除去用气泡大小表示连续变量（例如人口数目），对于离散变量（例如所属大洲），我们还可以用点的形状加以区分，下面我们就把各个样本所在大洲用点的形状在图中区分出来： qplot(gdpPercap, lifeExp...然后我们继续观察年份与寿命的关系，通常我们可以猜测，随时间推移，人的寿命是可以续一波的（例如改变了中国的他），所以我们尝试在图中将这种趋势展现。...qplot(gdpPercap, lifeExp, data=X, log ="x", alpha=I(0.5), color=year, geom=c("point","path")) 其中将同一国家不同年份的数据进行了连线...或许有的同学觉得上图还是比较凌乱，为了增强对比，我们可以选择将各个大洲的统计图单独绘制，就像这个样子： qplot(lifeExp,data=X,geom="histogram", facets=continent...非酋感觉又中了一箭… 不过有同学就说，你这个图啊，naïve，不同年份的数据混到一起，没什么代表性啊，我要看各个年份的对比图行不行?
——地图填充与散点图图层叠加 R语言可视化——多图层叠加（离散颜色填充与气泡图综合运用） R语言可视化——地图与气泡图结合应用 用R语言复盘美国总统大选结果~ R语言可视化——ggplot...绘制中心密度辐射图 R语言可视化——中心放射状路径图 你绝对想不到，数据地图还能这么玩~ 玩转数据地图系列之——地图上的迷你条形图 一个小案例，教你如何从数据抓取、数据清洗到数据可视化...、颜色填充图、以及组合图，形成3*4排列的数据地图分面，不是使用grid逐个打印单个地图，而是直接使用ggplot2的分面参数进行绘制。...考虑到如果使用传统的数据源格式（geom_polygeon制作填充图要求将指标数据与地理分界点数据合并，因为地理分界点数据有9万个，12个年份数据表宽转长之后会暴增到120万+，肯定会拖慢内存，所以今天使用...以下是本案例步骤： 首先构造12个年份变量： mydata_new<-data.frame(NAME=unique(mydata$NAME)) for (i in 2:13){ mydata_new
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。...两变量图 (1) geom="points"，默认参数，绘制散点图(x,y) (2) geom="smooth" 绘制平滑曲线（基于loess, gam, lm...,rlm,glm） (3) geom="boxplot" 绘制箱线图 ，当x为属性变量(factor)，y为数值变量时 II.单变量图 (4)...# 2.2：x为属性变量，y为连续变量，绘制boxplot qplot(color, price/carat, data=diamonds,geom="boxplot") ?...我们已经讨论了如何利用外观参数在同一图中比较不同分类的差异。
abline()、hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()： ...y=level))+ geom_area(fill='springgreen') p 实际上面积图最有表现力的类型是堆积面积图，下面以美国5个消费指标上5个年份的数据为例绘制堆积面积图： library...(ggplot2) library(reshape2) #将原数据转置以处理成行对应一个年份的形式 data <- data.frame(t(USPersonalExpenditure)) #添加年份变量...，我们先从一维的说起： geom_density()： 和R基本绘图系统中的密度曲线绘制方法很接近： library(ggplot2) data <- data.frame(matrix(rnorm...，但增加了核密度估计功能的图形，且更为美观，ggplot2可以绘制出与seaborn中的小提琴图同样优美的图形，因为涉及的内容比较复杂，我准备在之后单独开一篇来介绍，下面仅展示一张简单的小提琴图： library
ggplot2 Extension 转自：生信宝典(Bio_Data)，不一样的生信学习平台。 “ ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。...如下面这个例子以动态图展现了历年来诺贝尔获奖者出生地的变化情况，《利用gganimate可视化全球范围R-Ladies（R社区性别多样性组织）发展情况》一文中有更详细的事例展示如何使用此包。 ?...8 ggrepel 作者：Kamil Slowikowski 网址：https://cran.r-project.org/web/packages/ggrepel 简介：当我们在图形中添加标签时，标签之间很容易相互重叠...但在描述性统计分析中，雷达图正在被越来越多的人使用，适用于显示三个或更多的维度的变量。 ?...可以使用GGally快速绘制模型的系数，或者在地图上绘制网络，如下面的图片所示。 ?
幸运的是，在过去10年里，R社区一直在努力为ggplot2构建扩展包，到如今已有超过40个扩展包可供使用，今天为要介绍的是大家比较钟爱的12个ggplot2扩展包，想要查看所有ggplot2扩展包的介绍及使用例子...但在描述性统计分析中，雷达图正在被越来越多的人使用，适用于显示三个或更多的维度的变量。 ?...可以使用GGally快速绘制模型的系数，或者在地图上绘制网络，如下面的图片所示。 ?...R统计和作图 在R中赞扬下努力工作的你，奖励一份CheatShet 别人的电子书，你的电子书，都在bookdown R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言...火山图 R语言 - 富集分析泡泡图 R语言 - 散点图绘制 R语言 - 韦恩图 R语言 - 柱状图 R语言 - 图形设置中英字体 R语言 - 非参数法生存分析 R语言 - 绘制seq logo图 WGCNA
除了基础图形，grid、lattice和ggplot2软件包也提供了图形系统，它们克服了R基础图形系统的低效性，大大扩展了R的绘图能力。...它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化，并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。...ggplot2很强大，能够创建各种各样的信息图。可惜，强大也带来了复杂性。不像其他的R包，ggplot2凭借其自身就可以被认为一种综合图形编程语言。...为了给大家展示这些选项的作用，这里给出两个例子（图5，6）。图6中将小提琴图和箱线图结合起来，这对于基础图形来说，就很难实现了。 表2，几何函数中的常见选项 ? 图5，展示常见选项的图例 ?...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。
KM法是这样估计生存曲线：首先计算出活过一定时期的病人再活过下一时期的概率（即生存概率），然后将逐个生存概率相乘，即为相应时段的生存率。...之前分享过的生存分析R包请戳蓝字链接 survivalAnalysis——生存分析和相关图的高级接口 背景介绍 Morris等人在2019年发表了文章：Proposals on Kaplan-Meier...of stakeholder views: KMunicate.对包括临床医生，统计学家等KM-plot的相关使用者进行了一个调查，其中给出了一些对传统KM-plot的意见，比如在图下方加入扩展表以及在曲线周围加入...CIs等，这些建议得到了广泛的认可，作者同时也开发了R包用来绘制KMunicate风格的KM-plot。...KMunicate(fit = fit, time_scale = ts) 03 Multiple-Arms Plot 如果 survfit 对象中有协变量，将自动生成Multiple-Arms plot
R数据可视化工具 在R语言里，除了R自带的可视化工具plot(),还有很多精彩的工具包，比如ggplot2, 以及gganimate。 ggplot2 ggplot2 是R中被广泛应用的绘图包。...与R plot()的基本作图系统相比，ggplot2旨在运用简单的编程语言绘制及美化数据可视化图表。...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理，我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...在ggplot2的基础上，gganimate允许用户定义一个变量作为每一帧变化的参照。...与ggplot2相似，我们首先需要生成静态图表 在生成静态图表的基础上，动图及为多张静态图按一定规则堆在了一起。这里的规则便是我们提到的，按照声明的变量，比如：时间或类别顺序。
导语 GUIDE ╲ ggplot2是一个神奇的R包，可以可视化各种各样的统计数据。 背景介绍 ggplot2是一个神奇的R包，可以将自己的统计数据绘制成想要的图案。...从今天起小编计划为各位观众老爷们带来一个ggplot2的系列教程。那么首先呢，大家在可视化自己的科研数据时，最最最常用的就是绘制一个带误差或者显著值的柱状图。...R包展示 01 R包载入 tidyverse是一个数据处理的R包的集合，包括ggplot2 (可视化数据) ，dplyr(处理数据)，tidyr(清理数据)，readr(读取数据)，stringr (处理字符串...由于数据比较复杂不方便自己创建，我们这里使用ggplot2自带的汽车数据集mpg为例绘制叠加柱状图。 如果我们直接绘制原始数据的柱状图，显示的是每种汽车种类及其个数。...ggplot(mpg,aes(x=class)) + geom_bar() 但是如果绘制堆叠图，就可以把多维度数据融合进来，例如汽车的年份（year），手动档还是自动档（trans）等。
A 主要知识点 学会如何导入图形，并将其并排展示； 学会设置自定义主题，简化代码，统一主题，方便绘制其他图形使用； 学会使用 ggplot2 包内置参数添加文字已经其他其他修饰图标。...B 主要知识点 学会定义密度函数，并在图形中将其添加； 学会设置自定义主题，简化代码，统一主题，方便绘制其他图形使用； 学会添加子图、给坐标轴添加修饰图形； 学会添加带有特殊符号的公式。...自定义密度函数，并使用 stat_function() 在图形中将其添加； 设置自定义主题(my_theme)，简化代码，统一主题，方便绘制其他图形使用； 使用 annotation_custom()...C 主要知识点 学会转化数据为图形所需的数据格式； 学会绘制三变量的箱线图； 学会绘制带抖动的散点图并修改透明度。...with R: https://github.com/marco-meer/scifig_plot_examples_R 推荐： 可以保存以下照片，在b站扫该二维码，或者b站搜索【庄闪闪】观看Rmarkdown
这是因为其提供了一个统一的接口和若干选项来代替基础绘图系统中对图的缝缝补补。本章主要帮助我们从基础绘图过度到ggplot2之中。 2.1绘制散点图 Q: 如何绘制散点图？...*使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行，使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图？...#当为plot传递两个变量x,y,且x为因子型变量则默认绘制箱型图 head(ToothGrowth) len supp dose 1 4.2 VC 0.5 2 11.5 VC 0.5...plot(ToothGrowth$supp,ToothGrowth$len) 当两个参数向量在同一个数据框中时，使用boxplot(),其允许我们在x轴上使用变量 组合 #公式语法 boxplot(len...~supp,data=ToothGrowth) #在x轴引用两个变量的交互 boxplot(len~supp+dose,data=ToothGrowth) 3.ggplot2绘制箱线图 #基础画法
使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...每个图使用不同的可视对象来表示数据。 在ggplot2语法中，我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。 人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...例如，条形图使用条形图，折线图使用线条图，箱形图使用箱形图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。
众所周知，地图对于传达地理空间信息非常有用，我们将介绍一些简单的例子，展示一些在 R 语言中常用于制图的包，即 ggplot2 、tmap 、leaflet 和 mapview 等。...更多设置 在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...图像保存 要保存用 ggplot2 绘制的图，我们可以使用 ggsave() 函数。...它通过 HTML widgets 框架完全在本地上运行，把结果上传到 plotly 账户，可以查看交互图及相应的数据，并进行修改。...R可视乎｜棒棒糖图 R可视乎｜合并多幅图形 R可视乎|等高线图 R可视乎|气泡图
前两部分可见（跳转）： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 该书对气泡图的绘制并不是非常详细，小编将内容进行了大量拓展。下面的例子将一步步带你完成气泡图的绘制。...人均国内生产总值(扣除通货膨胀因素后的美元) 由于数据过多，我们感兴趣的是年份为2007年的数据，所以使用dplyr包进行数据处理，具体数据处理案例可见我写的另一篇推送：[R数据科学]tidyverse...手把手绘制 geom_point()函数构建 气泡图是添加了第三维度的散点图：附加数值变量的值通过点的大小表示。(来源:data-to-viz[2])。...使用ggplot2，可以通过geom_point()函数构建气泡图。aes()设定至少三个变量:x、y和size。其实就是散点图绘制的升级版吧，aes()中多了一个参数。...后面是图表美化的过程，参考thr R Graph Gallery: Bubble plot with ggplot2[3]。
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。...1.1准备工作ggplot2是tidyverse的一个核心R包，首先需要加载tidyverselibrary(tidyverse)此处用到内置数据mpg（mpg是一个数据框）复习数据框的概念：变量（列）...空白单元代表没有drv值和cyl值对应的组合（3）以下代码会绘制出什么图？“.”的作用是什么？...geom_line、geom_boxplot、geom_histogram、facet_grid（2）在脑海中运行以下代码，并预测会有何种输出。接着在R中运行代码，并检查你的预测是否正确。...（4）stat_smooth()函数会计算出什么变量？哪些参数可以控制它的行为？（5）在比例条形图中，我们需要设定group = 1，这是为什么呢？换句话说，以下两张图会有什么问题？
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用ggplot2对表格之间进行数据的配对连线，发现有一款R包「bstfun」可以将gt绘制的表格转化为ggplot格式，通过其来绘制表格配对连线图则是非常的方便...R包安装可能比较麻烦建议下载到本地进行安装 ❞ 图形展示 ❝此图可以看做三张图拼接而成，通过折线图进行连接；同时折线还可以展示多年份的数据，使得呈现的内容更加丰富。...❞ 加载R包 library(ggplot2) # install.packages("dplyr") library(dplyr) # remotes::install_local("bstfun-main.zip
前面介绍了logistic回归的DCA的5种绘制方法，今天学习下cox回归的DCA绘制方法。也是有多种方法可以实现，但我比较推荐能返回数据，用ggplot2自己画的那种。...预测变量是famhistory，这是0,1表示的二分类变量： library(ggplot2) dcurves::dca(Surv(ttcancer, cancer) ~ famhistory,...上面是多个模型在同一个时间点的DCA曲线，如果是同一个模型在不同时间点的DCA，这个包不能直接画出，需要自己整理数据，因为不同时间点进行治疗的风险和获益都是不一样的，所以会出现同一个阈值概率对应多个净获益的情况...对于同一个模型多个时间点、同一个时间点多个模型，都可以非常简单的画出来。 还是使用dcurves里面的df_surv数据集作为演示。...方法3 使用这个网站[1]给出的stdca.r文件绘制cox的DCA，需要代码的直接去网站下载即可。 数据还是用df_surv数据集。
5.名称：ggannotate包 简介：在github上，对于ggplot2觉得调legends的位置，图形形状觉得费力的同学，可以使用ggannotate进行交互式修图，让你使用R有一种使用Graphpad...用比较接地气的话，可以画出又圆又方或者点的图，图像美观、大方，可塑性强，新手容易上手。 缺点：需要以ggplot2为基础，同时一般来说，分类变量要剔除，只画连续型变量（这也是相关矩阵图的前提）。...20.名称：rms 简介：rms是一个计算和绘制列线图的R包。列线图我们知道在临床数据分析有举足轻重的地位，相比于多因素回归的公式预测模型有更加直观及快速评估预测结局。...pROC包对于 ROC曲线的的绘制和分析可谓得心应手。 23.推荐：ggfortify 简介：最开始在初学R的时候，一开始就知道如果要表达时间序列可以用最基本的ggplot2来实现。...在时间序列分解图或者平滑预测图等方面，ggfortify绝对能甩ggplot2好几条街，同时就肩负有线性回归、聚类分析、概率分布等图形绘制，兼容并蓄。
在典型的探索性数据分析工作流程中，数据可视化和统计建模是两个不同的阶段，而我们也希望能够在最终的可视化结果中将相关统计指标呈现出来，如何让将两种有效结合，使得数据探索更加简单快捷呢？...R-ggstatsplot 统计可视化包介绍 R-ggstatsplot 统计类型 R-ggstatsplot 统计可视化包介绍 R-ggplot2 拥有超强的可视化绘制能力(小编用完果断安利)我们是知道的...，但对于数据的统计分析结果进行展示，ggplot2还也有所欠缺，而R-ggstatsplot包的出现则可弥补不足(小编在研究生期间可没少使用该包绘图)。...ggscatterstats:(scatterplots) 用于表示两个变量之间的相关性。 ggcorrmat:(correlation matrices) 用于表示多个变量之间的相关性。...总结 这一篇推文我们介绍了R-ggstatsplot进行统计分析并将结果可视化，极大省去了绘制单独指标的时间，为统计分析及可视化探索提供非常便捷的方式，感兴趣的小伙伴可仔细阅读哦~~
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