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)。
#ggplot2学习笔记##第一节:尝试ggplot library(ggplot2) #使用的是R内置数据(mpg) qplot(displ,hwy,data=mpg,colour=factor(cyl)) #displ排量x轴,hwy高速油耗y轴,数据源mpg,气缸数cly1. qplot(displ,hwy,data=mpg,facets=.~year)+geom_smooth() #facets分组参数,这里是根据时间分组。geom_smooth()函数为拟合曲线 p <- ggplot(data
KM法即乘积极限法(product-limit method),是现在生存分析最常用的方法,是由Kaplan和Meier于1958年提出,因此称Kaplan-Meier法,通常简称KM法。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。
四种常见的作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴,提高了图形的质量。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。
今天是大年初二,这篇文章我只想传达一点: 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的,如果有,请换个关键词继续Google! 第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言: 因为这个语言是肉丝儿(Ross Ihaka)和萝卜特(Robert Gentleman)两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言,所以叫做R语言。这两个人是统计学教授出身,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统!如果你平时的工作和统计相关,你好意思不会点R语言么? 另外,在R语言的官网上,有这样一
生存分析作为分析疾病/癌症预后的出镜频率超高的分析手段,而其结果展示的KM曲线也必须拥有姓名和颜值!
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;
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。
1 什么是ggplot2 ggplot2是用于绘图的R语言扩展包,其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射,即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形(如直方图,散点图),而是定义各种底层组件(如线条、方块)来合成复杂的图形,这使它能以非常简洁的函数构建各类图形,而且默认条件下的绘图品质就能达到出版要求。 2 与lattice包的比较 ggplot2和lattice
标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
今天是一个图表高仿,对象是一财经典的半圆型线条比较图,信息主要是针对2016年天猫全球购物狂欢节的当日总销售额,为了使得比较效果更有针对性,作者使用了几个中小型体量的国家GDP总量来对比,总体来看比较
学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包. 先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggpl
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:
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;
通过RNAseq|Lasso构建预后模型,绘制风险评分的KM 和 ROC曲线构建的预后模型KM显著,还需要验证其独立性?
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型,并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数,即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线,而不是基于数据点的平滑。
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。
其实 ggplot2 并没有类似于 geom_pie() 这样的函数实现饼图的绘制,它是由 geom_bar() 柱状图经过 coord_polar() 极坐标弯曲从而得到的。 对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函,有人说:“柱状图的高度,对应于饼图的弧度,饼图并不推荐,因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度(柱状图)。” 关于饼状图被批评为可视化效果差,不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少,感兴趣的可以去搜一下。
哑铃图(Dumbbell Chart)就像它的名字一样,长得像一个哑铃。当然当你有多个节点的时候,它们还有点像DNA,所以也有人把这种图形称为DNA图。哑铃图是一种很好的可视化方式,比如你想要表征不同指标的不同组的情况你可以用多个“哑铃”表示。另外,你想要表示某一组在外界刺激后的变化情况也可以用这种方式。
今天小编给大家介绍第二种方法,绘制散点图,并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图(密度图)里面使用的数据。这次我们使用的R包叫ggExtra
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中,我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析,那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析,也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包:ggplot2
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:
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包,它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射,例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式,允许用户一步步构建图形,并且便于图层的修改。
我知道会有续集,但也没想到续集来得这么快!今天收到了一个生信技能树公众账号铁杆粉丝(我们之间有过9次邮件交流)的求助信,下面我们首先一起帮他解决一下碰到的问题。随后和大家分享一下可以提高搜索效率和准确率的Google搜索技巧。 他的困惑 他遇到的问题很简单,就是我无法使ggplot2画出的曲线从坐标轴原点(0,0)出发,因为图像Y轴不是在(0,0)上,所以曲线不于Y轴贴合而是空出了一截,使得图片非常难看! 他还在邮件中补充道,根据我发的文章认真做了搜索,但是没有找到解决方案。 如何通过Google来使用gg
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
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。
启动RStudio后,菜单栏点击Tools>Install Packages…中输入ggplot2,安装;
605172933感谢“宏基因组0”群友李海敏、沈伟推荐此包绘制堆叠柱状图各成分连线:突出展示组间物种丰度变化。
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
#在统计变换一节中,提到如果按切工分组作回归线,显然图会很乱,有了分面功能,我们可以分别作图。
这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病 。
我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合,箱式图展示了分位数的位置,小提琴图则展示了任意位置的密度,小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
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:
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
R 作为入门级编程语言,被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图,我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先,需要有一张空白的画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后,我们还可以在画布上添加额外信息,例如图表名称,图例等,当然
本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息学专业,目前在复旦大学就读研究生,研究方向为宏基因组。
这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病。
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
首先,可以看出这张图是张点图,而x轴、y轴和点的颜色分别对应数据中的tSNE_1、tSNE_2和cluster,所以用映射来实现。
启动RStudio,创建一个新的RScript,然后通过选择将工作目录设置为包含下载数据的文件夹Session>Set Working Directory>To Source File Location。
绘制生信宝典调查总结文中的柱状图时,出现了中文乱码,就搜索了下解决方案,记录如下。 修改图形的字体 ggplot2中修改图形字体。 # 修改坐标轴和legend、标题的字体 theme(text=element_text(family="Arial")) # 或者 theme_bw(base_family="Arial") # 修改geom_text的字体 geom_text(family="Arial") ggplot2支持中文字体输出PDF showtext包可给定字体文件,加载到R环境中,生成新的字
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云