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R语言学习 -

绘制 也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集析结果,基因注释数据等。 每个基因的原始表达值堆积 (只需要修改positon=stack) # position="fill" 展示的是堆积各部的相对比例 # position="stack" 展示的是堆积的原始值 指定下信息,位置计算就正确了 # position="fill" 展示的是堆积各部的相对比例 # position="stack" 展示的是堆积的原始值 p <- ggplot(data_m 比较每各个基因的相对表达 (position=fill) # position="fill" 展示的是堆积各部的相对比例 # position="stack" 展示的是堆积的原始值,可以自己体现下看卡差别 , 纵轴的显示改为百比 # position="fill" 展示的是堆积各部的相对比例 # position="stack" 展示的是堆积的原始值,可以自己体现下看卡差别 p <- ggplot

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R笔记 | 绘制

可先阅读文章:R笔记 | R语言绘系统与常见绘函数及参数 1.单数据系列 ###绘数据 data <- "Sample1;Sample2;Sample3;Sample4;Sample5 geom_bar用于绘制,ylim设置纵轴值范围,them设置主题,axis.title设置坐标轴名称参数,axis.text设置坐标轴参数。 按CTRL排序。 3.堆积 data6 <- data.frame(Gene = c("gene1","gene2","gene3","gene4","gene5"), 4.百比堆积 scale_fill_manual用于修改填充色。

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    R语言循环绘制

    循环绘制正常与肿瘤两 第一步: 合并数据及 # =================================================== # # # # === $group) table(metadata$group ) dt$id <- rownames(dt) dt <- merge( metadata, dt, by='id') 第二步: 循环绘 filename = paste( gene, '.pdf', sep = ''), width = 8, height = 8, units = "cm")} 循环不同grade的

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    R 语言示例笔记

    一、基础 1. barplot 命令 基于barplot基础颜色、方向及的绘示例。 使用ggplot2包的颜色、方向及的绘示例。 color="white",palette="jco", sort.val="desc",sort.by.groups=FALSE,x.text.angle=90) 3.1 绘制 barCenters, myData$mean + myData$se 2, lwd = 1.5, angle = 90,code = 3, length = 0.05) 1.2 按照绘制 ,其他可替代形包含棒棒糖(Lollipop)、环形等未在本文中展开介绍,有兴趣的小伙伴可参考文章最后的参考资料。

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    let option = { color: ['#3398DB'], tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer

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    R语言读写json 散点

    语法 pie(x, labels, radius, main, col, clockwise) x - 是包含饼中使用的数值的向量。 name. png(file = "birth_of_age1.jpg") # Plot the chart. pie(x, labels = piepercent, main = "出生年龄段 - 饼 )] 条形 条形语法 barplot(H,xlab,ylab,main,names.arg,col) H - 是包含条形中使用的数值的向量或矩阵。 main - 是条形的标题。 names.arg - 是在每个栏下显示的名称向量。 col - 用于给中的条给出颜色。 axes - 指示是否应在绘上绘制两个轴。

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    如何用R绘制双y轴

    绘制上面这个漂亮的,要注释以下3点: 1. 双y轴 2. 颜色渐变 3. 横坐标的label对齐 代码及解释如下: library(RColorBrewer) # 载入颜色包 par(mar=c(5,4,2,6)) #控制形四周的边距 data<-t(as.matrix(( 1:26)*10)) x<-c("A","B","C","D","E","F","G","H","I","J","K","L","M","N","O","P","Q","R", "S","T","U" colorRampPalette(brewer.pal(9,"Greens"))(26),las=1, ylab="Percent of Genes",axes=F,width=0.5) #绘制无坐标轴的条形

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    Python数据析--

    林骥老师将数据可视化析源代码享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 是一种很常见的形,用来进行对比析,是一种比较好的选择。 林骥老师在关于的6点建议里提到: 1、纵轴的底端要从 0 开始,避免造成误导,如果你是故意这么做的,那么有可能会影响到你的信誉; 2、子的宽度,不宜过窄,也不宜过宽,通常比子之间的空白略宽一些为宜 ,让观察者关注子的高度,而不是宽度和面积; 3、如果中某些具体的数值很重要,那么直接在子的附近显示数据标签,把 Y 轴隐藏掉,让观察者聚焦于关键的信息本身,而不是视线来回移动; 4、如果希望用来反映数据的整体趋势 ,那么可以考虑保留 Y 轴,但是应该将 Y 轴的颜色变成灰色,以削弱其重要性; 5、谨慎使用包含多数据的条形,因为这可能会让观察者难以得出结论,考虑你想对比什么,并以此构造类的层级,尽可能让变得简单易懂 , 6)) # 设置标题 ax.set_title('\n 2017年1月份河南省各地市AQI排名\n', fontsize=28, loc='left', color=c['深灰色']) # 画

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    Echarts比显示

    Echarts比显示 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。 今天说一说Echarts比显示,希望能够帮助大家进步!!!

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    78-R可视化14-不同差异基因数目的上下显示

    前言 在上一节中[[77-R可视化13-多个ggplot象映射实现以假乱真的dodge+stack效果]],我们提到了这张: 下面是本来要复现的: 有同学给我说了,这个其实是有它的道理的,它其实显示的是 你明明有更好的选择,比如将另一个对比调整到坐标轴的负轴。 代码实现 非常简单,假数据和绘我一并写了: # fake data a1 <- data.frame( counts = c(-53, -40, -59, -39), #将a1显示在x轴下方 scale_fill_manual(values = c("#fc9272", "#9ecae1", "#de2d26","#3182bd")) 但忽然发现,结果有点突兀: 这里发现因为存在两个形映射 ,面让人很不满意: 稍微修改下主题再出: p1 <- ggplot() + geom_col(data = a2, aes(type1, counts, fill = type2),

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    R语言可视化——美化(簇、堆积、百比)

    昨天以最简单的单序列作为对象详细的讲解了关于套用主题以及表美化的思路。 今天就我们常用的几种的衍生表——簇、堆积、百比堆积的美化工作进行讲解。 由于今天的案例数据中有两个年份的数据,其实算是汇总过的二维表(宽数据),不符合R语言表数据源的结构(一维表、长数据),所以需要使用reshape2包中的melt函数对数据进行重塑,将其变为长数据进行作比堆积套用主题: ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity",position="fill")+ggtitle 将以上所有表通过添加旋转参数调整为条形: 簇条形形: ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity",position 百比堆积条形: ggplot(mydata,aes(Conpany,Sale,fill=Year))+geom_bar(stat="identity",position="fill")+ggtitle

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    matplotlib 条形

    本篇介绍matplotlib中/条形的用法。 bar()函数用来绘制(垂向的),barh()函数用来绘制条形(水平的)。 我们先绘制一个最简单的: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X= np.arange(0,16,2)#X决定了各个bar在X轴的位置 color和 edgecolor布表示bar中间区域和边缘的颜色,后者默认和前者一致。 linewidth 表示 bar 的边缘线宽。当然,在edgecolor不为None是才有意义。 1, tick_label=["A","B","C","D","E","F","G","H"],yerr =yerr,ecolor="b",capsize=6) plt.title("示例 上下偏差对称),也可以是2*N的数(N为height的长度)。

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    ggplot2:堆叠

    下面是墨眉 《共享我们的大脑 》 的投稿 全部的代码都是复制粘贴即可运行 在数据展示时为了体现各因素的比重(百比),有时会用到堆叠,这里介绍下用 ggplot2 画堆叠的代码和相应的美化方法 # 因为后面想要做百比的堆叠,先查看这个数据适不适合 statistics = apply(data_test, 1, sum) # 得到每个样本的观测值总和 plot(statistics # 每个样本的累加值不相等,不能直接用来做百,需要转换下 # 不过这段仅仅是为了作好看,已经准备好数据的可以不看下面的处理 data_percent = data.frame() # 建立空数据框 # 再加个信息 group = c( rep('Upper',15), rep('Lower',15)) data_plot$group = rep(group,7) # OK,数据成型,先做个简单的 , weight = percent, fill = attitude))+ geom_bar( position = "stack") # 如果把 "stack" 改成 "dodge",可以变成

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    MPAndroidChart_动态

    MPAndroidChart_折线的那些事 MPAndroidChart_饼的那些事 MPAndroidChart_动态 MPAndroidChart_水平条形的那些事 MPAndroidChart _并列,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达的那些事 需求:显示最近20条的数据,而且500毫秒秒刷新一次,每次都要求数据最新。 Y轴 chart.getAxisRight().setEnabled(false); //取消表左边y轴网格线 chart.getAxisLeft(). 19,所以产生了x轴有一部是空白的原因。

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    P1598 垂直

    思路:采用map,很容易就能统计到整篇文章中的各个大写字符的次数,主要是对格式的控制,那么我们先要得到最多有多少行,然后就是对每行进行操作了,那么如果其是大于等...

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    echarts 特殊

    特殊规则 如下代码实现: option = { "backgroundColor": "#171A2A", "tooltip": { "trigger": "axis", "axisPointer

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    跟着Nature microbiology学作:R语言ggplot2做簇并在坐标轴添加标记

    s41564-020-0771-4.pdf 代码和数据下载链接 https://github.com/plemey/SARSCoV2origins 今天的推文我们来重复一下论文中的 Figure 2 中的簇 image.png 之前的推文也介绍过R语言ggplot2做簇的代码,这个和之前的比较常规的簇的区别在于多了一个贴近坐标轴的线段,今天的推文主要介绍的是这个的实现办法 有一个R ) library(ggh4x) 读取数据 df<-read_excel("Figure2.xlsx") df 最普通的簇 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ guide_axis_truncated(trunc_lower = 0, trunc_upper = 1)) -> p1 p1 image.png 最后是添加表示子 会更新一些关于R语言和python数据析和数据可视化作的入门内容 还有生物信息学入门的相关内容 的视频。

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