今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效果。...接下来通过对线条内部参数的修改，我们可以体会到ggplot对于线条细节的把控是多么的专注： ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year)...以上依次使用的线条粗度值为1,2,3,4,5,6，大家可以通过图表感受到ggplot图表中线条的粗度变化规律。
❝本节来介绍如何使用「geom_ribbon」给线条来添加置信区间并使用代码将其导出到PPT中，下面通过一个小例子来进行展示 ❞ 安装并加载R包 devtools::install_github("davidgohel...tidyverse) library(officer) library(flextable) library(lubridate) 数据可视化 plot % ggplot
有经验的前辈，R里的脚本都是step0、step1、step2，一清二楚，相关内容都集中在Rproject里；
绘制 CGContextDrawPath(ctx, kCGPathFillStroke); CGPathRelease(path); } 垂直和居中绘制文字
QQ图和ECDF sunqi 2020/8/3 QQ图 用来描述数据正态性的问题，配合正态性检验进行分析 主要的函数和参数 stat_qq() color, shape and size：和之前一样 代码...rm(list = ls()) # 导入需要的包 library(ggplot2) # 用于绘图拼接 library(patchwork) # 用于数据处理分析 library(tidyverse)...# 设置ggplot的主题 theme_set(theme_minimal() + theme(legend.position = "top")) #自定义数据get函数 get_data...结束语 此次为ggplot2系列的最后一次内容，基本的图形已经介绍完毕，总体来说，ggplot语法结构大同小异，用的时候查函数就行。...其实ggplot还可以实现很多绘图的功能，暂时就更新到这里，其他绘图后面有时间再更新，希望能够完善。 love&peace
只是一个很有趣的线条文字 教程开始 首先进入这个网站https://tools.yum6.cn/line_text/ 生成一个线条字(仅支持字母和数字哦); 如果我们加到源代码里可以直接如下放到
当然，可以设置条形和散点的样式，如颜色形状等。也可以单独选中某条柱状图和散点标志的样式，以突出某个或某些值。...width=0.05) # 设置线条宽度 plt.scatter(values.index, values.values, color=colors2,...plt.style.use('ggplot') # plt.style.use('dark_background') # 设置黑色背景 plt.rcParams['figure.figsize'] =...，如'r-'，代表红色的实线。...如果想要设置其他颜色，可以利用plt.setp来设置线条样式。
密度图和直方图 sunqi 2020/8/3 Density Plot Density Plot：也称作核密度图 函数和参数 geom_density() color, size, linetype:...颜色、大小和线的类型 fill：填充 alpha：透明度 绘图 # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position...me为性别分组的均值 me % group_by(sex) %>% summarise(grp.mean = mean(weight)) # 基础绘图单元 p <- ggplot...aes(color = sex)) + # 这个函数很熟悉吧 scale_color_manual(values = c("#868686FF", "#EFC000FF")) # 更改线的颜色和填充颜色和垂直线...=ls()) # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position = "top") )
ggthemr包提供了一种快速简便的方法来完全更改ggplot2图形的外观，并根据自己的调色板快速创建主题。...这是因为初始化主题的时候，该主题就已经替换到了ggplot使用的默认标度和主题方案，极大提升作图效率。...#install devtools :: install_github（'cttobin / ggthemr' ） 如使用ggplot画三种不同的图。...# Define a set of figures to play with using the Iris dataset point_plot <- ggplot(iris, aes(x=jitter...box_plot <- ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Width, fill=Species)) + geom_boxplot() + labs(x="
ggplot2 中有种类繁多的以 scale 开头的标度函数，可用于控制图形的颜色、点的大小和形状等。例如，我们可以用下面的标度函数手动设置需要的颜色，结果如下图所示。...以上介绍了 ggplot2 包中的映射（mapping）、图形元素（geom）、标度（scale）、分面（facet）和主题（theme）等概念，并展示了它们的基本用法。...我们还可以将直方图和密度曲线同时展示，如下图所示。...如果要把图片用于出版物中，我们可以对图片的尺寸和分辨率等进行设置。...函数 scatterplot3d( ) 提供的参数选项包括设置图形符号、突出显示、角度、颜色、线条、坐标轴和网格线等。下面以 datasets 包里的数据集 trees 为例说明此函数的用法。
这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。...虽然表格制作可能Excel更擅长，但考虑到连贯性等问题，这里这里还是觉得有必要介绍一下，具体内容如下： R-单一表格绘制 R-可视化+表格的”混搭“ R-单一表格绘制 这一部分可能有很多优秀的第三方包可以制作...这里主要介绍R-ggpubr包和R-ggpmisc包。...内容如下： ggpubr R-ggpubr包之前的推文(统计绘图 | 一行代码教你绘制顶级期刊要求配图)也介绍其绘制科研图表的方便些，这次的推文则重点介绍其绘制表格的函数，当然还是可以和ggplot2图表对象一起展示的...Of ggpmisc::stat_fit_tb() 更多其他案例大家可参考：R-ggpmisc表格绘制[5] 总结 这篇推文小编几乎汇总了R中所有关于表格(table)制作的所有方法，包括单独绘制以及和ggplot2
R|生存分析 - KM曲线 ，必须拥有姓名和颜值 ? R|生存分析-结果整理 ：一键式输出所有变量的COX结果； R|timeROC-分析 ：时间依赖的生存分析； ?...maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总，分析和可视化 ? maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot（瀑布图） ?...TCGA + GEO TCGA|根据somatic mutation绘制突变景观图（oncoplot）和基因词 TCGA数据挖掘 | Xena - TCGA数据下载 TCGA | 以项目方式管理代码数据...base + ggplot2 R|绘图边距及布局 ? R-基本绘图参数（Ⅰ） ? ggplot2|详解八大基本绘图要素 ? ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ?...ggplot2|从0开始绘制直方图 ? ggplot2|从0开始绘制折线图 ? ggplot2|从0开始绘制箱线图 ? 绘图系列|R-corrplot相关图 ?
abline()、hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()： ...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...()： 如果你想添加的直线垂直于x轴，则可以使用geom_vline()来快捷地添加垂直线条，xintercept传入的参数即为线条在x轴上的位置，若传入向量则可同时添加多条线条： library...，我们先从一维的说起： geom_density()： 和R基本绘图系统中的密度曲线绘制方法很接近： library(ggplot2) data <- data.frame(matrix(rnorm...') v geom_density2d()： 和density()类似，只是我们可以通过density2d来绘制二维变量的概率密度分布： v <- ggplot(data, aes(X1, X2)
ggplot(diamonds,aes(x=price))+geom_density() ?...里面的线条颜色是通过colour参数进行控制（一定要记好colour与fill两个颜色填充参数的区别，colour控制线条、点颜色、fill控制区域颜色，所以在散点图、曲线、折线图途中使用colour参数...上面说过colour控制点、线条颜色、fill控制区域颜色，但是密度曲线算是一个另类，仔细看上图你会发现，它不同于折线图，因为每条密度曲线都是一个闭合曲线，所以他是允许使用fill参数填充闭合区域的：...你会发现这样出来的图形除了密度曲线内部除了被填充颜色之外，整体形状与使用colour参数填充线条颜色是一样的。...因为套用的配色模板中颜色数量上限是6个，而我们的分类变量类别有8个，所以最后两个类别的线条色、填充色改成了默认。
版本为3.6.3 conda deactivate # 退出当前环境 conda remove --name r --all #移除r环境 03 Step3.安装R包 Conda安装R包有两种方式（以ggplot2...为例）： 第一种方式是使用conda命令安装： source activate r conda install -c r-ggplot2 #R包通常需要以r-开头，以ggplot2为例。...requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("ggplot2...") #用install.packages命令： install.packages(ggplot2) 小编总结 非Root权限下，在Anaconda环境中安装R和R包，你学会了吗？
ggpmisc和gginnards两个包包含了ggplot2很多扩展的功能。 介绍其中几个实用函数。...install.packages("ggpmisc") library(gginnards) library(ggpmisc) stat_poly_eq 可以直接获得曲线拟合的方程，p值，决定系数(R^2)， AIC和BIC...等指标，不需要自己计算和标注了。...sqrt(x)) # give a name to a formula formula <- y ~ poly(x, 3, raw = TRUE) # user specified label ggplot...花式加标签 ##例子 my.cars <- mtcars[c(TRUE, FALSE, FALSE, FALSE), ] my.cars$name <- rownames(my.cars) p <- ggplot
交流群有一个昵称是“今西”的小伙伴说他做了一个常规的转录组分析，实验和对照两个组，各三个样本。...control两个分组需要看表达量差异，而且case 和 control两个分组内部都是10个病人。...的aes和aes_string的差异： # 成功的绘图 ggplot(gencounts, aes_string (x='condition', y= colnames(gencounts)[i]))...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。
最近一直在研究ggplot剩余还没有涉略过的图表类型，试图挖掘出一些新的图表形式，就像是该包的作者所暗示的那样，ggplot2只是给你搭建了一个图层语法环境，至于具体能创造出何种图形，全凭自己的想象力。...这里取消投影参数之后，线条变成了点间直线，但是默认的不带投影的地图看起来与我们认知中的中国地图形状有些不一样，好像被压扁了一样。...其实这里还有一个图层函数也可以做出来这种放射状线条，geom_curve（）,图层，不过它本身就是有弧度的曲线，曲率可以通过参数进行微调。...当然，通过图形叠加，我们还可以重复多次这样的放射状线条图。...当然，根据实际需要，你也可以将图层叠加N次，从而制作出与业务需求一致的多中心放射状路径图，这里只给出思路和大致步骤，感兴趣的小伙伴可以自己尝试。
至于形状的大小，你可以根据自己的需要和喜好自由调整，就像调整线条的size一样。...基于以上叙述，这里我想总结两点： 一、关于属性映射的问题（形状、大小、颜色、线条） 形状属性只能通过连续型变量进行映射； 大小属性同时可以指定给连续性变量、离散型变量（软件并不建议）。...当要将属性映射指定给具体的属性类别时（比如具体的颜色名称、色值以及形状大小、代号和类别），那么要将其放在对应图层（geom_xxx()）内，美学属性【aes()】系统外。...作用于单个图层的映射属性要放在对应图层中，（比如作用于线条的属性要放在geom_line()内，作用于形状的属性要放在geom_point()内）,作用于全局的属性要放在全局系统函数层内【ggplot（...（比如本例中同时作用于折线图和散点图的数据集、x轴y轴变量以及分组变量等） 以上是个人学习ggplot函数过程中所获得的一些体会和心得，希望能够帮助大家在学习R语言可视化过程中少走一些弯路，限于个人能力和水平
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