Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
瀑布图(waterfall plot) 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,可以清晰地展示不同变量之间的数据变化关系。
Highcharter是基于HighCharts javascript库及其模块的R包。这个包的主要功能是:可以创建交互式的各种图表,如散点图、气泡图、时间序列、热图、树形图、条形图等;支持各种R对象;支持Highstocks图表、Choropleths;支持管道方法和各种各样的主题与外观。
remotes::install_github('jorvlan/raincloudplots')
说明没问题,是得到了dataframe;这样:数据准备好了,作图的工具也准备好了,那么我们就开始作图:
R和ggplot可视化功能非常强大,了解了一下其中的地图做法,发现R做世界地图、美国地图非常容易,但做中国地图就太麻烦了,需要自己DIY。 DIY也有多种方式,但网络上各种帖子教程的出图效果都不太理想,达不到工作用要求。下面是我的摸索过程,记录如下备忘,也请教于R老师们。 参考书目:ggplot2,R graphics cookbook,参考贴:http://site.douban.com/182577/widget/notes/10568279/note/257898418
今天这篇是昨天美国地图的续篇,同样的方法技巧,不同的对象。 整个过程以及代码并没有太大差别,只要拿到世界地图素材,根据之前的代码,自己修改参数和指标名称以及引用路径,完全可以做出来(尽管并不一定理解每句代码的含义)。 R语言环境: R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/ggplot2 2.1.0 代码过程: 加载功能所需支持的工具包: library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") 导入并整理世界地图地理信息数据: world_map
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
有了泛癌的数据之后就可以进行各种分析了,当然这些都是在R语言的基础上进行的。如果你不会R语言,也可以通过各种各样的网页工具实现。
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
R适用于统计分析,绘图的一款编程软件,R属于开源,自由,免费的软件。随着生物信息学的发展,R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图,都使用R语言来完成的。最近有一位小伙伴要发SCI论文,给我发了3w多条数据,问我可不可以画和下图基本相似的图。大家都知道论文的发表除了实验和数据以外,图片也非常重要。一般图画的越好,那么论文发表的问题也不大。我仔细想了一下自身的实力,觉得可以试一下。那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。
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。
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第三篇。学习R语言ggplot2包画箱线图。
用python画 pareto front 2D pf import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Read_Files(filename): X_axis = [] # X Y_axis = [] # Y with open(filename, 'r') as f: for line in f.readlines(): x = line.split
学习材料:https://bookdown.org/rdpeng/RProgDA/the-grid-package.html#grobs
ggplot2已经非常好用了,但是大家对美的追求是永无止境的,比如对于坐标轴,有人可能更喜欢base r那种,base r的很多默认图形,坐标轴都是分离的,比如这种:
生信分析中经常会得到一些基因,然后做GO富集分析,达到对基因进行注释和分类的目的。
今天在一个交流群里看到有人问这个图如何实现?这种图叫玫瑰图或者花瓣图,如果使用R语言的ggplot2来做的话, 比较常规的实现办法是先做柱形图,然后再用极坐标,比如
在使用ggplot2初步绘制(ggplot2|详解八大基本绘图要素)出需要展示的图形后,还需要对标题,坐标轴(ggplot2|theme主题设置,详解绘图优化-“精雕细琢”)和legend(ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢)上的对象进行一系列的设置,包括但不限于名称更改,颜色,大小,位置和角度的调整。
see包是一个R语言可视化工具包,它能为使用者提供漂亮的、出版级的图像展示。 本文中主要介绍see包使用的主要函数:
面对的疑问,站长最开始并没有想到去开发一个R包解决。 ggplot2以及依赖它开发的包已经丰富,原以为在网络搜索一下肯定有解决方案,但谁曾想这样的需求真的没有找到完美的解决方案。 为了完善这个看起来很平常的功能,站长决定亲自操刀去写个包。
ggplot2添加箭头https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_segment.html
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。
今天下午7点到9点直播讲解如下代码,腾讯会议,感兴趣的参加,给推文打赏10元获取腾讯会议直播链接
说起R语言的拼图,可能大家一点都不陌生,比如常用的“cowplot”和“patchwork”。gridExtra包也提供了一个拼图函数”grid.arrange“。另外,南方医科大学余光创教授也开发了一个更为神奇的拼图R包:aplot。本文将依次对它们的用法进行介绍。
能制作这样图表的工具很多, 我比较喜欢ggplot2+AI, 当然,或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节,不过,我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制",也得到很多小伙伴的响应
该点子来源于一个小作业,作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图(10分),参考效果如下图:
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:
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
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。
由上图可以看出,威少本赛季较上个赛季的进攻方式的变化:略微增加了三分球,减少了长两分,其他没有明显变化
Step1. R包和数据加载、主题设置 测试数据在: 链接:https://pan.baidu.com/s/1MuMgMZZCcdO-IGS7_ysfkQ?pwd=1234 提取码:1234 libr
R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的R&bioconductor包(非常适用于基因组数据分析) 首先使用ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames(data) <- paste("Gene", 1:9, sep="_") colnam
从ggplot2的2.2.0版本开始,它本身就支持图形的第二个轴。因此,cowplot的函数switch_axis_position()已经过时了。下面是一些可以用ggplot2实现的例子。
今天在查找资料时发现了一个超酷的R语言第三方颜色包 R-ghibli,目前可以直接通过 CRAN 安装的。官网(https://ewenme.github.io/ghibli/)所示的图例如下:
confusion matrix 经常被用来表示两个类别重合的程度,比如在分类任务中,我们可以用 confusion matrix 来展示预测的 label 与真实的 label 在多大程度上是一致的。
本期将推出一篇关于栅格(Raster)数据的R语言可视化的绘制教程,其目的也是为大家提供绘图思路。本期绘制的数据为30m的土地利用(land use)数据,具体区域为广州市。主要内容如下:
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。
主要内容是探索了NBA 14/15赛季常规赛MVP排行榜前四名 库里 哈登 詹姆斯 威少的投篮数据。今天重复第一个内容:用R语言的ggplot2画山脊图展示以上四人的投篮出手距离的分布。
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现,又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文,发现他是用geom_tile()函数实现的,仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。 首先解决昨天的遗留问题:ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线
今天用ggplot2作图y轴的标题想实现上图红框里的形式,查了一下如何实现 记录一下代码
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