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:
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
四种常见的作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴,提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化,并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
ggplot画图是画图中的战斗机,但是往往在我们用ggplot2画图时候,需要根据需求更改坐标,图例等,最常见的就是更改x,y坐标系的名称。在ggplot2中,坐标系与比例尺和参考线是自动生成的,并且生成得很好。
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而,虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法,但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法,使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中,其结果在图形上接近于corrplot函数的结果,这是优秀的arm包的一部分。
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数
昨天公众号后台有人留言作图,示例图如下 image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现,这个是箱线图和热图的拼接,右侧的热图可以借助geom_point()函数实现,将点的形状改为正方块,
说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬的作品,一经推出就火了,迅速取代了R中其他的拼图包。
标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
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。
自定义ggplot2图的图例。这里我们要修改非数据组件,通常通过theme()命令来完成。 此页面受到ggplot2(?theme)帮助页面的强烈启发。 另外,请访问非常强大的ggplot2文档以获取更多信息。我们从mtcars数据集和默认图例开始:
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。
在进行生物信息学分析的过程中,经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵,这种相关系数可以通过R语言自带的cor函数得到,但是R并没有对矩阵提供可视化方法。最近小编在阅读文献的时候发现了一些漂亮的相关性图,在这里分享给大家。同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图!
随着科技的发展,我们生活中生产的数据日益增加,数据可视化变得至关重要!通过大数据的可视化,使我们更能读懂其中的奥秘!
ggthemr为ggplot2提供了近20种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或改变图表细节。
ggtree是R语言中一个强大的系统发育树可视化及注释软件包,在Bioconductor中发布,同时兼有ggplot2的优点。ggtree可以读取多种格式(包括newick,nexus,NHX,jplace和phylip)的系统发育树,并结合不同类型的相关数据进行注释分析。在R中ggtree的安装方法如下:
用Arcgis专业作图工作制作中国地图时候,往往会添加南海九段线,其中南海九段线是因为需要保证中国土地的主权完整性。在Arcgis中操作时候,会根据标准中国地图,实现增加第二个图层,然后只截取南海部分,完成两个图层展现在同一副图中。 那么问题来了,如何在R中实现该操作? 现在绘制地图经常会用到ggplot与sf,如何实现同一副地图中,添加南海九段线呢。 主要是借助于cowplot包,可以实现两个图层的叠加。
有一些不食人间烟火的评论,说这样的包对大家的技术进步并没有如何作用,仅仅是傻瓜式修改代码。它们也不过是另外一种封装,并不能有助于用户对ggplot2语法的理解。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
前面我们学习了ggplot2中组合图形的绘制,在科研论文中,组合图形每张子图通常需要加上ABCD等标签,如下图所示。
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程,也算是自己的一个基础知识积累和巩固,希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制,主要知识点如下:
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
ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节,通过更加精细的修改来提升图像的美感,ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器,我在(数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍,其渲染出的图像以浏览器为载体,非常精美,且绘制图像的自由程度堪比ggplot2,其为R也提供了接口,在plotly包中,但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言,自然是不太乐意转向plotly的学习,有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly(),可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像,且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签,最重要的是其使用方法非常傻瓜式,本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用;
提供了一个绘图系统,旨在改进R基本图形。 安装软件包后,使用R命令install.packages(“lattice”)。格子包中的主要功能:
饼图把一个圆分成多个部分,这些部分的弧长(以及面积)代表一个整体的比例。月亮图也是如此,它把一个圆分成多个部分,这些部分的面积代表整个圆的比例,但在月亮图中,这些部分被画成圆的月牙形,就像月相。
不过,我做不到,我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。
最近接触COVID的项目,目前COVID已经在世界上普遍大流行,而且WHO官网及霍普金斯大学等都有相对应的全球COVID19监测平台。每天实时更新。
第一种方法是直接在原数据集上改,因为这个图例的标题对应的是数据的列名,我把列名改了就可以了
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平,不愿意动手实战,提高自己。对这样的小白来说,各种拥有操作界面的软件可能是更适合,比如orgin和prism等等,其实R里面也有类似的骚操作,比如新手绘图一站式R包 ggpubr ,你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件:
因为三个图的图例是一样的,我们完全可以只显示一个图例就够了。这里拼图使用的函数是ggpubr这个包里的ggarrange()函数,这个函数里有一个参数是common.legend,默认好像是FALSE,我们直接设置成TRUE就好了,代码如下
在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分,可视化中,基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示,那如何进行统计检验以及添加P值呢?本文主要解决以下几个问题
在使用ggplot2初步绘制(ggplot2|详解八大基本绘图要素)出需要展示的图形后,还需要对标题,坐标轴(ggplot2|theme主题设置,详解绘图优化-“精雕细琢”)和legend(ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢)上的对象进行一系列的设置,包括但不限于名称更改,颜色,大小,位置和角度的调整。
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
等高线图(contour map) 是可视化二维空间标量场的基本方法[1],可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由:
R 作为入门级编程语言,被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图,我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先,需要有一张空白的画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后,我们还可以在画布上添加额外信息,例如图表名称,图例等,当然
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
guide函数作为scale_类函数中的一个内函数,通常配合比例尺函数一起使用,但是由于取其内含有众多的参数,因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿,因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。
ggplot2是一个做科研都会用到的R包。其实它的使用并不难,这次推文我将会使用ggplot2自带的测试数据,和大家快速了解,入门ggplot2。
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图,这就很困难了。
能制作这样图表的工具很多, 我比较喜欢ggplot2+AI, 当然,或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节,不过,我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码,而且还要反复修改、预览,很是费时费力。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-29161-3#Sec21
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