变量 对于待展示变量数量超过2个的，依然要考虑数据是否有序、待展示点个数外，需要额外了解多变量展示图形都有哪些选项。...常用的比如， 3.1 气泡图： 气泡图是一种散点图，其中添加了第三个维度：通过点的大小表示附加数值变量的值。 ? 3.2 堆积面积图 堆积面积图是基本面积图的扩展，它在同一图形上显示多个组的值的变化。...每个组的值都显示在彼此的顶部，这样就可以在同一个图形上检查一个数值变量的总和的演变，以及每个组的重要性。 ? 3.3 相关图 相关图或相关矩阵允许分析矩阵中每对数值变量之间的关系。 ?...3.4 热力图 热力图是数据的图形表示，其中矩阵中包含的单个值表示为颜色。这有点像从上面看数据表。 ? 3.5 树状图 树状图是一种网络结构。它由一个根节点构成，根节点产生多个由边或分支连接的节点。
受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线...它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。 Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。...进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： image.png 箱形图： image.png 小提琴图： image.png...dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 image.png 并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。
导语 GUIDE ╲ 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。...通常密度会随附一种叠加的图表类型，如箱形图，以提供一些其他的数据信息，即矩形上下边框代表第一个和第三个四分位数，中间点是中位数。 小提琴图可以用来观察数据的分布情况，也可用于比较多个组之间的分布。...#p值校正方法 notchwidth = 0.5, #对于有缺口的箱形图，缺口相对于主体的宽度(默认为0.5) linetype = "solid", title = "Fuel efficiency...这里的小提琴图是箱形图和核密度图的组合。...(fill=factor(cut))) + #"trim"为TRUE(默认值),将小提琴的尾部修剪到数据范围。
算是一点点曲线救国的味道，先使用原生功能，将形状导出为PDF格式，再使用EasyShu的PDF转svg功能，实现最终形状到svg的终极目标。...EasyShu由过去仅能制作单图跃升为制作数据报告级别的多图，同时制作门槛非常低。...配合EasyShu的辅助功能，一键生成ECharts/vega图表配置项，一键嵌入，最终单文件html输出，非常完美的零低代码数据报告制作平台。...我将它加工成Excel版本，方便大家使用，总共2733套颜色，共8万多行颜色值，任你喜爱选择。 有兴趣获取R的源码如何导出这些颜色值的，也可以私信我获取。代码也是ChatGPT代劳写成的。...累计新增： 相关系数热力图(Vega图表)和小提琴图(其他图表) 历史版本介绍 EasyShu3.5版本 新增：排序散点路径图、分类排名Bump图、环状柱形图、分类毛毯图、数据分布曲线图、数据分布QQ
library(ggplot2)p1 = ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length)) + geom_violin(aes(fill = Species...：scale 默认count，点的数量决定小提琴图的胖瘦，scale = "width"是让多个小提琴显示同样的最大宽度。...trim 默认T 会修剪小提琴的上下尖尖，画出来的图范围就是数据分布范围。trim = F 画出来的图上下两端是尖的，颜值变高了。...就是因为横坐标数量太多，所以小提琴被挤扁了，调图的宽度没用。scale参数你值得拥有2.我画的是cibersort免疫浸润的结果，怎么可能会有负数?...因为翻了之前的示例代码，带有trim = F，一开始没注意它，现在看到，会让人误解数据分布范围，用的时候得比较一下和正确的数据分布范围查的多不多，不能为了美观丧失正确性啊！
直方图用来表征一个数值型变量的分布，具体来说就是把这个连续型变量划分成多个区间，然后统计各个区间的频数。直方图横轴是数值型变量本身的值，纵轴是频数。 概率密度曲线图 ?...概率密度曲线图 概率密度曲线图本质与直方图类似，不过纵轴不是频数而是频率。正如折线图和面积图一样，概率密度曲线图也可自由选择要不要面积投影。这个图太学术了，一般出现在数学教材中（比如正态分布……）。...它用来表征各个数值型变量的分布状况，每一条横线代表分位数，盒内部的横线代表中位数，点代表异常值。 小提琴图 ?...小提琴图 小提琴图本质与直方图一样，都是表征数值型变量的分布，每一个小提琴的宽度代表它在该高度处的频率范围。 热力图 ?...而R中也有相关的包可以把ggplo2图形变成交互式，弥补了ggplot2本身不能交互的弱点。
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。...默认值为“loess”，即 LOESS 局部加权回归 如果想换一种拟合曲线的方法，可以改变参数 method 的值。...标度函数是图形细节的调节函数，好比电视机的遥控器，可以调节电视机的音量、画面、色彩等属性。ggplot2 中有种类繁多的以 scale 开头的标度函数，可用于控制图形的颜色、点的大小和形状等。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征 在探索数据的过程中，最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量，可以绘制直方图或密度曲线图。...另外，我们还可以用 ggplot2 绘制与上图相似的小提琴图，结果如下图所示。
（用于多个变量之间的相关性分析）；（6）直方图和点图/图表（关于分布的假设检验）；（7）点须图（用于回归模型）。...ggscatterstats函数 此函数使用ggExtra :: ggMarginal中的边缘直方图/箱线图/密度/小提琴/ densigram图创建散点图，并在副标题中显示统计分析结果： ggstatsplot...ggbarstats柱状图 ggbarstats函数主要用于展示不同组之间分类数据的分布问题。比如说说A组患者中，男女的比例是否与B组患者中男女的比例存在异同。...gghistostats 如果您希望查看一个变量的分布并通过一个样本测试检查它是否与指定值明显不同，则此功能将允许您这样做。...ggcoefstats ggcoefstats创建了很多回归系数的点估计值作为带有置信区间的点。
概率密度曲线图 概率密度曲线图 概率密度曲线图本质与直方图类似，不过纵轴不是频数而是频率。正如折线图和面积图一样，概率密度曲线图也可自由选择要不要面积投影。...小提琴图 小提琴图 小提琴图本质与直方图一样，都是表征数值型变量的分布，每一个小提琴的宽度代表它在该高度处的频率范围。...ggplot2 R最擅长的除了统计建模就是可视化了，而ggplot2是最流行、最强大的绘图包（应该没有之一）。对于静态图，只要你有足够的创意，ggplot2基本都可以通过其系统完备的画图语法实现。...而R中也有相关的包可以把ggplo2图形变成交互式，弥补了ggplot2本身不能交互的弱点。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
ggplot2中的每个geom函数都有一个mapping参数。 然而，并非每一种aesthetic都适用于每个几何。 您可以设置点的形状，但无法设置线的“形状”。 另一方面，您可以设置线的线型。...在这里，geom_smooth（）根据他们的drv值将汽车分成三行，描述汽车的动力传动系统。 一行描述具有4值的点，一行描述具有f值的点，并且一行描述具有r值的点。...请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...获得全面概述的最佳方法是ggplot2备忘单，您可以在http://rstudio.com/cheatsheets找到它。要了解有关任何单个geom的更多信息，请使用help：？...许多geom，如geom_smooth（），使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。
R语言之可视化（29）如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 R语言之可视化（30）扫地僧easystats（1） 1.see包简介 see包是一个R语言可视化工具包，它能为使用者提供漂亮的、出版级的图像展示...:小提琴图 2.see包安装 see包可以通过两种方式进行安装，一种是在gitlab进行安装，另一种是基于CRAN进行安装。...Lucid library(ggplot2) ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, color = Species)) +...用途4绘制更好看的散点图 see包提供geom_point2制作散点图， geom_point2允许散点无边界轮廓。...用途5绘制半小提琴图半点图 同时满足展示数据分布和数据多少的需求。 创建半小提琴半点图，可用于同时可视化分布和样本大小。
，这里就把作图代码单独整理出来了，统计检验的FDR值最后手动添加 首先是读取数据 dfToPlot<-read.csv("dfToPlot.csv") head(dfToPlot) 给x轴的变量赋予因子水平...加载ggplot2 library(ggplot2) 箱线图 ggplot(data=dfToPlot,aes(x=RELATIONSHIP.0,...y=BC_Spec, color=RELATIONSHIP.0))+ geom_jitter() 小提琴图...text", x=1.5,y=1.01, label=expression("**"~"FDR"~2.41%*%10^-10),vjust=0) image.png 他这里的双箭头的处理方式是把一个单箭头添加两次...制作封面图 p4+p4+scale_color_manual(values = cbPalette[5:8]) image.png
2、盒图(箱线图) 通常最大值和最小值检测数据集中的异常值 通过中位数判断数据集的偏态和尾重 ?...4、柱状图 柱状图用于反映离散特征中不同特征值的数目 1、使用Seaborn中的.countpolt()绘制柱状图 sns.countplot(x="day", data=tips) ?...6、小提琴图 小提琴图是盒图与核密度图的结合 能够一次从多个维度反映出数据的分布 1、使用violinplot()函数绘制小提琴图 sns.violinplot(x=tips["total_bill...5、参数scale用于调节小提琴图的大小 count表示根据不同bin对应观测值多少调节 sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data...7、点对图 刻画数据集一对变量之间相互关系，并对单变量做出分布直方图 1、使用pairplot()函数绘制点对图 sns.set(style="ticks", color_codes=True)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
