R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码,而且还要反复修改、预览,很是费时费力。
本篇教程,内容十分丰富,虽然是单篇,大家务必多多练习,可以充当一周的学习内容,静下心来慢慢吸收。
中国长序列地表冻融数据集——双指标算法(1978-2015)采用SMMR(1978-1987)、SSM/I(1987-2009)和SSMIS(2009-2015)逐日亮温数据,由双指标(TB,37v,SG)冻融判别算法生成。前言 – 人工智能教程 分类结果包含冻结地表、融化地表、沙漠及水体四种类型。数据覆盖范围为中国大陆主体部分,空间分辨率为25.067525 km,EASE-Grid投影方式,以ASCIIGRID格式存储。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制热图并添加双向箭头添加注释,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。。❞
今天在群里看到一个非常漂亮的热图,我以为是什么奇怪的新R包画的,转了一圈发现原来还是大名鼎鼎的ComplexHeatmap丫。今天的代码都是在作者写的书基础上探索学习的,书在:https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
还亲自写了一个提问参考范文:如果这样问问题,大家可能会更趋向于帮助我 ,都是非常值得大家学习的,不过对于简单的R代码咨询,主要都是一些ID转换,字符串操作技巧等等,我这里还有另外一个提问沟通指南。
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。
说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬的作品,一经推出就火了,迅速取代了R中其他的拼图包。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867421008916#da0010
感觉ggplot 绘图中的图例/legend,完全可以作为一个单独的内容讲很久,特此来总结一下。
导语:在实现复杂动画或复杂图表的时候,css 往往不能或难以简洁方便的实现;而 canvas 给了你一张白纸和多彩的画笔,给与你无限的想象空间。
● 同学们,开学啦! ● 新春的气息尚未走远 假期立的Flag犹在眼前 伴着正午的太阳 “欣欣然张开了眼” 摸摸自己的小肚子 仿佛还可以吃的更圆 … 然而 假期却已来到了最后一天 没错 你愿,或者不愿意 开学就在那里 不近不远 开 学 啦 背上小书包,一起上学堂 学期伊始 总要有几许壮志豪言 新学期,新开始 校会君带着新年Flag与大家共勉 No.1 “我要当学霸” Flag: 上课不玩手机不睡觉 课前预习,课后复习 认真完成作业 带着钻研精神学习 不耻下问,多向老师和同学请教 No.2 “我要更健康”
在绘图区域中可能会出现多个图形,而这些图形如果不加以说明,观察者则很难识别出这些图形的主要内容。因此,我们需要给这些图形添加标签说明,用以标记每个图形所代表的的内容。方便观察者辨识,这个标签说明就是图例。 同样,如果观察者想要清楚地了解绘图区域中的内容。就需要给绘图区域添加文本内容用以说明绘图区域的主要内容,标题就可以让观察者清楚地知道绘图区域的核心信息和图标内容。
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
R语言可以进行数据分析,也可以进行地图绘制,而且非常简洁,快速。 虽然Arcgis基于桌面可视化操作,能够进行空间分析,但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心,就要从头再来,可重复性较低。
Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助我们展示每个数据对应的图像名称,更好的让读者认识到你的数据结构。
科研论文配图多图层元素(字体、坐标轴、图例等)的绘制条件提出了更高要求,我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数,特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时,容易造成绘制代码冗长。
上篇原创推文使用了R-ggplot2 实现了经济学人经典的图表仿制实现R-ggplot2 经典经济学人图表仿制,所以这期呢,我们就使用Python-seaborn实现这个经典的经济学人图表再现。主要涉及的知识点如下:
A highly conserved core bacterial microbiota with nitrogen-fixation capacity inhabits the xylem sap in maize plants
https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP
plot(Y)如果Y是m×n的数组,以1:m为X横坐标,Y中的每一列元素为Y坐标,绘制n条曲线;如果Y是n×1或者1×n的向量,则以1:n为横坐标,Y为坐标表绘制1条曲线;如果Y是复数,则plot(Y)等效于plot(real(Y), imag(Y));其它使用情况下,忽略坐标数据中的虚部。
legend 函数可以在 MatLab 的坐标区按曲线的绘制顺序添加对应曲线的图例。
我们以一篇2019年的CELL杂志的文章为例,标题:《Stress-Induced Metabolic Disorder in Peripheral CD4+ T Cells Leads to Anxiety-like Behavior》,链接是:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31675497/
今天我们开始「粉丝要求绘图系列」的第一篇推文 ,这个系列我会筛选出需求较多的一类图进行绘制讲解,当然,绘图的数据我们尽可能的全部分享出来(即使涉及一些论文数据,我们也会根据情况进行虚构处理的),本期的推文重要涉及的知识点如下:
因为三个图的图例是一样的,我们完全可以只显示一个图例就够了。这里拼图使用的函数是ggpubr这个包里的ggarrange()函数,这个函数里有一个参数是common.legend,默认好像是FALSE,我们直接设置成TRUE就好了,代码如下
我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理,陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。
分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数
第一种方法是直接在原数据集上改,因为这个图例的标题对应的是数据的列名,我把列名改了就可以了
但是如果添加多组注释信息的话,他的图例是从上到下依次排列,如果太多图例就会超过绘图边界,比如
本公众号已经使用DAX内嵌SVG的方式自定义了一大票图表,读者可点击本文上方的#图表标签查看。很多时候,图表需要使用图例,例如下方的同期对比图:
Evolutionary origins of the SARS-CoV-2 sarbecovirus lineage responsible for the COVID-19 pandemic
下面我们将以加利福尼亚州所有城市的数据(提取码666)为例来绘图,最终效果是将绘制出各个城市的位置,同时以城市面积大小来使用不同大小的圆表示
最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告,包括一些图形和统计输出。 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法,该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中,我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据
上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文,得到了很多小伙伴的喜欢,也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统,我之前也有说过,会推出Python和R的两个版本绘制教程,接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。本期主要涉及的知识点如下:
本文内容适合入门及复习阅读,绘图所需的基本知识均有涉及,内容较多,由于篇幅限制,故分成两部分。
之前在进行Matlab编程时,画图总是非常重要的一部分,在这里整理一下常用的绘图函数,以作备用。
看这篇笔记之前先看一下参考文章,这篇笔记没有系统的讲述矩阵和代码的东西,参考文章写的也有错误的地方,要辨证的看。
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:
MPAndroidChart攻略——PieChartt的点点滴滴。 MPAndroidChart_折线图的那些事 MPAndroidChart_饼图的那些事 MPAndroidChart_动态柱状图 MPAndroidChart_水平条形图的那些事 MPAndroidChart_并列柱状图,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达图的那些事及自定义标签颜色 目录 从简易Demo开始 1. 百分比的设置 2. 标签的设置(标签就是扇形图里的文字) 3. 饼心的设
通常,使用 numpy 组织数据, 使用 matplotlib API 进行数据图像绘制。一幅数据图基本上包括如下结构:
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
本文介绍基于R语言中的Ternary包,绘制三元图(Ternary Plot)的详细方法;其中,我们就以RGB三色分布图为例来具体介绍。
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