ggdensity是一个新的ggplot2扩展包,用于展示二维密度估计,使用的方法是基于最高密度区域(HDR)的密度估计方法。(什么是HDR?简单的说就是在指定概率所覆盖的样本空间所有可能的区域中,HDR具有可能的最小区域。)
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
1决定使用geometry_based pattern 还是array_based pattern
上一小节中,我们介绍了ggpattern并鉴赏了ggpattern中两大pattern之一的array_based_pattern。详见:R-ggpattern(绘图花式大赏-1)
概率分布函数乍一看十分复杂,很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说,并不需要记忆与推导这些公式,但是需要了解不同分布的特点。对此,我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化,可以非常直观的辅助学习。
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
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。
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
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
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。
1写在前面 最近的世界杯结果的确是让人大跌眼镜🕶️, 日本队🇯🇵先后击败世界杯冠军, 德国队🇩🇪和西班牙队🇪🇸, 韩国队🇰🇷逆转葡萄牙🇵🇹, 踩着乌拉圭🇺🇾进入淘汰赛(请韩国队🇰🇷自觉感谢裁判), 让无数人站上天台😂. 不过大家要是看看这几十年日本足球⚽️的发展也就不会觉得奇怪了, 就算有一天日本队将梦想照进现实,捧起大力神杯🏆, 我也不觉得有什么奇怪的. 还是祝各亚洲球队取得好成绩, 也祝梅西和C罗在顶峰相遇, 人生不留遗憾😘. ---- 接着是这一期的教程, 最近用了一下geomtextpath, 是个
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。
ggplot2绘制面积图 ggplot2绘制面积图的代码格式: ggplot(sunspotyear, aes(x,y))+ geom_area() 绘制面积图,文件格式如下: #draw sim
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。 因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图(或者称它为热力辐射图,就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型)的合适解决方案,最近在看github官网上ggmap的介绍帖,看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。 我就突发奇想,如果不是通过ggmap而是通过ggplot函数是否也可以呢,果然也是可以出
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
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
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
等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线,并垂直投影到一个水平面上,并按比例缩绘在图纸上,就得到等高线。 等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线,所以等高线是闭合曲线。在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。
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》。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。
快速计算点密度的度量并将其显示在地图上通常很有用。在本教程中,我们将使用 ggmap R 包中包含的德克萨斯州休斯顿的犯罪数据来演示这一点。
数了一下刚好有一周多没有写新文章了,主要是临近毕业琐事比较多,再也没有像之前那样,拥有大把时间可以用来挥霍和消遣,静下心来写代码了。 毕竟要写一篇技术含量很高而又能让大家感兴趣的文章出来,足够的时间保障和没有任何干扰的的心情,一个都不能少。 真的不知道还能坚持写几篇,或者说接下来的时间还能容许我抽出多少来打理这些,希望以前写过的那些对于大家还有价值。 今天给大家介绍一个ggplot2连续颜色映射函数中一组非常好用的预设函数,它可以很容易的帮我们实现特定离散颜色间的均匀连续化。 说的不那么专业一点儿,就是如
#这一小节介绍标尺,在对图形属性进行映射之后,使用标尺可以控制这些属性的显示方式,
继续“一图胜千言”系列,直方图(Histogram)又称柱状图,是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况,也可以展示数据的概率分布情况。
今天我们再给大家介绍一个优秀的地图可视化绘制包-R-tanaka包(用于绘制具有3d阴影效果的地图可视化作品),主要涉及的内容如下:
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
虽然3D的plot见得比较多了,但是看见这样的R包,我的心还是砰了一下,这个简直不能再好看了!
今天给大家介绍一个好看又简单的散点图展示方法,叫做Beeswarm图(也称为列散点图或小提琴散点图),是一种绘制会重叠的点的方法,使它们从重叠变成彼此相邻。 除了减少过度绘图之外,它还有助于可视化每个点(类似于小提琴图)上的数据密度,同时仍单独显示每个数据点。
在绘制地图时候,我们经常会用到热图,Density map,在ggplot2中可根据坐标产生相应的密度图,2d distribution, 那么在交互式地图中,如何制作Density Map,
写在最后:有时间我们会努力更新的。大家互动交流可以前去论坛,地址在下面,复制去浏览器即可访问,弥补下公众号没有留言功能的缺憾。
ggridges包主要用来绘制山峦图。尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。ggridges主要提供两个几何图像函数:
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源。
今天工作了,就赶紧给大家推荐一个好用的具体子图显示绘制工具-「ggmagnify」
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,有着自成一派的可视化理念,数据可视化是数据分析的重要一步,让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同,它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的,就像是photoshop里的图层,那么首先我们得有一张画布(如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》) [root@centos $] R> library
ggplot2提供了强大的可视化能力,通过修改theme,可以实现各种精美图表。但是想绘制出好看的图表不仅需要强大的工具,还需要个人的审美、配色等能力,ggthemr包提供了近20种精美主题,极大的方便了图表绘制工作。 ggthemr介绍 ggthemr为ggplot2提供了多种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或修改参数,改变图表展示细节。下图为几个ggthemr主题案例图,更多介绍可参考GitHub主页:https://github.com/cttobin/ggthemr#install
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
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。
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。
昨天给大家推荐了Python语言绘制散点密度图的可视化工具-mpl-scatter-density,很多同学都表示使用起来非常方便。但是也有同学一直使用R语言进行可视化绘图,所以今天这篇推文就给大家推荐R语言快速绘制散点密度图的方法。
上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制,当然也包括了具体的插值过程,详细内容大家可以点击下方链接查看:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。
ggridges包提供了geom_density_ridges_gradient()函数,用于画核密度估计峰峦图
上次可视化系列说了瀑布图(可跳转)。它可以用于展示拥有相同的X轴变量数据(如相同的时间序列)、不同的Y轴离散型变量(如不同的类别变量)和Z轴数值变量。
拥有财富、名声、权力,这世界上的一切的男人 “海贼王”哥尔·D·罗杰,在被行刑受死之前说了一句话,让全世界的人都涌向了大海。“想要我的宝藏吗?如果想要的话,那就到海上去找吧,我全部都放在那里。”,世界
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。
这里介绍一下grafify这个包,虽然它只能做基础绘图和基础分析,比如说柱状图、点图和ANOVA,
R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包,熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像,但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素,本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生ggplot2图像进行美化,掌握它之后你就可以创作出更具特色和美感的数据可视化作品。
早上听完讲座才想起来,今天 520 了。那这样吧,小编给做了个小小的惊喜给读者们,年轻的盆友可以用这“小玩意”给自己心仪的对象表白了。
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一,添加点,线,箭头,线段,注释,甚至函数,公式,方差表都没有问题。
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