今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做，其实线条对于图表而言，功不可没，即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid）中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
今天跟大家讲关于路径图、平滑曲线与折线图及其美化。 这里涉及到三个设计线条的特殊图层函数： geom_smooth()、geom_path()、geom_line() 下面分别讲解： 关于geom_
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。
在本文中，我将创建纽约市机动车碰撞的市镇级热图。数据来自纽约市数据。特别是，我将从镇级碰撞到街道级碰撞。在下面，我加载ggmap包和数据。
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。线图一般表达的目的是：某个因变量随着自变量改变而变化的趋势。因变量可以为数值型变量或者分类变量。可供选的函数有： geom_line(), geom_step(), geom_path() 举例来说：因变量可以是
ggplot2里画折线图的函数是geom_line()，这个函数是按照y值的大小从左往右，如果要实现上图所示折线的方向可以向左拐，可以使用geom_path()函数，比如
ggplot函数中有一类特殊的图表类型叫做多边形，很难用传统的视角来定义它属于哪一类图表，因为它能够呈现信息多种多样。 特别是在做某些比较高阶的图表——地图时，这种多边形函数便能够大显神通。 之前本公众号所推送的所有涉及地图图表绘制所使用的技巧，几乎全部都依赖多边形函数的支持。 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") 这里以之前推送过的全球地图为例： 导入地图地理信息数据： world_map <-readShapePoly("c:/rstudy
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
对于dot、scatter、stripchart，这三个图，有啥区别，我也看不懂，也没有相关的资料，后续用到再说吧
今天是一个图表高仿，对象是一财经典的半圆型线条比较图，信息主要是针对2016年天猫全球购物狂欢节的当日总销售额，为了使得比较效果更有针对性，作者使用了几个中小型体量的国家GDP总量来对比，总体来看比较
#ggplot2学习笔记##第一节：尝试ggplot library(ggplot2) #使用的是R内置数据（mpg） qplot(displ,hwy,data=mpg,colour=factor(cyl)) #displ排量x轴，hwy高速油耗y轴，数据源mpg，气缸数cly1. qplot(displ,hwy,data=mpg,facets=.~year)+geom_smooth() #facets分组参数，这里是根据时间分组。geom_smooth()函数为拟合曲线 p <- ggplot(data
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。
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统，在Python和R中都能引入并使用，在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包，首先给几个我觉得最值得推荐的理由：
曼哈顿图（manhattan plot），是一种类似曼哈顿摩天大楼排列的一种展示图。如下图所示。
❝本节来介绍如何使用「camcorder」包来将「ggplot2图形转换为GIF动画文件」，下面小编就来通过几个案例做演示，希望各位观众老爷能够喜欢。更多详细内容请参考作者官方文档❞
为了进一步了解ggplot2的使用，利用ROC曲线进行说明学习。 ####获取画图数据（data.frame格式)##### library(ggplot2) library(ROCR) ##用于计算ROC data(ROCR.simple) ###画图数据集 pred <- prediction(ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels) perf <- performance(pred,"tpr","fpr") x <- unlist(perf@x.v
为了进一步了解ggplot2的使用，利用ROC曲线进行说明学习。 ####获取画图数据（data.frame格式)##### library(ggplot2) library(ROCR) ##用于计算ROC data(ROCR.simple) ###画图数据集 pred <- prediction(ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels) perf <- performance(pred,"tpr","fpr") x <- unlist(perf
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。
#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。
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。
color1<-brewer.pal(9,"YlOrRd")[c(3,4,5,6,7,8,9)]
前面介绍了logistic回归的DCA的5种绘制方法，今天学习下cox回归的DCA绘制方法。也是有多种方法可以实现，但我比较推荐能返回数据，用ggplot2自己画的那种。
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。
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
第一部分的数据集 PopulationDensity.csv 大家如果需要直接给我留言 Popu 即可
《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。
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念，这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中，geom_ploygon（）几何图层对象最为复杂，也最为特殊： 复杂在哪儿呢？ 这种几何对象所定义的多边形（特别是在地理信息数据里面），领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形（也就是group），单个多边形又是一组经纬度坐标点构成（按照order排序）。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个： data(地
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
即中国疫情图之后，又来了一个小作业，作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制全国疫情热力图(10分)。
PERMANOVA原理解释：这个统计检验可用于判断PCA/PCoA等的分群效果是否显著！
首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。
最近逛Rstudio和ggplot2官网意外发现了一个有趣的网站，原来R的可视化还可以到这样的地步。虽然说这些图不能带来任何可用的信息和价值。但是用编程生成一些类似“艺术”的，令人愉悦的图形。这不是很有趣的事吗？
如果变动描述的是一个变量内部的行为，那么相关变动描述的就是多个变量之间的行为。相关变动是两个或多个变量以相关的方式共同变化所表现出的趋势。查看相关变动的最好 方式是将两个或多个变量间的关系以可视化的方式表现出来。如何进行这种可视化表示同 样取决于相关变量的类型。
ggplot的图层语法给了使用者无限种可能，再配合上自己对于数据操纵的灵活把控，真的不知道ggplot可以给我们呈现出什么的惊艳作品。 这不，清明假期无聊的我，用ggplot搞定了太极阴阳图。 library("ggplot2") library(Cairo) library(ggmap) 本文太极图的构造理念相当简单，取笛卡尔坐标系的0点为圆心，其他 所有元素都是围绕零点圆心的坐标构成。 该图涉及到一个大圆环； 两个大半圆面积图（太极的上下黑白部分）； 两个小半圆面积图（太极的左右次半圆）； 以及阴阳鱼的
DCA，临床决策曲线分析，更佳贴近临床实际，对临床工作的开展比AUC/NRI/IDI等更具有指导意义。
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。
但是，准确的说，上面这种数据排布形式只是方便填写和阅读，并不能用于作为R语言的输入数据的排布形式。因此，我们需要按照计算机语言能够理解的思维方式重新整理数据。
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法，将图形元素抽象成可以自由组合的要素，类似Photoshop中的图层累加，ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加，最终形成所图形。更加深入学习ggplot2，请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。
❝本节来介绍一个小案例，如何绘制趋势变化散点图，数据主要展示世界主要国家近70年间GDP收入与lifeExp之间的关系，通过时间趋势的变化来更加直观的查看结果。 加载R包 library(tidyverse) library(scales) library(camcorder) library(shadowtext) library(ggh4x) 数据清洗 df <- read_tsv("data.xls") %>% # 由于海湾战争的缘故Kuwait的数据比较异常因此在此剔除 filter(cou
线图 线图是反映趋势变化的一种方式，其输入数据一般也是一个矩阵。 单线图 假设有这么一个矩阵，第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域，第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度，想绘制一张线图展示。 profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 (经过前面几篇的联系，这应该都很熟了) profi
ggplot2 R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图（利用color分
在小红书看到有的人直接截我公众号的图发，所以想看看能不能在图上添加水印，我搜索了一下看有没有现成的R包可以直接做这个事情。找到了一个R包 tracee
前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容，用到了很多R包，虽然达到了目的，但是内容太多了，不太容易记住。
「代码链接」https://gist.github.com/AlbertRapp/438102c458fc8fbdffcb6feb76ff93f7 可以从网站直接获取，如果你下载网速很慢，可以从文末直接获取
柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
感觉ggplot 绘图中的图例/legend，完全可以作为一个单独的内容讲很久，特此来总结一下。
今天我们来学习一下刘永鑫老师2019年发表在Nature Biotechnology上的文章NRT1.1B is associated with root microbiota composition and nitrogen use in field-grown rice中的代码。
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