大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 origin 多因子柱状图 方法与步骤 打开软件，输入数据。其实做这个图的主要关键点就是数据在origin里面的摆放。...横坐标X轴为每个指标，Y轴横着放每个组别的数据，为均值加减标准差的形式。...选中每一列的标准差数值，设置为Y轴标准差形式 选中数据，选择柱状图 初始的图就出来了 我们再对其进行标签的调整，将多余的删除，纵坐标标签改错。双击图层，去掉横纵坐标的次坐标。...最后我们双击柱子，改成我们喜欢的颜色就可以了。这里我们可以使用从属，选择一个色彩范围进行填充。 然后就成图了 又或者有点鲜艳，你可以把边框改成黑色。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如何将下图中的左图（低配版）转化为右图（高配版， x，y 轴分离）。 低配版条形图 首先，构造一个数据集作为样例，读者可以根据自己的数据进行调整即可。假设 y 是分类变量，x 是连续型变量。...简单调整柱子的宽度以及加上 x，y 轴标题。...'Terms') 低配版条形图 高配版条形图 使用 geom_rangeframe()将 x,y 轴分离。...在此之前，创建一个新的数据框，根据你的 x 值，手动划分 x 轴尺度范围。...包中的 theme_tufte() 主题，得到 x，y 轴分离的图形。
{ type: "slider", show: true, // x轴是否启用..."height: 400px;width: 400px;"> // ==============柱状图======...======== var names = []; //类别数组（实际用来盛放X轴坐标值） var staffs = []; $.ajax({...{ type: "slider", show: true, // x轴是否启用...// formatter: function (value) { // //x轴的文字改为竖版显示
= Bar() 再后 , 设置该 柱状图的 x 轴 和 y 轴数据 , 调用 Bar#add_xaxis() 函数 , 设置 x 轴数据 , 实际数据放在 列表 中 , 作为参数传递给该函数 ; 调用...Bar#add_yaxis() 函数 , 设置 y 轴数据 , 第一个参数是柱状图标题 , 第二个参数 是 列表类型的容器变量 , 表示 y 轴的数据 ; # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis...: 二、柱状图其它设置 ---- 1、柱状图 x 轴 / y 轴 翻转 调用 Bar#reversal_axis() 函数 , 可以翻转 柱状图 的 x 轴 和 y 轴 ; 代码示例 : """ pyecharts...import * # 创建柱状图对象 bar = Bar() # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西"]) # 设置 y 轴数据 bar.add_yaxis...("GDP", [40391, 58887, 82875, 22870]) # 翻转 x 轴 / y 轴 bar.reversal_axis() # 生成柱状图 bar.render() 打开运行后生成的
论文 Pan-genome analysis highlights the extent of genomic variation in cultivated and wild rice 今天的推文来试着复现一下论文中的...%>% unique() -> x.levels dat %>% pull(y) %>% unique() -> y.levels 组图代码 library(ggplot2) dat %>%...mutate(x=factor(x,levels = x.levels), y=factor(y,levels = rev(y.levels))) %>% ggplot(aes(...x=x,y=y))+ geom_tile(aes(fill=group3), color="gray")+ theme_bw(base_size = 15)+ theme...这里用来填充颜色的数据，基因不存在统一填充为0，基因存在填充为不同的群体值。
1、问题描述 ECharts在限制显示区域大小或者数据内容过多的时候有时会使得柱状图横轴(X轴)显示不全的问题，效果如下图所示。...bottom: '15%', }, }; 更改后布局 option = { grid: { top: '18%', left: '10%', // grid布局设置适当调整避免X轴文字只能部分显示...right: '10%', // grid布局设置适当调整避免X轴文字只能部分显示 bottom: '15%', }, }; 调整后如下图所示 2）亦可能与坐标轴刻度标签的相关设置有关...rotate: -60, // 刻度标签旋转的角度，在类目轴的类目标签显示不下的时候可以通过旋转防止标签之间重叠；旋转的角度从-90度到90度 inside: false, // 刻度标签是否朝内...效果如图所示 以上就是ECharts 柱状图横轴(X轴)文字内容显示不全的介绍，做此记录，如有帮助，欢迎点赞关注收藏！
首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。...df1<-reshape2::melt(df) ggplot2画热图 library(ggplot2) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes...(fill=value),color="black")+ theme(panel.background = element_blank()) 这个地方遇到一个问题是缺失值如何给他填充为白色，我想到的办法是给缺失值赋值为...接下来是美化 调整一下y轴的的顺序 df1$A<-factor(df1$A,levels = rev(df$A)) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile...scale_fill_manual(values = c("white","red","red2","red4"))+ theme(panel.background = element_blank()) 将X轴放到顶部
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...数据集 代表x轴的变量名 代表y轴的变量 density是底纹的密度 pattern.type是底纹的类型 通过 ?...画个图会更直观 df<-data.frame(x=LETTERS[1:10],y=1:10) df pattern_type<-c('blank', 'bricks', 'vdashes',
之前写硕士论文的时候需要同时对比相位图和幅值图，故需要绘制包含双Y轴的图 绘制数据对左侧 y 轴的图 创建左右两侧都有 y 轴的坐标区。yyaxis left 命令用于创建坐标区并激活左侧。...后续图形函数（例如 plot）的目标为活动侧。绘制数据对左侧 y 轴的图。...x = linspace(0,25); y = sin(x/2); yyaxis left plot(x,y); 绘制数据对右侧 y 轴的图。 使用 yyaxis right 激活右侧。...然后，绘制一组数据对右侧 y 轴的图。...新图与对应的 y 轴使用相同的颜色，并循环使用线型序列。hold on 命令同时影响左右两侧。
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...ggplot()+ geom_col_pattern(data=df, aes(x=x,y=y), pattern="point
] 删除带有缺失值的行 disease_enterotype=na.omit(disease_enterotype) 赋予因子水平 disease_enterotype$Disease=factor...(disease_enterotype$Disease,levels = disease_enterotype$Disease) 作图代码 library(ggplot2) g <- ggplot(...panel.grid.minor = element_blank()) + ylab("") + xlab("Odds ratio")+scale_color_lancet() print(g) image.png 论文中的图...x轴还有一些注释信息，可以出图后借助其他软件编辑，如果先用代码实现的话可以借助annotate_custom()函数，上一篇推文由关于这个函数的介绍，可以找来参考 论文中figureS3的布局，上面已经有两个图...，下面这个图可能改成水平方向的会美观一点 g+coord_flip()+ theme(legend.position = "top", axis.text.x = element_text
❝本节来绘制一个简单的绘图案例；暂且称之为轨道图；下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图；关于此图的实践应用以后在做介绍 加载R包 library(tidyverse) library(systemfonts..., "Nob Hill", "San Francisco", "Inner Sunset", "Outer Sunset", "Inner Richmond") 数据可视化 ggplot...= q3 + 30, ymin = y_start, ymax = y_end), fill = darken(colors[1],0)) + geom_text(aes(x...y_end + 0.05, label = labels), color = "black", size =3, hjust = 0) + annotate("text", x..."black"), axis.text.y = element_blank(), axis.title = element_blank(), panel.grid.major.x
本文属于科学计算与可视化范畴，要点在于扩展库numpy、pylab、matplotlib的用法。...计算正弦函数值 s = np.sin(t) #计算余弦函数值 z = np.cos(t) pl.plot(t, s, label='正弦') pl.plot(t, z, label='余弦') #设置x标签...pl.xlabel('x-变量', fontproperties='STKAITI', fontsize=24) pl.ylabel('y-正弦余弦函数值', fontproperties='STKAITI
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一款R包「roughnet」其最主要用来绘制网络图时添加纹理填充，小编测试后发现挺有趣的有多了一种图形展示方式。...install.packages(c("signnet","graphlayouts")) library(signnet) library(graphlayouts) library(dplyr) 绘制纹理填充网络图...[c(1,34)] <- "rectangle" # 将节点 1 和节点 34 的形状设置为矩形 # 根据 Louvain 社区检测算法的结果，为节点设置不同的填充颜色 V(g)$fill <- c("...# 载入 "avatar" 数据集 main <- induced_subgraph(avatar, which(V(avatar)$main)) # 提取 "main" 标记的子图 w <- ifelse...布局计算节点的坐标 # 将计算得到的 x 坐标赋值给节点属性 V(main)$x V(main)$x <- xy[, 1] # 将计算得到的 y 坐标赋值给节点属性 V(main)$y V(main
❝本节来介绍如何使用ggplot2来绘制森林图，下面通过一个小例子来进行展示 ❞ 加载R包 library(tidyverse) 导入数据 unicox <- read_csv("AKT3_mRNA_OS_pancan_unicox.csv...") 绘制森林图 p1 <- ggplot(unicox,aes(HR_log, cancer, col=Type))+ geom_point(aes(size=-log10(p.value))...steelblue", "red")) 绘制基因名称 p2 % select(cancer) %>% distinct() %>% mutate(group="A") %>% ggplot...,lower_95_log," to ",upper_95_log,"]",sep="")) %>% select(4) %>% mutate(group="HR(95%Cl)") %>% ggplot...across(where(is.numeric),~round(.,2))) %>% mutate(group="A",p.value=as.character(p.value)) %>% ggplot
： 缺失值是无法进行比较运算的，很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值，如下所示： 可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值的行，如下所示： ②日期值 在R中，..."/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...，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...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="...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。
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<-data.frame(x=LETTERS[1:6],...y=sample(1:10,6)) library(ggplot2) ggplot(df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(aes(fill=x),show.legend = F)...印象里好像见过python实现推文开头提到的图。...，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<...下面是完整的代码 library(tidyverse) library(ggplot2) set.seed(123456) df<-data.frame(x=LETTERS[1:10],
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...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_..."#6cbe6c","#349734", "#eba0d5","#da7dbd","#63a0cb","#1f7ab4", "#d0d166","#bbbe21") ggplot...(x=2,y=3), aes(x=x,y=y),label="Diversity", hjust=-0.1)+ xlim(1,4) -> p2 p1
图1 单数据系列柱形图 我们可以看到，图1的视觉效果并不是很好，如何使得图片的Y轴柱形图的高度从左到右是依次降低的呢？...一般来说，X轴的数据可以分为数值型、序列型和类别型，图1的X轴很明显属于类别型，根据城市类别进行分类的。Y轴变量通常都是数值型的。如X轴的数据类型属于类别型，一般需要对数据进行降序处理，再展示图表。...通常来说，用ggplot2绘图时，默认X轴类别按照字母顺序排列，比如图1 X轴顺序，按照城市首字母进行排序。...这主要是因为ggplot2是根据因子向量的水平按顺序展示的，而不是根据X轴的因子向量顺序排列，因子向量叫做factor，水平向量为level。...⚠️要实现X轴变量的降序，需要改变因子向量的水平顺序，一定要对表格或者因子向量排序后，再改变其水平顺序，才能使得X轴的类别顺序能够匹配Y轴变量的降序呈现。
分类变量在 R 中通常保存为因子或字符向量，可以使用条形图来显示分类变量的分布： ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)...你可以使用binwidth参数来设定直方图中的间隔的宽度，该参数是用x轴变量的单位来度量的。 技巧： 在使用直方图时，你可以试试不同的分箱宽度，因为不同的分箱宽度可以揭示不同的模式。...例如，查看钻石数据集中 y 轴变量的分布，唯一能表示存在异常值的证据是，y 轴的取值范围出奇得宽： ggplot(diamonds) + geom_histogram(mapping = aes...正常值分箱中的观测太多了，以致于包括异常值的分箱高度太低，因此我们根本看不见（如果仔细观察 x 轴 0 刻度附近，没准你能发现点什么）。...如果两次分析的结果差别不大，那么可以用缺失值替代异常值，然后继续进行分析。但如果两次分析的结果有显著差别，那么你就不能在没有正当理由的情况下丢弃它们。
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