这里使用到的是geom_tile()函数。把填充设置为白色,然后把边框线设置为灰色就可以达成这种效果
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
数了一下刚好有一周多没有写新文章了,主要是临近毕业琐事比较多,再也没有像之前那样,拥有大把时间可以用来挥霍和消遣,静下心来写代码了。 毕竟要写一篇技术含量很高而又能让大家感兴趣的文章出来,足够的时间保障和没有任何干扰的的心情,一个都不能少。 真的不知道还能坚持写几篇,或者说接下来的时间还能容许我抽出多少来打理这些,希望以前写过的那些对于大家还有价值。 今天给大家介绍一个ggplot2连续颜色映射函数中一组非常好用的预设函数,它可以很容易的帮我们实现特定离散颜色间的均匀连续化。 说的不那么专业一点儿,就是如
由于最近开始使用R-ggplot2绘制一些可视化作品,也慢慢发现ggplot2绘图的方便之处,但毕竟开始于Python绘图,我们也不能落下
R语言ggplot2作图的时候配色如果不知道如何选择,可以参考如下链接https://r-charts.com/color-palettes/
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
自己没有想法如何实现,搜索引擎搜索关键词 ggplot2 polar and then add straight lines找到参考链接
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:
❝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。。❞
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
如果是要更改x轴左右的间距把scale_y_discrete()换成scale_x_discrete()就可以了
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现,又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文,发现他是用geom_tile()函数实现的,仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。 首先解决昨天的遗留问题:ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样,可以简单的理解为带有缺失值的热图,缺失值是空白格,其他值分别填充颜色。 那我们就按照这个思路来构造数据 将数据集按照以上格式整理好,存储在csv文件中。 首先是读入数据 df<-read.csv("example_da
参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2/构造数据集
昨天有读者在公众号留言问下面这个热图如何画 image.png 这个图的实现办法有很多,今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2实现上图的代码。 首先是构造示例数据 构造两份数据 一份是最左侧的分
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。
在网上偶然间发现的一个R语言ggplot2做数据可视化的实例,提供数据和代码,今天的推文把代码拆解一下
今天是大年初三,想必小伙伴们都放假在家陪着爸爸妈妈,吃着家乡的饭,和家人一起过节,小编在这里给大家拜个年~祝大家新年新气象,新年好运气有福气,工作顺利,身体健康~
先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄、性别、症状、是否有RNA-seq和WES测序等信息。
偶然间在github 上发现的这个链接,示例数据和代码都有,很好的R语言学习素材 链接是 https://github.com/blmoore/blogR ,主要内容有 image.png 光看这个可
日历图,在环境与生态指标的动态监测中应用普遍,特别适用于显示不同时间段的指标情况。比如污染物中重金属含量、空气中PM2.5变化情况。在金融行业中检测股票收盘价、回测信号等指标中也很常见。生物医药领域的血糖或血压日记录值,新型冠状病毒的逐日确诊数量等等。通过时间分布的日历图动态监测数据,以弥补普通线图的不足。
在R中读取nc文件,我们首选ncdf4包,其使用参考网址如下:https://rdrr.io/cran/ncdf4/。这里简单介绍下主要的函数:
❝最近在进行绘图实战颇有感触,今天来介绍一下如何使用「ggplot2绘制组合热图」,有时我们如果只想对部分数据进行热图形式的展示可以用到这种类型的图表;绘图过程倒也简单主要是选择好合适的展示场所 library(tidyverse) library(ggh4x) library(patchwork) 定义主题 theme_niwot <- function(){ theme_test()+ theme(axis.text.y=element_text(color="black",size =8
上篇推文我们介绍了使用Python-pykrige包实现了克里金(Kriging)插值计算及对应的可视化结果绘制,详细内容点击下方链接:Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制,相信你也感受到了Python的简单方便性。本期推文,我们就推出使用R-gstat包实现克里金(Kriging)插值的计算及对应结果的可视化绘制,主要知识点如下:
ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图(利用color分
上一篇文章,我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制),本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制,主要涉及的知识点如下:
这其实就是pheatmap 画的非常简单的一张图。通过源代码我们可以发现它其实也是借助了grid 包操作。
在推出两期数据分享之后,获取数据的小伙伴们也知道,数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据,虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是可以进行 处理和可视化绘制的,但是,还是有小伙伴咨询使用编程软件Python或者R处理nc数据,正好也想分享一期关于nc网格数据的可视化绘制过程,这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单,将放在空间插值系列的资料中,该部分正在加快进程中哦~~),主要涉及的知识点如下:
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
ggside 包旨在使用户能够轻松地将metadata添加到他们的 ggplots 中。ggside对于一些复杂数据的处理优于patchwork。
今天的推文介绍下半部分SNP位点的碱基类型的实现办法,背景颜色这里借助的是ggplot2包中的geom_tile()函数;表示碱基的文本借助的是geom_text()函数
散点图(scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart )是科研绘图中最常见的图表类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。
我们平常的日历也可以当作可视化工具,适用于显示不同时间段,以及活动事件的组织情况。时间段通常以不同单位显示,例如日、周、月和年。今天我们最常用的日历形式是公历,每个月份的月历由7个垂直列组成(代表每周7天),如图所示。
有几个经典流派的R包customLayout、grid、gridExtra、cowplot 等等。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
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。
#ggplot2学习笔记##第一节:尝试ggplot library(ggplot2) #使用的是R内置数据(mpg) qplot(displ,hwy,data=mpg,colour=factor(cyl)) #displ排量x轴,hwy高速油耗y轴,数据源mpg,气缸数cly1. qplot(displ,hwy,data=mpg,facets=.~year)+geom_smooth() #facets分组参数,这里是根据时间分组。geom_smooth()函数为拟合曲线 p <- ggplot(data
要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示,需要计算出每个变量组合中的观测数量。常用的两种方法有:
广义上讲,ggplot2的主要目的是数据可视化,以便用户分析数据,而不是提供实用的工具来构成自定义图样。ggforce设计的目的是为ggplot2图形进行补充,更好的反映数据的分布情况。在本文中,主要介绍了ggforce对散点图添加分组边界和一些附加的可视化功能。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-29438-7
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法,将图形元素抽象成可以自由组合的要素,类似Photoshop中的图层累加,ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加,最终形成所图形。更加深入学习ggplot2,请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywliao/projec
颜色-color;大小-size;形状-shape;透明度-alpha;填充颜色-fill
今天的推文没有详细介绍代码,代码的介绍会以视频形式放到B站,欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 📷 image.png 首先是示例数据的格式 画热图的数据 📷 image.png 用来添加文本的数据 📷 image.png 如果还有其他文本需要添加,可以再准备一份数据 📷 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2) library(tidyverse) #install.packages("s
可以看到各个细胞亚群,都是有CD4基因表达的,我们虽然命名了 Naive CD4 T和Memory CD4 T",但是它们并没有特异性的高表达CD4基因哦!
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!
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如
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