本期推文,我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图,关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据
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:
可以发现x轴和y轴的0点都不在原点的位置,会空出一小块,这样如果我们在加y=x等线条的时候回发生如下问题:
绘图过程中,通过给图形中添加适量的注释(图形、公式、注释)以及图形整体的外观,可以使读图者更快速、更准确的了解图形表达的含义。
一个月的备考终于结束了,公号的推文也会陆续进行原创推文制作,也希望大家继续支持哦!本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图,本期涉及的知识点如下:
rm(list=ls())#清除环境变量 setwd("")#设置工作路径 #读取示例数据 express <- read.delim('gene_diff.txt', sep = '\t')#RNA-seq差异分析后的数据,不是表达矩阵 #将基因表达值取个log(1+)转换 express$control <- log(express$control+1)#值不大时可以不取log express$treat <- log(express$treat+1) #排序,目的是将显著的基因展示在前方图层,避免被不
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
转录组分析中,计算了两组间差异表达的基因后,通常怎样表示?您可能第一时间想到可以使用火山图。的确,火山图是使用频率最多的,在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
今天小编介绍数据分析中最常用的方法之一相关性分析,该步骤多用于数据探索过程中,用于检测数据维度之间的相关密切程度。本文将通过以下内容介绍相关性分析:
R适用于统计分析,绘图的一款编程软件,R属于开源,自由,免费的软件。随着生物信息学的发展,R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图,都使用R语言来完成的。最近有一位小伙伴要发SCI论文,给我发了3w多条数据,问我可不可以画和下图基本相似的图。大家都知道论文的发表除了实验和数据以外,图片也非常重要。一般图画的越好,那么论文发表的问题也不大。我仔细想了一下自身的实力,觉得可以试一下。那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。
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;
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。
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,有着自成一派的可视化理念,数据可视化是数据分析的重要一步,让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同,它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的,就像是photoshop里的图层,那么首先我们得有一张画布(如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》) [root@centos $] R> library
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。
1写在前面 最近的世界杯结果的确是让人大跌眼镜🕶️, 日本队🇯🇵先后击败世界杯冠军, 德国队🇩🇪和西班牙队🇪🇸, 韩国队🇰🇷逆转葡萄牙🇵🇹, 踩着乌拉圭🇺🇾进入淘汰赛(请韩国队🇰🇷自觉感谢裁判), 让无数人站上天台😂. 不过大家要是看看这几十年日本足球⚽️的发展也就不会觉得奇怪了, 就算有一天日本队将梦想照进现实,捧起大力神杯🏆, 我也不觉得有什么奇怪的. 还是祝各亚洲球队取得好成绩, 也祝梅西和C罗在顶峰相遇, 人生不留遗憾😘. ---- 接着是这一期的教程, 最近用了一下geomtextpath, 是个
Lines: horizontal, vertical, and specified by slope and intercept.
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下:
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01146-6#Sec44
我们知道一个漂亮而清晰的图像的形成指定缺不了图像中细节的注释。那么今天我们就来总结下在R语言中那些注释函数。
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构,主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
虽然现在ggplot 的优雅的图像语法已经非常多了。可还是偶有base 绘图的使用场景:
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
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
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:
R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一 般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从
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。
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。
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。
在本文中,我将使用一个简单的线性回归模型来解释一些机器学习(ML)的基本原理。线性回归虽然不是机器学习中最强大的模型,但由于容易熟悉并且可解释性好,所以仍然被广泛使用。简单地说,线性回归用于估计连续或
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包,它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射,例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式,允许用户一步步构建图形,并且便于图层的修改。
ann:如果ann=FALSE,那么高水平绘图函数会调用函数plot.default使对坐标轴名称、整体图像名称不做任何注解。默认值为TRUE。
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。
#这一小节介绍标尺,在对图形属性进行映射之后,使用标尺可以控制这些属性的显示方式,
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。
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
粗略一看,似乎没有什么特别困难的地方,好像之前也看到过类似的图,但是看到老师发来的链接才发现这居然是Nature出版期刊(Horticulture Research)的配图。volume)上的配图!
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码,而且还要反复修改、预览,很是费时费力。
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。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
图形是进行数据的趋势观察和数据展示的一种很好的手段。R语言基本函数, plot函数,属于graphics包。
详细内容可见小洁老师的前期推文https://mp.weixin.qq.com/s/p7LLLvzR5LPgHhuRGhYQBQ
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制",也得到很多小伙伴的响应
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plot(x) 以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图 plot(x,y) x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图 sunflowerplot(x,y)同上,但是以相似坐标的点作为花朵,其花瓣数目为点的个数 pie(x)饼图 boxplot(x)盒形图(“box-and-whiskers”) stripchart(x)把x的值画在一条线段上,样本量较小时可作为盒形图的替代 coplot(x~y|z)关于z的每个数值(或数值区间)绘制x与y的二元图 interact
按自变量的多少分为一元和多元回归分析;按自变量和因变量的关系分为线性和非线性回归;比较常用的是多项式回归、线性回归和指数回归。
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