本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制可发表级别的主成分分析图。...一 载入数据集和R包 library(ggplot2) #使用经典iris数据集 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] head(df) Sepal.Length Sepal.Width...PCA图 plot(df_pca$x[,1], df_pca$x[,2]) ?...3.2 ggplot2 绘制PCA图 1) Species分颜色 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species))+ geom_point() ?...好了 ，更改数据集即可以自己动手绘制PCA了，生信分析得到的PCA的结果直接绘制即可。
方法一 使用ggbiplot包[2]中的ggbiplot()函数，该函数 使用ggplot2对主成分进行可视化。...这里还是以鸢尾花的数据作为例子，沿用方法一的主成分分析结果res.pca。 这个包内部有四个主要绘制主成分结果的函数。...fviz_pca_ind(): 各样本的散点图 fviz_pca_var(): 变量图 fviz_pca_biplot(): 各个样本和变量的联合图 fviz_pca(): fviz_pca_biplot...library(ggplot2) library(factoextra) #可以直接通过install.packages()进行下载 # 各个样本图 fviz_pca_ind(res.pca, col.ind...个体和变量的双图 如果想绘制个体和变量的双图，可以使用fviz_pca_biplot()，内部其他参数构造相同，然后可以添加各种其他ggplot的函数，例如： # 个体和变量的双图 # 只保留变量的标签
❝本节来继续进行论文图表复现，主要还是基于「ggplot2」来进行数据可视化 ❞ ❝近期系统整理了一下公众号所写过的一些经典文档，如果需要获取全部代码的欢迎加入小编的VIP交流群，「付费99元，周期一年...分析 pca % column_to_rownames(var="Sample_id") %>% select(-Subtype) %>% prcomp(....,scale. = TRUE) 每个主成分解释的总方差 var_explained <- pca$sdev^2/sum(pca$sdev^2) 数据可视化 fviz_pca_biplot(pca,...var_explained[1]*100,2),"%)"), y=paste0("(PC2: ",round(var_explained[2]*100,2),"%)"), title="PCA-Biplot...legend.background=element_blank(), # 设置背景为空 legend.box.background=element_rect(colour="black"), # 图例绘制边框
背景介绍 主成分分析 (PCA) 在数据科学、生物信息学等多个领域具有广泛的适用性。...PCAtools 提供了进行 PCA数据分析的功能，并且用户可以对结果进行多样的可视化。...scree plot，并在图中标记不同方法得到的结果 library(ggplot2) #两种方法 horn <- parallelPCA(x) horn$n elbow <- findElbowPoint...legendPosition = 'top', legendLabSize = 16, legendIconSize = 8.0) 统计椭圆 在这里，我们以 95% 的置信度在每个组周围绘制椭圆...分析的R包，功能还是相当丰富的，小伙伴们在进行PCA分析的时候可以多多学习哦！
(scale = 1), form biplot (scale = 0)....#名称大小 alpha #点透明度 (0 = TRUEransparent, 1 = opaque) circle #绘制相关环(only applies when prcomp was called...with scale = TRUE and when var.scale = 1) var.axes #绘制变量线-菌相关 varname.size #变量名大小 varname.adjust #...标签与箭头距离 >= 1 means farther from the arrow varname.abbrev # 标签是否缩写 library(psych) library(ggplot2) PC...wine.pca$loading #特征向量，回归系数 wine.pca$score screenplot(wine.pca) #方差分布图 biplot(wine.pca,scale=F) #碎石图
大家介绍一个可视化PCA的双标图（biplot），顾名思义也就是在一个图中包含了的两个坐标系，其主要应用在物种分析中。今天跟大家介绍下此图在R语言中的绘制。...两个包各自有各自的优势，GGEBiplotGUI绘制的图形界面比较简化，但是包含多种绘制形式；ggbiplot借用了ggplot2的优势可以使得图像更加美化，但是呢，绘制形式比较单一。 ?...把各个方向上距离最远的点用直线连接起来，构成一个多边形，通过中心对每条边做垂线，将双标图分为几个扇区，品种在扇区分布就构成了下图： 从上图我们可以看出：哪些品种在哪些地点表现好 ? 3....从上面的例子我们也可以看出，虽然此包包含了的很多样式的绘制，但是最为可以拿得出手的科研图来说，还是有点太过简单了，接下来我们看下一个更加美观的双标图的绘制包ggbiplot。...其他的参数我们就不做多余的解释，我们直接看下期绘图的实例: data(wine) wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) print(ggbiplot(wine.pca
其实通俗的讲，PCA主要是基于原始数据矩阵的降维；PCoA主要是基于样本的原始数据计算出来的距离矩阵的降维。...如果样本数目比较多，而物种数目比较少，那肯定首选PCA;如果样本数目比较少，而物种数目比较多，那肯定首选PCoA。...其中主要是和PCA中主成分类似的柱坐标的值，进行了排序展示，一般选择前两个绘制二维可视散点图。 biplot(res)#可视化PCOA 的结果 ?...至此，我们的PCOA的分析过程可以实现，那么如何优化我们输出的可视化图像，我们需要用到ggplot2这个包可以对我们的值进行更加友好的可视化。...直接看实例： library(ggplot2) P= dune.ano$signif R=round( dune.ano$statistic,3) data=res$vectors[,1:2] data
"ind", axes = 1:2) biplot 双标图......# 同时有箭头和椭圆 fviz_pca_biplot(pca.res, col.ind = iris$Species, palette..., repel = TRUE, legend.title = "Species" ) fviz_pca_biplot...)+ ggpubr::fill_palette("jco")+ # 选择点的填充色的配色 ggpubr::color_palette("npg") # 选择变量颜色的配色 fviz_pca_biplot...下载会继续给大家介绍如何提取PCA的数据，并使用ggplot2可视化，以及三维PCA图的实现。 factoextra和factoMineR在聚类分析、主成分分析、因子分析等方面都可以使用。
<- prcomp(wine,scale. = TRUE) > ggbiplot(wine.pca,obs.scale = 1,var.scale = 1,groups = wine.class,ellipse...若不用ggbiplot画图，采用plot绘制，如下，怎么选择应该不用我多说了 > plot(wine.pca$x) ?...biplot (scale = 0)....# 名称大小 alpha # 点透明度 (0 = TRUEransparent, 1 = opaque) circle # 绘制相关环(only applies when prcomp was...called with scale = TRUE and when var.scale = 1) var.axes # 绘制变量线-菌相关 varname.size # 变量名大小 varname.adjust
一文看懂PCA主成分分析中介绍了PCA分析的原理和分析的意义(基本简介如下，更多见博客)，今天就用数据来实际操练一下。 ? 在公众号后台回复“PCA实战”，获取测试数据。...一、PCA应用 # 加载需要用到的R包library(psych) library(reshape2) library(ggplot2) library(factoextra) 1....根据样品分组上色 # 根据分组上色并绘制 fviz_pca_ind(pca, col.ind=data_t$conditions, mean.point=F, addEllipses = T, legend.title...This ellipse probably won’t appear circular unless coord_fixed() is applied. # 根据分组上色并绘制95%置信区间 fviz_pca_ind...6. biPLot同时展示样本分组和关键基因 # top 5 contributing individuals and variable fviz_pca_biplot(pca,
1绘制 ggplot(mydata) + + geom_bar(aes(x=a, y=b),width = 1,stat="identity", + colour = "black...(size=0.25), + axis.text.x=element_text(size = 13,colour="black",angle = myAngle)) 4.png 2绘制不带空心的玫瑰图...size=0.25), + axis.text.x=element_text(size = 13,colour="black",angle = myAngle)) image.png 3绘制带空心的玫瑰图
RStudio/agriculture.txt",header=TRUE) > agri=agri[,-1] #剔除第一列序号 > agri.pr=princomp(agri,cor=TRUE) #用相关阵计算...另外，函数biplot()可以绘制数据关于主成分的散点图，并自动标明原坐标在主成分下的方向。...> biplot(agri.pr) ? 例2: ?...food=food[,-1] > library(labdsv) > food.pca=pca(food,dim=4,cor=TRUE) #利用相关系数矩阵计算 > summary(food.pca)...()绘制4个因子的碎石图以及累计方差图 > op=par(mfrow=c(1,2)) #分割图形区域 > varplot.pca(food.pca) Hit Return to Continue layout
计算Bonferroni校正后的显著性阈值。这是通过将0.05除以GWAS数据中的行数（即测试的总数）来实现的，用于调整多重比较的影响。
本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制文献级别的KEGG富集分析气泡图。...一 载入数据集和R包 library(ggplot2) pathway = read.csv("KEGG.csv",header=TRUE,check.names = FALSE) head(pathway...二 绘制KEGG气泡图 2.1初始化数据并绘制散点图 ggplot(pathway,aes(Pvalue,PATHWAY)) + geom_point() ?...四 参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 好了，更换成自己的数据集即可以自己动手绘制KEGG通路气泡图了。
>% arrange(-age) %>% mutate(g_rank = row_number(), name = fct_reorder(name, age)) %>% ungroup() 绘制一个基础图
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制嵌套圆形图，图形绘制倒也简单主要是细节的调整结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) 导入数据 bytes_total <- read_csv
分析，第五列为物种，非数值属性需要去除 iris.pca <- PCA(iris[,-5], graph = T) 接下来我们就来同时展示样本和特征 fviz_pca_biplot(iris.pca,...label = "var" #只标注变量，不标注样本 ) 根据样本类型来对样本着色 fviz_pca_biplot(iris.pca...其实只需要修改mean.poin这个参数就可以了 #去除各组的中心点 fviz_pca_biplot(iris.pca, col.var="red", #设置特征颜色为红色...去除分组的中心点 habillage=iris$Species #根据样本类型着色 ) 中心点不见了 根据特征的贡献度对特征着色 #根据特征的贡献度对特征着色 fviz_pca_biplot...尝试同时给样本和变量着色 fviz_pca_biplot(iris.pca, label = "var", #只标注变量，不标注样本
❝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
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