主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...定制的点图 相关信息 第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。...在下面的R代码中，使用参数mult（mult = 1）指定常量。 默认情况下，mult = 2。...第七步：按组更改点图颜色，在下面的R代码中，点图的填充颜色由剂量水平自动控制： # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len...也可以使用以下功能手动更改点图颜色： scale_fill_manual（）：使用自定义颜色 scale_fill_brewer（）：使用RColorBrewer包中的调色板 scale_fill_grey
更改图例中项目的顺序 函数scale_x_discrete可用于将项目的顺序更改为“2”，“0.5”，“1”： p + scale_x_discrete(limits=c("2", "0.5", "1"...具有多个组的点图 # Change dot plot colors by groups ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom_dotplot...更改点图颜色并添加框图： # Change colors p+scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9")) # Add box
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(magrittr) library(WGCNA) library(linkET...# 转置 datExpr0 <- t(gene_exp) # 缺失数据及无波动数据过滤 gsg 的缺失数据比例阈值...datExpr <- datExpr0[gsg$goodSamples, gsg$goodGenes] WGCNA绘制模块热图 MEs2 % dplyr::select(1:20)...zlim = c(-1,1), main = paste("Module-trait relationships")) 绘制模块热图...2)) + scale_colour_manual(values = color_pal(3)) + guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r"
p=22537 在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图，这就很困难了。 相关视频 但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。...首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。 本文创建了一个封装函数，使其更容易绘制一组饼图。 例如，假设我们有以下数据。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用，我发现很多人喜欢它...他们要求我实现饼的大小图例。我实现了一个legend层为饼的大小添加了一个图例，如上图所示。
正文 介绍一个R包UpSetR，专门用来集合可视化，当多集合的韦恩图不容易看的时候，就是它大展身手的时候了。 原理比较简单，做法大概分为两种，第一种是定义数据集后，画图自动取交集。...绘制韦恩图的目的主要是查看数据集之间的异同。...library(tidyr) rm(list=ls()) diff <- read.csv("diffSig_ttest.csv",header = T,row.names = 1) 加载包和所使用的数据...splice_type=="AD") AP <- subset(diff, splice_type=="AP") AT <- subset(diff, splice_type=="AT") 取出准备取交集的数据集们
“ 相关系数可视化图让我们清晰了解变量之间的相关性，corrplot作为一个相关系数的多样式展示包，对我们的科研学习帮助巨大” 01 — 效果图 ? ? ? ?...02 — 上代码 相关矩阵可视化包：corrplot ### 声 明：本内容为作者借助R3.6.3和Rstudio及相关包制作而成，仅供学习交流，咨询交流加wx：huyanggs 或Email：huyanggs...@hotmail.com ### 主 题：相关性分析图表可视化 ### 数据源：R自带数据集mtcars ### author：@拴小林Nobeli ### 时 间：2020/3/28 ## 1...# 不同method的相关性系数图表 corrplot(res,method="pie",tl.col="black",tl.srt=45, title = "method=pie的饼图", cex.main...2.混合相关性系数可视化 （上下三角矩阵） corrplot(res, type = "upper", order = "hclust", tl.col = "black", tl.srt = 45,
相关系数r和决定系数R^2的那些事 有人说相关系数（correlation coefficient，r）和决定系数（coefficient of determination，R^2，读作R-Squared...）都是评价两个变量相关性的指标，且相关系数的平方就是决定系数？...，我们需要注意： 相关系数是用于描述两个变量线性相关程度的，如果r \gt 0，呈正相关；如果r = 0，不相关；如果r \lt 0，呈负相关。...决定系数（R方） 下面来说决定系数，R方一般用在回归模型用用于评估预测值和实际值的符合程度，R方的定义如下： R^2 = 1 - \mathrm{FVU} = 1 - \frac{\mathrm{RSS...根据R^2的定义，可以看到R^2是有可能小于0的，所以R2不是r的平方。一般地，R^2越接近1，表示回归分析中自变量对因变量的解释越好。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。...在 R 包中，我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图，用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较，这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题，我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。...源代码 目前该图的实现代码如下，代码通过 https://github.com/ShixiangWang/sigminer/blob/master/R/show_group_distribution.R...使用 ggplot2 实现这个图我遇到了不少难点，在实现的过程中除了深入理解了 ggplot2，我也同时感受到了它的灵活和限制。...难度有以下几点，感兴趣的读者不妨带着这些问题阅读源代码： 怎么对点排序，构建绘图坐标？ 怎么对不同的 panel 展示不同的背景颜色？theme() 中的选项都不支持向量化，所以必须另辟蹊径。
本文描述如何扩展图神经网络(GNNs)的最简单公式，以编码知识图谱(KGs)等多关系数据的结构。...这篇文章包括4个主要部分: 介绍了描述KGs特性的多关系数据的核心思想; GNN体系结构中包含的标准组件摘要; gnn最简单公式的描述，称为图卷积网络(GCNs); 讨论如何以关系图卷积网络(R-GCN...图神经网络 GNN的主要组件包括(I)输入层，(ii) GNN层，(iii)多层感知器(MLP)预测层。 在该体系结构中，GNN层是编码局部图结构的关键组件，用于更新节点表示。...而且，与无向图的邻接矩阵相比，这些邻接矩阵中的每一个都不对称，因为它编码特定的边缘方向。 （ii）由上述投影步骤产生的3D张量（r，n，h）。 就像投影步骤一样，聚合阶段包括一个批处理矩阵乘法。...为了简单起见，省略了节点的度数 总结 R-GCN代表了强大的图神经体系结构，可对诸如KG之类的多关系数据进行编码。
R语言可视化—饼图 今天开始进行R语言可视化的练习，主要参照的是文献《Preoperative immune landscape predisposes adverse outcome in hepatocellular...carcinoma patients with liver transplantation》中的配图，尽量复现，顺便以此夯实R语言基础操作。...今天复现文章中的Fig.1A，即饼图绘制。...接下来再对这张图进行修饰即可，观察Fig.1A，知道应该做如隐藏x，y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...或饼图）的堆叠位置中的显示方式。
第一部分：点图 在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图，参数x是一组数值型向量，labels这个参数则是代表x中每个值的标签...除此以外，groups参数可以对x进行分组，gcolor指定各个组的颜色，而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。...，这一点大家需要好好区分。...第二部分：条形图 在R中我们可以使用barplot(height)函数来绘制条形图，这里height可以是一个向量或者矩阵。如果是一个向量的话，则它的值就决定了每一个条带的高度。...你可以使用均值、中位数和标准差等来绘制条形图，将aggregate()函数的结果传递到条形图barplot()里。 2. 在条带数目很多的情况下，条带的标签可能彼此之间有重叠而无法完整显示。
文章目录 一、环境需求 R 及 Rstudio 的安装配置 RCircos安装 二、绘制圈图 0.载入包 1.绘制人染色体圈图 2.绘制基因 5.绘制折线图 6.绘制网络图 7.添加和弦图...一、环境需求 R 及 Rstudio 的安装配置 一步一步安装及配置R及Rstudio(详细图文) RCircos安装 options()$BioC_mirror options(BioC_mirror...数据集 data(RCircos.Scatter.Data); # 指定以第5列数据图形中散点纵坐标 data.col <- 5; # 指定图形在第6个环形生成 track.num <- 6; # 指定图形在内侧环形生成...side <- "in" # 指定数据大于1的点以红色显示，小于数据1的点以蓝色显示 by.fold <- 1; # 绘图 RCircos.Scatter.Plot(RCircos.Scatter.Data...数据集 data(RCircos.Line.Data); # 指定以第5列数据做为图形中拆线的纵坐标 data.col <- 5; # 指定图形在第7个环形生成 track.num <- 7; # 指定图形在内侧环形生成
棒棒糖图，“望文生义”，就是长得像棒棒糖的图。听起来就很可爱是不是？今天就让我们一起欣赏一下棒棒糖图。 什么是棒棒糖图 首先让我们来看几张棒棒糖图。...可以发现实际上就是一根柱子加上一个圆，其实类似传统的柱状图。但是它可以给我们更多的信息，因为圆和下面的棒子可以代表同一组数据，也可以代表两组数据。...from tableau website 怎么做棒棒糖图 1)需要什么格式的数据我们用R中自带的一个数据——mtcars。...稍微对数据进行一点处理: # Load data data("mtcars") dfm <- mtcars # 转为factor类型的数据 dfm$cyl <- as.factor(dfm$cyl) #..."cyl", dot.size = 6, # 改变点的大小
本文作者蒋刘一琦 在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。...本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。 什么是气泡图 气泡图（Bubble Plot）就是由一个个像气泡元素组成的图。...和普通的散点图不同，该图可以展示三维甚至四维信息，如下图：点的位置即其横纵坐标分别代表了Weight和Height，气泡的大小代表了Age，颜色代表了不同个体。 ? 再举几个例子： ? ?...左下图我们用颜色代表p-value，用大小代表GeneCount，横坐标代表GeneRatio，纵坐标代表具体的类别。 从上述例子中可以发现用气泡图我们能展示更多的数据信息。...随着多组学研究的涌现，我们急需在同一张图表来展现多维的数据，气泡图就是一个不错的选择。 怎么做气泡图 1）需要什么格式的数据 根据最终想要在气泡图上展示数据的维度以确定数据的格式。
弦图是一种美学上令人愉悦的展现方式，换句话说，可以提升你文章或者报告的水准，让人有一种高大上的感觉。那么让我们先来看几个弦图的例子。 ? ? 当然除了表示相关性弦图也可以用于表示存在的情况。...当然了多幅弦图还能展现出不同组别或者不同时间点之间的差异，具体如何展现可以看我们今天的具体示例。 如何作弦图 1）需要什么样的数据 今天找到了一个酷炫的弦图例子还是个动图。...该图用来展示1960年到2015年的全球移民情况。当然我们会画静态图+动图。我只是一个代码搬运工，参考了国外网友写的代码：原代码请点击这里[1]我们要使用的数据来自于“migest”这个包。...实际上真正做弦图只需要后三列，也就是从哪去哪去了多少。下面我们再来看作图参数的文件。migest包中也已经准备好了。...今天的分享就到这里啦。 参考资料 [1]原代码请点击这里: https://www.r-bloggers.com/animated-directional-chord-diagrams/
哑铃图是一种很好的可视化方式，比如你想要表征不同指标的不同组的情况你可以用多个“哑铃”表示。另外，你想要表示某一组在外界刺激后的变化情况也可以用这种方式。 我们来看两个例子。...那么在生物研究中我们可以用于表示哪些数据呢？最简单的，当然是有多个指标的时候，我们可以用于显示对照组和实验组的差异。或者是男女之间的差异等等。...然后可以用AI添加一下图例哦 往期精彩： 「R」数据可视化15：倾斜图 「R」数据可视化14: 瀑布图 「R」数据可视化13 : 相关性图 「R」数据可视化12 : 生存曲线 「R」数据可视化11：PCA...和PCoA图 「R」数据可视化10：面积图 「R」数据可视化9: 金字塔图和偏差图 「R」数据可视化8：棒棒图 「R」数据可视化7 : 蜜蜂图 「R」数据可视化6 : 曼哈顿图 「R」数据可视化5 :...气泡图 「R」数据可视化4 : 直方图/条形图 「R」数据可视化3 : 热图 「R」数据可视化2 : 箱形图 「R」数据可视化1: 火山图
什么是瀑布图 Waterfall Plot Wiki上介绍的瀑布图分为两种，一类是2D形式，另一类是3D形式。我们简单介绍一下2D形式的瀑布图。该类瀑布图用于描述一系列中间正值或负值如何影响初始值。...但是用于展示突变的瀑布图和传统的瀑布图并不完全一样，不过他们的展现形式很像。 ? 在SNP的瀑布图中，横轴表示的是不同的样本，纵轴是基因，填充则代表该基因发生突变，不同的颜色代表不同的突变情况。...上面的柱状图是对于每个样本突变情况的统计。 所以从该图我们既能够获得每个样本的具体信息，也能够从全局了解这一组样本的整体情况，很好地展示了突变的情况。...怎么做瀑布图 本次作图我们使用一个叫做GenVisR的R包。该包除了提供瀑布图还提供了多种其他形式较为复杂的、用于展现多个样本突变情况的数据图（见下图）。...waterfall（本文的代码来源GenVisR官方手册） # 最基本的作图 waterfall(brcaMAF, fileType="MAF") # 展示至少在6%的样本中存在的突变 waterfall
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。 在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。...在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。...看上去和我们之前的点图很像，我们可以直观来比较一下beeswarm和ggplot中使用jitter及point（默认参数）绘制同一组关于乳腺癌数据的图： ?...Note：没有安装相关R包的，先安装R包 1）需要什么格式的数据 本次使用的是beeswarm包中的breast数据。 ?...另外，其修改图诸多细节的方式也不一致。 pch是选择点的样式，不同的数字代表实心圆、空心圆、三角形、倒三角形等等。
作者：庄闪闪 前言 华夫饼图（waffle chart）分为块状华夫饼图和点状华夫饼图。华夫饼图是展示总数据的组类别情况的一种有效图表。...点状华夫饼图 点状华夫饼图（dot matrix chart）以点为单位显示离散数据，每种颜色 的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起，适合用来快速检视数据 集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行比较...堆积型华夫饼图 这里还有一种比较有趣的华夫饼图。...本片主要参考《R 数据可视化之美》第 7 章局部整体型图表，配套代码可见张杰的github[1]以及waffle 包介绍[2] 参考资料 [1] github: https://github.com/Easy-Shu.../0.7.0/topics/waffle 往期推荐 R可视化 | 混合多个图形 R可视化 | 马赛克图 R可视化 | 复合饼图系列 R可视化 | 分面一页多图 R可视化 | 圆环图 R可视化 | 饼图
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