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R高级|利用cowplot包拼接图片(1)基本操作

有时候,我们想把画几幅拼接在一起,在R中,cowplot包提供了将图片拼在一起方法。...cowplot最佳适应对象是ggplot2包画,但是也可以画其他命令画,今天我们先将ggplot2画拼在一起。...0、安装cowplot包 install.packages('cowplot') 调用cowplot包 library(cowplot) 1、准备4幅 先用ggplot2画4幅...)、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相对位置,比如hjust=-0.5 7、设置每一个图片大小 使用scale来设置每一个图片大小,不是整张图片大小 plot_grid(

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「R」cowplot(一)介绍

cowplot是ggplot2包一个简单插件(或称拓展包),它目的是为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修改,如轴标签大小、画图背景。...下面图形结果跟ggplot2theme_classic()主题很像,但它们有一些重要不同之处,特别是字体大小。...注意如果你既想用ggplot2默认主题又想使用cowplot包,简单添加 theme_gray()到你图形上或者使用theme_set(theme_gray())为所有的子设置该主题。...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大小放在画板任意位置。这在组合子是是非常有用,比如将一个小插入大图形中。

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R高级|利用cowplot包拼接图片(2)巧用NULL调节距离、排版

学习这一篇教程前提是: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函数基本操作,我们仍然使用上一篇中A、B...本节,我们来讲如何调节图片之间距离。 在cowplot包中并没有直接调节图片距离函数,但是我们仍然有方法解决。 图片距离有2种:相对距离和绝对距离。...0、组 library(cowplot) plot_grid(A,B) 1、调节相对距离 相对距离指的是随着图片大小不断改变,图片大,图片之间距离就变小,图片小,图片之间距离就大。...2、调节绝对距离 绝对距离指的是图片之间距离与图片大小无关。 rel_heigths和rel_widths用来调节行、列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(NULL),注意空也是啊,所以这幅是1行×3列,有3附图:A、空B,我们给三个加上标签 plot_grid(A,NULL,B,nrow = 1,

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R语言cowplot包拼图系列教程~文末彩蛋

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 前面所讲图形都是简单图形拼接...,所谓简单,指得是两幅布局相同,但是如果两幅布局不同,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 A library(ggplot2) library(cowplot) mpg$year = as.character(mpg$year) A <- ggplot(mpg,aes(year...画1行时候,底部和顶部对齐 plot_grid(A,B,nrow = 1,align = 'hv', axis = 'b') 画成1列时候左右两侧对齐 plot_grid(A,

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「R」cowplot(四)图形排列

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,要对齐一个分面和一个非分面,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 定义一个创建图形函数: plotfunc <- function...注意许多对齐选项对除ggplot对象其他图形不适用。 精细调节图形显示 使用 label_size调节标签大小,默认是14。

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ggplot2实现一幅自己叫不上来名字

在论文里看到了一张如下: ? 最近可能会用到,就琢磨了一下如何实现。不知道这种叫什么名字,没办法搜索。但是感觉R语言里应该有现成包来做这幅。这幅和ggplot2做有点像。...通常用ggplot2做热会用geom_tile()函数 首先是geom_tile()函数一个例子 参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2...image.png 接下来同样思路再做2幅,然后使用cowplotplot_grid()函数将图片拼起来 df2<-data.frame(A=paste("var",1:100),...每个单独有些高,可以输出图片时压缩整体高 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,可以改变图例大小 p1.3<-p1+theme(plot.margin = unit(c(0,-0.3,-0.3,-0.3),'cm'), legend.key.size

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相关性热、圈、弦(笔记)

) #比patchwork包更强拼图包 cor_plot <- recordPlot() #cowplot包里recordPlot函数可以把这个相关性抠下来强行赋值 # 拼图(相关性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颜色范围...transparency = 0.25#线条透明度 ) 以下是小洁老师看到我需求后发来资料投喂: 弦边距问题: R circlize - 绘制边距和绘制区域-

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「R」cowplot(三)添加注释

cowplot包提供了很多函数用于注释图形,包括图形下方注释,图内数学表达式,组合总标题等。因为ggplot2 v2.2.0本身就支持这些特性,所以推荐优先使用ggplot2本身方法。...未来两种相同功能将从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标题。虽然cowplot没有特定函数实现这个效果,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

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enrichplot作者来介绍新功能啦,您不来看看吗?

这时你看到提示安装失败R包后,还可以手动下载它们安装包(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 很多人问这种点是怎么做出来: 其实很简单。...., scales="free") 这个例子展示是对单组基因富集结果可视化。...对于单组数据可视化,师妹在之前文章中已有介绍。其实cnetplot有众多参数来支持用户来定制这个网络,如节点大小,节点label大小,layout等,具体可参考我们提供帮助文档。...::plot_grid(p1, p2, p3, ncol=3, labels=LETTERS[1:3], rel_widths=c(.8, .8, 1.2)) 有朋友说画出网络没有边,这个锅我们是不背...至于它用法跟centplot类似,就不用代码占篇幅了。小编这里要介绍一种新图形: 这个叫做功能分组网络。这里每一个节点都是一个通路/功能。

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