对普通人来说，理解大量的数据，统计图形很必要。因此人们常说，“一幅图胜过千言万语”。 在《如何用Python从海量文本抽取主题？》一文里，我给你展示过如何绘制主题挖掘图形。 ?...这个数据实际上是从《如何用4行 R 语句，快速探索你的数据集？》一文中的 nycflights13 数据集，通过转换得来的。...小结 本文给你展示了 R 环境绘制动态统计图的方法，具体包含以下知识点： 如何读入 .RData 格式的数据文件； 如何利用 ggplot 命令映射变量，选择统计图类型（包括柱状图、散点图和折线图等）；...为了展示样例的最小化，本文的动态统计图非常简单，技术含量并不高。 抛砖引玉。希望你举一反三，绘制出更有价值、内容也更加丰富的动态统计图来。...给你留个思考题： 本文中的数据，是从《如何用4行 R 语句，快速探索你的数据集？》一文中的 nycflights13 数据集，通过转换（data manipulation）得来的。
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。...与基础图形不同的是，要调用ggplot2函数需要下载并安装该包 > install.packages("ggplot2") 第一次使用前还要进行加载 > library(ggplot2) 本次教程中，将用三个数据集解释...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...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。...图15，函数theme()的示例图 ? 基础图形中，参数mfrow和函数layout()可以绘制组合图形，ggplot2里面函数grid.arrange()可以实现这一点（如图16，具体见代码）。
，可能是bar；3）统计变换 （stat_）比如求均值，求方差等，当我们需要展示出某个变量的某种统计特征的时候，需要用到统计变换。...2.名称：ggpubr 简介：R包是 ggpubr，它是一款基于ggplot2的可视化包，功能异常强大，能够简单的一行命令就可以绘制出符合出版物要求的图形。...14.名称：Lattic包 简介：基于grid包开发的Lattic包含了grid包大部分的功能，尤其对于多变量数据进行可视化，简直是第一杀器，能够直接生成画板，并且比较变量的不同分组或者不同子集，不用循环也能批量出图...在时间序列分解图或者平滑预测图等方面，ggfortify绝对能甩ggplot2好几条街，同时就肩负有线性回归、聚类分析、概率分布等图形绘制，兼容并蓄。...26.名称：maftools 简介：我是在学习肿瘤突变负荷TMB时发现这个包的，对于TMB是必学的包，一行代码（是的，没看错，一行代码）可以轻松画出summary图、瀑布图、云图等TMB的常见图形。
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...3. ggplot2的函数介绍： ggplot2里的所有函数可以分为以下几类： 用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等） 初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）...二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图 stat_density 绘制密度图 stat_density2d 绘制二维密度图...几何对象（geom_）上面指定的图形属性需要呈现在一定的几何对象上才能被我们看到，这些承载图形属性的对象可能是点，可能是线，可能是bar stat :统计变换比如求均值，求方差等，当我们需要展示出某个变量的某种统计特征的时候
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。...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。...aes()函数的功能是指定每个变量扮演的角色(aes代表aesthetics，即如何用视觉形式呈现信息)。在这里，变量wt的值映射到x轴，mpg的值映射到y轴。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前，有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。
然而，图形语法的翻译在ggplot2中没有对应关系（它的作用是由内置的R功能发挥的）。...因为即使我们使用了许多缺省值，ggplot2的显式语法语法也相当冗长，这使得快速尝试不同的绘图变得困难。它还模仿plot()函数的语法，使ggplot2对于熟悉Base R图形的用户更容易使用。...ggplot2的第二个显著特性是它使用数据帧，而不是单独的向量。因此，在使用该包创建绘图之前，如果数据是矢量，则需要将数据转换为数据帧。...空图 应该在aes()函数中指定数据帧中需要绘图的任何信息。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，只绘制了一个空白的GGPlot。...要实际绘制散点图或折线图，我们必须使用geom图层显式地请求gglot()。对象p是类ggPlot的R S3对象，由数据和其他包含关于该图的信息的组件组成。
不同于R plot(),我们可以将ggplot()的绘制理解为两个步骤：首先我们先将需要的数据以及颜色等一些参数输入ggplot()中，其次叠加geom_*()语句，来绘制指定的图表的几何图像类型，比如散点图...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): 需要可视化的数据 2. 映射(mapping): 数据中可调配的参数，如X、Y值，颜色等 3. ...几何对象(geom_*): 图表的几何图像类型 4. 标度(scale_*):变量以何种参数(何种颜色、形状)映射到图形上 5. ...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。...上述代码中，与ggplot2不同的是黄色划线部分。 ”title = ‘ Year: {frame_time} ’‘’代表了每一帧图表的标题。
：从GLMM中得出推论 # 获取固定效应的系数估计和置信区间 # 获取随机效应的方差估计 VarCorr(mod_lmer2) # 绘制模型预测图...library(ggplot2) ggplot geom_smooth函数在ggplot2中默认不支持lmer模型，你可能需要手动计算预测值并添加到数据框中，或者使用其他包（如ggeffects...同时提到了其他分析方法，如AIC（赤池信息准则）。 接下来的代码计算了线性混合效应模型mod1_lmer的条件R平方。...（GLMM）中推断结果，并绘制相关效应的可视化图形。...这里的结果基于将模型拟合到 10 个不同的自动选择的子集。最小的子集仅使用前 3 年（即 9 个观测值），最大的子集使用所有 20 个假设研究年份（即 60 行数据）。
，末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2，如reshape2等； 按照《图形的语法》一书中的观点，一张统计图形就是从数据到点、线或方块等几何对象的颜色...、形状或大小等图形属性的一个映射，其中还可能包含对数据进行统计变换（如求均值或方差），最后将这个映射绘制在一定的坐标系中就得到了我们需要的图形。...图中可能还有分组，就是生成关于数据的不同子集的图形。...xlab,ylab：设置x轴与y轴的名称 三、ggplot2的图形图层语法 图形图层语法是ggplot2的语法基础，它使得图形的重复更新变得更简单灵活，在遇到新问题时也许只需要照搬之前堆砌成的一个优美图形全部代码再稍加修改即可直接使用...~cyl, colour=factor(cyl)) 3.1.5 数据结构 ggplot2通过其特殊的图形语法，将整个图形相关元素编码到R的列表数据结构中，而一个完整的图形对象就是一个由数据
R|生存分析 - KM曲线 ，必须拥有姓名和颜值 ? R|生存分析-结果整理 ：一键式输出所有变量的COX结果； R|timeROC-分析 ：时间依赖的生存分析； ?...R|clusterProfiler-富集分析 ? ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ? ggplot2|绘制GO富集柱形图 ? ggplot2|从0开始绘制PCA图 ?...TCGA + GEO TCGA|根据somatic mutation绘制突变景观图（oncoplot）和基因词 TCGA数据挖掘 | Xena - TCGA数据下载 TCGA | 以项目方式管理代码数据...ggforce|绘制区域轮廓-区域放大-寻找你的“onepiece” ? ggplot2|从0开始绘制直方图 ? ggplot2|从0开始绘制折线图 ? ggplot2|从0开始绘制箱线图 ?...R|UpSet-集合可视化 ? ggplot2|ggpubr进行“paper”组图合并 ? ggplot2|扩展包从0开始绘制雷达图 ? R|plotly ?
b的斜线 points()：在以由图形绘制点图 lines()：在已有图形绘制线图 plot.new()：绘制新的图形，如若不设置参数，绘制一个新的空白图形 segments()：根据起止点坐标，在已有图形添加直线...②箱型图 对于双变量其中一个为因子型变量或者分组变量，可以采用boxplot()箱型图来展示不同小组变量数据分布，如下所示： attach(mtcars) boxplot(mpg~cyl, xlab="...2.3Ggplot2绘图 ggplot2（http://ggplot2.tidyverse.org/reference/）是专门用来绘制数据图形的R软件包，与其他R语言包相比，其语法相对独特，是基于图形语法...⑴图形语法 ggplot2将图层作为主要考察对象，绘图的过程就是从统计数据到几何对象（geometric object，geom）的图形属性（aestheticattributes，aes）的一个映射（...ggplot2不能识别矩阵，所有分组信息也必须转换为因子变量组成数据框。由于数据框存储的数据量要远大于矩阵，因此ggplot2可以做出信息含量更加丰富的图形。
数据分布动态变换图 三、如何绘制箱线图 1.一些描述统计学概念 平均值，方差，最大值，最小值这些应该很熟悉，主要介绍一下中位数和四分位数的概念。 中位数：就是样本排序后，最中间的那个数了。...（将数据集从最大值一直排到最小值，从小到大也可以，那个最中间的数。...其次，一些软件如R使用铰链hinges而非四分位数来作为箱边界，下铰链和上铰链分别是数据下半部分和上半部分的中位值，这种箱线图与基于四分位数的箱线图略有不同。...箱形图的数据可视化比较 图a中，100个数据点的样本集，每个数据从上到下依次是均匀分布，具有两种不同方差的两个单峰分布，双峰分布。...五、总结 正所谓：一图胜千言。 可视化的两个目标：加强对样本数据的理解；以可以看见的方式来比较样本。 箱线图是一种简单但功能强大的图形，可以同时满足这两个目标。
下面是ggplot2绘图体系的一些关键概念： 数据：ggplot2使用数据框作为数据输入的基本单位。数据框是一个二维表格，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。...映射（Mapping）：映射是将数据变量与图形属性进行关联的过程。例如，将数据的x轴映射到图形的横坐标，将数据的颜色映射到图形的填充颜色。...ggplot2提供了多种主题，如theme_gray、theme_bw等。 通过组合和调整这些概念，ggplot2可以绘制出高度可定制的、美观且具有统计意义的图形。...尽管不同的包或库的绘制风格不同，但它们的绘制过程是一致的，如下图所示： 先画出图的大致轮廓，再根据需求，添加更多的细节和细节调整，一张完美的图就出来了啊！...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！
)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2. base基本图形系统相关内容可参照：《R语言 图形初阶：hist、plot和图形布局layout | 第6讲》，作为R语言图形绘制的入门一节...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...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...2 ggplot2绘图系统 ggplot2将数据、数据到图形要素的映射以及图形要素绘制分离，然后按图层叠加的方式作图，通过+进行叠加。
外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t) 这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...前两种形式生成分布式的图形，第一种是数据帧中的变量，第二种是一系列被命名的对象。第三种形式生成y对expr中每个对象的图。
目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！...ggpubr-一键绘制出版级论文配图 在和学员交流问题的时候，很多刚入门的同学都在咨询， 如何能让自己绘制的图形快速符合论文出版需求，而不是花费时间去设置图层属性？...ggpubr的目标是简化复杂的绘图操作，使用户能够通过几行代码快速创建美观且具有信息丰富的图形。...ggpubr提供了一系列简单易用的函数，使用户能够快速创建各种常见的统计图形，如线图、散点图、柱状图、箱线图、直方图、小提琴图、QQ图、核密度图、热力图和配对图等。...ggpubr支持将图形保存为多种常见的图像文件格式，如PNG、JPEG和PDF等，方便用户进行数据分析和结果呈现。 主要功能和绘图函数： ggline()：创建线图，用于展示变量之间的趋势和关系。
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。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...如上图所示，该图形的最大的好处是既可以实现数据的组内比较（如相同空气质量等级下不同风力的比较），也可以实现数据的组间比较（如相同风力下不同空气质量的比较）。...本文中的代码和数据可以从百度云盘中下载，只需关注“数据分析1480”公众号，并回复“条形图”即可。
它将把第一幅图放置到第二幅图的上面。具体来讲，第一个plot()函数把页面分割成一列 两行的矩阵，并将图形放置到第一列、第一行中（自上往下、从左至右地计数）。...图例将会被自动绘制 data ：指定一个数据框 facets ：指定条件变量，创建一个栅栏图。表达式如rowvar~ colvar。...对于单变量图形（如直方图），则省略y xlab、ylab ：字符向量，设定横轴和纵轴标签 xlim、ylim ：二元素数值型向量，分别指定横轴和纵轴的最小值和最大值 library(ggplot2) mtcars...依赖于GTK+ GUI，用户可以使用鼠标编辑图形 与identify()函数不同，playwith()既对R基础图形有效，也对lattice和ggplot2 图形有效。...Theme（主题）菜单上的一些选项仅与基础图形契合的很好，一些则与ggplot2图形契合的较好（如标注），还有些对ggplot2图形无效（如识别点）。
介绍 ggcorr函数是一个可视化函数，用于将矩阵绘制为ggplot2图片。 为何使用ggcorr包 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。...绘制参数 其余的这些小插图侧重于如何调整ggcorr绘制的相关矩阵的方面。 控制色标 默认情况下，ggcorr使用从-1到+1的连续色标来显示矩阵中表示的每个相关的强度。...相关矩阵中的变量标签可能出现的一个问题是它们太长而无法在图的左下方完整显示。...控制内部值 由于ggcorr生成ggplot2对象，因此理解对象是如何构造的以便从中获取更具体的图可能很有用。
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