首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。
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。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
生存分析作为分析疾病/癌症预后的出镜频率超高的分析手段，而其结果展示的KM曲线也必须拥有姓名和颜值！
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。 facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。 传递给facet_wrap（）的变量应该是离散的。
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。
为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。
在本文中，我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包，并重点介绍了六个有用的包。
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。
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。
箱线图的简介 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。"盒式图"或叫"盒须图""
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象（圆圈，线条等），主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx（）函数定义，基于数据变量的几何对象的属性（位置，大小，颜色）由美学（aes（））函数指定（ 在geom_xxx（）函数中）。任何ggplot图的基础层都是由ggplot（）函数定义的空ggplot层，它描述了用于绘图的数据框。
ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如，以下R代码将数据集初始化为ggplot，然后将一个图层（geom_point（））添加到ggplot上，以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width：
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
给定 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
2D测量，顾名思义，是在两个方向的测量即x、y（行、列）方向，最常见是直线、圆、椭圆的相关几何参数测量，其测量流程与1D测量类似的。
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。
总的数据有 30396 条，站名称缺失了 5 条，纬度（分）缺失了 1 条，经度（分）缺失了 38 条，为了处理方便，直接把有缺失值的行删除。
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战，所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题，上一期： 表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值
两条线段连接处的形状。⚠️：strokeJoin在Canvas.drawPoints 画点时不起作用。
excel作为一个强大的统计工具，自身包含着一部分数据可视化的功能。R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。
2016年，我国员工离职率达到20.1%，一线城市22.4%，意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高，达到25.1%，其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利，那么将大数据运用于员工离职预测，帮助企业制定策略、留住人才，势在必行，必定大有可为。
给定n个非负整数\(a_1,a_2,...,a_n\),其中每个数表示坐标点\((i,a_i)\),i是数组下标,\(a_i\)是对应高度.寻找两条线,使得两条线构成的长方形面积最大,盛水最多.
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）。
转录组分析中，计算了两组间差异表达的基因后，通常怎样表示？您可能第一时间想到可以使用火山图。的确，火山图是使用频率最多的，在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold
R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎，丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系😅，因为笔者对绘制图表了解有限，仅限于能用的程度。接下来的内容无需额外安装任何包，仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高，请搜索 ggplot2 包的相关教程。 柱状图 折线图 保存绘制的图表 柱状图 R 语言中使用 barplot() 函数来创建柱状图，下面绘制一个最简单的柱状图： > data1 <- c(0.7795875, 0.86
那么，下一个数应该是32了，对吧？那么，规律就很明了了：下一个数是前一个数的两倍。即1 × 2 = 2; 2 × 2 =4; 4 × 2 = 8; 8 × 2 = 16。第五个数应该是16 × 2 = 32。那么，我们还需要多少其他的证据验证这个规律呢？
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：
基因组点图（Genome Dot Plot）是一种用于比较两个或多个基因组的工具。它通过在一个二维矩阵中绘制基因组序列的相似性来显示基因组之间的相对关系。点图中的每个点代表一个基因组中的一段序列，而整个图像则反映了序列之间的相似性和差异性。
用许多条目来表示和比较时间序列，将它们绘制为折线图可能具有挑战性。绘制此类数据集的一种更方便的方法是地平线图，它能够压缩数据但仍保留所有信息。
继续“一图胜千言”系列，箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。
china_map<-readShapePoly("D:/Beautiful-Visualization-with-R-master/map/bou2_4p.shp")
线图 线图是反映趋势变化的一种方式，其输入数据一般也是一个矩阵。 单线图 假设有这么一个矩阵，第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域，第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度，想绘制一张线图展示。 profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 (经过前面几篇的联系，这应该都很熟了) profi
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？
前一段参加安图举办的用户大会，其中讲了一个案例：连接断开的线。今天将这个整理下分享给大家。魔板整体截图
命令别名(Alias)在 Linux shell 中指的是将一些太长或者太难记的多个命令组合起来，成为一个由用户自己构建的命令。
今天仍然是一个经济学人的图表案例，而且从方法上来讲，略有难度，挺费工夫。 原图上这样的，风格一如既往，呈现的数据是一个季度时间序列数据列，折线图，添加了时间趋势线。 最重要的特色是实际值与趋势值之间使
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 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！）。 最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！
以下内容为kaggle网站上的一个案例；原文地址 Kobe Bryant Shot Selection。主要内容是探索科比20年NBA生涯的数据，包括进攻方式，出手距离和出手区域，命中率等。
在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？一个有效的图形应具备以下特点：
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_
对于某些研究来说，可能需要使用IPP测量组织的平均厚度，获取数据，便于定量分析。例如银屑病研究、糖尿病皮肤修复、胃肠道等领域的研究，均需要衡量组织厚度。
大家可以看到下面这三个球是看起来不一样的是吧，但是其实这三个球用的模型是一样，但是着色频率不一样，我们说着色是应用到某个点的，所谓着色频率就是指要将着色应用到哪些点上，左边这个球是平面着色，中间这个是顶点着色，右边这个是像素着色
今天跟大家分享三个数据地图的遗留问题，包括以前因为技术手段限制无法解决的问题，以及读者吐槽最多的问题。 如何在一个版面上呈现不同行政级别的地理信息； 如何给版面添加mini导航定位窗口； 关于九段线问题。 关于第一个问题的解决方案，其实很简单，就是通过两个不同行政级别的图层进行叠加来达到目的。 library(maps) library("ggplot2") library("ggthemes") library("dplyr") library("maptools") library("grid")
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了，可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
本文将通过两个简单的例子，讲解确定所需隐藏层和神经元数量的方法，帮助初学者构建神经网络。
DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC，它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤，以帮助我们确保样本/重复看起来良好。
两条传输线，传输两个相位相反的信号，就叫差分传输，也叫奇模传输，这两条传输线构成的系统叫做差分线，它们的阻抗称为差分阻抗。
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
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