有时候，我们想把画的几幅图拼接在一起，在R中，cowplot包提供了将图片拼在一起的方法。...cowplot最佳的适应对象是ggplot2包画的图，但是也可以画其他命令画的图，今天我们先将ggplot2画的图拼在一起。...0、安装cowplot包 install.packages('cowplot') 调用cowplot包 library(cowplot) 1、准备4幅图 先用ggplot2画4幅图...）、位置（label_x、label_y）、字体（label_fontface、label_fontfamily）、大小（label_size） plot_grid(A,B,C,D,...当然还可以使用hjust和vjust来水平和竖直调整标签的相对位置，比如hjust=-0.5 7、设置每一个图片的大小 使用scale来设置每一个图片的大小，不是整张图片的大小 plot_grid(
cowplot是ggplot2包的一个简单插件（或称拓展包），它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题，使用少量代码即可实现主题统一的修改，如轴标签大小、画图背景。...下面图形的结果跟ggplot2的theme_classic()主题很像，但它们有一些重要的不同之处，特别是字体大小。...注意如果你既想用ggplot2的默认主题又想使用cowplot包，简单的添加 theme_gray()到你的图形上或者使用theme_set(theme_gray())为所有的子图设置该主题。...cowplot提供了plot_grid()函数用于组合图形： plot_grid(plot.mpg, plot.diamonds, labels = c("A", "B")) ?...draw_plot()函数也可以让我们将图形以任意的大小放在画板的任意位置。这在组合子图是是非常有用的，比如将一个小图插入大的图形中。
plot_grid(A,NULL,B,nrow=1) 水平对齐 plot_grid(A,NULL,B,nrow=1, align = 'h') 调节rel_width，默认3列的相对宽度都是...1，调节第2列的相对宽为0 plot_grid(A,NULL,B,nrow=1, align = 'h', rel_widths = c(1,0,1)) 调节第...2列的相对宽为-1 plot_grid(A,NULL,B,nrow=1, align = 'h', rel_widths = c(1,-1,1)) 设置垂直对齐，...3、overlap（2） overlap到这里还没有结束，因为我们还没有画《R高级|利用cowplot包拼接图片（2）巧用NULL调节距离、排版》中最后的一幅图。...这幅图的overlap并没有将x轴和y轴对齐，而是将图片缩小、然后放在右上角，所以，我们并不要align_plot对齐x轴和y轴，直接使用ggdraw和draw_plot即可。
学习这一篇教程的前提是：已经学习了上一篇《R高级|利用cowplot包拼接图片（1）基本操作》，并且熟悉了cowplot包中plot_grid函数的基本操作，我们仍然使用上一篇中的A、B...本节，我们来讲如何调节图片之间的距离。 在cowplot包中并没有直接调节图片距离的函数，但是我们仍然有方法解决。 图片的距离有2种：相对距离和绝对距离。...0、组图 library(cowplot) plot_grid(A,B) 1、调节相对距离 相对距离指的是随着图片的大小不断改变，图片大，图片之间的距离就变小，图片小，图片之间的距离就大。...2、调节绝对距离 绝对距离指的是图片之间的距离与图片大小无关。 rel_heigths和rel_widths用来调节行、列的相对高度和相对宽度，注意：这是调节列和行，并不是某一张图片。...这是因为A和B之间多了一个空图（NULL），注意空图也是图啊，所以这幅图是1行×3列的图，有3附图：图A、空图、图B，我们给三个图加上标签 plot_grid(A,NULL,B,nrow = 1,
往期cowplot文章 R高级|利用cowplot包拼接图片（1）基本操作 R高级|利用cowplot包拼接图片（2）巧用NULL调节距离、排版 R高级|cowplot包拼图（3）：overlap...R高级|cowplot包拼图（4）：ggdraw和draw_* R高级| cowplot包拼图（5）：theme R高级| cowplot包拼图（6）：plot_grid又见plot_grid 前面所讲的图形都是简单图形的拼接...，所谓简单，指得是两幅图的布局相同，但是如果两幅图的布局不同，那么利用align来拼图就不行了，这个时候需要使用axis参数，来对齐x轴和y轴。...0、构图 图A library(ggplot2) library(cowplot) mpg$year = as.character(mpg$year) A <- ggplot(mpg,aes(year...画1行的时候，底部和顶部对齐 plot_grid(A,B,nrow = 1,align = 'hv', axis = 'b') 画成1列的时候左右两侧对齐 plot_grid(A,
基本用法 plot_grid()提供了将图形排列进网格以及为它们添加标签的简单接口： require(cowplot) theme_set(theme_cowplot(font_size=12)) #...如果你指定labels="AUTO"或labels="auto"，那么标签会自动按照大写或小写排列： plot_grid(plot.mpg, plot.diamonds, labels = "AUTO"...例如，要对齐一个分面图和一个非分面图，让它们左边轴对齐，我们可以用下面的代码： plot.iris <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +...（这个图片自动黑掉，啥情况~） recordedplot <- recordPlot() # record the previous plot 定义一个创建图形的函数： plotfunc <- function...注意许多对齐选项对除ggplot对象的其他图形不适用。 精细调节图形显示 使用 label_size调节标签大小，默认是14。
在论文里看到了一张图如下： ? 最近可能会用到，就琢磨了一下如何实现。不知道这种图叫什么名字，没办法搜索。但是感觉R语言里应该有现成的包来做这幅图。这幅图和ggplot2做的热图有点像。...通常用ggplot2做热图会用geom_tile()函数 首先是geom_tile()函数的一个例子 参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2...image.png 接下来同样的思路再做2幅，然后使用cowplot包的plot_grid()函数将图片拼起来 df2<-data.frame(A=paste("var",1:100),...每个单独的小图有些高，可以输出图片时压缩整体的高 p1.2<-p1+theme(plot.margin = unit(c(0,-0.3,-0.3,-0.3),'cm')) p2.2<-p2+theme(...图例有些被盖住和，可以改变图例的大小 p1.3<-p1+theme(plot.margin = unit(c(0,-0.3,-0.3,-0.3),'cm'), legend.key.size
cowplot的很多功能实现就依赖于gtable。 最近探索了一下gtable的使用，主要是两个方面：如何进行拼图和嵌图。...使用gtable进行拼图 cowplot拼图示例 cowplot就可以很方便的进行拼图，使用plot_grid函数即可，如下图所示。...::plot_grid(p1, p2, ncol = 2) ?...使用gtable进行嵌图 cowplot嵌图示例 cowplot进行嵌图的思路是通过创建新画布并不停叠加图层来实现，由于新图层的位置和大小可以调，也就呈现出了不同的嵌图效果。...不同于cowplot嵌图，在这里可以指定图片只嵌到坐标轴指示的panel区域。让嵌入的图是主图的panel区域的40%大小。
,font.size = 12 # 字体大小 ,title = "Bar plot for ORA" ) p2 <- barplot(ora_res,...showCategory=10 ,x = "GeneRatio" ) cowplot::plot_grid(p1,p2)barplot(ora_res, showCategory...cnetplot可以给基因加上foldchange信息，让图更好看 #3 readable-- edox <- setReadable(edo, 'org.Hs.eg.db', 'ENTREZID'...::plot_grid(p1, p2, ncol=2, labels=LETTERS[1:2]) 展示kegg图 library("pathview") hsa04110 <- pathview...node_label="category" #节点标签 “category”, “gene”, “all” and “none” cex_label_category = 1.2 #节点标签字体大小
导语 GUIDE ╲ 说起R语言的拼图，可能大家一点都不陌生，比如常用的“cowplot”和“patchwork”。gridExtra包也提供了一个拼图函数”grid.arrange“。...("aplot") 接下来依次讲解每个R包的用法： 拼图R包讲解 01 cowplot cowplot是R语言中最常用的拼图软件之一。...plot_grid(p1, p2, p3, ncol=3, labels=LETTERS[1:3]) 并且可以对子图的宽度和高度进行调整,以实现更多复杂的布局。...它不但有着更为简洁易用的图形语法，很容易的实现众多复杂布局，还可以将多张子图的图例集中在一起，放到图的一侧。...，似乎刻度线对齐的挺好，但仔细一看会发现进化树和条形图的y轴标签顺序都不对！
) #比patchwork包更强的拼图包 cor_plot <- recordPlot() #cowplot包里的recordPlot函数可以把这个相关性图抠下来强行赋值 # 拼图（相关性图属于另外一个拼图体系...） #load("pca_plot.Rdata") pdf("cor_plot.pdf", width = 10, height = 10) plot_grid(cor_plot) #plot_grid...(pca_plot,cor_plot) #cowplot包里的plot_grid()函数允许跨绘图体系拼图 dev.off() ## 圆圈视图 M = cor(t(a)) p.mat <- cor.mtest...sample(col_sample,nrow(mat)) #border_color = c("#66C2A5", "#FC8D62", "#8DA0CB", "#E78AC3") #根据相关性大小展示连线的颜色范围...transparency = 0.25#线条的透明度 ) 以下是小洁老师看到我的需求后发来的资料投喂: 弦图的边距问题： R circlize - 绘制边距和绘制区域-
包括： gridExtra包中的grid.arrange()。 cowplot包中的plot_grid()。...cowplot包中有几个函数可以用来合并图形： plot_grid():可以轻松地组合多个绘图。...图1 合并多幅图形 上面的代码中，首先绘制了三幅图形，箱线图，点图和时间序列图。然后使用cowplot包中的plot_grid函数将三幅图形合并到一幅图当中。...函数的参数含义是： plot：要放置的plot (ggplot2图形或gtable图形)。 x，y:：用于指定标签的位置。 size ：要绘制的标签的字体大小。...代码x = c(0.1, 0.5, 0), y = c(1, 1, 0.5),指定了三个标签的位置。例如第一个标签的位置是(0,1)，size参数调整的标签的大小。
在cowplot 中，plot_grid 是提供了一系列的选项的： 比如： plot_grid( p1, p2,p3,p4, labels = "AUTO", label_size = 15...详细了解参考：Arranging plots in a grid • cowplot (wilkelab.org)[2] patchwork 也可以像cowplot一样，非常方便的自动添加： wrap_plots...不同于cowplot 的label 参数，patchwork 借助于theme 函数，但又不同于一般的ggplot 的数学表达。...::plot_grid(patchwork1,patchwork2, ncol = 1, rel_heights = c(2,1)) 甚至还可以借助label 元素，以假乱真再加一个大的“title...”： cowplot::plot_grid(patchwork1,patchwork2, ncol = 1, rel_heights = c(2,1), labels
cowplot包提供了很多函数用于注释图形，包括图形下方的注释，图内数学表达式，组合图的总标题等。因为ggplot2 v2.2.0本身就支持这些特性，所以推荐优先使用ggplot2本身的方法。...未来两种相同的功能将从cowplot移除。 使用数学表达式注释 我们通常想要使用数学表达式注释图形，比如我们想要在图形中显示一个统计分析结果。...为此，cowplot定义了函数draw_label()，它可以给一个图形添加任意检验或数学表达式。 依赖于应用，我们可能想要以绝对坐标（独立于绘图数学）或以数据的坐标指定标签位置。...连接图标题 当我们使用plot_grid()组合图形时，我们可能想要添加一个跨越多个组合图的标题。虽然cowplot没有特定的函数实现这个效果，但可以通过以下少量代码实现。...ggplot(mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) + geom_point(colour = "green") + background_grid(minor='none') p <- plot_grid
这时你看到提示安装失败的R包后，还可以手动下载它们的安装包（源码格式或者二进制格式都可以），然后手动安装。 绘图函数 01 点图 很多人问这种点图是怎么做出来的： 其实很简单。...., scales="free") 这个例子展示的是对单组基因富集结果的点图可视化。...对于单组数据的可视化，师妹在之前的文章中已有介绍。其实cnetplot有众多的参数来支持用户来定制这个网络图，如节点大小，节点label大小，layout等，具体可参考我们提供的帮助文档。...::plot_grid(p1, p2, p3, ncol=3, labels=LETTERS[1:3], rel_widths=c(.8, .8, 1.2)) 有朋友说画出的网络图没有边，这个锅我们是不背的...至于它的用法跟centplot类似，就不用代码占篇幅了。小编这里要介绍一种新的图形： 这个图叫做功能分组网络图。这里的每一个节点都是一个通路/功能。
为何如此强调大小端的原因是，最近用到了数据通信，对于怎么发送，组包等字节就需要了如指掌。否则数据解析是出现问题。...不同大小端的cpu在处理过程中， 是很不一样的，在帝核的公众号中，很详细的讲到这一点，可以说以前仅仅是为了面试，做一下大小端的题目，其实在通信领域，才是大小端非常重要的知识点，也许历史原因吧，各个厂家生产了不同大小端的...cpu，才会出现这个情况，但其实历史上，大小端是比较又来头的，可以维基百科一下。
富集分析气泡图dotplot, 本脚本只需要一个表格数据（如果是clusterProfiler包输出的富集分析结果可直接使用），也可以是其他软件工具的结果，按需改成本脚本所需格式即可。...6.129368e-06 27 0.06 GO:0045444 fat cell differentiation 7.622508e-06 18 0.04 -------------- 可将数据按需排序好，图的顺序就是表格的顺序...其中GeneRatio必须为数值型，如下图所示，可能需要准换 # GeneRatio表示点颜色，Count表点的大小，横坐标为p值 # df表的顺序是什么，画图的顺序就是什么 #...::plot_grid() # fname=paste0(resultdir, '/', filemark,'.pdf') # ggsave(fname, width = 8, height =...::plot_grid(gh, gd, rel_widths = c(1.2, 1))
factor(rep(c("F", "M"), each=200)), weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58)))画图不同类型的可视化图形密度图...::plot_grid(p3, p4, align = "hv", nrow = 1)气泡图bubble plotggscatter(dfm, x = "wt",...::plot_grid(p1, p2, ncol = 2, align = "hv")添加边沿图 marginal plotslibrary(ggExtra)p <- ggscatter(iris,...= c(1, 2))上图主图和边沿图之间的space太大，第三种方法能克服这个缺点library(cowplot) # Main plotpmain <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length...::plot_grid(p1, p2, p3, p4, ncol = 2, align = "hv")混合图 混合表、字体和图# Density plot of "Sepal.Length"#:::::
简介 最近有个需求，统计课中需要绘制以下图形： 这里我主要使用 ggridges 包中的 stat_density_ridges()。...这个包的介绍，小编以前做过一期内容，可见：ggridges包—峰峦图详细介绍。读者需要进一步阅读课件这篇博文[1]，以及一些案例[2]。...使用 cowplot[3] 包，将两图进行合并。...小编对该包的介绍做过几期，可见：cowplot包：用R添加水印。其他合并的方式还有：R可视乎｜合并多幅图形；R可视乎|分面一页多图。...library(cowplot) # pdf("plot_cow.pdf", width = 8, height = 4) plot_grid(p1, p2, ncol = 1, nrow = 2) #
(iris$Sepal.Length, horizontal = TRUE, axes=FALSE) # 绘制上方箱型图 par(fig=c(0.65,1,0,0.8),new = TRUE) #设置右侧箱型图的布局参数...labs(title="图1") #如图1 #用%+%调整映射关系中的数据base <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point()# To override...#图2 #第二种调整数据的方法list# Alternatively, you can add multiple components with a list.# This can be useful...plot_grid {cowplot} install.packages("cowplot") #安装cowplot包library(cowplot) # 加载?...plot_grid #帮助函数查看具体usage 示例 library(ggplot2) df <- data.frame( x = 1:10, y1 = 1:10, y2 = (1:10)^2,
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