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R语言中的流行病数据分析神器

大家在分析临床数据和流调数据的时候指定在为各种模型，表格构建煞费苦心。今天就给大家介绍一个解决这些问题的R包sjPlot。此包不仅可以实现三线表的绘制，同时可以进行模型结果的可视化展示、评估。...它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。...该量表由一组陈述组成，每一陈述有"非常同意"、"同意"、"不一定"、"不同意"、"非常不同意"五种回答，分别记为5、4、3、2、1，每个被调查者的态度总分就是他对各道题的回答所得分数的加总，这一总分可说明他的态度强弱或他在这一量表上的不同状态...mydf <-find_var(efc, pattern = "cop", out = "df") plot_likert(mydf) #只列出总的结果 plot_likert( mydf,...(mydf,groups = c(2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1)) ##组名的展示 plot_likert( mydf, c(rep("A", 4), rep("B",5

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三种可视化方法，手把手教你用R绘制地图网络图！

大数据文摘出品编译：睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图？下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。...当我们对节点（nodes）为地理位置的网络图进行可视化时，比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系，因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。...在地图上这个指标表现为节点的大小。...nodes$weight = degree(g) 现在我们定义一个通用的ggplot2 的主题（在ggplot中设置及美化图形的一个工具）来展示地图（无坐标轴和网格线）： maptheme 的边与之前ggplot2的图采用了不同的绘制方式。由于ggraph采用了不同的布局算法，连接关系仍然相同，只是布局变了。

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R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包）

介绍 ggcorr函数是一个可视化函数，用于将矩阵绘制为ggplot2图片。为何使用ggcorr包相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。...在相关矩阵中需要考虑的第一个设置是选择要使用的观测值。...后两个只是ggplot2主题中相同参数的快捷方式，由于该图是一个ggplot2对象，所有其他相关的主题和指南方法也适用： ggcorr(nba[, 2:15], name = expression(rho...注意：尝试在颜色标度上使用ColorBrewer调色板时，调色板中的颜色比调色板中的颜色多，将向用户返回警告（实际上是两个相同的警告）。...在相关图上突出显示较高相关系数如下例所示，其中使用不同颜色的负系数和正系数突出显示优于0.5或低于-0.5的所有相关系数： ggcorr(nba[, 2:15], geom = "blank",

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R语言绘图之ggplot2

那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...（通常用在三点图上） stat_summary 绘制汇总数据 stat_unique 绘制不同的数值，去掉重复的数值 stat_vline 绘制竖直线标度函数描述 scale_alpha alpha...手动指定离散标度 scale_shape 用不同的形状来展示不同的数值 scale_size 用不同大小的对象来展示不同的数值坐标函数描述 coord_cartesian 笛卡儿坐标 coord_equal...theme函数采用了四个简单地函数来调整所有的主题特征：element_text调整字体，element_line调整主题内的所有线，element_rect调整所有的块，element_blank清空

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（数据科学学习手札37）ggplot2基本绘图语法介绍

图中可能还有分组，就是生成关于数据的不同子集的图形。...，每一个属性都需要由标度x，y来驱动，才能实现从指定数据——指定图层的映射，对应的，colour，shape等参数，也是由标度进行控制，再映射到对应图层上的对应样式颜色的变换，而ggplot2有一个特性...~cyl, colour=factor(cyl)) 3.1.5 数据结构　　ggplot2通过其特殊的图形语法，将整个图形相关元素编码到R的列表数据结构中，而一个完整的图形对象就是一个由数据...，但仅使用了qplot()进行绘图，其局限性是只能使用在qplot()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射，若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上，就需要使用ggplot()函数...3.2.3 关于aes映射需要注意的一些情况　　1、aes中设置colour与aes外设置colour不同　　在aes外面设置colour时，是正常的参数，没有强制标度转换的过程，如下： p <-

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R语言之 ggplot 2 和其他图形

变量 am 在原数据集里是一个数值型变量（取值为 0 和 1），实质上它应该是一个分类变量，因此我们先把它转换为一个二水平的因子。...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。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征在探索数据的过程中，最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量，可以绘制直方图或密度曲线图。...ggpubr 包提供了在平行箱线图上添加组间比较的统计学差异的功能。该包是一个 ggplot2 的衍生包，可以生成用于论文发表的统计图形，值得医学研究工作者探索。...包绘制的图形，该函数可以导出多种不同格式的图片。

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体验R和python的不同绘制风格

它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂，目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn，我们来分开介绍一下： ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...下面是ggplot2绘图体系的一些关键概念：数据：ggplot2使用数据框作为数据输入的基本单位。数据框是一个二维表格，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。...ggplot2提供了多种主题，如theme_gray、theme_bw等。通过组合和调整这些概念，ggplot2可以绘制出高度可定制的、美观且具有统计意义的图形。...Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库，轻松创建各种统计图表和美化数据可视化，提供了高级接口和定制化选项，使数据科学家和分析师能够更轻松地制作漂亮且具有信息价值的图表...尽管不同的包或库的绘制风格不同，但它们的绘制过程是一致的，如下图所示：先画出图的大致轮廓，再根据需求，添加更多的细节和细节调整，一张完美的图就出来了啊！

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R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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。...几何对象geom 统计变化stats 标度坐标系coord 分面facet 这些组件之间是通过“+”, 以图层(layer)的方式来粘合构图的, 所以图层是ggplot2中一个重要的概念。...中指定了x轴为score，y轴为income，颜色为sex，这与p1中的不同 2.设定与映射映射将一个变量中离散或连续的数据与一个图形属性中以不同的参数来相互关联, 而设定能够将这个变量中所有的数据统一为一个图形属性...= factor(color)))#设定默认的映射关系 dp + geom_point() 前面的钻石数据集的第二幅图也可以用这两个语句搞定，这里有点区别在于前面的是先画好了ggplot，再加上不同映射的散点...ggplot2还提供一些已经写好的主题，如theme_grey()为默认主题，theme_bw()为白色背景的主题，还有theme_classic()主题 theme_economist theme_economist_white

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高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

标度（Scale）:标度（scale）的作用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——它们实际上是从图形到数据的一个映射，使你可以从图形中读取原始的数据。标度包括位置、颜色、大小、形状、线型。...映射是将一个变量中离散或连续的数据与一个图形属性中以不同的参数来相互关联, 而设定能够将这个变量中所有的数据统一为一个图形属性。...不同的几何对象，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供。...4、统计变换（Stat）统计变换对原始数据进行某种计算，然后在图上显示出来，例如在散点图上加一条回归线。

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ggplot2|详解八大基本绘图要素

，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，以下语法与上面的aes中是一样的。...数据与映射部分介绍了ggplot函数执行各种属性映射，只需要添加不同的几何对象图层，即可绘制出相应的图形。...直方图单变量连续变量：可绘制直方图展示，提供一个连续变量，画出数据的分布。...2 stat_smooth 对原始数据进行某种统计变换计算，然后在图上表示出来，例如对散点图上加一条回归线。...八分面（Facet）分面设置在ggplot2应该也是要经常用到的一项画图内容，在数据对比以及分类显示上有着极为重要的作用， facet_wrap 和 facet_grid是两个经常要用到的分面函数。

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用R在地图上绘制网络图的三种方法

作者：严涛浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源地理网络图与传统的网络图不同，当引用地理位置进行节点网络可视化时，需要将这些节点放置在地图上，然后绘制他们之间的连结...生成图形结构下面创建一个绘制边缘的数据框架。...（weight）值，在之后的绘图中将反应在节点的大小上 nodes$weight <- degree(g) 下面再定义以下ggplot2主题用来绘制地图。...方法二：ggplot2+ggraph ggplot2有一个名叫gggraph的扩展包（点我了解更多的ggplot2扩展包）专门为网络图的绘制添加了geoms美学，它可以帮助我们对节点和连线使用单独的标度...下面创建第一个需要覆盖在地图上的图层——各节点之间的连线(edges)。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第四章数据的图形描述（下）

4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。...p中 (2)几何对象基本图层确定了数据源和映射后，通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图、箱线图等。...使用标度类的函数，相当于添加一个新的图层，因此仍然用“+”连接函数，除了基本图层ggplot()其他图层的设置都可以应用于函数qplot() 设置坐标轴样式的标度函数一般以“scale x"开头 ?...例如用stat_smooth对数据作loess平滑，在carat-price散点图上添加非线性回归线。

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R语言可视化——地图与气泡图结合应用

今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理，通过轮廓点和分组来定义每一个地区（国家边界），通过多边形填充来完成区域填色。...ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层；所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现：包的导入： library(maptools) library(ggplot2) library...之后的scale_size_area（）和scale_fill_gradient2（）是对前面geom_point内的fill与size两个标度进行的深度调整，scale_size_area（）告诉软件散点大小与面积要严格的与指标...scale_fill_gradient2（）定义了一个三色渐变，low、mid、high分别由一个颜色代码控制，同时均值颜色要映射给指标2的平均数。...最后的ggtitle定义主题，theme内的参数清除掉所有图层上的无关元素（背景、网格系统、横纵轴标签、刻度线、轴标题、图例）

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数据可视化的最佳解决方案：ggplot2

前言 ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统，在Python和R中都能引入并使用，在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。...本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包，首先给几个我觉得最值得推荐的理由：采用“图层”叠加的设计方式，一方面可以增加不同的图之间的联系，另一方面也有利于学习和理解该package，photoshop..., 调整具体的标度 facet_xxx() + # 分面, 将其中一个变量进行分面变换 guides() + # 图例调整 theme() # 主题系统...p <- ggplot(diamonds, aes(x = cut, y = carat)) + theme_linedraw() # 一个因子型变量时, 直接用颜色区分不同类别, 后面表示将图例设置在右上角...瓦片图、热力图机器学习中探索性分析我们可以通过corrplot直接绘制所有变量的相关系数图，用于判断总体的相关系数情况。

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Highcharter包制作交互图表

这个包的主要功能是:可以创建交互式的各种图表，如散点图、气泡图、时间序列、热图、树形图、条形图等；支持各种R对象；支持Highstocks图表、Choropleths；支持管道方法和各种各样的主题与外观...Highcharter有两个主要函数：从数据创建图表，向现有对象添加数据。...hchart():一个泛型函数，它接受一个对象(如向量、时间序列、数据框、likert对象等)并返回一个对象(chart)，和ggplot2中qplot()用法类似。...hc_add_series():根据数据的类型将数据添加到现有对象的通用函数，和ggplot2中geom_类似。 hcaes():和ggplot2中ase()用法相似。...首先绘制原始数据图表，并存储在变量中 library(broom) modlss <- loess(dist ~ speed, data = cars) fit <- arrange(augment

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使用ggpubr包的stat_cor函数一步到位绘制相关性散点图并且添加统计学指标

函数绘制了相关性散点图已经很好了，不过它显得跟ggplot2的语法脱节了。...ggplot2的语法：保留ggplot2的语法让我们来实战演练一下：相关性热图即可如下所示的模拟数据，理论上g开头的和v开头的应该是负相关，而g内部和v内部都是正相关： g1=1:50 g2...我们就可以单独看其中一个数据是如何跟其它数据正相关或者负相关的。...✦ 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。

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精心整理（含图PLUS版）|R语言生信分析，可视化

以及数据读取存储差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析 barplot3d|圣诞节送你一个mutation signature搭建的“乐高” ?...deconstructSigs|探寻cosmic的独特“气质”-mutation signature ！ ? 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 |legend参数设置，图形精雕细琢 ?...ggforce|绘制区域轮廓-区域放大-寻找你的“onepiece” ? 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 ? 绘图系列|R-wordcloud2包绘制词云 ? 绘图系列|R-VennDiagram包绘制韦恩图 ? ggplot2|发散性“正负”图 ?

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ggplot2绘图需要学多少个扩展包（这188个图给你答案）

它们也不过是另外一种封装，并不能有助于用户对ggplot2语法的理解。诚然，大家的批评肯定是无可厚非的，不过应该并不是所有人都需要理解ggplot2体系吧，对小白来说，出一个酷炫的图才是王道。...如果你要从ggplot2开始一步步调制成为它这样的美图，需要下很深的功夫，一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 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。

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课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果

「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」参数介绍：「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...关于映射的详细介绍-> 一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 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。...image.png 数据调整及误差线增加在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary

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这50个ggplot2现成图表你居然没有从头到尾自己画一遍

不过，我做不到，我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。...一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 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。我在几年前《生信五周年》全国巡讲的活动重点推荐过《50个ggplot2现成图表》代码希望大家可以学习它！

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