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。
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。
开头一个小tips：在运行R project时，界面上最好每次只有一个脚本，否则不同脚本之间流程、变量容易混乱
ps：高级绘图函数是指可以绘制出一张图，而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”，低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制，二者都是base包的内容
作图baseggplot2 ★ggpubr拼图par里的mfrowgrid.arrange cowplotcustomLayoutpatchwork ★导出经典三段论ggsave ★（属于ggplot2,可以存储）eoffice （可以导出为ppt）ggplot2语法入门级绘图模板ggplot(data=<DATA>)+ <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes(<MAPPINGS>)) #ggplot() 括号里面是数据 例如 ggplot(data=iris)+ geom_po
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）。
这里面，用（）将ggplot作图的代码括住，它会输出到屏幕上，使用%>%将其作为对象传递给ggsave，用.表示它，写作ggsave("plot3.png",.)，即可。
aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。它的主要功能包括以下三个方面：
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
<GEOM_FUNCTION>(mapping =aes(<MAPPINGS>))
在[[111-R可视化35-结合grid与ggplot输出]] 与[[116-R可视化36-把你长长的坐标轴弄短]] 中，我们提过：通过pushViewport控制画布位置的方法，我们可以画出：
我们使用r语言中ggplot2包绘制云雨图，云雨图可以看做是核密度估计曲线图、箱线图和抖动散点图的组合图表。我们可以使用自定义的半小提琴函数geom_flat_volin()、箱型图函数geom_boxplot和抖动散点图函数geom_jitter()叠加实现。
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象
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。
1.1 判断数据类型class() 1.2 按Tab键自动补全1.3 数据类型的判断和转换 （1）is 族函数，判断，返回值为TRUE或FALSE
该文件warming.csv包含字段year和value，后者是全球年平均气温，相比于1900-2000的平均水平。
R包下载设置镜像 >options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #安装R包 >if(!require(ggplot2))install.packages('ggplot2',update = F,ask = F) >if(!require(ggpubr))install.packages('ggpubr',update = F,ask = F) >if(!require(eoffice))install.packa
熟悉 R 绘图的朋友肯定知道，在普通绘图中，图片的大小可以直接在 png() 和 pdf() 中指定，而绘图区大小则可以用 par() 中的 mar 或 mai 来指定。 但是在 ggplot2 中，图片大小依然可以在 png 和 pdf 中设定，但是边界大小， par 函数似乎就不奏效了。至今天探索，才发现原来这个参数隐藏在 theme 中，其名为 plot.margin 。
ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如，以下R代码将数据集初始化为ggplot，然后将一个图层（geom_point（））添加到ggplot上，以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width：
本地文件 s41564-021-00997-7.pdf 论文 Protective role of the Arabidopsis leaf microbiota against a bacterial pathogen 📷 image.png 今天的推文来重复一下论文中的figure3c 散点图添加拟合曲线 📷 image.png 读取数据集 library(readxl) df<-read_excel("41564_2021_997_MOESM10_ESM.xlsx") head(df) colna
Q1 ：能不能自行指定映射的具体颜色？ 想要自行指定映射的颜色，就必须要有映射。
重启session(重新打开RStudio、重启R，打开新的session)时需要重新加载R包
发文章，写论文，分组统计检验直方图是最常见和最实用的，你是否还在烦恼如果把图画好，帮你解决困难啦！这里分享下同事新鲜写就的绘图脚本，自带了示例数据，可以一键出图，助力你的科研和学习。
在之前的推文中我们介绍了2行代码实现9种免疫浸润方法，今天给大家介绍下常见的免疫浸润结果的可视化。
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h，生成与X长度相等的逻辑值向量，可用于向量取子集；
如果代码可以运行但是不出图，可能是因为画板被占用，可以多次dev.off()关闭画板
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1：https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
ggplot2的特殊语法规则：列名不带引号，行末写加号（加号表示不同函数之间的连接）
火山（Volcano Plot）图在一张图中显示了两个重要的指标（Fold change/pvalue），可以非常直观且合理地筛选出在两样本间发生差异表达的基因。检验分析出两样本间显著差异表达的基因后，以log2（fold change）为横坐标，以T检验显著性检验P值的负对数-log10（pvalue）为纵坐标，即可得火山图（Volcano Plot）。
【1.当不确定自己输入的代码是否正确时，可以用attach（）括号内填入你想使用的数据，这样当你想用a数据里面的某列名字时，可以直接用Tab打出他的名字并且不会出错
上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法gridExtra&patchwork
base包、ggplot2、ggpubr（ggpubr对ggplot2进行了简化和美化，适用于新手入门，可操作空间较小）
---title: "class6.1"author: "xiaowang"date: "2023-04-18"output: html_document---R语言作图与绘图相关的R包的安装options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))#R包的安装if(!require(ggplot2))install.packages('ggplot2',update = F,ask = F)if(!require(ggpubr)
*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层，从前往后覆盖，因此需要考虑函数书写的顺序
由于老板给定的研究方向是做单细胞组学的，跟以往的组学都是不太一样的，导致学的相当吃力，同时网上的一部分的代码是分段的，有的时候学习不到相关的分析的思路，因此看到这篇文章，作者把全部的代码都整理到一个网站上了，然后提供给相关的研究人员进行后面的复现，真是太优秀了，必须打call，复现好香，自己不用调试代码，自己最近调试到要疯，希望自己变成哪吒，三个脑子。
gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半（half-half plots）的图片。比如：在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。
其实就是我的单细胞基础课程内容，熟练掌握5个R包，分别是: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop 需要熟练掌握它们的对象，见：一些单细胞转录组R包的对象 。而且分析流程也大同小异：
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。
其实单细胞领域进展太快，我那些课程内容关于R包相关的代码基本上过时了，因为R语言本身都经历了一个超级大的变革！考虑到不能把粉丝带歪，我早就全部公开了系列视频课程。还创立了《单细胞天地》这个公众号 ：
dev.off() #关闭画板，报错也没问题，如果多次运行也不出图就dev.new()
早上听完讲座才想起来，今天 520 了。那这样吧，小编给做了个小小的惊喜给读者们，年轻的盆友可以用这“小玩意”给自己心仪的对象表白了。
今天的推文是个 ggplot2 案例，不过也是一个动态图表，在开始敲今天的代码之前我们先了解一下什么是“赫罗图”？
ggplot2 添加显著性标记方法类似，可参考以下内容https://zhuanlan.zhihu.com/p/644988686
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
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