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将geom_abline与ggplot一起使用进行绘图时，即使在指定的情况下，轴上也没有刻度线

。在使用ggplot2进行数据可视化时，可以使用geom_abline函数来添加直线到图形中。

然而，轴上的刻度线是否显示取决于轴的刻度范围、数据的范围以及图形的大小。如果刻度范围与数据范围相对较小，或者图形的大小较小，则可能会出现没有足够空间来显示刻度线的情况。

为了解决这个问题，可以通过调整轴的刻度范围、增加图形的大小或者调整坐标轴的其他参数来尝试显示刻度线。以下是一些方法：

  1. 调整刻度范围：使用scale_x_continuous和scale_y_continuous函数来调整x轴和y轴的刻度范围，使其包含要显示的刻度线。例如，使用scale_x_continuous(limits = c(0, 10))来设置x轴的刻度范围为0到10。
  2. 增加图形的大小：通过调整ggplot函数中的参数来增加图形的大小，例如使用ggplot(data) + theme(plot.width = 10, plot.height = 6)来设置图形的宽度为10英寸，高度为6英寸。
  3. 调整坐标轴参数：使用theme函数中的axis.ticks参数来控制刻度线的显示。例如，使用theme(axis.ticks = element_line())来显示刻度线。

需要注意的是，以上方法可能需要根据具体的数据和图形进行调整，以便达到最佳的可视化效果。

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R-ggplot2 学术散点图绘制

引言 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 ? ? 。 02....R-ggplot2 绘制 （1）默认格式 我们首先使用ggplot2 的基本设置对数据进行散点绘制，这里散点形状 shape=15 为黑色方块。...这种效果是万万不能进行学术发表的，当然，你可以通过ggthemes 包 选择合适主题进行修饰。而推文的目的在于熟悉和理解绘图函数，再说了，一些统计指标还是需要自己另行添加的。...=1) + #绘制对角线 geom_abline(slope = 1,intercept = 0,color='black',linetype = "dashed",size=1) + #修改坐标轴刻度...（3）添加R2、误差线、误差统计等统计指标 这里就体现出R-ggplot2 绘制图表的灵活之处了，我们使用 ggpubr 包中的stat_cor()和stat_regline_equation() 直接绘制

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R语言入门系列之二

font：整数，用于指定坐标轴刻度字体样式；1常规、2粗体、3斜体、4粗斜体 las：整数，用于指定图形内部文字字体样式；具体同font font.axis：坐标轴刻度文字的字体样式 font.lab：..."/yaxt="n"：禁用x/y轴的刻度线 xlim：xlim=c(a,b)将x轴刻度范围限定在a到b ylim：ylim=c(a,b)将y轴刻度范围限定在a到b xaxs：控制x轴显示范围，默认为“r...表示在图形的哪边绘制坐标轴（1=下，2=左，3=上，4=右） at：一个数值向量，表示需要绘制刻度线的位置 labels：一个字符型向量(也可以是数值型)，表示刻度线旁边的文字标签(刻度值)，如果整个不写...，则直接使用at的值 col：线条和刻度的颜色 lty：线条类型 las：因子坐标轴的标签的字体平行(=0)或者垂直(=2)坐标轴 tck：刻度线的长度(默认值-0.01，负值表示刻度在图形外，正值表示刻度在图形内侧...⑵直方图 在ggplot2中，geom_histogram()可以在图层上添加直方图，stat_density()可以在图层上添加密度曲线，我们使用ggplot内置的示例数据mpg做直方图，如下所示：

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ggplot2-图形微调（1）

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。...ggplot2包中的annotate()函数帮助用户给图形的指定位置添加注释，一般注释可以从点、线和面的角度进行修饰，对应的geom参数是text、segment、pointrange、rect。...二 图形坐标轴信息修改 坐标轴显示范围 p3 <- p2 + scale_x_continuous(limits = c(2014,2022)) ;p3 ## 一般使用倍数来限定大小，最小值有个0 p3...<- p1 + xlim(min(test 坐标轴刻度、标签 # X 轴每隔 2 个单位显示一个刻度 ; 改变刻度文字，label要与刻度一样多 p2 + scale_x_continuous(breaks...##详见ggplot2-theme 三、旋转坐标轴 只需添加coord_flip()函数就可以实现 p5 <- p4 + coord_flip();p5 基本图形的注释及坐标信息的更改，待补充 。。。

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R-ggplot2 绘制带颜色条的相关性散点图

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： stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线 颜色映射相关性散点图绘制...这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中的绘图技巧一样，下面我直接给出代码,如下： #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library...（图中colorbar的位置、字体都是可以自由设置的啊） 总结 使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题，提高绘图效率。...大家在绘制图表时，可以根据而自己喜好自由选取喜欢的绘图工具啊。

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Day7：R语言课程 (R语言进行数据可视化)

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ggplot2|详解八大基本绘图要素

#使用diamonds的数据子集作为绘图数据，克拉(carat)数为X轴变量，价格(price)为Y轴变量。...，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，以下语法与上面的aes中是一样的。...1.2 颜色标尺“第三个”单词选择方法 根据第三个单词的不同，更换的颜色分为以下几种 1）离散型：在颜色变量是离散变量的时候使用，比如分类时每一类对应一种颜色 manual 直接指定分组使用的颜色 hue...2 坐标轴标尺修改（x , y） 本部分主要是对坐标轴做如下改变， 更改坐标轴名称 更改x轴上标数的位置和内容 显示对一个轴做统计变换 只展示一个区域内的点 更改刻度标签的位置 实现上面的这些可以使用scale_x...2 stat_smooth 对原始数据进行某种统计变换计算，然后在图上表示出来，例如对散点图上加一条回归线。

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R语言绘图之ggplot2

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相关性分析你了解多少？可视化展示一下吧~~

本文将通过以下内容介绍相关性分析： 相关性定义及种类 相关性分析图表展示 相关性分析简介 基本介绍 相关性分析常用于对不同特征或数据集不同维度中相关程度的分析，通过分析不同特征与目标变量之间相关性程度，...当回归系数>0时，相关系数在(0,1)之间，则表明二者正相关，若回归系数<0，相关系数在(-1,0)之间，说明二者负相关。...以上就是小编关于相关性及关键评价指标的简单介绍，更多详细内容，小伙伴们可自行搜索哈~ 相关性图表绘制 这一部分，小编将分别使用Python、R绘制一个具体学术相关性散点图。...最佳拟合线 geom_abline(slope = 1,intercept = 0,color='black',size=1) + #绘制上误差线 geom_abline(slope = 1.15...总结 今天这篇推文，小编简单的介绍了相关性含义，并分别使用Python和R语言进行了一个标准相关性散点图的绘制，希望可以给需要的小伙伴一些帮助~~

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R语言十八讲(七)

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,一般我们从自带的系统画图功能开始学起...,今天,主要介绍一下系统常见的画图函数,暂且称为初级画图. 1.高级绘图函数与低级绘图函数....R中的画图函数有高级画图函数和低级画图函数,所谓高级画图函数就是,它占用一个画板上,在此画板上绘制图像,而低级绘图函数,则不占用画板,它在高级绘图函数的基础上,进行绘制图像,也就是说,低级绘图函数只是在高级绘图函数绘制的图形基础上修改...低级绘图函数: ｐａｒ（　）　可以添加很多参数来修改图形 title( )　添加标题 axis( )　调整刻度 rug( )　添加轴密度 grid( )　添加网格线 abline( )　添加直线 lines...有的不能，我们也不需要加以背诵，使用多了，自然就记住了，那在我们还没有熟悉之前，我们如果不知道可以使用哪些参数，有一个很简单的办法，就是打开绘图函数的帮助文档，就可以看到可以添加的绘图参数，那么这里，我们只需了解参数的含义以及其使用方法就可以啦

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Matplotlib使用(1)

使用轴创建图形的最简单方法是使用，pyplot.subplots然后我们可以 Axes.plot在轴上绘制一些数据： ---- matlab中不用画轴,就像这样 Matlab m里面也有相似得用法, 接下来看看图形要素...() # a figure with a single Axes fig, axs = plt.subplots(2, 2) # a figure with a 2x2 grid of Axes 将轴与图形一起创建很方便...的Axes类和它的成员函数是主要的入口点与OO接口工作。 Axis 这些是类似数字线的对象。他们负责设置图形限制并生成刻度（轴上的标记）和刻度标签（标记刻度的字符串）。...使用Matplotlib本质上有两种方法： 显式创建图形和轴，并在其上调用方法（“面向对象（OO）样式”）。 依靠pyplot自动创建和管理图形和轴，并使用pyplot函数进行绘图。...这使您可以指定块的大小，并且任何大于此顶点的线都将被拆分为多行，每行的agg.path.chunksize 顶点数不超过多个。（除非agg.path.chunksize为零，否则将不进行分块。）

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

4.3.2 使用gglot()创建绘图时的简单概念 Ggplot2的算法很简单：您提供数据，告诉ggplot2如何将变量映射到几何，使用什么图形，它负责细节。...这些图层与坐标系和变换相结合，以生成最终的绘图。以下是一个情节生成过程：将变量映射到几何->分面数据->变换刻度->计算AESthetics->train scales->比例尺->渲染。...例如，在连续情况下，用刻度填充直方图或密度图；在离散情况下，比例用于填充直方图或条形图，或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。我们需要知道，映射到变量的美学属性取决于所使用的geom()函数。...4.3.3.4 添加标签图层以更改标题和轴标签 默认情况下，由ggplot2创建的绘图没有任何标题，并且带有与绘图中使用的变量名相对应的轴标签。...但是，在某些情况下，例如出版物，我们可能希望将标题添加到绘图中，也可能希望更改X轴和Y轴标签。

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ggThemeAssist｜鼠标调整主题，并返回代码

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。...，属性同上，包括填充色Fill，外边框类型Type、线宽Size和颜色Colour 主网格 Grid Major 即图中X、Y轴刻度线对应的网格，建议使用，方便辅助识别数据位置； 次网格 Grid Minor...即图中X、Y轴刻度线间的补充网格，看具体情况使用，方便进一步辅助识别特定数据准确位置； 坐标轴 Axis ?...Colour：颜色，默认为30%灰度 gray30，想突出坐标同刻度数值，可选black或gray0； Hjust：X轴刻度值水平位置调整，默认0.5为相对刻度线居中对齐，0为相对刻度线左对齐；1为相对刻度线右对齐...仅用于y轴属性需单独设置时修改，解释同上 坐标轴线属性 Axis line 主要修改X/Y轴的线型Type、宽度Size和颜色Colour 刻度线 Axis ticks 同坐标轴线，可修改X/Y轴的线型

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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

image.png 这就是bbc_style（）函数实际上是在做什么。 它本质上修改了ggplot2的主题功能中的某些参数。例如，第一个参数是设置绘图标题元素的字体，大小，字体和颜色。...width_pixels：默认情况下设置为640px，因此仅当希望图表具有不同的宽度并指定其宽度时才调用此参数。...默认值为占位符PNG文件，其背景与绘图的背景颜色匹配。...（如果您对为什么将x设置为大陆，将y设置为预期寿命感到困惑，那么当图表似乎正以相反的方式绘制它们时，这是因为我们已经翻转了 使用coord_flip（）进行绘图。...Free scales 可能已经在上表中注意到，人口相对较少的大洋洲已经完全消失。默认情况下，构面在较小的倍数上使用固定的轴比例。

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如何试用 R 语言绘制散点图

R语言绘制基因表达基因的“对称散点图 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。...第一种类型是将基因按上调、下调或不显著类型着色，便于从图中辨认差异基因。我们使用ggplot2的方法绘制差异基因散点图。...图中的虚线代表了|log2FC|=1时的阈值线。 在该图中，我们可以很轻松地观察差异基因整体分布状态和数量比较的信息。 4 绘制差异基因散点图，颜色表示p值 上图中没有将p值信息展示出。...因此另一种思路是，颜色代表p值，这样就可以在图中获得一个渐变梯度。同样使用ggplot2的方法绘制，和上述过程相比仅在颜色指定上存在区别。...= 0.5) 类似上图，两个坐标轴分别代表了处理组（treat）和对照组（control），图中的点代表各基因在两组中的平均表达值（已经作了log转换），图中的虚线代表了|log2FC|=1时的阈值线

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「R」ggplot2数据可视化

当数据为长格式时，每行表示一个条目。其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定，而是在一个单独的列中指定。 术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量，变量存储于数据框的每一列。...最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...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。...指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序，labels

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使用R语言ggplot2包绘制SCI论文配图密度散点图

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。...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。 本次绘图工具：RStudio。 RStudio是R的集成开发环境，界面更加丰富实用，使用起来更加方便。...本次绘图所使用的R包：ggplot2和ggpointdensity ggplot2是R语言绘制图形一个十分重要也是非常基础的一个包，使用ggplot2再加上R自带的base画图基本可以完成所有图形的绘制...ggpointdensity) 3.导入数据 data = read.csv("1_zd_aodPM25.csv") 4.使用ggplot2开始画图 p2 = ggplot(data, aes(x=...="black")+ geom_abline(slope = 200,intercept = 0,color="red")+ 得到图像： 5.4最后我们为这个图加上坐标轴名称和标题名称 p2

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第四章 数据的图形描述 （下）

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