之前联系过程中遇到的一个小技术问题,就是在ggplot2制作数据地图时,使用标度调整参数进行范围限定时,总是出现错误,版面上出现交错的线条和条带。 应该是自己添加的标度限定参数与ggplot2映射规则
在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题,结果不容乐观。本文承接之前的博客,继续讨论估计参数的稳定性,这次使用的是前文中提到,但没有详尽测试的 rugarch 包。
clusterProfiler包用于富集分析和可视化是非常好用的,语法简洁而统一。
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。
https://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w#data-availability
patternplot包,提供了丰度的图形可视化填充选项,但是目前我尽然没忽悠看到一篇推文来介绍和学习这个R包的。
ggplot2的每个细节都是可以修改的,非常推荐大家系统学习一下,用到再学确实是一种不错的方式,但是如果要提高进阶,还是有必要系统学习的。
#在统计变换一节中,提到如果按切工分组作回归线,显然图会很乱,有了分面功能,我们可以分别作图。
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
ggplot2作图X轴默认坐标轴的刻度是朝下的,Y轴默认的刻度是朝左的,如果要改为朝上和朝右,该如何设置。之前也有人问过这个问题
在查阅文献的过程中,看到了几幅非常不错的出版图,今天就跟着小编一起学习下,他们是怎么使用 R 绘制出来的。
Molcular Profile Cox Analysis 输入一个你想要的基因,比如RAC3,`Select Measure for plot可以设置OS,PFI,DSS和DFI`,然后点上方的搜索🔍,就可以看到出的图了 需要的结果 继续往下滚动鼠标,就可以看到数据了,而且还可以下载 数据在这 得到数据以后就可以用R画图了,注意,这里的HR和CI都是Log过的结果,跟别的地方计算的Cox结果有些不一样,可能是方法不一样吧,是因为网站计算的HR结果相差太大了吗? 由于是log过的结果,所以森林图
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:
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如
有读者私信问小编有没有好的Graphpad Prism的绘图教程推荐,Graphpad Prism 想必做科研的同学们多少都会了解下,也是一个操作简单且功能强大的科研作图神器了,但考虑到其收费设定(可以理解)后,小编就告辞了
https://stackoverflow.com/questions/17753101/center-x-and-y-axis-with-ggplot2
本文将给大家介绍一个ggplot2灰常牛X的可视化扩展包,我将该包主页的包用法介绍整理成中文,分享给大家。 包名叫geofacet,有经验的charter大概能猜出来个大概,没错该包是关于可视化数据中的地理信息,以及维度分面。 作者命名非常讲究,将该包的两个主要核心功能进行组合命名。 地理信息可视化分面,这么吊的包你肯定是第一次看到吧(其实之前介绍过一些地图上的mini 柱形图、饼图等都算这一类),但是这里的分面功能做的更加彻底,作者还是遵循惯例,将这种基于地理信息分面的可视化功能对接了ggplot2,并
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
散点复合饼图(compound scatter and pie chart)可以展示三个数据变量的信息:(x, y, P),其中x和y决定气泡在直角坐标系中的位置,P表示饼图的数据信息,决定饼图中各个类别的占比情况,如图(a)所示。
《第二十二条军规》是美国作家约瑟夫·海勒创作的长篇小说,该小说以第二次世界大战为背景,通过对驻扎在地中海一个名叫皮亚诺扎岛(此岛为作者所虚构)上的美国空军飞行大队所发生的一系列事件的描写,揭示了一个非理性的、无秩序的、梦魇似的荒诞世界。我喜欢整本书中语言的创造性使用和荒谬人物的互动。本文对该小说进行文本挖掘和可视化。
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。
今天的推文给大家介绍一个我发现的比较优秀的一个可视化R包-ggdist包,这是一个非常优秀和方便的用于绘制 分布(distributions)和不确定性(uncertainty) 的可视化绘图包,详细介绍大家可以去官网查阅:ggdist官网。本期推文涉及的内容主要如下:
今天小编给大家介绍一个不同的气泡图画法--mini bubble plots,在比较离散数据时,迷你气泡图允许通过颜色、形状或标签显示比传统气泡图更多的信息。使用R包ggBubbles可以方便地绘制这种气泡图。
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。
*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层,从前往后覆盖,因此需要考虑函数书写的顺序
倾斜图,又名斜线图、斜率图,可以展示单指标不同时期的变化情况,既能展示值的大小变化,同时能展示排名变化。倾斜图可以看作简化后的折线图,如果我们对一条线如何发展的细节不感兴趣,而只想看看它沿哪个方向发展,那么斜率图就是一个不错的选择。尤其如果我们有很多折线,它们通常看上去没有普通的折线图那么混乱。以下是两个倾斜图的例子:
散点图(scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart )是科研绘图中最常见的图表类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。
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。
最近在做论文模拟实验并将实验结果进行可视化。下面是我这阶段的一些经验总结,在此记录下,也希望能够帮助到你。
df<-ToothGrowth #这里用的是R自带数据Toothgrowth
一个组别如果分别在多个时间点被采集数据,这种情况就归属于重复测量设计,就不能采用ggbetweenstats了,因为已经违反了独立性的原则。
Data Visualization and Analysis of Taylor Swift’s Song Lyrics
上一讲我们提到了66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)[2]
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。
「用dotplot画出来的图纵坐标重叠部分比较高,我没进行调整, 下面我就使用ggplot又美化了一下」
在R升级到4.0+后,clusterProfiler的cnetplot会报如下的rescale错误,这个现象以及解决方法在以前的推文:R tips:debug并修复一个ggplot2绘图错误的例子中曾经说过。现在再提到一次,主要是对这个现象进一步的进行深入探讨,并给出一个更加优雅的解决办法。
华夫饼图(waffle chart)分为块状华夫饼图和点状华夫饼图。华夫饼图是展示总数据的组类别情况的一种有效图表。它是西方的一种 由小方格组成的面包,所以这种图表因此得名为华夫饼图。
在进行R语言的可视化的时候,建议也是把该用的包都提前安装上,这样可以省去后面报错的心累。
https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.202110625
confusion matrix 经常被用来表示两个类别重合的程度,比如在分类任务中,我们可以用 confusion matrix 来展示预测的 label 与真实的 label 在多大程度上是一致的。
该文件warming.csv包含字段year和value,后者是全球年平均气温,相比于1900-2000的平均水平。
1写在前面 写毕业课题统计时编写的一段代码,大量数据很快就可以统计出结果并作用,方便的很。统计使用的是r基础stat包,绘图使用的ggplot2包。都是很常见的,网上教程也很多。 2示例数据 示例为利用excel随机生成的一列数字 📷 y <- read.table("clipboard", header = F) 该法是直接访问的剪贴板,可以用read.xlsx,read.table,read.csv等函数读取已经整理好的数据。分组信息也可读入。 3输入分组信息 a1 <- factor(c(rep(c
为什么CD14+ Mono和 Memory CD4 T 有怎么多的点,却没有小提琴呢?
第一种: 把自己的数据整理成easy_input.txt的格式,就可以跳过“输入数据的格式化”,直接进入“开始画图”。第一列是基因名,后面几列依次是各个sample里motif的pvalue,然后是motif的名字,后面是FPKM值。
写论文画图的时候小提琴图,热图,箱线图,画来画去都长得差不多,是不是觉得很烦恼?今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包:ggstatsplot。
upset plot我们已经介绍了多种画法,包括最流行的UpsetR,还介绍了使用complexHeatmap包画upset plot,以及ggupset包。这些包各有各的特色,基本用法差不多,在一些组合图形方面各有不同,大家可以翻看之前的文章。
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