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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

图 应该在aes()函数中指定数据帧中需要绘图任何信息。在本例中,我们通过aes()函数实现美学映射:分别指定x和y变量。但是,只绘制了一个空白GGPlot。...4.3.3.3 使用坐标系统来调节和限制XY 坐标系用途是在计算机屏幕上调整从坐标到二维平面的映射。在ggplot2中可用不同坐标系中,笛卡尔坐标系和极坐标系是最常用坐标系。...我们可以使用这些函数及其相应参数来调整要在绘图中显示属性。这里我们说明如何使用coord_cartesian()参数xlim和ylim分别调整XY极限。...在下面的代码中,我们创建一个新plot对象p5,并使用coord_cartesian()更改X和Y限制以放大到感兴趣区域。...这可以通过使用labs()函数来完成,我们可以使用title、x和y参数指定和标题,或者使用特定函数ggtitle()来更改标题,使用xlab()和ylab()来更改标签。

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如何在Python里用ggplot2绘图

为了严格实现图形语法,ggplot2提供了一种非常直观和一致方式来绘制数据。ggplot2绘图方法不仅确保每个绘图包含特定基本元素,而且在很大程度上简化了代码可读性。...如果没有定义,也没有什么可以绘制。最后,不定义几何对象,你只会看到一个坐标系。构成图形语法其余组件是可选,可以实现它们来改进可视化。...让我们从构建一个非常简单绘图开始,只使用三个必需组件:数据、美学和几何对象。 ? 如您所见,语法与ggplot2非常相似。首先,我们指定数据源。在我们例子中,我们使用数据是经典MPG数据。...使用上面的代码块,我们绘图如下所示: ? 绘制多维数据 除了基本绘图之外,您几乎可以在ggplot2中做任何其他可以做事情,比如绘制多维数据。...plotnine在其y上使用disp(发动机排量,单位升)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。

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咦!这样画基因结构图够好看!(结尾有送书福利)

bed文件不同了) end: 基因结束位置 (负链基因起始位置绝对大于结束位置) strand: 基因属于哪条链 (可选) 如果想显示基因子区域,如外显子、或翻译为特定功能域区域等。...基因在分子内起始和结束位置分别映射到xmin和xmax。这些开始和结束位置用于确定箭头指向方向。基因组信息molecule映射到y。...如果forwardTRUE(默认),或者任何强制为TRUE(如1),则该基因将被绘制为指向正常方向,即xmin和xmax所暗指方向。...如果forwardFALSE,或者任何强制为假(如-1),则该基因将按暗指方向相反方向绘制。...如果还想可视化具有基因组基因座结构系统进化树,推荐阅读Y叔根据gggenes包数据写扩展:https://yulab-smu.github.io/treedata-book/chapter11.html

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R for data science (第一章)①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

创建ggplot 要绘制mpg,请运行此代码将displ放在x上,将hwy放在y上: ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ...所以ggplot(data = mpg)会创建一个图。 您可以通过向ggplot()添加一个或多个图层来完成图表。函数geom_point()绘图添加一层点,从而创建散点图。...mapping参数始终与aes()配对,aes()x和y参数指定要映射到x和y变量。 ggplot2在data参数中查找映射变量,在本例中mpg。...这些车里程比您预期要高。 你怎么解释这些车? ? 让我们假设汽车是混合动力车。测试这个假设一种方法是查看每辆车等级。 mpg数据类变量将汽车分类组,例如紧凑型,中型和SUV。...要将aesthetic映射到变量,请将aesthetic名称与aes()中变量名称相关联。 ggplot2将自动变量每个唯一分配唯一级别(这里是一种独特颜色),这个过程称为缩放。

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gggenes绘制多物种基因结构比较

bed文件不同了) end: 基因结束位置 (负链基因起始位置绝对大于结束位置) strand: 基因属于哪条链 (可选) 如果想显示基因子区域,如外显子、或翻译为特定功能域区域等。...基因在分子内起始和结束位置分别映射到xmin和xmax。这些开始和结束位置用于确定箭头指向方向。基因组信息molecule映射到y。...make_alignment_dummies()会根据给定数据和待对齐基因,生成一组基因;再使用geom_blank()将这些基因添加到绘图中,就可以填充两侧空白,以在图上直观地对齐所选基因...如果forwardTRUE(默认),或者任何强制为TRUE(如1),则该基因将被绘制为指向正常方向,即xmin和xmax所暗指方向。...如果forwardFALSE,或者任何强制为假(如-1),则该基因将按暗指方向相反方向绘制。

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散点图及数据分布情况

默认情况下每个方向添加扰动数据点精度40% #也可以通过time和weight进行调整 #使用ChickenWeight数据,讲述不同饮食对小鸡成长影响 cw_sp <- ggplot(ChickWeight...#比如上面的数据,我们希望把time设置一个离散变量,但是time却被默认为数值型变量,因此要告诉ggplot进行分组。...# xrange:x范围,当值NULL时候,等于模型对象中提取x范围。...#加入scales='free'可以单独设定各个分面的y标度(x时固定ggplot(birthwt, aes(x = bwt)) + geom_histogram(fill = "white...#与直方图类似,可以通过binwidth()函数来控制折线图组距 #或者通过设定每组组距将x分为特定数目的组 ggplot(faithful, aes(x = waiting)) + geom_freqpoly

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原创 | R基础及进阶数据可视化功能包介绍

其次,我们需要根据数据确定XY,以及XY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。...参考R绘图原理,ggplot2中我们可以将图表拆分为如下常用元素: 1. 数据(data): 需要可视化数据 2. 映射(mapping): 数据中可调配参数,如X、Y,颜色等 3. ...标签(lab): 定义标注X、Y名称,主标题、副标题等 在开始前,我们需要下载并调用ggplot2 注意:下载以及调用时工具包名称为”ggplot2”,但声明时,我们需要声明ggplot()语句...data=mpg表示使用数据mpg,mapping中是定义了映射到图表XY数据属性,以及每个数据点颜色(映射在X数据属性是displ,Y是hwy,颜色则按照数据集中class种类标注...()则重修修订了主题,副标题,角标,以及X、Y名称。

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ggalluvial绘制桑基图

它是一种特定类型流程图,图中延伸分支宽度对应数据流量大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据可视化分析。...冲积图由多个水平分布柱(axes)表示因子变量,这些垂直划分(strata)表示变量;曲线(alluvial flows)连接着相邻层内垂直细分(lodes),表示取相应变量相应观测子集或观测量...to_lodes_form在数据框中指定几个变量作为坐标,并对该数据框进行重塑,使坐标变量名构成一个新因子变量,其构成另一个因子变量。其他变量将被重复,并且可以引入行分组变量。...to_alluvia_form取一个包含要用于冲积图变量数据框,对数据框进行重塑,使组成单独变量,其变量给出。...(距离轴线宽度/2) #reverse是否按照变量值相反顺序排列各strata层,使其与图例中值顺序相匹配。

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可视化绘制技巧|对多图合理排版布局

之前介绍边际图形就是这样一个例子。本章节会介绍,当我们绘制了好了多幅图形之后,如何将多幅图形合并起来。...ggdraw() + draw_plot() + draw_plot_label(): 将图形放置在具有特定大小局部位置。 下面的代码首先绘制几幅图形,然后将图形合并到同一张图形之中,如图1所示。...另外,使用ggdraw()函数、draw_plot()函数和draw_plot_label()函数组合可用于将图形和标签放置在具有特定大小特定位置。...代码 ’layout_matrix = rbind(c(1,1,1), c(2,3,4)’ 设置了这四个部分是如何显示图形.这里表示将第一幅图设置第一行,将第2,3,4幅图显示在第四行,如图所示,...图8 添加图形元素 上面的代码首先使用散点图中x对应数据创建了一幅箱线图,然后使用y对应变量绘制了一幅箱线图。然后将图形使用ggplotGrob函数转换成为一个图形元素(grob对象)。

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主图注释怎么做?ggside来帮你!

背景介绍 作为ggplot扩展,ggside允许用户向主图中添加相关图形信息,能够实现例如箱线图和密度分布添加,使用ggside可以向图形中添加任何类型附加层,通过geom_xside或 geom_yside...模式将几何图形添加到 x y 上,接下来就让我们看看怎么使用吧!...先利用数据画一个正常热图 summariseDiamond % mutate(`Cut Clarity` = paste(cut, clarity)) %>%...最小、平均值、中值分别添加注释 ggplot(summariseDiamond, aes(x = color, y = `Cut Clarity`)) + geom_tile(aes(fill =...,比如公众号之前介绍过patchwork通过拼接图片来实现,今天介绍ggside作为ggplot拓展包,对于复杂数据统计和可视化美观度上有独特优势,大家也可以选择自己喜欢工具哦!

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Day7:R语言课程 (R语言进行数据可视化)

每列代表实验中样品,每个样品具有~38K,对应着不同转录本表达。最终需计算每个样本表达量平均值。一步一步来,如果只想要样本1平均表达式(包括所有转录本),怎么做?...添加图层xlab()和ylab(),改变xy标签。将这些图层添加到当前图中,x标记为“年龄(天)”,y标记为“平均表达量”。 使用ggtitle图层绘图添加标题。...箱形图提供了基于五分位数数据分布图。框顶部和底部代表第一和第三个四分位数(分别为25%和75%)。框内线代表中位数(50%)。在框上方和下方延伸到点代表数据最大和最小。...图直线达到点是除异常值外最小和最大。 使用四分位(IQR)确定异常值,IQR定义:Q3-Q1。低于Q1或高于Q3超过1.5 x IQR任何都被视为异常值,并表示竖线上方或下方点。...以'Genotype'作为x标签,'Mean expression'y标签。 将标签大小更改为默认1.5倍。 将文本大小(刻度线上标签)更改为比默认大1.25倍。

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「R」ggplot2数据可视化

标度控制着数据空间到图形属性空间映射。一个连续型y标度会将较大数值映射至空间中纵向更高位置。 引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。...最常见元素是坐标刻度线和标签(还有图例)。 接下来以三个数据集解释ggplot2使用。第一个是lattice包中singer数据,它包括纽约合唱团歌手高度和语音变量。...aes()函数功能是指定每个变量扮演角色(aes代表aesthetics,即如何用视觉形式呈现信息)。在这里,变量wt映射到x,mpg映射到y。...不过指导它们存在是有用。 修改ggplot2图形外观 R基础绘图中,使用par()函数或特定画图函数图形参数来自定义基本函数。...遗憾是,这些对ggplot2图形没有影响,该包提供了特定了函数来改变其图形外观。 坐标 ggplot2包会自动生成基本所需要图形参数。当我们需要更大程度定制时,需要了解相应函数用法。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

当您有代表下列内容类别时,可以使用簇状柱形图类型: 数值范围(例如,直方图中项目计数)。 特定等级排列(例如,具有"非常同意"、"同意"、"中立"、"不同意"和"非常不同意"等喜欢程度)。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改三个(水平、垂直和深度),可对沿水平和深度分布数据点(数据点:在图表中绘制单个,这些由条形、柱形、折线、饼图或圆环图扇面、圆点和其他被称为数据标记图形表示...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,在第二个图形中,数据中time没有6这个,但是图形X还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量不同...") 看看如何给条形图上色:运用fill=" ",我们发现,fill是填充色,colour是边框色,(这里colour是英式英语颜色写法,等价于美式英语color) ggplot(pg_mean, aes...>= 0 #创建csub$pos 变量csub$Anomaly10y >= 0 数据 ggplot(csub, aes(x = Year, y = Anomaly10y, fill = pos))

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生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

x,燃油效率hwyy画点图,研究引擎大小和燃油效率之间关系由图可见,引擎大小与燃油效率之间呈负相关关系,也就是说,引擎大汽车燃油效率低,更耗油。...、MAPPINGS分别替换为相应数据、几何对象函数(画什么类型图)、映射集合(坐标内容)1.2.2 练习部分(1)运行ggplot(data=mpg),你会看到什么?...mpg中哪些变量是分类变量?哪些变量是连续变量?当调用mpg时,如何才能看到这些信息?glimpse(mpg)显示chr是分类变量,int是连续变量。...如果有一个更大数据,你将如何权衡这两种方法优劣?...(6)在使用函数facet_grid()时,一般应该将具有更多唯一变量放在列上。为什么这么做呢?

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Scikit-Learn教程:棒球分析 (一)

如上所述,会影响数据质量,进而可能导致机器学习算法出现问题。 这就是为什么你会删除下一个。有几种方法可以消除,但最好先显示每列计数,以便决定如何最好地处理它们。...在这里你会看到一个权衡:你需要干净数据,但你也没有大量数据。其中两列具有相对少量。SO(Strike Outs)列中有110个,DP(Double Play)列中有22个。...如果消除列中具有少量行,则会丢失超过百分之五数据。由于您正在尝试预测胜利,因此得分和允许运行与目标高度相关。您希望这些列中数据非常准确。...我认为你最好保留行并使用该fillna()方法用每个列中值填充。偷窃(CS)和俯仰(HBP)击中也不是非常重要变量。在这些列中有如此多,最好一起消除列。...现在通过制作几个散点图来查看两个新变量中每一个如何与目标获胜列相关联。在一个图x上绘制每场比赛运行​​,并在另一个图x上运行。W在每个y上绘制列。

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R可视乎|分面一页多图

1.数据介绍 使用R包自带mpg数据,前几行展示如下。 library(ggplot2) head(mpg) ? 2.使用图形属性 比如说:散点图点形状/透明度/颜色用第三个属性表示。...fixed 表示所有小图均使用统一坐标范围;free表示每个小图按照各自数据范围自由调整坐标刻度范围;free_x自由调整x刻度范围;free_y自由调整y刻度范围。...shrinks:也和坐标刻度有关,如果TRUE(默认)则按统计后数据调整刻度范围,否则按统计前数据设定坐标。 as.table:和小图排列顺序有关选项。...如果TRUE(默认)则按表格方式排列,即最大(指分组level)排在表格最后即右下角,否则排在左上角。 drop:是否丢弃没有数据分组,如果TRUE(默认),则数据组不绘图。...它是指用于分面的包含每个变量元素所有数据数据组。很好用参数! 具体例子如下: 用drv与cyl变量进行分面,x方向是cyl,y方向是drv。注意是俩都是分类型变量。

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R语言之可视化②点图

主要内容: 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组点图...,然后修改点大小,然后翻转X,Y library(ggplot2) # Basic dot plot p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) +...设置仅显示dose0.5mg和2mg两个分组点图 p + scale_x_discrete(limits=c("0.5", "2")) ?...第三步:在点图上添加摘要统计信息,使用函数stat_summary()可用于向点图中添加均值/中值点等。...第七步:按组更改点图颜色,在下面的R代码中,点图填充颜色由剂量水平自动控制: # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len

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R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model|附代码数据

p=20631 最近我们被客户要求撰写关于混合效应模型研究报告,包括一些图形和统计输出。 我们已经学习了如何处理混合效应模型。本文重点是如何建立和_可视化_ 混合效应模型结果。...设置 本文使用数据,用于探索草食动物种群对珊瑚覆盖影响。...注意:由于食草动物种群测量规模存在差异,因此我们使用标准化,否则模型将无法收敛。我们还使用了因变量对数。我正在根据这项特定研究对数据进行分组。...# 注意:标签应按从下到上顺序排列。 # 要查看效应大小和p,设置show.values和show.p= TRUE。只有当效应大小过大时,才会显示P。...注意:对于该图,我正在基于此特定研究对数据进行分组。 #基本步骤: #1创建图 #2 从数据中添加geom_points() #3 模型估计添加geom_point。

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