首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂,再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕,这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话,你可以参考以下序列文件: 地图部分(ggplot2) 你想要的地图素材资源,我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材,从此告别SHP时代~ 大道
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]
KM法即乘积极限法(product-limit method),是现在生存分析最常用的方法,是由Kaplan和Meier于1958年提出,因此称Kaplan-Meier法,通常简称KM法。KM法是这样估计生存曲线:首先计算出活过一定时期的病人再活过下一时期的概率(即生存概率),然后将逐个生存概率相乘,即为相应时段的生存率。
查看每列的非重复值及每个值的重复次数(直接用base的table(mpg$manufacturer)感觉效果类似)
R语言ggplot2作图的时候配色如果不知道如何选择,可以参考如下链接https://r-charts.com/color-palettes/
本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容,参见 R可视乎|空间地理数据可视化(1)。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念,图形由以下几个模块组成:
base包、ggplot2、ggpubr(ggpubr对ggplot2进行了简化和美化,适用于新手入门,可操作空间较小)
image.png 将其另存为csv格式。 以上数据来源 https://www.r-graph-gallery.com/220-basic-ggplot2-histogram.html
继续“一图胜千言”系列,箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点(outlier),通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
其实 ggplot2 并没有类似于 geom_pie() 这样的函数实现饼图的绘制,它是由 geom_bar() 柱状图经过 coord_polar() 极坐标弯曲从而得到的。 对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函,有人说:“柱状图的高度,对应于饼图的弧度,饼图并不推荐,因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度(柱状图)。” 关于饼状图被批评为可视化效果差,不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少,感兴趣的可以去搜一下。
今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
等高线图(contour map) 是可视化二维空间标量场的基本方法[1],可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
image.png 另外一种形式,以下代码来自网络,原文地址 https://stackoverflow.com/questions/54964279/how-to-create-a-world-street-map-with-r
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如,以下R代码将数据集初始化为ggplot,然后将一个图层(geom_point())添加到ggplot上,以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width:
ggplot2是与base r语言不同的作图语法,最少元素包括:指定数据、美学映射、几何对象
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数,比如plot、bar、pie等,而且语法非常简单明了,为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢? 一个例子就能感受到: plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数(无需加载任何辅助工具包) ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
今天小编给大家介绍第二种方法,绘制散点图,并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图(密度图)里面使用的数据。这次我们使用的R包叫ggExtra
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
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)
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。
在使用ggplot2初步绘制(ggplot2|详解八大基本绘图要素)出需要展示的图形后,还需要对标题,坐标轴(ggplot2|theme主题设置,详解绘图优化-“精雕细琢”)和legend(ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢)上的对象进行一系列的设置,包括但不限于名称更改,颜色,大小,位置和角度的调整。
随着科技的发展,我们生活中生产的数据日益增加,数据可视化变得至关重要!通过大数据的可视化,使我们更能读懂其中的奥秘!
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
使用guides()参数来设置或移除特定的美学映射(fill, color, size, shape等).
之前有过一段时间,特别热衷于数据地图,也分享很多篇关于地图制作的教程(涉及到各种作图软件),但大多是整理拼凑,自己发挥的不多。 最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少,但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。 书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维,通过图层叠加、分组填色、空间映射,让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码,同样是我们之前分
Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包,是可视化工具的必备包。但是,需要知道ggplot2一定的理论与原理,对新手来说,入门门槛还是比较高的。
前几天有一个读者在公众号留言问上面这幅图应该如何实现,我想到一个办法是利用ggplot2分别画散点图和密度图,然后利用aplot包来拼图,aplot包是ggtree的作者新开发的一个包,非常重要的一个作用就是解决拼图的时候坐标轴对齐的问题。这个aplot包的用法大家可以在微信搜索里直接搜aplot就可以直接找到原作者写的推文的介绍,而且这个公众号经常推送R语言的学习内容,非常好,作者是真正的大神级别的人物了。
今天跟大家分享的是数据地图系列的第七篇——使用R语言制作热力数据地图! 也许很多小伙伴儿对于R语言还很陌生,感觉很神秘。 确实,R语言的数据地图需要使用很长的代码来写。但是就像我们学习高数和微积分一样,再复杂再庞大的公式,都会有计算软件帮你代劳,而你只需要知道怎么调整参数、控制路径,并且明白每一句代码的实现功能就可以了,无需记住每一串代码的详细内涵和写法。 而且接下来要写的诸多代码,大部分都并非自己写的,而是从网上拼凑,经过整理与汇总后的。坦白的说,绝大部分自己都写不出来,语法也很费解,只是勉强知道大概可以
颜色-color;大小-size;形状-shape;透明度-alpha;填充颜色-fill
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;
image.png 之前有读者在公众号留言问开头的图应该如何画?我第一眼看到这个图简单的理解为了堆积柱形图,加折线图。所以基本的想法就是构造两份数据来画这个图,第一份用来画堆积柱形图,第二份用来画折线图。但是准备画图的时候才意识到这个堆积柱形图是一个分组的堆积柱形图,我之前画的都是单独的,没有画过分组的。一时还想不起来该如何画这个分组的堆积柱形图了。 今天找资料的时候找到一个链接 Beginners Guide to Creating Grouped and Stacked Bar Charts in R
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
大家好,在这里给大家介绍一下使用ggplot2绘图调色的几种小方法。正所谓绘图十分钟,调色一小时。图片的配色直接决定了图片质量的好坏。下面讲一下我平时绘图用到的调色工具。
我记得之前分享过一篇文章 ggplot2绘图添加文本注释上下标问题,ggplot2画图如果添加文本注释可以用annotate()这个函数。简单的小例子 library(extrafont) fonts() ggplot(df,aes(x=A,y=B,color=D))+ geom_point(aes(shape=D),size=10)+ theme_bw()+ theme(legend.position = "none")+ annotate(geom = "text",x=3,y=8.5,
今天在查找资料时发现了一个超酷的R语言第三方颜色包 R-ghibli,目前可以直接通过 CRAN 安装的。官网(https://ewenme.github.io/ghibli/)所示的图例如下:
在做项目分析的时候遇到过一个问题,就是有个老师想将好几张功能富集结果中的柱状图的横坐标的范围全部调整为一样的,一般画这个柱状图都是用Y叔的clusterprofiler包中的barplot函数对使用这个包的功能富集结果进行一键绘图,超级简单方便。但是当我去查找这个函数的调整坐标的参数时:
https://stackoverflow.com/questions/7549694/add-regression-line-equation-and-r2-on-graph
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
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
韦恩图的画法实在是太多了,今天再介绍一个ggvenn,之前介绍过同类型的ggVenndiagram,但是对于边框颜色的更改不友好还介绍过一个非ggplot语法的venndiagram。
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