提到R语言,总会想到它强大的绘图包ggplot2,甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如,python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下,总结了一些日常绘图中常用的命令。
几何对象的本质,也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后,便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层,接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等,便可以实现图层的添加。
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
等高线图(contour map) 是可视化二维空间标量场的基本方法[1],可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制",也得到很多小伙伴的响应
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
整理毕业论文数据的时候,想将RNA-seq上游的一些分析结果可视化,主要是比对和定量的结果,通过图表展示反而没有那么直观,经过一番摸索,最后画出了下面的图。
https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.202110625
ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节,通过更加精细的修改来提升图像的美感,ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能
在用RStudio的ggplot2包进行画图时常常记不住对应的美化代码,检索又要花费大量的时间。今天给大家推荐一款非常容易上手,且能够解决大家记不住代码痛点的RStudio扩展R包ggThemeAssist。
前面给大家简单介绍了如何用☞R绘制堆积柱形图,今天我们来看看如何用ggplot2这个包来绘制堆积柱形图。我们还是使用☞R绘制堆积柱形图中用到的all_pool_species_sample.txt这套数据。数据的格式如下
ggplot函数所制作的图表默认设计风格虽然经过设计师的精雕细琢,但是并不是尽如人意。 毕竟在这个大众审美水平水平越来越高的时代里,企业中的各式报告也强调与企业的VI相互统一,形成自身风格与特点。 这样就要求R语言所制作的图表能够根据所需的风格与主题,高度可定制。当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的,甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。 接下来要介绍关于图表主题设置的一些细节: 关于柱形图与条形图的转化问题: 这个问题昨天已经提到了
绘图:geom_bar用于绘制柱状图,ylim设置纵轴值范围,them设置主题,axis.title设置坐标轴名称参数,axis.text设置坐标轴参数。
umap/tsne图作为单细胞转录组的王牌图形之一,当seurat 或者 singleR 直接绘制的umap/tsne 图需要调整的时候,可能比较难调整,当然AI或者PS都可以办到 。但是本次主要分享使用ggplot2进行可视化,能比较方便的进行后期的微调 ,也学习回顾了ggplot2的基本参数。
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。
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。
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
treatment = rep(c("elevated","ambient"),150))
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
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
在使用ggplot2初步绘制(ggplot2|详解八大基本绘图要素)出需要展示的图形后,还需要对标题,坐标轴(ggplot2|theme主题设置,详解绘图优化-“精雕细琢”)和legend(ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢)上的对象进行一系列的设置,包括但不限于名称更改,颜色,大小,位置和角度的调整。
我本来对实习僧网站是没什么好感的,因为之前自己在实习僧上投的实习简历几乎全部都石沉大海了(一个文科生偏要去投数据分析岗不碰壁才怪~_~)! 然鹅看到最近知乎爬虫圈儿里的两大趋势:爬美图;爬招聘网站。 后来大致了解下了,几乎各类大型的招聘文章都被别人爬过了,自己再去写免不了模仿之嫌,而且大神们都是用Python去爬的(Python我刚学会装包和导数据),自己也学不来。 现在只能选一个还没怎么被盯上的招聘网站,没错就它了——实习僧。 http://www.shixiseng.com/ 说老实话,实习僧的网站做的
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。
正好来复习一下前面[[111-R可视化35-结合grid与ggplot输出]] 的用法。
1.差异分析筛选基因:MAOA(按照FC排序取top10)(NCBI-GeneID :4128)
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。
今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化,主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致,仍然使用昨天的数据集。 加载包: library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.frame(id=row.n
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
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。
本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目:tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。
今天跟大家分享关于如何在地图图层上添加散点图。 散点图需要精确的经纬度信息才能在叠加的图层上进行映射,因此我们选用中国省级轮廓地图以及各省省会城市的经纬度进行案例演示。 加载包: library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.fr
今天小编就根据第七次全国人口普查数据进行一些可视化图表的绘制,涉及的知识点较为简单,主要就是一些细节上的定制化操作(推文中使用的数据免费获取方式见文末),主要内容包括:
ggplot2绘图系统拥有庞大、健全的图形美化系统,这一套图形美化依赖于图例调整系统、标度调整系统、标签调整系统、主题调整系统以及分面系统。 本节仅从主题调整系统来浅析ggplot2是如何实现脱离数据层面的信息,单独实现主题调整系统的。 从大的层面上来说,ggplot2的主题系统知识主要分为三个层面: 一、主题调整函数: 二、元素调整函数: 三、元素调整参数: 主题调整函数很好理解,就是用于封装主题的函数,可以是预设主题(系统默认的主题函数)、也可以是第三方接口包提供的定制主题(如ggthemes包、ggt
最近在看文献,看的有些烦躁了,想找点儿熟练练练手,刚好看到百度百科有这个关于经管类核心期刊的汇总表,顺手就抓过来练习练习。 本来百度百度中核心期刊栏目的列表里,关于经济学72中核心期刊的详细地址不全,我申请了编辑字条,编完一直在审核,想想算了,根据百度百科的审核流程和效率,估计不知道要申到猴年马月了,自己搜了确实的地址信息。 以下数数据的爬取、清洗和可视化过程: library(rvest) library(stringr) library(dplyr) library(ggplot2) library(
由于高通量测序的价格降的越来越低,现在很多人的研究已经从早期几个、十几个样品的研究发展到了几十、几百、甚至上千个样品,这种确实在以扩增子测序为基础的研究中越发明显。
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
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制热图并添加双向箭头添加注释,下面小编通过一个案例来进行展示,图形仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。。❞
这两天各种社交媒体都被美国大选的消息刷屏,各种段子满天飞,把平时不怎么关注政治的小编都吸引了。 美国大选的投票数据,给小编的写作提供了非常宝贵的案例数据,毕竟四年才一次哦,这次一定不能放过。 接下来我们用R语言来复盘一下,昨日投票结果吧。 本文将从以下几个方面全方位展示大选的形势: 克林顿与希拉里的选举人票结果及其占比; 二者的获胜州分布情况、各自在各州的支持率; 不同群体及阶层的支持率。 以上可视化图形均为R语言制作,在讲解过程中会共享代码; library("ggplot2") library("RCo
从本周开始会每周推送1~2次高质量R可视化内容,本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目:tidyTuesday。tidyTuesday每周更新数据,大佬们会使用这些数据集自由创作出各种高质量的R语言可视化作品,是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。
李誉辉,四川大学硕士在读,研究数据分析与可视化,以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的,从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D,文章都整理讲解得很全面系统,我本人也是很喜欢这样的文章,故而推荐给大家。
前天刚恢复状态的小魔方,今天又粗现啦~ 很多小伙伴儿问我为啥最近老是偷懒,其实是因为上周期中课程论文缠身(毕竟拖延症嘛总得拖到deadline否则绝不开工~_~)…… 不过最近也思考了些东西,关于以后公众号运营方向以及推送内容的。 总觉得以前自己写的东西太过琐碎,纠结于步骤和技巧,而没有任何体系上和理念上的输出; 而再加上自己文风粗陋(毕竟每一篇的错别字用十个手指头都数不完呀)、排版拙劣,还有那么多小伙伴儿不离不弃,肯于点赞,实在是感到惭愧(我一般都很少看自己写的东西的不忍直视哈哈)~ 可能之前限于能力和实
此外,对ggplot 中的字体进行一些设置,但这个family 特有限的,比如Times, Arial 这些比较标准的字体:
今天用ggplot2作图y轴的标题想实现上图红框里的形式,查了一下如何实现 记录一下代码
这其实就是pheatmap 画的非常简单的一张图。通过源代码我们可以发现它其实也是借助了grid 包操作。
本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
今天是一个案例应用,采用东北三省地图进行离散颜色映射,让大家感受下R语言在地理信息空间可视化方面的强大功能,同时也会对之前强调过的地图配色技巧进行应用。 加载工具包: library(ggplot2) ###绘图函数 library(plyr) ###数据合并工具 library(maptools) ###地图素材导入 library(sp) library(Cairo) #图片高清导出 library(RColorBrewer) ###有一些高质量
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:
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