最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...下面小编就来简单介绍一下代码 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...geom_sina函数绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的
在之前meta分析的文章中我们介绍了森林图的画法，典型的森林图如下所示 每一行表示一个study，用errorbar展示log odds ratio值的分布，并将p值和m值标记在图中。...森林图主要用于多个study的分析结果的汇总展示。...，比如NAD+的文献中就采用了这样的一张森林图 每一行表示一个变量，用errorbar展示该变量对应的风险值的大小和置信区间，并将风险值和p值标记在图上。...根据cox生存分析的结果绘制森林图有多种方式，使用survminer包的ggforest函数，是最简便的一种，代码如下 > library(survminer) > require("survival"...这种方式确实出图简单，一步到位，但是提供的参数却很少，灵活性很小，基本上没法修改图中的元素，另外一种方式，就是使用forest这个R包，这个R包灵活性很大，通过调参可以实现很多自定义效果，基本用法如下
❝本节来介绍如何使用ggplot2来绘制森林图，下面通过一个小例子来进行展示 ❞ 加载R包 library(tidyverse) 导入数据 unicox <- read_csv("AKT3_mRNA_OS_pancan_unicox.csv...") 绘制森林图 p1 <- ggplot(unicox,aes(HR_log, cancer, col=Type))+ geom_point(aes(size=-log10(p.value))...legend.background=element_blank(), # 设置背景为空 legend.box.background=element_rect(colour="black"), # 图例绘制边框...=c(1,0),legend.justification=c(1,0))+ scale_color_manual(values = c("gray", "steelblue", "red")) 绘制基因名称
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。...order", groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...layout = "davidson-harel", initial_layout = "reingold-tilford") 进行组间比较，并绘制树状热图...tax_data进行处理 obj$data$tax_data <- zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行...<- calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图
大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。...#下面是中间的热图提供数据，此处直接可以不绘制热图只绘制我们想要结合在一起的图。...其中主要的函数是： oncoPrint（）其为绘制热图的核心函数，其主要可以对热图的中的cell进行分割，更加细致显示数据的分布。其主要参数如下： ?...draw() 主要是对HeatmapAnnotation()形成的项目进行图像的绘制，一般主要是颜色bar的形成靠这个函数。并且图像可以叠加。...运行这个函数可以允许我们在绘制的图形中进行选择对应的区域以及此区域包含的值。 ?
写在前面 旭日图（sunbrust diagram），通常也被称为多层饼图（multi-level pie chart）或径向树图，通常会用来展示层级占比关系，通过一系列的圆环展示层次结构。...冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。...开始绘图 需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df图.csv',header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE) df<-read.csv(file.choose( ),header=TRUE,stringsAsFactors...=FALSE) 旭日图 分割角度均等平分 edges<- data.frame(rbind( cbind(rep('origin',4),unique(as.character(df$Season)))
简介 论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。...简单版本 绘制正态分布的 QQ 图 对于经典的正态分布的 QQ 图，大家可能并不陌生，并且在网上可以找到很多“搬运”的中文推文。但是解释的都不是很清楚。...QQ 图 这里先绘制其指数分布的 QQ 图。...根据指数函数参数拟合该数据之后，得到 rate =2.2867，并将其保存到 list 中。 具体如何拟合，读者自行搜索 R 包中的相关函数。...QQ 图 同理，将该数据应用到威布尔分布中。
如何让GWAS的结果可视化，我们就用到了曼哈顿图来展示其结果。那么在R语言中当然也有研究者开发了相关的R包“qqman”。...首先我们看下函数构成，qqman包中只有一个主要函数那就是manhattan。 ? 其中的主要参数： X不用多说就是数据集了，其数据的结构是 ? ?...参数中的chr,bp,p,snp分别对应数据集中的变量，当然如果你的染色体包含X，Y或者MT需要自己对其更换为对应的排序数字。...此处需要提供一个SNP位点的向量。...还有未出现的参数main，为图提供标题。 以上就是曼哈顿函数的主要参数。 具体的实现过程，我们以官方的样例进行展示： ? manhattan(gwasResults)#绘制曼哈顿图 ?
之前的推文参考《R语言实战》介绍了R语言做Logistic回归分析的简单小例子，R语言做Logistic回归的简单小例子今天的推文继续，介绍一些Logistic回归分析结果的展示方法。...在文献中，我们常常看到以表格的形式展示各种回归结果（如Logistic回归，多重线性，Cox回归等），比如2019年发表在 Environment International 上的论文 Exposure...image.png 就采用表格的形式展示Logistic回归分析的结果，上述表格把有统计学意义的结果进行了加粗，使得读者看起来不那么费劲。那么，有没有更加直观的方法展示回归结果呢？...当然有，那就是森林图。近年来，越来越多文献用森林图来展示回归的结果。接下来我们一起来学习一下如何用R作森林图。...第一步是准备数据 森林图展示的数据通常是Logistic回归分析的系数和95%置信区间以及显著性检验的P值，那么如何获得这些结果呢？
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章，今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。...这一期分享 R 语言绘制热图的案例，希望大家通过案例感受 R 语言的强大，同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感，在文献阅读时更加从容，今后也尝试去绘制这样炫酷的图，如果能够放到文章里面就完美了。...矩阵和数据框的差异请参照R语言的相关教程。 对于一个热图而言，有三个参数至关重要：1. 用来绘图的矩阵是必须的；2. 热图最令人称赞的就是它绚丽的颜色了，因此颜色参数不可或缺；3....七、iheatmapr 包里的 iheatmap 函数 iheatmap 绘制的也是交互式的热图，这意味着你用鼠标掠过热图上的色块时，会显示该点的数值。...首先介绍了 4 种绘制非交互式热图的包，其次介绍了 4 种绘制交互式热图的包，最后介绍了 lattice 和 ggplot2 绘图系统中绘制热图的方法。
R语言在可视化方面的地位是毋庸置疑的，但是呢相对于MatalabR语言在三维图形的展示上存在一定的劣势。...当然，作为大众的免费软件，指定不服，很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包，像rgl，gg3D，plot3D，scatterplot3d等，我们今天就介绍一下其中的scatterplot3d...Type 主要是设置点绘制形式，p-点；h-柱子；l-线，就是将所有点连起来。 Lwd 主要是设置竖线的粗细。 接下来我们就看下包自带的五个例子: 1....单纯的点的三维图绘制： temp <- seq(-pi, 0, length = 50) x<- c(rep(1, 50) %*% t(cos(temp))) y的三维图的绘制： my.mat <- matrix(runif(25), nrow=5) dimnames(my.mat) <- list(LETTERS[1:5], letters[11:15
今天这篇推文，小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 的绘制方法，主要内容如下： 森林图(Forest Plot)的简单介绍 R-森林图(Forest Plot)绘制方法 Python...-森林图(Forest Plot)绘制方法 森林图(Forest Plot)的简单介绍 森林图(Forest Plot) 常用于Meta分析结果展示使用。...R-森林图(Forest Plot)绘制方法 使用R绘制森林图(Forest Plot)的方法比较多，这里重点介绍R-forestplot包和R-ggforestplot包绘制。...，小编就简单介绍了使用R-ggforestplot()绘制森林图(Forest Plot)的绘制方法，更多绘图函数和图形参数，小伙伴们可参考R-ggforestplot包介绍[2]。...在绘制森林图(Forest Plot)时可能没R这么方便，但小编也是找到一个可快速绘制的库-zepid。
一般meta中的森林图是这样的： 见到过高端文章里比较复杂的是这样的，每个物种有很多个效应量： 那么就来尝试一下实现这种图。...legend.text= element_text(size=20), text=element_text(family="sans", size=20)) #散点和置信区间连线
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggfx」来绘制发光点图，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。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(janitor) library(ggtext) library(ggforce) library(ggfx) 导入数据 df <-..."Sydney", "New York") df_time % group_by(zone) %>% # 按时区分组 slice_max(end) %>% # 选择每组的最大值...= r/2, fill = col, group = city), df_circle, colour = NA), colour = "grey20", expand = 2, sigma =...5) + # 添加带内部发光的圆形 scale_fill_identity() + # 使用原始填充色 coord_fixed() + # 固定坐标轴 theme_void() +
45.71,23.34,34.24,56,67.51,78.23),group=c("SOD","PPO","POD","LOX","LPS","CAT")) 对数据value降序 data<-arrange(data,desc(value)) 饼图颜色搭配
❝最近看到一个非常好的案例来分享一下，使用igraph，ggraph等R包来自定义绘制代谢通路pathway， 原文文档链接见下方，数据可自行去官网下载。...代码过程很是简洁，当然难点也许在于构建边文件与点文件。...这需要各位观众老爷细细品味 ❞ 原文文档 ❝https://github.com/cxli233/ggpathway❞ 加载R包 library(tidyverse) library(igraph) library...graph_from_data_frame( d = example1_edge_table, vertices = example1_nodes_table, directed = T ) 绘制基础通路图...TCA途径图 ggraph(example3_network, layout = "manual", x = x, y = y) + geom_node_point(size = 3,
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近VIP交流群中有朋友询问一张桑基图的画法，目前在R中绘制桑基图的包主要使用「ggsankey」来实现，但是此图由于是交互式因此可见是由「networkD3」包绘制而成...，下面就来通过一个小案例介绍如何使用「networkD3」包来绘制一个交互式的桑基图。...❞ 加载R包 library(tidyverse) install.packages("networkD3") library(networkD3) 导入数据 refresults <- read.csv...node.x, target = node.y, value = vote) 创建链接数据 links <- results[, c("source", "target", "value")] 绘制交互式桑基图
单个热图 介绍单个热图的组成 3. 热图注释 热图注释概念，如何绘制简单注释和复杂注释，简单注释和复杂注释的不同 4. 热图列表 如何绘制多个热图和注释，它们的位置排布是怎样安排的 5....图例 如何绘制热图主体和注释条的图例，如何自定义图例 6. 热图装饰 如何添加用户自定义图形 7-12章暂时还未翻译 7. 瀑布图 8. UpSet plot 9. 其他高阶图形 10....更多例子 第二章 单个热图 单个热图是最常见的可视化图形，虽然ComplexHeatmap包的闪光点是可以同时绘制多个热图，但是作为基本图形，对单个热图的绘制也是很重要的。...，它会绘制一个热图主体，行名，列名，聚类树和注释。...，以显示切片级别中的层次结构。
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