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。
今天给大家复现上次提到的Nature文章中对单细胞不同亚群的特征基因进行展示的气泡图。
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。
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。
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。
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
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。
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_
前面我们学习了 patchwork 包排版 ggplot2 图形的简单入门,今天来学习下 patchwork 包的复杂排版。
这个是通过《艺术绘》视频号看到的一个小短篇,莫奈大师的配色果真高级。于是小编有了这么一个想法:虽然我不会画画,但是我会画科研图啊!作为实力型搬运工,我把这配色搬到了公众号里,并且尝试使用这些配色加入到 R 可视化中。
李誉辉,四川大学硕士在读,研究数据分析与可视化,以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的,从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D,文章都整理讲解得很全面系统,我本人也是很喜欢这样的文章,故而推荐给大家。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31113-w
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;
cowplot是ggplot2包的一个简单插件(或称拓展包),它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题,使用少量代码即可实现主题统一的修改,如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
在前面我们学习了基础绘图系统和 ggplot2 绘图系统的图形排版组合,具体可见下面推文。
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。
如果现在你还是将自己制作的图表放在PS或者PPT中进行随意组合的话,那么这篇文章你就得好好看看了,今天小编就给大家安利一个超强的突变自由组合包-patchwork,让你轻松实现多图的自由组合。下面小编结合实例介绍一下该包的主要用法:
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;
cowplot包提供了很多函数用于注释图形,包括图形下方的注释,图内数学表达式,组合图的总标题等。因为ggplot2 v2.2.0本身就支持这些特性,所以推荐优先使用ggplot2本身的方法。未来两种相同的功能将从cowplot移除。
因为ggplot2不能处理缺失值,所以我们得到了一个warning message ,我们可以使用geom_miss_point() 去展示缺失数据。
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制热图并添加双向箭头添加注释,下面小编通过一个案例来进行展示,图形仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。。❞
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:
看到很多答主都给出了全面的回答,包括数据处理,统计建模等方面。而在这篇推文中,我将对自己较为擅长的领域(R语言可视化)进行详细的介绍。
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”。
比如这个Arial字体下就找不到罗马数字的内容,需要到 Times New Roman字体下才能找到罗马数字
上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程,本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作,主要涉及的知识点如下:
ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书,在此书中将graphs 分解成scales和layers,并将原始数据与表现形式分离开。
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂,再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕,这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话,你可以参考以下序列文件: 地图部分(ggplot2) 你想要的地图素材资源,我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材,从此告别SHP时代~ 大道
几十年来,研究人员和开发人员一直在争论,对于进行数据科学和数据分析,Python和R语言哪个才是更好的选择?近年来,数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可,而且还得到了许多学术机构的认可,目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。
umap/tsne图作为单细胞转录组的王牌图形之一,当seurat 或者 singleR 直接绘制的umap/tsne 图需要调整的时候,可能比较难调整,当然AI或者PS都可以办到 。但是本次主要分享使用ggplot2进行可视化,能比较方便的进行后期的微调 ,也学习回顾了ggplot2的基本参数。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
大数据文摘出品 编译:睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图?下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时,还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点(nodes)为地理位置的网络图进行可视化时,比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系,因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中,节点的分布取决于
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及其衍生包可以绘制各种各样的复杂绘图,常见的使用场景是使用ggplot2绘制单图,使用ggpubr、cowplot、gridExtra及patchwork等工具包进行拼图,尤其是patchwork包,它的函数设计理念很优秀,使用很方便 。
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!
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
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。
2017年8月份的R语言更新包中,默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象,从此在R语言中制作树状图,不用再求助于第三方包的辅助了。 该包既有Cran上的正式发行版,也有托管在GitHub上的开发版,安装方式如下: CRAN: install.package("treemapify") Github: devtools::install_github("wilkox/treemapify") GitHub主页: https://github.com/wilkox/treemapify 载入本文章所
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:
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:
这是一个免费的Python库,使用Pyforest可在一行代码中导入所有python数据科学库。Pyforest目前可导入包括pandas、numpy、matplotlib等等众多的数据科学库。
我记得之前分享过一篇文章 ggplot2绘图添加文本注释上下标问题,ggplot2画图如果添加文本注释可以用annotate()这个函数。简单的小例子 library(extrafont) fonts() ggplot(df,aes(x=A,y=B,color=D))+ geom_point(aes(shape=D),size=10)+ theme_bw()+ theme(legend.position = "none")+ annotate(geom = "text",x=3,y=8.5,
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。
第一个要介绍的是一个R包,叫做RColorBrewer。该包提供了一系列的色板,包括渐变的颜色和不同颜色的组合搭配(见下图)。
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()。
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