ggplot2已经非常好用了,但是大家对美的追求是永无止境的,比如对于坐标轴,有人可能更喜欢base r那种,base r的很多默认图形,坐标轴都是分离的,比如这种:
最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法? 这里我就直接给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法,主要的知识点如下:
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现,其通过柱子的高低,直观地比较离散变量各水平之间的差异,它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
修改绘图参数,如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2));
最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法? 这里给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法
在查阅文献的过程中,看到了几幅非常不错的出版图,今天就跟着小编一起学习下,他们是怎么使用 R 绘制出来的。
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。
双变量数据可视化可能对于我们比较简单, 但是如果变量是三个或者更多,怎么在一幅图一起显示呢?今天我们就来讨论这个问题,解决方案有两种。
在美学映射那一节中,当我们需要把大于两个变量映射到图形中时,x轴和y轴就已经不够用了,需要通过形状和颜色等可区分的形式来代表新增的变量,但是一味的在一张图中增加多种映射会导致图上的信息密度过高,可读性差,这时分面的作用就体现出来了。
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
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。
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。
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数,它用于将变量映射到图形属性上,如颜色、形状、大小、位置等。它的主要功能包括以下三个方面:
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。
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。
ggplot2的特殊语法规则:列名不带引号,行末写加号(加号表示不同函数之间的连接)
首先,简单介绍一下作者,宁海涛是211硕士毕业,先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示,当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能,此外,还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制,当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释,总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在,已连载超过「185+优质原创文章」。
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
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:
emmm……你们是不是还在怀疑为什么关注列表中还有一个这样的up主。在这里和大家汇报一下,大猫前几个月在奋斗自己的博士毕业论文,现在终于通关啦,而且再过十几天就要迎来毕业典礼!所以这个不靠谱的up主现在又可以重启这个公众号啦。
这里介绍一下grafify这个包,虽然它只能做基础绘图和基础分析,比如说柱状图、点图和ANOVA,
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
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。
前言 原文传送门:见文末左下角阅读原文 作者:Aaron Frederick 编译:HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多,但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时,问一些关于图
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
MAplot转录组差异基因表达展示_maplot r语言_TS的美梦的博客-CSDN博客自己也顺着这线索另外找了教程
这部分代码大家可以自己试着运行一下,我用R4.0.3版本遇到的报错,没有找到解决办法,换成R4.1.0之后运行成功了
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。
这篇论文的数据和代码是公开的,链接是 https://github.com/CPop-SDU/sex-gap-e0-pnas,我们按照他提供的代码和数据试着复原一下论文里的图。今天的推文重复的内容是论文中的Figure1A
https://echarts.apache.org/en/cheat-sheet.html
详细内容可见小洁老师的前期推文https://mp.weixin.qq.com/s/p7LLLvzR5LPgHhuRGhYQBQ
前段时间,对这 6 幅图进行了学习,并汇总了各图的知识点和使用技巧。在此做个总结,以便查阅(可点击图片直接跳转)。
ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包,它有助于数据绘图。在本实验中,我们将简要介绍该软件包的一些功能。如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息,我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。
https://github.com/orgs/gradlab/repositories
在ggplot 的绘图中geom 或stat 的关系是密不可分的,当我们(显式)调用geom 时,相当于隐式的调用了stat 了。所以二者择其一即可。
ggplot2 包提供了一个基于全面而连贯的语法的绘图系统。它弥补了 R 中创建图形缺乏一致性的缺点,使得用户可以创建有创新性的、新颖的图形类型。ggplot2 是 R 语言绘图一个重要特性和优势。通过 ggplot2,只需少量的代码,就可以绘制出高质量的图形,满足出版需要。ggplot2 语法简介,逻辑清晰,功能强大,可以快速上手。在 R 语言中自成一派,目前也有越来越多的绘图包基于 ggplot2 进行二次开发,一般都是以“gg”开头,例如 ggpubr,ggtree,ggvis,ggtree,ggstatsplot 等。
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。
参见:https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/#prep(挑选的翻译了全文,并结合了一些自己的经验)
fig,ax1 = plt.subplots(figsize=(12,9))创建画布,有点类似于ggplot2的ggplot()函数的作用;figsize参数用来控制图片长和宽,但是单位是啥还没搞明白
今天是大年初二,这篇文章我只想传达一点: 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的,如果有,请换个关键词继续Google! 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R语言。这两个人是统计学教授出身,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统!如果你平时的工作和统计相关,你好意思不会点R语言么? 另外,在R语言的官网上,有这样一
最近遇到一个问题,如何将ggplot 连续性数据的坐标轴文本,自定义成想要的分类数据,比如1:10 的数值替换成 id1, id2...id10,实现以假乱真的效果。
ggplot函数所制作的图表默认设计风格虽然经过设计师的精雕细琢,但是并不是尽如人意。 毕竟在这个大众审美水平水平越来越高的时代里,企业中的各式报告也强调与企业的VI相互统一,形成自身风格与特点。 这样就要求R语言所制作的图表能够根据所需的风格与主题,高度可定制。当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的,甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。 接下来要介绍关于图表主题设置的一些细节: 关于柱形图与条形图的转化问题: 这个问题昨天已经提到了
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。
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。
在第3期中,我们讲了ggdraw和draw_plot命令,前者创建空画布,后者添加图层。现在,我们来详细介绍一下添加图层的命令draw_*。
用 R 画图的时候,如果 y 轴存在个别非常大或非常小的值,或者当中的数值存在非常大差异的时候,画出的图很容易产生误导效果,使人忽略当中某一部分信息。
base包、ggplot2、ggpubr(ggpubr对ggplot2进行了简化和美化,适用于新手入门,可操作空间较小)
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