ggplot2绘制面积图 ggplot2绘制面积图的代码格式: ggplot(sunspotyear, aes(x,y))+ geom_area() 绘制面积图,文件格式如下: #draw sim
参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
ggplot的图层语法给了使用者无限种可能,再配合上自己对于数据操纵的灵活把控,真的不知道ggplot可以给我们呈现出什么的惊艳作品。 这不,清明假期无聊的我,用ggplot搞定了太极阴阳图。 library("ggplot2") library(Cairo) library(ggmap) 本文太极图的构造理念相当简单,取笛卡尔坐标系的0点为圆心,其他 所有元素都是围绕零点圆心的坐标构成。 该图涉及到一个大圆环; 两个大半圆面积图(太极的上下黑白部分); 两个小半圆面积图(太极的左右次半圆); 以及阴阳鱼的
就是由图A变成图B;应该有很多方法可以实现,这里我使用geom_segment()函数 geom_segment()函数需要四个参数:起点位置坐标和终点位置坐标,默认是实线;通过linetype参数修改线型。 上面图片的实现代码
今天在一个交流群里看到有人问这个图如何实现?这种图叫玫瑰图或者花瓣图,如果使用R语言的ggplot2来做的话, 比较常规的实现办法是先做柱形图,然后再用极坐标,比如
对于dot、scatter、stripchart,这三个图,有啥区别,我也看不懂,也没有相关的资料,后续用到再说吧
面积图是一种源于折线图但是改变了其展现方式的图形。具体地,它通过一定的区域面积来表示数据大小,利用不同的颜色或者线条来区别不同组的数据。William Playfair,苏格兰工程师和政治经济学家,是图形化统计方法的创始人,是面积图的发明人,除此之外他还发明了折线图、条形图、饼图等。他发表于1786年的著作The Commercial and Political Atlas中使用了面积图:
Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python. It replicates the syntax of R package ggplot2 and visualizes the data with the concept of the grammar of graphics. It creates a visualization based on the abstraction of layers. When we are making a bar plot, we will build the background layer, then the main layer of the bar plot, the layer that contains title and subtitle, and etc. It is like when we are working with Adobe Photoshop. The plotnine package is built on top of Matplotlib and interacts well with Pandas. If you are familiar with the ggplot2, it can be your choice to hand-on with plotnine.
前天刚恢复状态的小魔方,今天又粗现啦~ 很多小伙伴儿问我为啥最近老是偷懒,其实是因为上周期中课程论文缠身(毕竟拖延症嘛总得拖到deadline否则绝不开工~_~)…… 不过最近也思考了些东西,关于以后公众号运营方向以及推送内容的。 总觉得以前自己写的东西太过琐碎,纠结于步骤和技巧,而没有任何体系上和理念上的输出; 而再加上自己文风粗陋(毕竟每一篇的错别字用十个手指头都数不完呀)、排版拙劣,还有那么多小伙伴儿不离不弃,肯于点赞,实在是感到惭愧(我一般都很少看自己写的东西的不忍直视哈哈)~ 可能之前限于能力和实
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
今天要跟大家分享的是面积图,也就是经常提到的区域图。 本例选择自制数据集: head(data5) ggplot(data,aes(x,y))+geom_area(fill="steelblue")
今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
#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
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
excel作为一个强大的统计工具,自身包含着一部分数据可视化的功能。R作为可视化的大势,自然也可以画出这些图,有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结,甚是有趣,小编复刻学习了一番,现对代码做简单注释,以作分享。
熟悉ggplot2绘图,有一本书,可以介绍大家使用,《R数据可视化手册》第二版
色盲是并不罕见的一种遗传性疾病,我国男性色盲患病率可达5%,而白人男性更是高达8%。这些色盲患者和我们一样工作在各种领域,在论文送审中也可能会遇到色盲审稿人。假如论文送给三位白人男性审稿人,其中至少一人是色盲的概率高达22%。因此,为论文的图片选取一种对色盲友好的配色方案是很重要的,能确保准确的展示我们的研究成果,同时体现了人性关怀。
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
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。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
geom_smooth/stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线,不会遍历所有数据点
今天,随着数据量的不断增加,数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式。R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库,通过建立可视化的方式进行数据的呈现。在使用技术的方式实现可视化之前,我们可以先和AI科技评论一起看看如何选择正确的图表类型。 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师,并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序。他用API编写了第一版Price Discovery,AI科技评论对他所写的这篇文章做了编译,未经许可不得转载。 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
面积图是一种基于折线图的图形,可以通过图中的面积来表示数据的大小情况,比如下面两种都是面积图:
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
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:
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
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》。
这个是做植物基因组比对的一个工具,正好最近在看这个论文。论文中公布了部分作图代码,作图使用到的是R语言的ggplot2。跟着其中的代码学习一下。论文本地文件是e2113075119.full.pdf
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
前面我们已经详细讲解过如何根据窗口来统计每条染色体的每个片段的GC含量,还有平均测序深度,请大家自行前往前面查看脚本及实现方式!【直播】我的基因组47:测序深度和GC含量的关系 那么如果得到了如下的数据: > head(dat) chr number length GC counts depth 1 chrY 215 98427 663 1443853 14.66928 2 chr3 445 99517 17945 3906339 39.25298 3 chr6 130 99698 24282 334228
虽然3D的plot见得比较多了,但是看见这样的R包,我的心还是砰了一下,这个简直不能再好看了!
大家看文献时可能经常遇到各种CNV gistic score的可视化,都很好看,但是不知道怎么画出来的:
很早之前就发现了这个教程(Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code)),自己作图的时候经常会参考这个教程中的例子,接下来的这段时间自己争取每天都重复其中的一个例子。如果你也想学习R语言ggplot2绘图,欢迎和我一起重复这篇教程中的50幅美图。相信我们在坚持重复完这50个教程之后,我们的R语言技能可以得到显著提升。如果你在重复这些教程中,欢迎添加我的微信,我们可以一起讨论在重复过程中遇到的问题。
❝本节来介绍如何对常见的柱状图稍加改造绘制成一张美观的面积图,下面通过一个小例子来进行展示; 📷 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") 数据筛选 ❝此处根据关键词将数据分为上下两个部分 ❞ wet_df <- df %>% filter(str_starts(code, 'W')) %>% mutate(mean_probability = mean_probability *
最近逛Rstudio和ggplot2官网意外发现了一个有趣的网站,原来R的可视化还可以到这样的地步。虽然说这些图不能带来任何可用的信息和价值。但是用编程生成一些类似“艺术”的,令人愉悦的图形。这不是很有趣的事吗?
瀑布图(waterfall plot) 用于展示拥有相同的X轴变量数据(如相同的时间序列)、不同的Y轴离散型变量(如不同的类别变量)和Z轴数值变量,可以清晰地展示不同变量之间的数据变化关系。
今天只给大家讲一个知识点,是属于ggplot2高阶用法中的分面与多图层关系如何对应,这个用法之前困扰我很久,也是最近帮朋友做东西才发现这个漏洞,于是感觉分享给大家。 ggplot2的多维分面系统非常完美,可以让我们非常方便的将一个多维度的复杂图形按照某个维度的类别进行矩阵化,使得单个类别的信息更加清晰明了,数据呈现直观易懂。 通常我们可以通过如下步骤做出一个基于地理位置的分面图来。 library(ggplot2) library(plyr) library(maptool
Solution Note that with bitmap output, the filled symbols 15-18 may render without proper anti-alia
他的问题是拟合曲线和y=1相交,根据我自己的实际数据,比如y=15这里相交,首先在y=15这里添加水平线,使用到的是geom_hline()函数
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。
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。
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
哑铃图(Dumbbell Chart),也叫DNA图。当我们想要比较不同指标不同组的情况可用多个“哑铃”表示。另外,如果想表示某一组在不同条件下的变化情况也可以用这种方法。哑铃图如下图所示:
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。 因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图(或者称它为热力辐射图,就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型)的合适解决方案,最近在看github官网上ggmap的介绍帖,看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。 我就突发奇想,如果不是通过ggmap而是通过ggplot函数是否也可以呢,果然也是可以出
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