原英文：https://github.com/tidyverse/ggplot2/blob/HEAD/vignettes/ggplot2-in-packages.Rmd 这篇文章是为在包代码中使用ggplot2...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...如果你使用roxygen2[1]，那么你可以利用注释代码块 #' @importFrom ggplot2 （注意，这对数据集mpg不起作用）。...如果ggplot2或者你代码的改变对可视化输出引入了改变，当你在本地或者Travis运行测试时会失败。...为了达到这样的目的，你需要拷贝和粘贴vctrs::s3_register()的源代码，以避免引入vctrs[7]作为依赖。
ggplot作图系统在R预言诸多可视化包中之所以如此的风靡，除了它拥有自己的图层理念之外，我觉得还要归功于它对于图表细节元素的灵活调整。...就拿默认的图表来说，虽然你只靠两句代码就可以跑出来一幅还算及格的图表，可是ggplot语法博大精深，背后给你的代码默认匹配的参数不计其数。...以上代码（已经简化的不能再简化了，不夸张的说，再少一个标点符号，就要报错了）跑出来的默认堆积条形图。...可是在R预言可视化这个领域内，以上图表绝对是一个烂大街的货色，怎么说呢，因为你不修改主题，它搭配的主题永远都是theme_gray ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill...至于图表中的颜色填充顺序和图例相反，这个问题只需追加一句代码即可： ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity"
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...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...6000,4800,4500,3500,4300)) mydata<-melt(data,id.vars=c("Name","Company"),variable.name="Year",value.name="Sale") 我先用一个简单的折线图代码跑出来一个折线图...当我用以上代码运行的时候，软件报错，提示如上： 图表展示区给出了一个只有坐标系的空白图表； 相信根据英文意思也可以明白怎么回事，因为我们给折线图的X轴映射是一个离散的因子变量，而默认状态下软件会将单条记录都会视作一个分类...我们使用过ggplot内内置数据集验证我们的猜想。
本文我们将提出RM操作，能够等价的去除ResNet/MobileNetV2等模型的残差连接，可以轻易的得到1000层VGG、用在剪枝操作前，大幅提升剪枝效果、提升RepVGG在深层表现。...文章与代码均已开源： 文章：https://arxiv.org/abs/2111.00687 代码：https://github.com/fxmeng/RMNet 01/重参数化的局限性 如下图a)是ResNet...因此一种能够等价去除ResNet中残差连接的方法，就显得很有价值。 02/RM 操作 RM Operation的发音和功能与remove相同：等价去除（remove）模型中的残差连接。...使用带残差、可以免费扩张通道、准确率高的MobileNetV2进行训练，再使用RM、Fuse操作将其等价变为速度更快的MobileNetV1。...06/总结 本文提出名为RM的操作，可以将ResNet等价变为VGG，将MobileNetV2变为V1。
我认为 R，Python 和 Julia 是机器学习和数据科学中三个最重要的语言。任何人如果想在这个领域有所发展，长远来说这三种语言都需要掌握。 2....真正令 Python 在数据科学领域脱颖而出的事件还没发生。这个事件是什么呢？有人可能认为是 2015 年 9 月的 TensorFlow 发布，但我不这么认为。...比较浅表的原因是系统级语言的抽象层次较低，细节过多，用它来表达机器学习的概念、关系和运算，代码看上去和写起来都不够优雅，会夹杂大量系统层面的细节。...所以在未来，我们很可能需要一种既像 R、Python 那么高层次，又像 C++、Java 一样快的数据科学语言。这种语言现在已经出现了，就是 Julia。...关键在于，Julia 利用了 LLVM 的基础设施，实时将代码翻译和优化为高效的机器码，并且执行。因此，Julia 成为了第一种性能全面达到 C 语言级别的高级动态语言。
配色来源于论文 https://www.nature.com/articles/s41577-022-00707-2 里面图的颜色看起来非常舒服，摘下来作为自己数据可视化作图的备选项 第一个图 image.png...八个配色 library(ggplot2) cols<-c("#88c4e8","#db6968","#982b2b","#0074b3", "#e5ce81","#f47720",..."#459943","#bdc3d2") dat01<-data.frame(x=LETTERS[1:8], y=1) ggplot(data=dat01,aes(...("#606f8a","#e8c559","#ea9c9d","#005496") dat02<-data.frame(x=LETTERS[1:4], y=1) ggplot..."#ea9c9d", "#c74546","#88c4e8") dat03<-data.frame(x=LETTERS[1:6], y=1) ggplot
目前计划推出基础图表的绘制教程推文(会同时推出R和Python两个版本)，原因在于有时苦苦找不到数据，不仅导致想绘制的图表完成不了，而且也白白浪费了时间，再者也有小伙伴私信要求多些基础教程的推文，当然...geojson数据格式读取 ggplot2 可视化展示 openxlsx 实现R灵活读取excel文件 ggtext包实现文本定制化操作 geojsonio包对geojson数据格式读取 这里使用的数据和上期推文的数据一样...，读取geojson格式文件的代码如下： HK <- geojson_read("香港特别行政区.json",what='sp') 即可实现R语言对geojson格式地图文件的读取。...ggplot2 可视化绘制 简单绘制 我们只是对处理过的数据进行简单的绘制，代码如下： # Plot it library(ggplot2) HK_map <- ggplot() + geom_polygon...接下来我们进行点图层的添加，绘图代码如下： # Plot it library(ggplot2) library(ggrepel) library(ggtext) HK_map <- ggplot()
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。...ggplot函数的图层理念中，修改局部图层的元素，需要在局部图层内进行设定，这里需要在geom_point（）函数内部进行形状设定。 R绘图系统中存储着的形状符号多达25种： ?...因为形状属于分类性质的映射属性，所以形状不可以被指定给连续性变量： ggplot(mydata,aes(Company,Sale,group=Year))+geom_line()+geom_point(...作用于单个图层的映射属性要放在对应图层中，（比如作用于线条的属性要放在geom_line()内，作用于形状的属性要放在geom_point()内）,作用于全局的属性要放在全局系统函数层内【ggplot（...（比如本例中同时作用于折线图和散点图的数据集、x轴y轴变量以及分组变量等） 以上是个人学习ggplot函数过程中所获得的一些体会和心得，希望能够帮助大家在学习R语言可视化过程中少走一些弯路，限于个人能力和水平
R语言ggplot2如果要做散点图可以用自带的一些形状 如果想用其他形状，有一个R包是ggstar https://cran.r-project.org/web/packages/ggstar/vignettes.../ggstar.html 如果还想用其他形状，可以修改ggstar的代码，来增加一些形状。...ggstar这个R包的整体结构暂时还看不明白，但是定义形状的部分自己能够修改。...在 primitive.R 代码中 plxy 就是一个形状的数据，第一列是x，第二列是y 比如上图中28的形状 square diamond 把中心掏出一正方形的空白 data.frame(x=c(0,...，就能够把这个形状用于ggplot2的散点图中
这里的话，R-stdio也安装一下 https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ R的执行文件 如果你安装完成以后就是这样的 点运行，我们默认可以看到是启动了...可以看到已经安装好了 install.packages('ggplot2') 先安装一下R中久负盛名的ggplot2包 library(ggplot2) 然后这里导入 qplot(wt, mpg...然后出图了，很漂亮 导出一下 在我们的netacr里面打开一下，运行环境有R了 已经配置好了 就是这样的 这里安装Julia的内核： using Pkg Pkg.add("IJulia")...using IJulia IJulia.installkernel("Julia nteract") julia也是生效的 https://jupyter.readthedocs.io/en/latest.../ Jupyter笔记本的文档 https://julialang.github.io/IJulia.jl/dev/manual/installation/ julia的内核的笔记本 https:/
遇到这个问题是在使用ggtree可视化展示进化树的时候，我想给进化树的枝分组映射颜色，对应的推文是跟着Nature Genetics学画图：R语言ggtree给进化树的枝分组映射颜色 第一步是准备进化树文件...image.png 加载需要用到的R包 library(treeio) library(ggtree) library(ggplot2) 读取树文件和分组信息 tree<-read.tree("practice.tree...image.png 这个结果右侧的图例最下方式有一个NA的，如果不想要那个NA加一行代码 scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 参考链接是 https://stackoverflow.com.../questions/45493163/ggplot-remove-na-factor-level-in-legend ggtree(tree_1)+ geom_tree(aes(color=group...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 需要示例数据和代码 点赞 点击在看 然后在后台留言 20210605 就可以了 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python
是一半的小提琴图加散点图的组合，看起来有些像云朵加雨滴的形式，所以得名云雨图，主要的作用还是用来展示数据的分布情况 之前看到过相关推文进行介绍，大部分的推文介绍的实现办法都是使用gghalves包，这个包中的函数可以将...ggplot2的常规图形只画其中的一般，比如 geom_half_boxplor() geom_half_violin() 最近在一个介绍ggplot2扩展包的链接里发现了一个包叫see，这个包里有一个函数是...geom_violindot()函数，画云雨图非常方便，下面简单介绍一下代码 首先是安装see这个R包 install.package("see") 使用鸢尾花的数据集作图 library(ggplot2...现在的状态是垂直，不像云朵加雨滴，如果需要改成水平，加一个coord_flip()函数就好 ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length...试了其中的几个，发现这个配色还挺好看的 ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length,
R 的拼图方法 · 语雀 (yuque.com)[1] (11条消息) 目前最全的R语言-图片的组合与拼接_R语言中文社区-CSDN博客[2] 前言 有的时候你可能想要把两个不同的图放在一起比较，亦或是想要实现文章中的这种排列...，并按照输入的ggplot 对象顺序，分配大小。...ggplot 作图，直接添加。...4-关于基础包 其实在 [[53-R可视化2-基础包绘图的入门功夫]] 我也提到过，可以通过声明mfcol 进行绘图内容在画布上的排列，具体可以参考：R-拼图系列-基础函数 - 简书 (jianshu.com...R 的拼图方法 · 语雀 (yuque.com): https://www.yuque.com/mugpeng/rr/mmfcvf [2](11条消息) 目前最全的R语言-图片的组合与拼接_R语言中文社区
但是使用clusterProfiler包进行富集分析并绘图有时会遇到一个情况：一个富集分析的Terms的长度太长，会导致图片的轴标题或者legend很长，就会压缩了主绘图区域的显示。...ggplot2对象，其实使用scale系列函数就可以达到目的。...有的时候，ggplot2图是经过坐标轴变换的，如使用coord_flip进行x、y轴反转。此时竖直的坐标轴实际上是x轴，需要使用scale_x系列函数控制。..."setosa")) %>% ggplot(aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) + geom_point() +...= TRUE) 这个图直接使用scale_color_discrete进行修改是不会有任何改变的，因为这个图的color映射并不是ggplot2的默认情况，而是使用ggraph的geom_edge
在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。...接下来我以几个案例的形式对图表辅助线操作进行演示： library(ggplot2) library(reshape2) library(ggthemes) data<-data.frame(Name...辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。 ggplot(economics,aes(date,unemploy))+geom_line() ?...这里可以使用辅助线来标注我们最感兴趣的时间点数据： ggplot(economics,aes(date,unemploy))+geom_line()+geom_vline(aes(xintercept=
之前的推文介绍了画柱形图展示富集分析的结果R语言ggplot2做柱形图展示富集分析的结果，今天的推文介绍一下画气泡图展示富集分析结果的代码。气泡图就是散点图的一个变种。...多了一个变量映射给点的大小，富集分析里通常是用来映射基因的数量。比如下图 image.png 示例数据集还是之前的KEGG富集分析结果。...但在真实的数据了这个阈值设置为多少就得根据自己的数据情况来了。...(ggplot2) dat01$GeneRatio<-dat01$Input.number/200 ggplot(dat01,aes(x=GeneRatio,y=Term))+ geom_point...("paletteer") library(paletteer) #paletteer_c("ggthemes::Orange-Blue Diverging", 50) ggplot(dat01,aes
页面链接 https://simplystatistics.org/2019/08/28/you-can-replicate-almost-any-plot-with-ggplot2/ 数据代码都有，...大家可以自己跟着复现一把，遇到问题可以在公众号留言讨论 页面截图 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子...；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！
事实证明，包还是非常难安装的，一边安装，一边想着，一些收费的软件是有原因的…… 目录： 1. ggplot2包安装报错 2，安装rlange1.0.0 3. 安装Rtools3.6 4....测试成功安装ggplot2 现在最新的R版本是4.2.1，因为有些包只能运行在3.6版本中，因此我需要安装3.6，这里安装常用的ggplot2时报错了，总结一下问题解决的方法。...2，安装rlange1.0.0 如果现在网上搜索R包的地址，包括其不同的版本，可以键入： https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/ 如果知道包的名称...，比如ggplot2，键入： https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/ggplot2 可以看到，旧版本的ggplot2，下载到本地，然后安装就可以了...测试成功安装ggplot2 测试，载入，然后看一下R的版本和ggplot2的版本： > library(ggplot2) > sessionInfo() R version 3.6.3 (2020-02
R包的github主页 https://github.com/ewenme/ghibli R包的名字是ghibli,查了下这个单词是吉普力工作室的意思，吉普力工作室和宫崎骏之间的关系我不是铁杆粉，我也搞不明白...%9B%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%AE%A4/7389798 接下来是介绍代码 首先需要安装这个R包 install.packages("ghibli") 查看包的帮助文档 help...(ggplot2) ggplot(data=df1,aes(x=x,y=y,fill=x))+ geom_col(show.legend = F)+ scale_fill_ghibli_d("TotoroMedium...(x=letters[1:7], y=1:7) library(ggplot2) ggplot(data=df2,aes(x=x,y=y,fill=y))+ geom_col...PonyoMedium", direction = -1) -> p4 library(patchwork) p3+p4 image.png 应该仔细研究下这个R包的代码
最近在使用ggplot2对箱线图叠加点图是发现奇怪的现象，只要我改变点的形状，绘图就出问题了。 下面我通过一个简单的示例展示这个问题。...我们先生成一组简单的数据，并绘制一个正常的叠加图： library(ggplot2) library(dplyr) head(mtcars) ## mpg cyl...来解决点也需要分配到不同的fill组中的问题。...下面就是见证奇怪的时刻： set.seed(1) ggplot(data, aes(x, y, fill = fill)) + geom_boxplot() + geom_point(aes(shape...而我们代码的唯一修改就是增加了shape映射以修改点的形状。 我百思不得其解，ggplot完全没有干好它该干的事情嘛。
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