使用R语言的ggplot2作图,使用geom_text()函数添加文本,因为文本比较长,所以想在文本中间添加一个换行符,这样添加文本后就可以换行显示 📷 image.png 这个是数据 但是使用R语言读取进来的时候为什么会多一个斜杠呢? 📷 image.png 我是win10系统 R语言是4.0.3 我之前好像也这样处理过数据,当时好像没有遇到过这个问题呀 暂时不知道问题出在哪了 查了还没有找到资料 linux系统也有这个问题 📷 image.png 现在想到的办法是只能把这一列数据拆分成两列,读入以后再使
ggtext的geom_richtext可以使用Markdown或者html语法来拓展ggplot2的文字图层geom_label用法。最近在使用ggtext时,有一个需要geom_text的效果的需求,但是ggtext的图层效果都是类似于geom_label的,要想使用geom_text效果可以通过参数设置来实现。geom_label和geom_text的视觉区别在于是否有一个边框区域。
ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法,丰富了ggplot2文本的表现力。
此外貌似还可以用md 或html 渲染,不过这里其实有更强的ggtext 了:R语言之可视化(32)之ggtext:提高ggplot2的文本呈现 - 简书 (jianshu.com)[2]
比如这个Arial字体下就找不到罗马数字的内容,需要到 Times New Roman字体下才能找到罗马数字
在介绍完这篇关于Python-Matplotlib基础绘图属性后(这些绘图细节(字体、线类型、标记等)让你的论文配图耳目一新),有很多小伙伴私信能不能详细介绍下关于R-ggplot2的类似介绍?那么今天的这篇推文小编就系统介绍一下,详细内容如下:
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;
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。
今天的推文没有详细介绍代码,代码的介绍会以视频形式放到B站,欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 📷 image.png 首先是示例数据的格式 画热图的数据 📷 image.png 用来添加文本的数据 📷 image.png 如果还有其他文本需要添加,可以再准备一份数据 📷 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2) library(tidyverse) #install.packages("s
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
今天的推文介绍下半部分SNP位点的碱基类型的实现办法,背景颜色这里借助的是ggplot2包中的geom_tile()函数;表示碱基的文本借助的是geom_text()函数
该ggtext软件包为ggplot2 提供了富文本(基本HTML和Markdown)支持。 富文本可用于图注解(图标题,字幕,标题,轴标签,图例等)中并可视化文本数据,就像通常使用geom_text()。
倾斜图,又名斜线图、斜率图,可以展示单指标不同时期的变化情况,既能展示值的大小变化,同时能展示排名变化。倾斜图可以看作简化后的折线图,如果我们对一条线如何发展的细节不感兴趣,而只想看看它沿哪个方向发展,那么斜率图就是一个不错的选择。尤其如果我们有很多折线,它们通常看上去没有普通的折线图那么混乱。以下是两个倾斜图的例子:
由于最近开始使用R-ggplot2绘制一些可视化作品,也慢慢发现ggplot2绘图的方便之处,但毕竟开始于Python绘图,我们也不能落下
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
2017年8月份的R语言更新包中,默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象,从此在R语言中制作树状图,不用再求助于第三方包的辅助了。 该包既有Cran上的正式发行版,也有托管在GitHub上的开发版,安装方式如下: CRAN: install.package("treemapify") Github: devtools::install_github("wilkox/treemapify") GitHub主页: https://github.com/wilkox/treemapify 载入本文章所
Geom_text()将文本直接添加到绘图中。 geom_label()在文本后面绘制一个矩形,使其更易于阅读。
set.seed()这个函数大家可能经常会看到这个函数,他的作用是保证自己模拟的数据和示例代码完全一致
Genomic insights into the origin, domestication and diversification of Brassica juncea
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31113-w
这其实就是pheatmap 画的非常简单的一张图。通过源代码我们可以发现它其实也是借助了grid 包操作。
今日心血来潮,看到一幅制作精良的图表,就想使用ggplot2代码实现,虽然不知道该怎么称呼这个图表,但是能顺利做出来也是很有成就感的! 加载数据包 library("ggplot2") library("grid") library("showtext") library("Cairo") font.add("myfont","msyh.ttc") 构造图形数据源 mydata<-data.frame( id=1:13, class=rep_len(1:4, length=13), Label=c("Eve
一个小案例,使用ggplot2绘制蝴蝶图,在巩固温习条形图坐标轴翻转的同时,重新熟悉一下如何利用grid系统进行版式布局。 原图如下: 该图表思路很简单,就是两个条形图通过坐标轴翻转,使用grid包
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01127-7#Sec31
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,有着自成一派的可视化理念,数据可视化是数据分析的重要一步,让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同,它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的,就像是photoshop里的图层,那么首先我们得有一张画布(如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》) [root@centos $] R> library
一个案例,告诉你如何灵活的运用ggplot2来制作花样繁多的信息图! 虽然ggplot2的内置图层只有屈指可数的几十个,可是图表组合之后的可能性是无限的。 实际上还是万变不离其宗,就如同使用Excel
不知道大家用ggplot2绘制饼图的时候有没有遇到过饼图上展示的顺序和图注上展示的顺序不一致的情况。今天小编就来跟大家一起来探讨一下这个问题。
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释,比如GO或者KEGG的注释,注释好以后通常是富集分析。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
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
常见的热图看腻了,这节来介绍如何通过ggplot2绘制圆形热图,为了方便各位观众老爷观看,我制作了一个交互式文档,后台回复关键词2021-4-14获取本文代码及文档 (这个是我转载的推文,如果需要这个代码和数据,需要到原公众号去留言) 加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(cowplot) 读入数据 accidents <- read.csv("accidents.txt") %>% mutate(Year=as.numeric(Year
李誉辉,四川大学硕士在读,研究数据分析与可视化,以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的,从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D,文章都整理讲解得很全面系统,我本人也是很喜欢这样的文章,故而推荐给大家。
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:
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggforce」来绘制别具一格的条形图,下面小编通过一个案例来进行展示,图形仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。❞
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处,但如果能吸引决策者的注意,那对我来说就是额外的价值。
之前写了很多篇推文介绍森林图,包括了常见的forestplot/forestploter/ggforestplot等多个R包:
💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load("E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family = "Girassol")) theme_update( text = elem
随着互联网+和大数据科技的发展,VFX可视化和数据可视化越来越受到人们的喜爱,在R语言中,绘制GIF动图主要是在gganimate包中运行,制作视频主要是在av包,gganimate是图形语法的扩展,由ggplot2包实现,它增加了对使用ggplot2用户熟悉的API声明动画的支持
本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示,大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。也可后台回复“R-桑基图”获得示例数据以及R代码。
本期推文,我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图,关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据
在网上偶然间发现的一个R语言ggplot2做数据可视化的实例,提供数据和代码,今天的推文把代码拆解一下
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念,图形由以下几个模块组成:
今天要给大家介绍的Pie chart(饼图),本来是不打算写这个的,因为用Excel画饼图实在是太方便了。本着能少动一下是一下的懒人原则,是不打算用R画的,再说,本小仙不是掌握了R作图大器ggplot2么,实在需要用的时候我就一句ggplot()+geom_pie()不就搞定了。
偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图,个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值,因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小,还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
马赛克图(mosaic plot),显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的100%堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度,并会被划分成段。可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间的关系。
fviz_pca_ind是factoextra里面用来可视化PCA结果的一个参数,具体见PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据。
没有难学的技艺,只有不够辛勤的付出! 今天这篇文章推送仿的的是网易数独的一幅信息图,内容呈现的是全球各国人民对于养老所持的态度,数据来源于Pew Reserch Centre。 图表整体难度中等,使用
最基本的想法就是单独画好多个饼状图,然后通过拼图实现,但是因为之前重复地图的时候新遇到了一个包是 scattermore可以直接指定输入数据,然后一次性将所有饼状图画好,这样就省去了拼图的步骤
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