绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用的图表 连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图...两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量...主要变量即为图形的两个坐标轴，其中y在纵轴上，x在横轴上。变形：单变量绘图，用 ~ x 即可；三维绘图，用z ~ x*y；多变量绘图，使用数据框代替y ~ x即可。...，可以添加第三个元素，以指定页数 Main/sub 字符型向量，设定主标题和副标题 Panel 函数，设定每个面板要生成的图形 Scales 列表，添加坐标轴标注信息 Strip 函数，设定面板条带区域...Split/position 数值型向量，在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量，设定一个或多个散点图的绘图参数，（如p=点，l=线，r=回归，smooth=平滑曲线，g=格点） xlab/ylab
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。...最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。labs()函数是可选的，可以添加注释、轴标签、标题等。 ggplot2中有很多函数，并且大多数包含可选的参数。...~sex) 添加光滑曲线 这一部分我们着重分析一下添加平滑曲线到散点图的方法。 我们可以使用geom_smooth()函数来添加一系列的平滑曲线和置信区域。...mytheme.png 多重图 基础绘图中，我们使用图形参数mfrow和基本函数layout()把两个或多个基本图放到单个图中，同样，这种方法在ggplot2中不适用。
图形语法的主要组成部分 可以看到，从数据开始，有几个组件组成了图形语法。在确定要可视化的数据之后，必须指定感兴趣的变量。例如，您可能希望在x轴上显示一个变量，在y轴上显示另一个变量。...接下来，我们定义变量“class”将显示在x轴上。最后，我们说我们要使用一个条形图，其中的条形图大小为20，以可视化我们的数据。...如果你想可视化三个变量之间的关系，您可以将美学添加到另一个二维图中： 1(ggplot(mpg) 2 + aes(x='displ', y='hwy', color='class') 3 + geom_point...plotnine在其y轴上使用disp（发动机排量，单位为升）在其x和hwy（高速公路英里/加仑）上显示二维绘图，并根据变量类对数据进行着色。...我们还将几何对象切换到geom_point（），这将为我们提供一个散点图，而不是条形图。让我们来看看会是什么样子： ? 结论 如您所见，plotnine为您提供了利用Python中图形语法的能力。
要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。 这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...例如，条形图使用条形图，折线图使用线条图，箱形图使用箱形图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 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。...实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。依靠这个特征很方便，因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。...image.png 然而，这在我们的代码中引入了一些重复。 想象一下，如果你想改变y轴来显示cty而不是hwy。 您需要在两个位置更改变量，并且可能忘记更新一个变量。
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。...在散点图的例子中，函数geom_point()在图形中画点，创建了一个散点图。最后，函数labs()是可选的，可添加注释(包括轴标签和标题)。 图1，散点图 ?...最后，将研究如何调整ggplot2图形的外观，包括修改坐标轴和图例、改变配色方案以及添加注释。...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。...下面通过数据集Salaries中的性别和学术等级分组，绘制获得博士学位年数与薪水的关系图（图7）。 图7，博士毕业年数和薪水的散点图 ? 代码中还提供了条形图的分组绘图，留给大家自己尝试。
每个geom只能显示特定的几何图形（例如，条形图、线和点等），每个geom都有默认统计，并且每个统计都有默认的geom 位置调整：用于调整图形上几何元素的位置以避免相互遮挡，例如在条形图中，堆叠或回避（...实际上，在ggplot2中，除了颜色之外，我们还可以使用大小、形状、笔划（边界的厚度）和填充（填充颜色）来区分适当绘图中的分组。...我们可以使用这些函数及其相应的参数来调整要在绘图中显示的属性。这里我们说明如何使用coord_cartesian()的参数xlim和ylim分别调整X轴和Y轴的极限。...4.3.3.4 添加标签图层以更改标题和轴标签 默认情况下，由ggplot2创建的绘图没有任何标题，并且带有与绘图中使用的变量名相对应的轴标签。...但是，在某些情况下，例如出版物，我们可能希望将标题添加到绘图中，也可能希望更改X轴和Y轴标签。
，这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间的一种绘图函数； 与plot相似，qplot()的基本参数是x、y，分别代表所要绘制图像的x轴与y轴，并且为了和数据框高度契合（我也十分鼓励将变量都放进数据框中规整起来...x*y*z, data=data) 同样的，我们也可以对图中的散点设置颜色、大小、形状等参数，与plot不同的是，qplot中可以使用更加丰富的内容和更自由的赋参方法，我们可以传入类别型数据，qplot...中还有很多基本的参数，如： xlim,ylim：设置x轴与y轴的显示区间 log：传入字符型，用于控制将哪个轴转成对数轴，'x'和'y'分别代表x轴与y轴，'xy'代表两个轴都进行变化 main：设置图形的主标题...，又接连添加了两个图层，第一个图层绘制出以因子转化后的cyl为shape的散点图，第二个图层绘制出以因子转化后的cyl为colour的光滑拟合曲线，这时summary我们的p也可以观察到分图层的各图层信息...堆叠元素并将高度放缩为1 identity 不做任何调整（就像神经网络里的identity激活函数一样） jitter 给点添加扰动避免重合 stack 将图形元素堆叠起来 而上述这些位置参数通常是应用在条形图中
我们首先来探索车重和耗油量的关系，将变量 wt 映射到 x 轴，变量 mpg 映射到 y 轴。...变量 am 在原数据集里是一个数值型变量（取值为 0 和 1），实质上它应该是一个分类变量，因此我们先把它转换为一个二水平的因子。...下面在上图的基础上添加组间均值比较的统计学差异。...该数据集包含 3 个数值型变量 Girth、Height 和Volume。我们分别以这 3 个变量为坐标轴绘制三维散点图，结果如下图所示。...参数 angle 用于设置 x 轴和 y 轴的角度。需要注意的是，用静态的三维散点图描述 3 个变量之间的关系时，可能会受到观察角度的影响。
两变量图 (1) geom="points"，默认参数，绘制散点图(x,y) (2) geom="smooth" 绘制平滑曲线（基于loess, gam, lm...下面的图形在一开始的基础上添加了新的元素：分面，多个图层以及统计数据。分面和图层扩展了上面提到的数据结构：每一个分面的每一个图层都有属于自己的数据集。...ggplot2中的基本概念 将数据中变量映射到图形属性。映射控制了二者之间的关系。 ? 标度：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。 ? 几何对象(Geometric)：几何对象代表我们图中看到的图形元素，如点、线、多边形等。 ?...坐标系统(Coordinate)：坐标系统控制坐标轴并影响所有图形元素，坐标轴可以进行变换以满足不同的需要。 ? 图层(Layer)：数据、映射、几何对象、统计变换等构成一个图层。
在上述散点图中添加一条平滑曲线,通过method参数可以指定曲线拟合的方法，默认为method="loess"--平滑局部回归。参数span控制曲线的平滑程度，取值越大曲线越平滑。...aes( )来指变量，还可以指定其他分类变量，如颜色，形状，大小等。...=clarity))#定义的第一图层存储于p中 (2)几何对象 基本图层确定了数据源和映射后，通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图...使用标度类的函数，相当于添加一个新的图层，因此仍然用“+”连接函数，除了基本图层ggplot()其他图层的设置都可以应用于函数qplot() 设置坐标轴样式的标度函数一般以“scale x"开头 ?...()+stat_smooth() 第二图层添加散点;第三图层对Y轴作log10变换;第四图层添加平滑的统计变换 (5)分面 当我们想要观察某一分类变量对数据的影响情况时，仅通过shape, color区分是不够的
第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言： 因为这个语言是肉丝儿（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言，所以叫做...Y变量(测序深度和GC含量)的散点图需要添加回归曲线，标记回归方程。...比如画多个分组变量(SNV和INDEL的het,hom)的条形图，并且标记每个变量的数值，还有修改图例，重新排序！...关于ggplot2，下面的内容很重要！ 首先必须练习几个基本图形来了解它映射的思想。 散点图、直方图、条形图、密度图、箱线图。...Y轴，然后用 stat="identity"才是真正意义上的条形图。
散点图，条形图，箱形图等。 5.8.3 使用aes映射功能 该aes函数指定数据框中的变量如何映射到绘图上的要素。...5.8.4 Geoms 我们可以使用geoms来指定我们希望数据在图表上显示的方式。例如，我们选择的geom可以指定我们的数据显示为散点图，条形图或箱形图。 让我们看看我们的图形怎样看起来像散点图。...但是我们的数据框中实际上有10个细胞，比较所有细胞会更好。如果我们想同时绘制来自所有10个细胞的数据怎么办？ 目前我们不能这样做，因为我们将每个单独的细胞视为变量并将该变量分配给x轴或y轴。...任务3：使用更新的counts数据框绘制条形图，其中Cell_ID为x变量，Counts为y变量。提示：您可能会发现阅读很有帮助?geom_bar。...任务4：使用更新的counts数据框绘制散点图，其中Gene_ids为x变量，Counts为y变量 5.8.6 绘制热图 可视化基因表达数据的常用方法是使用热图。
数据帧由100行和5列组成。它包含datetime、categorical和numerical值。 1.折线图 折线图显示了两个变量之间的关系。其中之一通常是时间。...为了使用scale属性，我们使用X和Y编码（例如alt.X）指定列名。zero参数设置为“False”，以防止轴从零开始。 2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量的值。...mark_circle函数的size参数用于调整散点图中点的大小。 3.直方图 直方图用于显示连续变量的分布。它将取值范围划分为离散的数据元，并统计每个数据元中的数据点个数。...我们还使用properties函数自定义大小并添加标题。 4.箱线图 箱线图提供了变量分布的概述。它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。...A中的值范围小于其他两个类别。框内的白线表示中值。 5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。
A: 使用library() 函数，在括号内直接添加加载包的名字。但是要注意包与库之间的区别，即库实际上是一个包含了若干包的目录。...这是因为其提供了一个统一的接口和若干选项来代替基础绘图系统中对图的缝缝补补。本章主要帮助我们从基础绘图过度到ggplot2之中。 2.1绘制散点图 Q: 如何绘制散点图？...，这种条形图和频数图很类似，不过x轴为离散的取值，此时可以使用table函数 table(mtcars$cyl) 4 6 8 11 7 14 barplot(table(mtcars$cyl)...plot(ToothGrowth$supp,ToothGrowth$len) 当两个参数向量在同一个数据框中时，使用boxplot(),其允许我们在x轴上使用变量 组合 #公式语法 boxplot(len...~supp,data=ToothGrowth) #在x轴引用两个变量的交互 boxplot(len~supp+dose,data=ToothGrowth) 3.ggplot2绘制箱线图 #基础画法
NULL, mapping = aes()) data：指定绘图所需的原始数据，如果不指定，则必须在geom_*函数中指定； mapping：通过aes的方式指定图形的属性（如x轴的变量，y轴的变量，颜色变量...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定x轴和y轴的变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...如上图所示，使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内，其中左图是使用geom_bar函数直接生成的原始图形，右图则是在左图的基础上添加了三项功能，分别是条形图的排序（代码中reorder...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。
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，当然我们也可以根据需求使每个数据点在图表中呈现不同的颜色和形状、并排绘制多个图表等。...在拥有坐标系的基础上，我们便可以描绘数据点，注意此处默认图表类型是点状图。 在plot()语句括号中，逗号前我们定义了数据点的X轴坐标值，逗号后定义了对应数据点的Y轴坐标值，两个都是用数组的方式表达。...Figure 5 plot()在特定位置添加文本信息 和text()同理， legend() 语句可对图表呈现方式进行标注方便理解， lines() 语句允许我们在散点图的基础上加入折线图并且调整折线的粗细...geom_hex(),geom_point()（分别为柱状图，条形图，六边形，散点图）叠加生成不同的可视化图表。...在ggplot2的基础上，gganimate允许用户定义一个变量作为每一帧变化的参照。
我们了解了常用的五种图形： 散点图 折线图 柱状图 直方图 饼图 那么如何用Matplotlib和Seaborn来画出它们。...掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。 散点图 散点图（scatter plot），它将两组数据（或者变量）的值显示在二维坐标中，适合展示两个变量之间的关系。...我们可以看到两张图的区别：matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形，而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签；seaborn还展示散点图还给出了两组数据（变量）的分布情况。 ?...条形图 通过直方图可以看到变量的数值分布，那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow 是否阴影 labeldistance label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct控制饼图内百分比设置
包的gather函数进行数据样式转换,%>%是dplyr包的传递函数 print(df1) ggplot画图 ggplot2是图层式绘图，一层层添加修改，图层需要指定数据集，数据集中的内容（ase数据...identity",position="dodge",width=0.8)+ labs(title="柱形图") # geom_bar=stat_count,stat=identy接受两个变量作图...(stat="identity",position="fill")+ coord_polar(theta="y")+ # 按Y轴极坐标转换 labs(title="饼图")因为是在条形图中对y轴进行极坐标转换...XY散点图 需要注意的是确定X,Y轴以后，需要把对应的值赋到图中 ggplot(df1,aes(var,value))+ geom_point(aes(colour=item))+ labs(...= 1:10,labels = LETTERS[1:10])+ labs(title = "带直线和点数据标记的散点图") ggplot(df1,aes(id,value,colour=item
简介 Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包，是可视化工具的必备包。但是，需要知道ggplot2一定的理论与原理，对新手来说，入门门槛还是比较高的。...有序的条形图 条形图(ggbarplot)中可以利用sort.val = "desc"把数据从大到小排序并且不在组内进行排序(sort.by.groups = FALSE)，而是所有数据排序；旋转x轴标签...这里和前面箱型图不同的是，使用刚建的mpg_grp变量作为填充参数，而该参数是因子（含两个水平，levels = c("low", "high")）。...散点图 棒糖图 棒糖图是条形图的另一种选择，最终图像像棒棒糖一样。...克利夫兰散点图 在前面的基础上，只要加入以下代码即可得到克利夫兰散点图(theme_cleveland())。
这就是R语言，它提供了令人难以置信的帮助。 R语言提供了令人满意的一套内置函数和库（如 ggplot2, leaflet, lattice）用来建立可视化效果以呈现数据。...绘图(plot)命令是要关注的命令。 2. 它的参数有x轴数据、y轴数据、x轴标签、y轴标签、颜色和标题。要创建线图，只需简单地使用参数，类型选择为l。 3....通过使用~符号，我可以将（萼片的长度）的伸展是如何跨各种类别（的物种）进行可视化。我在最后的两个图中演示了调色板。调色板是一组颜色，用来使图标更有吸引力，而且能帮助在数据中创建醒目的区别。...这里有简单散点图和多元散点图的代码： plot(x=iris$Petal.Length) #Simple Scatter Plot plot(x=iris$Petal.Length,y=iris$Species...) #Multivariate Scatter Plot 散点图矩阵可以帮助将彼此交叉的多个变量可视化。
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