R- ggplot -带有透明数据点的抖动图 - 腾讯云开发者社区

之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...首先画热图这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。...首先是读入数据 df<-read.csv("example_data/ggplot2_heatmap.csv",header=T) 以上数据是宽格式，借助reshape2这个包中的melt函数将宽格式转变为长格式...df1<-reshape2::melt(df) ggplot2画热图 library(ggplot2) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes...接下来是美化调整一下y轴的的顺序 df1$A<-factor(df1$A,levels = rev(df$A)) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile

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R语言ggplot2绘制带有底纹的柱形图~patternplot扩展包

做柱形图的时候如果要区分不同的类别最直观的方式就是用不同的颜色，但是有的期刊如果要求黑白灰配色的话，用颜色可能就不太好区分，这个时候可以用添加底纹的形式。...R语言的ggplot2包没有提供直接绘制带有底纹的柱形图的函数，如果想要实现需要借助扩展包patternplot，参考链接 https://cran.r-project.org/web/packages...vignettes/patternplot-intro.html 下面介绍几个简单小例子第一次使用这个包需要安装，直接运行install.packages("patternplot")命令进行安装第一个是普通的柱形图...画图代码 library(patternplot) library(readxl) library(ggplot2) df1<-read_excel("patternplot/patternplot_example.xlsx...png", sep = "")) : unable to open C:/Users/pome/AppData/Local/Temp/Rtmp2Lr3pm/dots.png 暂时不知道是什么原因簇状柱形图重复的时候一直遇到报错

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9种统计学图形的matplotlib画法|收藏收藏！

(0,100,100) # 生成范围在【0~100】之间100个数据 bins = np.arange(0,101,10) # 生成数组[0 10 20 ... 100]，里面是间隔为10的十个数...bins：数据集的分隔区间 color：直方图的颜色 alpha：直方图颜色的透明度直方图与柱形图相似但不同，直方图表示的是离散型数值的区间分布情况；更多关于直方图hist的教程请参考官方文档。...plt.polar(theta*np.pi,r,'r-',lw=1) # 设置雷达图路径，r-表示红色实线 plt.fill(theta*np.pi,r,c='c',alpha=0.4) #...填充雷达图，课设置颜色与透明度 plt.ylim(0,100) # 设置极坐标轴的范围 plt.title('雷达图') plt.show() 参数说明：绘制雷达图plt.polar(theta,...：数据点的垂直位置 fmt：数据点的标记样式和数据点标记的连接线样式 xerr：x轴方向数据点的误差计算方法 yerr：y轴方向数据误差点的计算方法 ecolor：误差棒的颜色 mfc：数据点的标记颜色

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可视化绘制 | R-ggridges包峰峦图绘制

上次可视化系列说了瀑布图（可跳转）。它可以用于展示拥有相同的X轴变量数据（如相同的时间序列）、不同的Y轴离散型变量（如不同的类别变量）和Z轴数值变量。...本节使用的峰峦图也可以很好地展示瀑布图的数据信息。它们对于可视化随时间或空间分布的变化非常有用。本节主要使用ggridges包[1]中的geom_density_ridges()进行绘制峰峦图。...为了防止上下图片重叠，这里使用了透明度参数：alpha=0.7。...2.5加入抖动点 stat_density_ridges()还提供了可视化生成分布的原始数据点的选项。可以通过设置jittered_points = TRUE实现。...可以使用ggridges提供的特殊比例来设置抖动点的样式。scale_discrete_manual()可用于制作具有任意形状和比例的图形。

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跟十分文章学做图

但是如果点太多的话，就容易出现点与点之间的重叠的问题。这个时候，处理这种可视化的最好的方法就是，把数据点进行一定的透明化处理，同时对数据点加上一定的抖动。...具体可以参考：在文章的figure 1B当中。作者就进行了这样的处理。可以明显的看到在重叠的点的地方是有一定的透明度的(至于数据有点有没有加抖动这个就看不出来了)。...还有一种是虽然是分类变量，但是具有一定的等级关系。也可以使用渐变的颜色的。例如figure 1B。图中的三个变量，分别表示两个基因拷贝数扩增与否。在没有扩增、一个扩增和都扩增三个变量的散点图中。...作者就赋予了逐渐加深的红色。关于图片的配色，可以参照： ? 4. 图片当中网格线的使用如果是使用R语言的ggplot2做图的话。默认的图形是包括网络线的。...例如在散点图当中，往往需要比较X和Y的数据点，所以作者添加了横向和纵向的两个方向的网络线。而在柱状图和条形图当中，往往X轴都是固定的。所以就作者也就只是添加了横向的网络线了。 ?

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跟着Nature Communications学画图：R语言ggplot2画带有底纹的柱形图

descriptors for uncharacterized chemical compounds 本地存储文件名 s41467-021-24150-4.pdf 公众号后台有读者留言问到了这个论文里的一些图的实现办法...复现起来还是比较麻烦的。浏览全文的时候发现了其中一个带有底纹的柱形图。这个还是比较有用的。因为有的期刊可能会要求配色只能用黑白灰。区分不同的分组加上底纹可能会比较好看。...之前出推文介绍过patternplot这个R包画带有底纹的柱形图，但是他的代码和ggplot2的格式区别还挺大的。...最近又发现了一个R包ggpattern，画带有底纹的柱形图或者给柱形图添加图片都非常方便。...()，填充的内容有4个，分别是 'stripe' (default), 'crosshatch', 'point', 'circle' 做一个简单的柱形图看下效果 df<-data.frame(x=LETTERS

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跟着Nature Communications学作图：R语言ggplot2绘制带有条纹的分组柱形图

data analysis https://www.nature.com/articles/s41467-022-31724-3 本地pdf s41467-022-31724-3.pdf 论文中公布了大部分图的数据...，但是没有公布对应的作图代码，没有关系，我们可以自己写代码试着模仿，今天的推文重复一下论文中的Figure 2A 带有条纹的分组柱形图示例数据截图 image.png 这里实现条纹柱形图用到的是...的扩展包，除了把作图函数替换，其余的细节都可以用ggplot2的语法来调节读取数据 library(readxl) dffig2a<-read_excel("data/20220806/41467_...library(tidyverse) dffig2a %>% pivot_longer(-'Super-population') -> new.dffig2a 作图代码 library(ggplot2..."#6cbe6c","#349734", "#eba0d5","#da7dbd","#63a0cb","#1f7ab4", "#d0d166","#bbbe21") ggplot

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散点图及数据分布情况

A：图形重叠（overplotting）较低，可以通过减小数据点的size解决较高，则：1.使用半透明的点...将数据分箱，并用六边形表示 4.使用箱线图 #法一：半透明的数据点...+geom_point(alpha=.01)#透明度为99% *只是数据点非常多的时候，这样的渲染会特别的慢，而高精度的位点反而反应的非常快 #法二：将数据点分箱bin，并以矩形来表示，同时将数据点密度映射到矩形的填充色...系统默认使用等高线或者瓦片图将密度映射到填充色或者瓦片图的透明度 #制作底图 faithful_p <- ggplot(faithful, aes(x = eruptions, y = waiting)...将密度估计映射到填充色 faithful_p + stat_density2d(aes(fill = ..density..), geom = "raster", contour = FALSE) #带数据点并将密度估计映射到透明度的瓦片图

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Jelys Note之生信入门class6

手动设置属性-颜色、大小、透明度、点的形状、线型颜色：手动设置【与数据本身无关、人工】--需要写有意义的值Color：字符串如“blue”、“red”大小：单位如mm形状：数字编号表示【有25个数字对应的形状...= 1--比例的计算作为一个整体))11.位置关系1）抖动的点图geom_jitter()ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species, ...y = Sepal.Width, fill = Species)) + geom_boxplot()+ geom_jitter()---抖动的点的函数...，带有随机性，相当于geom_ponit2）堆叠直方图堆叠式直方图ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity...ggboxplot(iris, x = "Species", y = "Sepal.Length",color = "Species", shape = "Species", add = "jitter")抖动的点图计算

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ggforce画图

ggforce基于对ggplot2的扩展，可以更好的展示相应的视图，并根据数据绘制轮廓以及区域放大。...2.并行图并行图是显示多维分类数据的一种方式。通过在平行分类轴上的层之间绘制粗斜线，将显示多个类别中的层之间的重叠。泰坦尼克号生存数据集就是一个典型的例证。...3.SinaPlot geom_sina它受小提琴图的启发，并通过标准化点密度来限制沿x轴的抖动来进行操作。...数据整体上的表示仍然很简单，密度分布是显而易见的，并且该图仍然提供有关每个类别中存在多少个数据点以及离群值是否驱动分布尾部的信息。...通过这种方式，可以传达有关数据均值/中位数，方差和数据点的实际数量以及密度分布的信息。

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配色神器R-grafify

前言这里介绍一下grafify这个包，虽然它只能做基础绘图和基础分析，比如说柱状图、点图和ANOVA，但是它「做的图很漂亮」。这个配色，让我不禁想到了小洁老师的画图配色，真的有点像。...自带的函数们），「最常用三个参数」是ColPal（使用哪一个色盘）, ColSeq（为FALSE时非连续挑选颜色，默认为TRUE），ColRev（是否倒置颜色顺序）由于是「和ggplot2联动」，所以也可以贴心的在...3.连续的向量也能取色 ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = disp))+ geom_point(aes(fill = gear), #按照gear的数值映射颜色...可以画散点图plot_dot...或者抖动图（针对稍微多的数据）plot_scatter... plot_scatterbar_sd & plot_dotbar_sd那就可以加上标准差下面介绍常用参数...·plot_scatterviolin，plot_dotviolin 小提琴图也差不多，其中特有的参数其中添加了 s_alpha 还是点的透明度 v_alpha 小提琴透明度 b_alpha里面的箱子的透明度

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Day6 R语言学习代码

5mm alpha = 1.0, # 透明度 50% shape = 17) # 点的形状2、区分color和fill两个属性#1）空心形状和实心形状都用...3、映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性；此外有两种方法可以自行设置颜色#1）方法一ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length...(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))+ geom_smooth()+ geom_point() #2）抖动的点图...")2、随机取样的函数；随机种子#随机抽样sample(1:24,3,replace=T)#该参数可以将取的元素放回整体中#将每次抽样结果固定set.seed(12)#随便一个数sample(1:24,3...,replace=T)3、拼图包4、代码可以运行但是不出图的原因5、找现成的代码：画图合辑（小洁老师/其他）；学习资料工作目录中6、画图的正确思维生信技能树：小洁老师

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R4R语言作图

aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))#2.属性设置（颜色color、大小size、透明度alpha、点的形状...alpha = 0.5, # 透明度 50% shape= 8) #点的形状，数字编号表示，一共20个数字编号#2.2 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性ggplot(...因为会忘记改过，此时重置R可以恢复，但最好还是赋值dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)##新增一列Group,replace=T时，可以取超过5的数...diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group = 1))#将自动统计计算ycount改成prop#6.位置关系# 6.1抖动的点图...再重新运行出图代码或dev.new()#2.ggplot系列图(包括ggpubr)通用的简便保存 ggsave .pngp <- ggboxplot(iris, x = "Species",

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R语言基础作图

, y = Petal.Length), size = 5, # 点的大小5mm alpha = 0.5, # 透明度 50%...shape = 8) # 点的形状#2.2 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length...group = 1))#6.位置关系# 6.1抖动的点图ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species,...fill = Species)) + geom_boxplot()+ geom_jitter() #geom_jitter将数值相同的点抖动...#图片保存的三种方法#ggsave可以保存ggplot2与ggpubr的图#1.基础包作图的保存pdf("iris_box_ggpubr.pdf") #保存为pdfpdf("test.pdf") #先写变量名

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R数据科学|5.5.3内容介绍

例如，你可以看到钻石的克拉数和价值之间存在一种指数关系： ggplot(data = diamonds) + geom_point(mapping = aes(x = carat, y = price...存在问题：随着数据集规模的不断增加，散点图的用处越来越小，因为数据点开始出现过绘制，并堆积在一片黑色区域中（如上面的散点图所示）解决方法：使用alpha图形属性添加透明度： ggplot(data =...使用分箱处理但是对于特别大的数据集使用透明度也不管用了，另一种解决方法是使用分箱。...两个连续变量同时分箱 geom_bin2d()创建长方形分箱 ggplot(data = smaller) + geom_bin2d(mapping = aes(x = carat, y = price...另一种方法是近似地显示每个分箱中的数据点的数量，此时可以使用cut_number()函数： ggplot(data = smaller, mapping = aes(x = carat, y = price

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TOP50 Python可视化经典案例上（附源码，建议收藏）

1.4 带状抖动图 1.5 计数图 1.6 边际直方图 1.7 边际箱型图 1.8 相关图 1.9 成对图 2.偏差 2.1 发散型条形图 2.2 发散型文本 2.3 发散型散点图 2.4 带有标记棒棒糖图...1.4 带状抖动图通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们 ?...但是，箱形图有助于查明X和Y的中位数，第25和第75个百分位数 ?...带有标记的棒棒糖提供了一种灵活的方式来可视化差异，方法是将重点放在您要引起注意的重要数据点上，并在图表中适当地进行推理。...箱形图是可视化分布的一种好方法，同时牢记中位数，第25个第75个四分位数和离群值。

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 05 作图-1

)) 图片 3.2属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状，线型等） 3.2.1手动设置，需要设置为有意义的值图片 color 颜色，可以用RGB编码值的字符串 size 大小，只能用数字 shape...形状，数字编号 alpha 透明度，0<x<1的数字 fill 填充颜色只能全部统一设置 ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x =...5mm alpha = 0.5, # 透明度 50% shape = 8) # 点的形状图片 3.2.2 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性...= cut, y = ..prop.., group = 1)) 3.2.6 位置关系 # 6.1抖动的点图 ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species,...fill = Species)) + geom_boxplot()+ geom_jitter() ##jitter绘制抖动的点图

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可视化之为什么要使用箱线图？

文中模拟了4套不同分布模式的数据，每套数据由100个数据点组成，分别是均匀分布、不同方差大小的两个单峰分布和双峰分布的数据集。...箱线图与抖动图箱线图只展示数据的5个核心指标，可以增加原始数据点，展示更多信息。...这个图除了可以用函数ggbeeswarm绘制，还可以利用ggplot2包的 geom_boxplot+geom_jitter生成。 ?...箱线图绘制方法 R语言学习 - 箱线图（小提琴图、抖动图、区域散点图） R语言 - 箱线图一步法 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) 推荐使用功能强大的在线绘图网站-ImageGP...- 富集分析和表达数据可视化一个震撼的交互型3D可视化R包 - 可直接转ggplot2图为3D 学习津贴单篇留言点赞数的第一位（点赞数至少为8）可获得我们赠送的在线基础课的9折优惠券。

2.3K3 1

绘制圆环图雷达图星形图极坐标图径向图POLAR CHART可视化分析汽车性能数据

p=24896 漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。...该图显示了集合中的 12 辆汽车：背景中的气缸。4、6 和 8 缸的浅色、中色和深色。用蓝色标出每辆车每加仑的里数。这篇文章是逐步展示如何将所需的元素添加到圆形图中。...# 数据点 rotate_data 我想展示绘图范围数据，所以我伪造了一系列 qsec 数据。基本上，您为每辆车（标签）上的 qsec 生成一个具有多个值（行）的数据框。...创建 x、xend、y 和yend 数据点以绘制其间的线段。...+ theme + coord_equal 绘制圆圈要绘制圆圈，我将使用带有填充选项的 circle。

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生信技能树 R语言入门 ggplot2画图

y = Petal.Length))2.属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状，线型等）2.1 手动设置，需要设置为有意义的值颜色：library(ggplot2)ggplot(data = iris)...Sepal.Length, y = Petal.Length), color = "blue")#输入参数时，列名不需要加引号图片大小、透明度...size = 5, # 点的大小5mm alpha = 0.5, # 透明度 50% shape = 8) # 点的形状图片ggplot常用的五个参数...：color, size, shape, alpha, fill；shape有25中形状2.2 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性ggplot(data = iris)+ geom_point...propggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group = 1))图片6.位置关系6.1抖动的点图

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R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子

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