做柱形图的时候如果要区分不同的类别 最直观的方式就是用不同的颜色，但是有的期刊如果要求黑白灰配色的话，用颜色可能就不太好区分，这个时候可以用添加底纹的形式。...R语言的ggplot2包没有提供直接绘制带有底纹的柱形图的函数，如果想要实现需要借助扩展包patternplot，参考链接 https://cran.r-project.org/web/packages...vignettes/patternplot-intro.html 下面介绍几个简单小例子 第一次使用这个包需要安装，直接运行install.packages("patternplot")命令进行安装 第一个是普通的柱形图...画图代码 library(patternplot) library(readxl) library(ggplot2) df1<-read_excel("patternplot/patternplot_example.xlsx...png", sep = "")) : unable to open C:/Users/pome/AppData/Local/Temp/Rtmp2Lr3pm/dots.png 暂时不知道是什么原因 簇状柱形图重复的时候一直遇到报错
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。...首先是读入数据 dfggplot2_heatmap.csv",header=T) 以上数据是宽格式，借助reshape2这个包中的melt函数将宽格式转变为长格式...df1<-reshape2::melt(df) ggplot2画热图 library(ggplot2) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes...接下来是美化 调整一下y轴的的顺序 df1$A<-factor(df1$A,levels = rev(df$A)) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile
descriptors for uncharacterized chemical compounds 本地存储文件名 s41467-021-24150-4.pdf 公众号后台有读者留言问到了这个论文里的一些图的实现办法...复现起来还是比较麻烦的。浏览全文的时候发现了其中一个带有底纹的柱形图。这个还是比较有用的。因为有的期刊可能会要求配色只能用黑白灰。区分不同的分组加上底纹可能会比较好看。...之前出推文介绍过patternplot这个R包画带有底纹的柱形图，但是他的代码和ggplot2的格式区别还挺大的。...最近又发现了一个R包ggpattern，画带有底纹的柱形图或者给柱形图添加图片都非常方便。...()，填充的内容有4个，分别是 'stripe' (default), 'crosshatch', 'point', 'circle' 做一个简单的柱形图看下效果 df<-data.frame(x=LETTERS
image.png 在一个交流讨论群里看到有人讨论这个图，很早之前就看到过这个图，当时记得有一个现成的R包可以做。如果让自己使用ggplot2来实现当时还真没有思路。...现在有一些思路，这个就是点 和 线段 的组合，把握好坐标位置就好了 但是这个图里的线段是带有弧度的，之前画图的线段都是直线，所以就查了一下ggplot2画带有弧度的线段的办法，找到了参考资料 Line...segments and curves — geom_segment • ggplot2 (tidyverse.org) 没有弧度的线段使用的是geom_segment()函数 有弧度可以使用geom_curve...()函数 下面是一个小例子 library(ggplot2) b ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point() df 的内容暂时先到这里了 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学
这个功能今天工作的时候需要，就搜了一下，有个 ggforce 包可以做这个事情（之前还 mark 过，哈哈）。 简单用示例代码展示如何使用它，主要是根据数据的选择进行放大或者根据坐标范围进行放大。...安装： install.packages("ggforce") 加载： library(ggforce) 先看一个正常的图： ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width...我们取一个分类的数据进行放大： ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species)) + geom_point() + facet_zoom...学术版本： ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species)) + geom_point() + facet_zoom...再最后看下怎么按坐标范围放大吧： ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species)) + geom_point() +
data analysis https://www.nature.com/articles/s41467-022-31724-3 本地pdf s41467-022-31724-3.pdf 论文中公布了大部分图的数据...，但是没有公布对应的作图代码，没有关系，我们可以自己写代码试着模仿，今天的推文重复一下论文中的Figure 2A 带有条纹的分组柱形图 示例数据截图 image.png 这里实现条纹柱形图用到的是...ggpattern这个R包 参考链接 https://coolbutuseless.github.io/package/ggpattern/index.html https://github.com/...coolbutuseless/ggpattern 安装 remotes::install_github("coolbutuseless/ggpattern") 因为是ggplot2的扩展包，除了把作图函数替换...，其余的细节都可以用ggplot2的语法来调节 读取数据 library(readxl) dffig2a<-read_excel("data/20220806/41467_2022_31724_MOESM4
最近有人在公众号后台留言问到这个问题，今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2)...0,100))+ scale_fill_material_d()+ theme_bw()+ labs(x=NULL,y="ABCD") 最终结果 image.png 首先是准备数据 这个是R语言里自带的数据集...，我将其写出到一个文件里，部分数据如下 image.png 我们只用到其中的三列 species 企鹅的种类 sex 企鹅的性别 bill_length_mm 企鹅嘴的长度 解释代码 用到的R语言包...summarise(mean_value=mean(bill_length_mm), sd_value=sd(bill_length_mm)) -> df1 df1 给数据集添加新的一列用来控制误差线的位置...，这里就不用文字来解释了 今天的推文完整示例数据和代码可以在第二条推文的留言区获取（第二条推文是一个广告） 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来回答交流群内的一个问题，如何绘制对角线热图，数据为随意构建无实际意义，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...❞ 结果图 ❝通过对角线分割，一半展示r值，一半展示p值 ❞ library(tidyverse) library(magrittr) library(reshape) library(psych) library...varespec.tsv") %>% select(1:20) pp <- corr.test(table1,table2,method="pearson",adjust = "fdr") df r)...symbols = c("***", "**", "*", "", " "))) %>% set_colnames(c("env","genus","r"
「ggpubr」 包中的 stat_compare_means() 函数是非常常用于对 ggplot 图形添加统计比较结果的方法，近期有粉丝问到了如何对其展示的 P 值进行格式化，这里简要地做一个记录。...这里我们直接使用官方示例： library(ggpubr) #> Loading required package: ggplot2 data("ToothGrowth") head(ToothGrowth...P 值的，那么该如何修改它呢？...这里需要注意的是 ..p.format.....stat_compare_means 提供的说明修改 P 值的位置： p + stat_compare_means(aes(label = paste0("P = ", round(as.numeric
在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。...接下来我以几个案例的形式对图表辅助线操作进行演示： library(ggplot2) library(reshape2) library(ggthemes) data图添加了均值辅助线，但是大家一定好奇为啥均值线那么低，低于所有公司的销售额，因为均值是季度均值，而销售额是年度累计销售额。 接下来我们制作一个分季度的柱形图。...这里可以使用辅助线来标注我们最感兴趣的时间点数据： ggplot(economics,aes(date,unemploy))+geom_line()+geom_vline(aes(xintercept=
前言 一位读者私信询问以上图片如何用python绘制 感觉有点意思，于是博主鼓捣鼓捣，做一期论文绘图复现 项目目标 绘制带有误差线的堆叠柱状图 项目方法 自定义函数绘制误差线，利用bar的bottom参数制作堆叠效果...bottom_values = [0.05, 0.1, 0.15, 0.2] # 创建图形和轴对象 fig, ax = plt.subplots() # 绘制柱状图，设置不同的底部空白 bars...bottom_values = [2, 1, 2.8, 3.2] # 创建图形和轴对象 fig, ax = plt.subplots() # 绘制柱状图，设置不同的底部空白 bars = ax.bar...(y=3, color='r', linestyle='--') # 设置y轴标签 ax.set_ylabel('Warming rate (W m$^{-2}$)') # 添加数据标签 for bar...8)) # 绘制柱状图，设置不同的底部空白和颜色 bars = [] for i, category in enumerate(categories): bar = ax.bar(i, warming_rates
日历图的主要可视化形式有如图6-2-2所示的两种：以年为单位的日历图（见图6-2-2 (a)）和以月为单位的日历图（见图6-2-2 (b)）。...1. ggTimeSeries绘图 R中ggTimeSeries 包[1]的ggplot_calendar_heatmap()函数可以绘制如图6-2-2(a)所示的日历图，但是不能设定日历图每个时间单元的边框格式...使用stat_calendar_heatmap()函数和ggplot2包的ggplot()函数可以调整日历图每个时间单元的边框格式，具体代码如下所示。...ggplot2包的geom_tile()函数，借助facet_wrap()函数分面，就可以绘制如图6-2-2(b)所示的以月为单位的日历图，具体代码如下所示。...》关于热力日历图的代码 参考： [1] ggTimeSeries 包的参考网址：http://www.ggplot2-exts.org/ggTimeSeries.html
今天的推文重复论文中的extended Figure5 频率分布直方图和柱形图添加误差线 image.png 其中图b的数据没有找到，我们只重复其他5个小图 首先是两个频率分布直方图 这两个作图代码是一样的...) library(ggh4x) p1ggplot(data=dat01,aes(x=`Effect Size`))+ geom_histogram(bins = 70,color="black...柱形图误差线叠加散点图 dat02<-read_excel("data/20221014/extendFig5.xlsx", sheet = "Panel d")...- in SD)", y="Mean density (+S.E.) of genome-wide\nsignigicant SNPs within 100kb") p4 普通柱形图添加误差线...=9,219)","EUR\n(N=414,429)", "AFR\n(N=7,543)","EAS(N=1,496)")) p5 水平柱形图添加误差线
目前计划推出基础图表的绘制教程推文(会同时推出R和Python两个版本)，原因在于有时苦苦找不到数据，不仅导致想绘制的图表完成不了，而且也白白浪费了时间，再者也有小伙伴私信要求多些基础教程的推文，当然...geojson数据格式读取 ggplot2 可视化展示 openxlsx 实现R灵活读取excel文件 ggtext包实现文本定制化操作 geojsonio包对geojson数据格式读取 这里使用的数据和上期推文的数据一样...，读取geojson格式文件的代码如下： HK <- geojson_read("香港特别行政区.json",what='sp') 即可实现R语言对geojson格式地图文件的读取。...添加读取文本标签 这里我们读取带有经纬度信息的地区文本文件(csv格式)进行文本图层的添加，文本数据预览如下(部分)： ? 这里使用了ggrepel包进行文本图层的添加，可有效避免文本重叠的问题。...包 library(ggtext) #需要定制文本的地方 labs( title = "香港在售二手房分布图", subtitle="数据来源: <span style
这种图叫玫瑰图或者花瓣图，如果使用R语言的ggplot2来做的话， 比较常规的实现办法是先做柱形图，然后再用极坐标，比如 df的图。...，我们试着用R语言的ggplot2试一下 假设我们有10个数据 x<-1:180 x y<-sin(10*x*pi/180) df<-data.frame(x=x,y=abs(y)) df$yz的代码 library(tidyverse) library(ggplot2) set.seed(123456) df的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近群里有朋友问一张图的绘制方法，其本质仍然是误差线图&箱线图的组合，下面小编使用R内置的「gapminder」数据集来简单做一下图形的绘制❞ 加载R包 library(...summarise(value_mean=mean(lifeExp),sd=sd(lifeExp),se=sd(lifeExp)/sqrt(n())) 绘制误差线图 p1 % ggplot...legend.position = c(0.2,0.9), legend.box.margin = margin(0,0,0,0)) 绘制箱线图 p2 % ggplot...element_blank(), legend.position = "non") 拼图 (p1+p2)+plot_layout(widths=c(2,1)) 购买后微信发小编订单截图即邀请进新的会员交流群...，小编的文档为按年售卖，只包含当年度的「除系列课程外」的文档，有需要往年文档的朋友也可下单购买，需要了解更多信息的朋友欢迎交流咨询。
本文是回答B站关注者的提问，他的问题如下 原始数据存储在一个excel文件里，这个excel文件里有三个子表格，每一个子表格的数据如下： 总的数据格式 现在的需要是做如下的图 接下来就介绍如何利用原始数据到最终的图的...ggplot2的代码 首先是将3个子表格的数据整理到一张表格里 比如这里我新建了一个子表格sheet4,数据最终的格式如下（原始数据里第一列的编号是没有用的，可以直接删掉） 接下来R语言里操作 首先是读取数据...var4) -> new_df new_df 定义误差线函数 这里用到的是标准误 ebtop<-function(x){ return(mean(x)+sd(x)/sqrt(length(x))...) } ebbottom<-function(x){ return(mean(x)-sd(x)/sqrt(length(x))) } ggplot2作图 library(ggplot2) ggplot...new_df$name<-factor(new_df$name, levels = c("var2","var3","var1")) ggplot(data
圆环图与饼图类似，也是反映各个部分的占比情况，看各种类型的数据与整体之间的关系。下面将展示一下在R与python中的实现方法。...R的实现 (ggplot2) R中是没有封装好的包来直接实现的，我们将用ggplot2中的geom_bar进行极坐标变换得到。...： library(ggplot2) theme_set(theme_bw()) p ggplot() + geom_bar(data1, mapping = aes(x = 0.8, y = cell1...image 2. python的实现 (matplotlib.pyplot) python将用matplotlib中的pyplot画出两个pie图来实现。...ax.text(0.1, 2.1, 'test', fontsize=18, style='oblique', ha='center',va='top',wrap=True) # 画出每个pie图的边的颜色
本期推文我们开始介绍基础柱形图(条形图)的绘制推文，其目的就是让大家希望大家可以一步步打好基础，为以后绘制更加复杂、更加精美的可视化设计作品做准备。...本期主要涉及的知识点如下： geom_histogram()绘制直方统计图 geom_bar()绘制柱形图 grid包添加图片美化 geom_histogram()绘制直方统计图 直方统计图用于统计数据的分布范围...这里我们不再比较ggplot2的默认主题的好坏了，直接给出美化后的代码(当然借助了我非常喜欢的hrbrthemes主题包)： flipper_hist ggplot(data = data,aes...grid包添加图片美化 添加与绘制图表主题、颜色等元素相关的图片，可以使你的可视化作品增色不少，在ggplot2中添加图片则十分简单。这里我们选择了与主题相符的图片，用于提升绘图结果的美观性。...总结 以上就是R-ggplot2关于基础柱形图的绘制推文教程，太具体的原理性这里也没做过多介绍，感兴趣的可以自行查阅相关资料。接下来还有Python版本的哦！ 练习数据获取
云雨图的样子如下 ?...是一半的小提琴图加散点图的组合，看起来有些像云朵加雨滴的形式，所以得名云雨图，主要的作用还是用来展示数据的分布情况 之前看到过相关推文进行介绍，大部分的推文介绍的实现办法都是使用gghalves包，这个包中的函数可以将...ggplot2的常规图形只画其中的一般，比如 geom_half_boxplor() geom_half_violin() 最近在一个介绍ggplot2扩展包的链接里发现了一个包叫see，这个包里有一个函数是...geom_violindot()函数，画云雨图非常方便，下面简单介绍一下代码 首先是安装see这个R包 install.package("see") 使用鸢尾花的数据集作图 library(ggplot2...试了其中的几个，发现这个配色还挺好看的 ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length,
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