大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ORA-00918: 未明确定义列： 你在做多表查询的时候出现了字段重复的情况，因为你有时候会对字段进行重新命名，表A的A1字段与表B的B1字段同时命名成了C，这时候就会出现未明确定义列，假设A表中有一个字段名叫...：A_B_C ,实体类就会有个叫ABC的字段，sql你写成： SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT A., B.B1 AS ABC 这样写是没有问题的，但是：...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
为了解决这些问题，使用独立静态ip地址已经成为了企业的一种选择。一、独立ip具体是什么，和共享ip的区别？...独立ip和共享ip是网络代理中的两种常见类型，它们的区别在于ip地址的使用方式。共享ip是指多个网站共用同一个ip地址，而独立ip则是指每个网站拥有一个独立的ip地址。...二、为什么价格较贵，但独立静态ip购买趋势丝毫不减？（静态ip购买）随着海外市场的竞争加剧和技术的发展，独立静态ip在海外营销中的价值越来越被人们所认识，越来越多人进行独立静态ip购买。...三、目前还有类似911s5的软件能够提供独立静态住宅ip代理吗？（类似911s5的软件）自从911s5退出市场，很难找到可替代的优质代理。...除了Storm Proxies之外，市面上还有一些其他的代理商提供类似的静态住宅ip代理服务，比如Luminati、Proxyrack等等。
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。...然而，图形语法的翻译在ggplot2中没有对应关系（它的作用是由内置的R功能发挥的）。...faceting的功能类似于lattice包中的panel。它经常出现在微生物组学研究的出版物上。在ggplot2中，刻面可以通过两种主要方式执行：网格刻面和包裹刻面。...公式可以是x~y，这表示将绘图分割成变量x的每个值的一行和变量y的每个值的一列。实现facet_grid(x~y)函数将生成一个矩阵，其中的行和列由x和y的可能组合组成。公式可以是x~....，它用于按行分割绘图；实现facet_grid(x~.)。函数按行拆分具有方向的绘图。公式也可以是.~y，用于按列拆分绘图；实现facet_grid(.~y)函数可以按列拆分具有方向的绘图。
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。...这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。...数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径...R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。...这些如果是用ggplot2来做，都可以用代码实现，省去了手动拼图的过程。
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。...kegg.txt", sep = "\t", header = T) colnames(dat) 根据Corrected.P.Value筛选结果...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
经过这么长时间对R语言的学习，相信对于R中的四种独立图形系统，你肯定也不会感到惊奇。...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。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。ggplot2包在定义组或面时使用因子(factor)（主要涉及函数facet_grid()）。...类似；参数se代表是否绘制置信区间；参数level代表使用的置信区间水平；参数fullrange指定拟合是否覆盖全图或仅仅是数据。...ggplot2包学习起来可能有些困难，同时网上也有很多学习资料，一系列ggplot2的函数及相应的例子可以在http://docs.ggplot2.org上找到，但最重要的还是要多动手！多动手！
如果是研究比较多的物种，可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好，最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。...但是如果是比较小众的物种，没办法借助clusterProfiler这个R包的话,如何得到和clusterProfiler一样的可视化结果呢？...今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码 clusterProfiler能出的图有柱形图、气泡图、网络图、热图等 今天的推文只介绍柱形图和气泡图，网络图和热图相对比较复杂。...等我研究明白了再来介绍 首先是示例数据集 这个是kegg富集分析的结果，具体是什么软件得到的结果不太清楚 如果是柱形图，横坐标通常是generatio，纵坐标是 kegg term,用adjusted...以下是ggplot2的作图代码 读取数据 dat<-read.table("kegg.txt", sep = "\t", header=
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。...其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定，而是在一个单独的列中指定。 术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量，变量存储于数据框的每一列。...语法 结果 facet_wrap(~var, ncol=n) 将每个var水平排列成n列的独立图 facet_wrap(~var, nrow=n) 排成n行独立图 facet_grid(rowvar~colvar...) rowvar和colvar组合的独立图 facet_grid(rowvar~.)...每个rowvar水平的独立图，配置成一个单列 facet_grid(.
这节开始学习ggplot2图形语法中另外两个重要元素：分面。...单变量分面对于单个变量的分面，可以用函数facet_wrap()，它的第一个参数是一个表达式，用~ variable来表示，就是在~后加上变量名，注意这里的变量需要是离散的：library(ggplot2...f 58 4 43 1## r 0 0 4 21用facet_grid(drv ~ cyl)分面的时候，可以看到整组图(上边和右边灰色框)是以cyl为x轴，drv为y轴的，由于7个汽缸对应的全是空图...nrow和ncol很好理解，分面图形的排列行数和列数；facet_grid()没有这些参数，但是有rows和cols，可以运行示例代码查看：ggplot(mpg, aes(displ, cty)) +...将有更多水平的变量放在列会比放在行更具可读性：ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + facet_grid
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。...其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。...书中绝大多数的绘图案例都是以强大、灵活制图而著称的R包ggplot2实现的，充分展现了ggplot2生动、翔实的一面。...本文根据《R数据可视化手册》整理ggplot2包的图形参数（图形外观、注解、图例、坐标轴、分面、配色）。...标度范围是0～1（其中0对应黑色，1对应白色），灰度调色板的默认范围是0.2～0.8，但这个可以更改。
今天仍然是一篇介绍关于ggplot2高维分面的教程，为什么要单独把这一块内容写这么多篇呢，因为很重要，而且很难搞定呀，高维分面是否能够熟练掌握将决定着你对ggplot2的理解甚至对于整个高维数据可视化的理解是否能够进阶...其实ggplot2系统内的分面函数只有简单的一个facet_grid()，但是恰恰就是这么一个不很起眼，甚至看起来有些特立独行的分面函数，却给高维数据可视化带来了革命性的变化，有了它，所有基于ggplot2...还是再强调一下facet_grid()在ggplot2各个几何图层中的地位和控制范围，分面函数作为一个特殊的，具有美学映射属性，却被设计在了与几何图层近乎独立地位（表现在从写法上来看，它并没有被设计在几何图层内...它的控制权限是很高的，倘若你在facet_grid()函数内部指定了一个分面参数，那么剩余的所有几何图层都可以自动适用这个分面（当然前提是各几何图层的美学映射中都好含有与分面参数相同的变量）。...Encoding(china_map@data$name)<-"UTF-8"china_map <- fortify(china_map) province_city R/
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。...1.1准备工作ggplot2是tidyverse的一个核心R包，首先需要加载tidyverselibrary(tidyverse)此处用到内置数据mpg（mpg是一个数据框）复习数据框的概念：变量（列）...和观测（行）的矩形集合，数据框每一列都有一个唯一的列名，长度相等，同一列的数据类型需要一致，不同列的数据类型可以不一致。...facet_grid()只会是单列或者单行，不需要nrow和ncol这两个参数。（6）在使用函数facet_grid()时，一般应该将具有更多唯一值的变量放在列上。为什么这么做呢？...geom_line、geom_boxplot、geom_histogram、facet_grid（2）在脑海中运行以下代码，并预测会有何种输出。接着在R中运行代码，并检查你的预测是否正确。
开篇语 这一个部分一共三篇，学会了基本上你的ggplot 就达到ggplot 界小学二年级的水平了吧~ 开始前 主要为ggplot2 中的前三个部分的内容。...ggplot2 可视化使得数据科学从业者更好地分析并解释数据 常用的ggplot 模版 ggplot2 的图形可以按照七种参数来对其进行调整 简单模版 ggplot(data = ) + <geom_function...drv ~ cyl) image.png facet_warp() facet_grid 对多图形的分面显示不是特别友好，而facet_warp() 则可以设定分面行与列的数目。...但其相比grid 的优势在于，它可以自定义输出的分面的行与列数。 易错点 对于color, shape 等不连续的变量区分参数，不适于映射连续变量。...练习题 6-1 #练习6-1 # 示例数据：ggplot2中数据集mpg # 1.分别以mpg的displ和hwy两列作为横纵坐标，画点图。
这样分析起来就很麻烦，尤其是GO数据库，还有 BP,CC,MF的区别，这个时候推荐使用Y叔的神器，使用 library(ggplot2) library(stringr) library(clusterProfiler...因为上面的代码并没有修改默认的统计学指标筛选参数，如果你的基因确实没有规则，有可能拿不到结果哦！...如果你想分开计算上下调基因的GO数据库注释 而且还想保留富集分析结果到csv文件，代码如下： library(ggplot2) library(stringr) library(clusterProfiler...，独立的走enrichGO流程啦！...： # 这里需要制作一个 DEG 的数据框，其中有两列ENTREZID，是基因id,和new是分组信息 xx.formula <- compareCluster(ENTREZID~new, data=DEG
1.数据介绍 使用R包自带的mpg数据集，前几行展示如下。 library(ggplot2) head(mpg) ? 2.使用图形属性 比如说：散点图点的形状/透明度/颜色用第三个属性表示。...ggplot2的分面有两种方式，分别使用 facet_wrap 或 facet_grid 函数。...3.2.facet_grid() 如果想通过两个变量对图进行分面，则使用`facet_grid()`。这个函数第一个参数也是公式，但该公式包含由~隔开的两个变量。...参考资料 ggplot2作图详解4：分面（faceting） https://blog.csdn.net/u014801157/article/details/24372507 《R数据科学》 这是今天...R可视化的学习笔记，我们下次再见。
abline()、hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()： ...data$year <- as.numeric(row.names(data)) #利用reshape2中的melt函数按照year列将原数据集伸展为“年份、变量名、对应数值”的形式 data 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 的，它通过图形表现五数概括的情况，在数据基本的描述性统计中具有重要意义，而ggplot2中必然可以绘制箱线图，而且可以绘制得非常精美，下面先看一个最朴素的分组箱线图形式： p <-...(aes(label = text), vjust = "inward", hjust = "inward") 2.10 violin() 小提琴图是一种功能和箱线图类似，但增加了核密度估计功能的图形
1.属性设置 fill管实心，color管边框 1.1手动设置，需要设置为有意义的值 library(ggplot2) ggplot(data = iris) + geom_point(mapping...#这里color是geom_point的参数，即：把图形设置为一个或n个颜色，与数据内容无关 图片 图片 1.2 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性 ggplot(data = iris)+...2.1分一面 +facet_wrap(~ xxx) ,xxx为数据框的一列，分面的依据 #分一面 ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x...dat = iris #sample()取值,replace表示是否放回 dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)#结果是新增一列group内容为随机取的...gp的参数 不要修改内置数据 boxplot叠加点图的时候，点图要分散开：使用geom_jitter 代码顺序决定图层上下 引用自生信技能树马拉松课程小洁老师授课内容：R语言基础03
分面面积图：中国各省疫情-Cov2019新冠肺炎确诊人数 分面散点图 分面竖瀑布图 分面横瀑布图 R中的ggplot2包有两个很有意思的函数：facet_wrap()和facet_grid()，这两个函数可以根据类别属性绘制一系列子图...，类似于邮票图（smallmultiples），其大致可以被分为：矩阵分面图、行分面图、列分面图。...分面图就是根据数据类别按行或者列，使用散点图、气泡图、柱形图或者曲线图等基础图表展示数据，揭示数据之间的关系，可以适用于四到五维的数据结构类型。...现在我们只需要使用Excel图表插件EasyShu的【多图神器】功能就可一键实现R语言需要编程才能实现的分面图。...关于【多图神器】功能更加详细的使用，可以参照R语言的facet_wrap()和facet_grid()函数，绘制分面多图。
facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。...要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。 这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...而不是变量名，例如facet_grid（.〜cyl）。 Genometric Objects 两个图包含相同的x变量，相同的y变量，并且都描述相同的数据。 但情节并不完全相同。...geom_smooth（）将为您映射到linetype的变量的每个唯一值绘制一个不同的线型，具有不同的线型。...在这里，geom_smooth（）根据他们的drv值将汽车分成三行，描述汽车的动力传动系统。 一行描述具有4值的点，一行描述具有f值的点，并且一行描述具有r值的点。
facet_grid()形成由行和列面化变量定义的面板矩阵。当有两个离散变量，并且这些变量的所有组合存在于数据中时，它是最有用的。如果只有一个具有多个级别的变量，请尝试facet_wrap()。...这通常比facet_grid()更好地利用了屏幕空间，而且显示基本上是矩形的。 分面图是根据数据类别按照行或者列，或者矩阵分面的方式将散点图，柱形图等基础图标展示四到五维的数据结构。...(默认为"fixed")，按行适应(“free_x”)、按照列(“free_y”)适应，或者跨行和列(“free”)。 space：如果“fixed”，默认，所有面板有相同的大小。...as.table：如果为真，则默认情况下，facet的布局类似于在右下方具有最高值的表。如果为假，那么这些面就像一个在右上角有最高值的情节一样被布置。...facet_grid()按照列分面 03 按行分面 m+facet_grid(cyl~.) ?
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