整理毕业论文数据的时候,想将RNA-seq上游的一些分析结果可视化,主要是比对和定量的结果,通过图表展示反而没有那么直观,经过一番摸索,最后画出了下面的图。
没有难学的技艺,只有不够辛勤的付出! 今天这篇文章推送仿的的是网易数独的一幅信息图,内容呈现的是全球各国人民对于养老所持的态度,数据来源于Pew Reserch Centre。 图表整体难度中等,使用
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
在上一节中[[77-R可视化13-多个ggplot图象映射实现以假乱真的dodge+stack效果]],我们提到了这张图:
坐标轴重叠是常见的绘图问题,常规的解决方式是增加图形的宽度、降低字体大小、坐标轴文字旋转。还有 2 个新的方式,自动错位排列和隐藏重叠坐标轴。
另存为csv格式,存储到Rstudio的工作目录下。这边我命名为 example_1.csv
今天是大年初三,想必小伙伴们都放假在家陪着爸爸妈妈,吃着家乡的饭,和家人一起过节,小编在这里给大家拜个年~祝大家新年新气象,新年好运气有福气,工作顺利,身体健康~
今日心血来潮,看到一幅制作精良的图表,就想使用ggplot2代码实现,虽然不知道该怎么称呼这个图表,但是能顺利做出来也是很有成就感的! 加载数据包 library("ggplot2") library("grid") library("showtext") library("Cairo") font.add("myfont","msyh.ttc") 构造图形数据源 mydata<-data.frame( id=1:13, class=rep_len(1:4, length=13), Label=c("Eve
ggplot2已经非常好用了,但是大家对美的追求是永无止境的,比如对于坐标轴,有人可能更喜欢base r那种,base r的很多默认图形,坐标轴都是分离的,比如这种:
最近科研绘图中,需要解决这么一个需求。如何将下图中的左图(低配版)转化为右图(高配版, x,y 轴分离)。
本次内容介绍条形图的绘制,包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。
本期开始继续基础图表(柱形图/条形图(bar charts))的绘制推文教程,但在系列绘制之前,我们先介绍下个人较喜欢的一个绘图R包-ggchicklet包,用于绘制带圆角角度的柱形图(Rounded Segmented Column)。主要涉及的知识点如下:
条形图是科研中常用的图,但是有时候可能你会觉得普通的条形图过于平平无奇。还有些时候展示的空间有限,数据却很庞大,这时再用普通的条形图可能就不利于展示信息了。那么要怎么办呢?不如考虑一下使用环状条形图。我们先来看几个关于环状条形图的例子。
今天的推文是昨天推文的延续 跟着Science Advances学画图:R语言ggplot2画柱形图如何让屁股朝右。在昨天的推文中模仿了论文 Landscapes of bacterial and metabolic signatures and their interaction in major depressive disorders中的 figure2B image.png image.png 但是有一个细节没有能够实现,就是让坐标轴以上图样子的科学计数法显示,昨天的推文发出后有读者留言了对应的
本文将给大家介绍一个ggplot2灰常牛X的可视化扩展包,我将该包主页的包用法介绍整理成中文,分享给大家。 包名叫geofacet,有经验的charter大概能猜出来个大概,没错该包是关于可视化数据中的地理信息,以及维度分面。 作者命名非常讲究,将该包的两个主要核心功能进行组合命名。 地理信息可视化分面,这么吊的包你肯定是第一次看到吧(其实之前介绍过一些地图上的mini 柱形图、饼图等都算这一类),但是这里的分面功能做的更加彻底,作者还是遵循惯例,将这种基于地理信息分面的可视化功能对接了ggplot2,并
DT君的数据可视化向来都是业界清流,经常有人来问制作方法,奈何设计师小哥哥无法一一指点。 这下好了,有位数据侠终于按捺不住亲自上手啦!
最近遇到一个问题,如何将ggplot 连续性数据的坐标轴文本,自定义成想要的分类数据,比如1:10 的数值替换成 id1, id2...id10,实现以假乱真的效果。
使用R语言的ggplot2作图,使用geom_text()函数添加文本,因为文本比较长,所以想在文本中间添加一个换行符,这样添加文本后就可以换行显示 📷 image.png 这个是数据 但是使用R语言读取进来的时候为什么会多一个斜杠呢? 📷 image.png 我是win10系统 R语言是4.0.3 我之前好像也这样处理过数据,当时好像没有遇到过这个问题呀 暂时不知道问题出在哪了 查了还没有找到资料 linux系统也有这个问题 📷 image.png 现在想到的办法是只能把这一列数据拆分成两列,读入以后再使
使用ggplot2制作放射状玫瑰图本不是什么难事,仅需将普通单序列柱形图添加添加一个极坐标转化参数即可。 但是遇到比较小清新的案例,还是值得手动操作一下的。 本文图片案例来源于DT财经关于星巴克门店分
💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load("E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family = "Girassol")) theme_update( text = elem
今天推文模仿的图片是来自于论文 Landscapes of bacterial and metabolic signatures and their interaction in major depressive disorders。有读者在公众号的后台留言问 论文中Figure2中的A图如何实现 image.png image.png 今天的推文就介绍一下,因为A图的数据较多,我们来模仿B图,过程其实是一样的 image.png image.png 左边两幅图是柱形图叠加误差线还叠加了散点图 最右
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释,比如GO或者KEGG的注释,注释好以后通常是富集分析。如果是研究比较多的物种,可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好,最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。但是如果是比较小众的物种,没办法借助clusterProfiler这个R包的话,如何得到和clusterProfiler一样的可视化结果呢?今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码
Geom_text()将文本直接添加到绘图中。 geom_label()在文本后面绘制一个矩形,使其更易于阅读。
有的小朋友可能会说,这不就是个背景吗?在[[57-R可视化6-ggplot2三部曲最终之进阶为菜鸟]] 中我也提到过主题中的panel.background 参数,比如下图:
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制镶嵌条形图,下面通过一个小例子来展示 ❞ 📷 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(ggtext) 导入数据 incl_gen_2019 <- read_tsv("incl_gen_2019.xls") %>% mutate(OECD = rowMeans(select(., 3:last_col()))) %>% rename(provisions = 1) %>% add_r
关于这个误差bar的添加,主要的问题其实是计算的问题,需要max和min,如果存在分组的问题,那么就需要使用按照分组再计算max和min,然后再在aes中使用。 love&peace
ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法,丰富了ggplot2文本的表现力。
本来没有打算写这一篇的,因为在一幅图表中使用双坐标轴确实不是一个很好地习惯,无论是信息传递的效率还是数据表达的准确性而言。 但是最近有好几个小伙伴儿跟我咨询关于ggplot2的次坐标轴问题,平时的一些业务分析中,有些场景出于数据呈现的需要,或者阅读习惯等,往往需要在一幅图中呈现两个量级不等的坐标。 所以我觉得这一篇推送很有必要,确实在最新版的ggplot2(ggplot 2.2.0以上版本)中,已经加入了次坐标轴参数,通过这个次坐标轴的转换,我们可以模拟出不同数量级的次坐标轴效果。 因为其中用到了英文月份简
https://github.com/plemey/SARSCoV2origins
首先我们定义一下什么是攻防一体,在前面的回答中有答主采用的标准是——全明星球员并且入选最佳防守阵容。本篇文章采用的标准是:
大数据文摘出品 编译:汪小七、张馨月、云舟 主成分分析(PCA:Principal Component Analysis)非常有助于我们理解高维数据,我利用Stack Overflow的每日访问数据对主成分分析进行了实践和探索,你可以在rstudio :: conf 2018上找到其中一篇演讲的录音。演讲的重点主要是我对于PCA的理解,而这篇文章中,我将主要介绍我是如何实现PCA的,以及我是如何制作演讲中使用到的图表的。 rstudio :: conf 2018 https://www.rstudio.co
本来想颜色让你们自己调的发现,还有一个技术点:重叠的颜色ggplot 会变成两种颜色对应的合成色,这样就和legand 中的不符了。这里需要手动替换一下,最终代码如下:
ggplot2是一个神奇的R包,可以将自己的统计数据绘制成想要的图案。从今天起小编计划为各位观众老爷们带来一个ggplot2的系列教程。那么首先呢,大家在可视化自己的科研数据时,最最最常用的就是绘制一个带误差或者显著值的柱状图。
我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
不可否认的是里面的优秀资源确实不少,比如;https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图:
分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数
原文链接:http://tecdat.cn/?p=8003 演示数据集 library(gapminder) head(gapminder) ## # A tibble: 6 x 6 ## cou
https://news.cgtn.com/news/2020-05-08/Beijing-Winter-Olympics-color-system-and-dynamic-graphics-released-QkvJxPsfBu/index.html
二者唯一的区别在于,col 的stat 参数是identity。因此如果使用geom_bar 指定stat = "identity",二者是没有区别的。
总共4个分组的差异分析,频率为4的基因就是共同的差异表达基因。我们选择3个来显示:
配色来源于论文 https://www.nature.com/articles/s41577-022-00707-2 里面图的颜色看起来非常舒服,摘下来作为自己数据可视化作图的备选项 第一个图 📷 image.png 八个配色 library(ggplot2) cols<-c("#88c4e8","#db6968","#982b2b","#0074b3", "#e5ce81","#f47720","#459943","#bdc3d2") dat01<-data.frame(x=LETTE
本文在做学术论文中,正好想做一下把y轴一些数据进行截断的效果。通过网上检索,整理了一下两种方式构建坐标轴截断图。
❝本节来介绍如何使用R语言来做数据统计分析,通过「rstati」包进行t-test,完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化 ❞ 安装并加载R包 package.list=c("tidyverse","rstatix","ggtext") for (package in package.list) { if (!require(package,character.only=T, quietly=T)) { install.packages(package) library(
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