本文介绍基于R语言中的Ternary包,绘制三元图(Ternary Plot)的详细方法;其中,我们就以RGB三色分布图为例来具体介绍。
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。
R 语言在统计作图方面有独特优势,目前已成为许多数据科学团队最常用的语言之一。本章简要介绍 R 语言的基础知识,让读者能够开启 R 语言的学习,首先要做的是准备工作环境。
最近需要在服务器上用Rstuido,奈何课题组的服务器尚未开通Rstudio server,经过曾老师和永和的指点,最终实现在Windows和MacOS双系统下打开基于服务器的Rstudio。
作图的时候常出现一个问题,我把windows系统字体Times New Roman指定为图形里的字体,虽然在RStudio图形窗口会显示指定字体,但是在保存为PDF时出现问题,出现字体类别错误,指定字体无法显示。
在上一期中,大猫向大家强调了R学习路径中非常重要的一环:数据处理,也就是data.table包的作用。在本期,大猫将向大家介绍数据分析的另外一面:数据可视化的学习路径。
链接:https://pan.baidu.com/s/1niWjcaJOuimO4NQHzHmvIA 提取码:q6am
本次讲的是差异箱线图的绘制,在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等)等方面应用比较多。
写在前面 R语言不仅在生物信息数据处理中发挥着重要作用,也是其它主流数据处理人士的首选工具。现在非常多自学生物信息学的小伙伴必须学的就是R,所以写一个R的系统性入门指导是非常有必要的。我作为老一辈的生信工程师,所以喜欢perl一点,排斥python。我也稍微看过一些python的语法,个人认为R和python几乎是一模一样的。R的特点就是内置了大量的函数,基本上你认识的英文单词都可以是一个函数,即使不是,你也可以自定义为函数。搞清楚了函数和变量,就可以看懂大部分的R代码了。 那么多编程语言,有何异同? 下面
本篇教程,内容十分丰富,虽然是单篇,大家务必多多练习,可以充当一周的学习内容,静下心来慢慢吸收。
现在回过头来看,很多教程已然过时,当然并不是说的知识点过时,其实linux基本上几十年都没有怎么变动过基础知识的,哪怕你现在搜索到十几年前的linux教学视频,也不会觉得尴尬。主要是其中一些资源链接,一些小技巧都过时了,比如R语言安装包,需求切换适合的镜像,或者某些配套书籍课程的URL肯定也会成为死链啦,所以非常有必要系统性整理一下,最新生信分析人员如何系统入门R
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。
在上篇文章中,我们已经安装了Grafana,并且看到了它的初步面貌。在这篇文章,我们以一个简单的大屏为例,来了解Grafana的大屏配置参数。
关心什么结果,是要结合自己的课题/实验设计,生物学背景,研究方向等等,更多的是和导师交流,参考一下相关文献等等。
介绍:R和Java、Python一样,是一种计算机语言;Rstudio是为R提供的一个人性化界面。
在前面我们介绍了R和RStudio的安装教程,也简单介绍R的GUI的使用,包括包的安装,加载等进行简单的介绍,然而并不详细,对于初学者来说,可能很难理解,原因在于我们实际分析数据或者开发的时候,一般不用GUI,而是RStudio。对RStudio怎么使用却没有介绍,今天RStudio的使用教程。
如果压根就下载不了,可能是网络的问题,或者是下载设置的问题,包括http和https的区别,下载协议的区别。
Git Bash Here和RStudio软件的问题解决 0、 写在前面 1、Git软件在任务栏图标空白 2、RStudio软件 2.1 警告信息InormalizePath(path.expand(path),winslash,mustWork) 2.2 incomplete final line found by readTableHeader on报错 3、总结 4、参考 ---- 📷 ---- 0、 写在前面 Windows版本:Windows10 Git版本:2.36.0.windows.1 R
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。
如果想看所有快捷键,可按alt + shift + k;或者在界面中点击Tools + Keyboard Shortcuts Help。以后记得不是很清楚的可以看快捷键大全!
目录: 快捷键大全 tips 大全 1)快捷键大全 command + return # 可以运行选择或光标所在行的代码。 alt + -(负号)# 可以快捷返回赋值符号 <- (R 中)。 shift + command + C # 可以直接给行添加或取消注释。 shift + 9 # 可以在选中位置加括号。 shift + command + M # 管道操作符%>% 的快捷键 tab # 自动补全 tab + shift # 补全格式化 shift + ctrl + 1-3 # 聚焦到某个R stud
上一次小仙同学分享了 facet violin plot的画法,最后还卖了个关子,给大家留了个悬念。科研文章的插图通常要求比较高,不仅要精准地展示出数据,选对图表类型,还需要简洁优美(?翻译成人话就是
Hi,我叫treemap,从事R绘图行业的经验丰富,干过层次结构的空间填充可视化,干过树地图的绘制,干过HCL颜色空间的搭配,干过treecolors对参数的设置,同时,培养了我的徒弟itreemap对树状图形的创建,就是没干过version2.4-2的升级......在2020年的春天,鸟语花香,万物复苏,在这春意盎然的日子,我收获了友谊。我有四个好搭档帮助我决定调色板的映射,他们是参数映射mapping、调色板palette、数值“value”和手动“manual”。“value”和“manual”两者的唯一区别是mapping的默认值。“value”认为调色板是一个发散的调色板(比如ColorBrewer的“RdYlBu”),并将其映射为这样一种方式:0对应中间颜色(通常是白色或黄色),-max(abs(values)对应左端颜色,max(abs(values))对应右端颜色。而“manual”简单地将min(值)映射为左端颜色,max(值)映射为右端颜色,mean(范围(值))映射为中间颜色。 此外,我喜欢看人绘制value type mapping,不喜欢看人To behave in such a way,value type mapping出英雄。喜欢manual type和custom type mapping ,不喜欢lazy,manual type和custom mapping可创新,其实不喜欢程序出bug,互联网+的社会,谈的都是Big Data,能用代码解决的事情何必用office纠结,好啦,请把身边的RStudio打开,代码运行完成,爱我的请举手!
好吧,我承认,最近都没好好学习了,事情比较多,好几天晚上我都会写下标题,然后就没有然后了,今天再不能忍了,决定来一发。但是,我觉得还是推文的质量要比数量更加重要,不然一个是浪费自己的时间,也是浪费大家的时间。所以虽然很忙,但是我还是会尽力做到解释的完美一点~.~。 今天要给大家讲讲R语言,主要是入门基础及简单的统计分析入门。 R语言其实算是我正式接触编程语言的第一门语言,大学学的C++,matlab简直是水到家了。所以刚开始学R语言的时候,我很痛苦,你知道吗。大约经历了1个月的磨合期,逐渐对R有了点认识,知
如果你的用户名不幸是中文的,那就必须改为英文,否则无法安装Rstudio,中文处理方法,参考
R=编程语言,也可以进行统计计算和绘图。由于其语言软件环界面简陋,通常不直接使用,而是用图形界面的Rstudio。
今天开始学习R语言基础,我曾经用过R跑过基因的单倍型分析,代码都是固定的,(依托文献如下),但是我只是单纯的能跑通这些代码,但是对于很多代码的含义并不熟悉,对于某些代码是否有更简洁的表述方式,这个还需要积累。目前能做的就是从基础入手,逐渐丰富自己的基础知识。
RStudio是一种R语言的集成开发环境(IDE),其亮点是出色的界面设计及编程辅助工具。它可以在多种平台上运行,包括windows,Mac,Ubuntu,以及网页版。另外这个软件是免费和开源的!可以在官方网页:
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写,功能非常强大,主要由 graphics 包和 grDevices 包组成,它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数,一类是高水平作图函数,另一类是低水平作图函数。
本章主要是代码标准与技术的内容,需要安装的包是lubridate和dplyr,这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧:
本文旨在介绍如何使用PyCharm创建高效的R语言开发环境。目前,大多数人仍然使用RStudio进行R语言开发。与RStudio相比,PyCharm具有更多的优势,可以提高开发效率。
学习生信时,最常用的可视化软件就是R,可大家在使用的时候又好像用的是Rstudio,究竟什么是R和Rstudio?
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step))、批次效应处理等内容。
grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具,目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。最好的参考资料就是官网(http://docs.grafana.org/),虽然是英文,但是看多了就会啦。
链接:https://www.jianshu.com/p/7e7e0d06709b
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:
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术,他拥有几十年的的历史和超过7000个包,这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导,但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是,数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术,短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿,R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而,一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询,而不管数据的来源和最终目标。
R提供了语言环境,它提供了R的语法规则,编译,扩展包等信息。如果只用它自带的软件包来编写和调试R脚本的话,既耗时又费力,甚至不具有开发完整项目的条件。 所以,Rstudio提供了一个人性化的可视界面来操作R语言。在软件里可以创建完整的项目,编写脚本,查看变量值,获取绘图的结果等等。 打个比方,如果R是马,那么Rstudio就是马鞍。直接骑马的话也可以,但是人们不怎么舒服,如果加上马鞍,不仅美观漂亮而且还能提高效率。
1 webshot 在 生信星球 公众号看到的推文 听说你的桑基图也无法保存? 主要功能是可以把html文件保存为 png 或者 pdf 格式 2 pez 系统全面的系统发育R包 3 ggprism 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 用ggplot2出GraphPad prism的图,坐标轴好多可选 4 r3dmol 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 在R中对分子结构进行3D可视化 5 epiR 该包集合了流行病学中诸多描述性分析的函数。其中epi.tests函数专门用于计算诊断试验的灵敏度、特
以项目的方式管理R代码和文件,可以很大程度规避 1)工作路径不对,2)找不到文件 ,3)代码和文件不对应 ,等常见的问题。
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:
本文介绍对 R 的安装与配置,以 Windows 系统为对象进行操作,其他操作系统过程类似。本文算是一个老司机的经验之谈,初学者按照操作配置可以减少以后不必要的麻烦,对于其他读者,希望也有所启发。
一直以来我们学习、测试python都会提到 Pycharm,不仅好用,还支持使用 R 语言。
早年一个学术界的段子一直让我印象深刻,有一些作者独立完成了自己的工作,却囿于投稿杂志的陈规,无法只写一个作者,无(愉)奈(快)间(地)加上了自己的猫,或者邀请其他萌萌哒的小助手作为co-authors。而随着时间的发展,根据学科本身的特点,越来越多的学者喜欢独行侠式科研,毕竟,全栈即自由嘛~正所谓一个人就是一个队伍,那么至今生物信息领域中的独行侠有多少呢,让我们看看大神是怎么统计的。
不可否认的是里面的优秀资源确实不少,比如;https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图:
下载地址为:https://cran.r-project.org 进入链接,如下图所示,在页面顶部提供了三个下载链接,分别对应三种操作系统:Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接。
R 的下载:https://cran.r-project.org/mirrors.html 你可以在该链接内,寻找指定的镜像。
我不生产知识,我只是知识的搬运工,以下内容是源于 B站 – 徐州更 的安装教程:可能是最好的R语言安装指南哔哩哔哩bilibili
经常使用RStudio编写R程序,把自己经常用的,比较有用的技巧分享一下,希望对初学者有用。
File-New project—New Directory-- New project—设置name(learnR)—create project.
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