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。
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。
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。
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
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：
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！
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。
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念，Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
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
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
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？
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：
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。
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
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”，
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。
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
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。
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；
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构，主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程，后来因为其他事情耽搁了，今天打开以往的git日志，才发现有这么一个坑（ggplot2初探），虽然现在绘图的包层出不穷，但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
ps：高级绘图函数是指可以绘制出一张图，而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”，低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制，二者都是base包的内容
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。
主要内容是探索了NBA 14/15赛季常规赛MVP排行榜前四名 库里 哈登 詹姆斯 威少的投篮数据。今天重复第一个内容：用R语言的ggplot2画山脊图展示以上四人的投篮出手距离的分布。
上图的横坐标轴看起来是离散的，但是我们用连续的数值来做横坐标，是为了后续再同一个图上叠加折线图更方便。
在做项目分析的时候遇到过一个问题，就是有个老师想将好几张功能富集结果中的柱状图的横坐标的范围全部调整为一样的，一般画这个柱状图都是用Y叔的clusterprofiler包中的barplot函数对使用这个包的功能富集结果进行一键绘图，超级简单方便。但是当我去查找这个函数的调整坐标的参数时：
生信分析中经常会得到一些基因，然后做GO富集分析，达到对基因进行注释和分类的目的。
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。
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
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
各位科研芝士的小伙伴，今天给大家分享可视化专题学术期刊配色的绘制，我们的目标是学会Nature Publishing Group，American Association for the Advancement of Science，The New England Journal of Medicine，Lancet Oncology，The Journal of the American Medical Association，Journal of Clinical Oncology学术杂志的SCI论文图片风格的绘制，比如Nature杂志的出版的图片风格如下：
6月份一直在忙期末考试，今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数，例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包，用这个包的函数画出的图比较漂亮，而且使用灵活。
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
今天下午7点到9点直播讲解如下代码，腾讯会议，感兴趣的参加，给推文打赏10元获取腾讯会议直播链接
plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标；函数中的...为附加的参数。
image.png 将其另存为csv格式。 以上数据来源 https://www.r-graph-gallery.com/220-basic-ggplot2-histogram.html
在数据分析报告中，条形图是很常见的一种表现形式，可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中，为了更加直接、美观，对图表的展现形式也有了越来越高的要求。通过强大的ggplot2包，也可以画出有特色的条
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。
对于饼图，上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包（可见R可视乎|饼图）。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。接下来做简单描述，然后进入圆环图的学习。
文章来源："Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology)，数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
R包下载设置镜像 >options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #安装R包 >if(!require(ggplot2))install.packages('ggplot2',update = F,ask = F) >if(!require(ggpubr))install.packages('ggpubr',update = F,ask = F) >if(!require(eoffice))install.packa
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。
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念，图形由以下几个模块组成：
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：
整理毕业论文数据的时候，想将RNA-seq上游的一些分析结果可视化，主要是比对和定量的结果，通过图表展示反而没有那么直观，经过一番摸索，最后画出了下面的图。
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_
ggplot2里画折线图的函数是geom_line()，这个函数是按照y值的大小从左往右，如果要实现上图所示折线的方向可以向左拐，可以使用geom_path()函数，比如
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了，可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
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