geom_text将不需要的项目添加到geom_point/color图例 - 腾讯云开发者社区

x <- 1:8 df <- data.frame(x=1:8,y=1.2+x^2) ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+geom_smooth()+geom_text(aes...图例绘制 2.1 guide_legend函数（主要参数：color, shape, size）图例调整函数也属于标度函数的一类，但不可以直接使用加号来连接，必须放在函数中，作为一个参数。...() #画出散点图，在不对图例进行任何调整的情况下，图形有测也会出现三个图例，分别是color,size,shape pp+guides(color='colorbar',size='none',shape...和guide_legend设置的是不同的图例，guide_colorbar定义色条图例，guide_legend定义普通图例。...=factor(cyl)))+geom_point() pt+scale_color_discrete(name='cyl')+ #由于theme()函数无法定义图例的标题，因此事先用scale函数定义

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ggplot2优雅的绘制圆点柱状图

), x = -3.2, hjust=0, size=3.5, color="black")+ geom_text(data=data %>% filter(diff >0),aes(label...(size = 10, color = "black"))+ # 绘制图例 geom_rect(xmax =3.8,xmin = 2, ymin = 0, ymax = 3, fill...color='steelblue4')+ geom_point(y=1, x = 2.6, size = 4.5, color = "steelblue4")+ geom_text(label...=2.3, x=2.6, xend=3.6, size=5, alpha=0.5, color='#BA7A70')+ geom_point(y=2.3,x = 2.6, size = 4.5,...color = "#BA7A70")+ geom_text(label = "Less", y =2.3, x = 2.1, hjust = 0, color = "#BA7A70", size

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ggplot2优雅的绘制森林图

read_csv("AKT3_mRNA_OS_pancan_unicox.csv") 绘制森林图 p1 <- ggplot(unicox,aes(HR_log, cancer, col=Type))+ geom_point...legend.text = element_text(color="black",size=9), # 定义图例文本 legend.spacing.x=unit(0.1...unicox %>% select(cancer) %>% distinct() %>% mutate(group="A") %>% ggplot(aes(group,cancer))+ geom_text..."]",sep="")) %>% select(4) %>% mutate(group="HR(95%Cl)") %>% ggplot(aes(group,`HR(95%Cl)`))+ geom_text...(.,2))) %>% mutate(group="A",p.value=as.character(p.value)) %>% ggplot(aes(group,p.value))+ geom_text

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答读者问：R语言ggplot2画气泡图展示相关性分析的结果~文末留言送书

第一步是准备数据部分数据集如下 image.png image.png 总共4列前两列是变量第三列是相关系数第四列是显著性P值前面的变量需要注意的是，因为只画上三角，所以准备数据的时候是...library(ggplot2) ggplot(data=df1,aes(x=var_x,y=var_y))+ geom_point(aes(size=value,color=value))+...=var_y) -> df2 head(df2) ggplot(data=df1,aes(x=var_x,y=var_y))+ geom_point(aes(size=value,color=value...(x=var_y,y=var_x, label=paste0(value,label))) image.png image.png 最后调整一下图例的高度...=var_y) -> df2 head(df2) ggplot(data=df1,aes(x=var_x,y=var_y))+ geom_point(aes(size=value,color=value

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R-ggplot2 学术散点图绘制

这种效果是万万不能进行学术发表的，当然，你可以通过ggthemes 包选择合适主题进行修饰。而推文的目的在于熟悉和理解绘图函数，再说了，一些统计指标还是需要自己另行添加的。...代码如下： #导入需要的包 library(ggpubr) plot <- ggplot(scatter_data,aes(x = true_data,y = model01_estimated))...+ geom_point(shape=15) + geom_smooth(method = 'lm',se = F,color='red',size=1) + #绘制对角线:最佳拟合线...axis.line = element_line(size = .8), axis.ticks = element_line(size = .8), #去除图例标题...到这里，一幅符合学术出版的相关性散点图就绘制完成了，我想需要绘制的图表元素应该都体现出来了 ? ? 03. 总结 R-ggplot2 绘制相关性学术散点图还是很方便的(毕竟有好多优秀的第三方包

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跟着Nature Genetics学画图：R语言ggplot2画点和连线展示群体间Fst值和群体内Pi值

), vjust=-0.5, color="red")+ geom_text(data=dfpi,aes(x=x,y=y,...), vjust=-0.5, color="red")+ geom_text(data=dfpi,aes(x=x,y=y,...="red")+ scale_color_manual(values=cols) image.png 最后将Fst的值添加到图上这里如何将文本添加到合适的位置我还想不到比较好的办法了，只能先用代码添加...), vjust=-0.5, color="red")+ geom_text(data=dfpi,aes(x=x,y=y,...="red")+ scale_color_manual(values=cols) image.png 本篇推文完整的示例数据和代码可以在公众号后台留言20210913获得欢迎大家关注我的公众号

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ggplot2-annotation|画图点“精”，让图自己“解释”

可视化的展示方式可以使数据更易读，且容易看出一些数据下隐藏的“结果”，而添加注释则可以进一步聚焦到想重点展示的“信息”。...一绘制基础图 library(ggplot2) p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() ?...更多参数ggplot2|详解八大基本绘图要素，主题ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢”，图例ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢可参考。...方式添加 p + geom_text(data=annotation, aes( x=x, y=y, label=label)) ?...=0.2, color="blue", fill="blue") ?

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Nature图表复现 | 组合绘制个性化热图

论文论文原图 ❝此图主要通过多个几何对象的叠加来进行绘制，图形的绘制并非难点，难点在于如何对源数据进行统计分析得到绘图所需数据，在此小编随意构建了数据仅供绘图展示。...TRUE ~ "former")) 数据可视化 ggplot()+ geom_tile(data=p1,aes(ID,name,fill=group))+ geom_text...(data=p1,aes(ID,name,label=p_value), color="white",vjust=1,size=5,hjust=0.5)+ geom_point...color="black",face="bold"), # 自定义图例文本 legend.position ="right", # 设置图例位置 legend.spacing.x...= unit(0.05,"in"), # 设置图例内部的水平间距 plot.margin = ggplot2::margin(10,30,10,10), legend.direction

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Nature图表复现｜热图叠加折线图

# 将数据从宽格式转换为长格式，除了"cluster"列 separate(`name`, into = "name", sep = "-") %>% # 将"name"列根据"-"分隔成新的列...= element_blank() # 设置图例标题为空 ) 绘制线图 line % ggplot(aes(x = type, y =...len, group = cluster, color = group)) + # 使用ggplot绘图，设置映射 geom_line() + # 添加线图层 geom_point(size...= 2) + # 添加点图层，设置点的大小 geom_text(aes(label = text), nudge_x = 0.08) + # 添加文本图层，设置文本偏移 scale_x_discrete...(limits = c("tVCs", "Hodts")) + # 设置x轴刻度顺序 scale_color_brewer(palette = "Paired") + # 设置颜色 theme

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用R在地图上绘制网络图的三种方法

首先准备需要的R包，当需要一次性加载多个R包时，我们可以利用pacman，它整合了library包中的一些相关函数，利用pacman包中的p_load函数可以自动加载需要的R包，如果没有找到则会自动安装缺失的...（LON和LAT）和国家名字，这些就是之后要在地图中展现的节点，下面我们需要在这些节点之间随机创建一些连结，方便之后将不同国家连起来。...)) 方法一：ggplot2 除了需要世界地图（country_shape）中国家边界外，我们还需要三个几何对象： geom_point：绘制节点； geom_text：添加节点的标签名字； geom_curve...然后是绘制第二个需要叠加的图层——节点(nodes) (p_nodes <- ggplot(nodes) + geom_point(aes(x = lon, y = lat, size = weight...最后需要用annotation_custom(ggplotGrob)把p_edges和p_nodes添加到p_base上，三个图形就叠加在一起了。

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了解绘制条形图和折线图的细节

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。...(position = 'identity') #然而，我们经常需要负值为蓝色，正值为红色，且图例显得比较多余 #通过scale_fill_manual()进行颜色调整，参数guide='none'删除图例...()进行调整并指定图例对应需要的调整的图形属性 ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar))+geom_col()+ guides(fill...=guide_legend(reverse = T)) #3.如果想要反转条形的堆积顺序，可以使用position_stack(reverse=T)来实现，同时需要反转图例顺序保持一致 #当然也可以通过调整数据框顺序实现上述操作...A：在绘图命令中使用geom_text()函数即可添加数据标签，此时需要分别指定一个变量给x,y和标签本身。

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ggplot2绘制散点图配合拟合曲线和边际分布直方图

❞ 1.拟合曲线的添加 ❝拟合曲线的添加在R中常用的大概有两个函数geom_smooth与ggmpisc::stat_poly_line。两者均可用于在R图形中添加平滑线或拟合线，需要选择正确的模型。...它们有一些相似之处，但也有一些关键的区别。 ❞ stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。...=species)) + geom_point(aes(size = body_mass_g), alpha = 0.5) + # 添加散点图层，点的大小表示体重 stat_poly_line...length (mm)\n", y = "Bill length (mm)") + # 设置坐标轴标签 guides(colour = FALSE, size = FALSE) + # 不显示颜色和大小的图例...ggMarginal(p, type = "densigram", groupColour = TRUE, groupFill = TRUE, alpha = 0.4) ❝本节内容介绍到此结束，过程仅供参考；有需要学习时间可视化的朋友

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ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来

二 ggplot2绘制火山图 2.1 绘制简单的火山图--点图 ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val))) + geom_point...3）标示重点显著差异基因上图是不是有点像了，新增sign列，利用ifelse函数添加重点显著差异基因，然后使用geom_text参数添加到图上， data$sign <- ifelse(data$adj.P.Val...library(ggrepel) ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val), color = change)) + geom_point...5）标示感兴趣的基因的表达情况将我们感兴趣的基因添加到数据的LABEL列中，假设以下几个基因是我们重点关注的基因，单独查看以下基因的表达情况 ?...ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val), color = change)) + geom_point(alpha=0.8,

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R可视化：不一样的ggplot2箱线图

density: 密度参数，可能用于调整箱线图内密度图的显示。legend.h: 图例的高度。legend.x.pos 和 legend.y.pos: 图例在图表中的位置。...legend.pixel: 图例中图案的像素大小。legend.w: 图例的宽度。legend.label: 图例的标签，用于说明不同图案代表的组别或条件。...geom_point(size = 2, shape = 5)：在箱线图上添加点，大小为 2，形状为 5（通常是一个星号）。labs(x = "")：设置 x 轴的标签为空字符串。...geom_text(data = plotOcc, aes(x = Group, y = position, label = occ_lab), show.legend = FALSE)：在 plotOcc...guides(color = "none")：设置颜色图例为不显示。theme_classic()：应用经典的 ggplot2 主题。

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火山图|给你geneList，帮我标到火山图上

2.3 绘制火山图 ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val), color = change)) + geom_point(alpha...(name = "", values = c("red", "green", "black"), limits = c("UP", "DOWN", "NOT")) + geom_text(aes(label...了解一下ggplot2绘图的方式，标示的基因就是各个基因的text，然后想办法将其赋予到一个 aes 中即可。三标示指定基因和上面类似，将指定基因添加到绘制数据中即可。...3.3 标示文件中的指定基因 ggplot(data = data2, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val), color = change)) + geom_point...(name = "", values = c("red", "green", "black"), limits = c("UP", "DOWN", "NOT")) + geom_text(aes(label

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生信绘图与配色

画布：ggplot()函数，mtcars为画图数据 2.横纵坐标：mpg,qsec两个变量 3.散点- 几何对象： geom_point(）函数，size,alpha为控制点属性的参数 4.散点颜色-...变量映射：color = factor(cyl)：把cyl这个变量因子化，不同的颜色表示变量的分类水平 5.图例- 变量映射的产物 6.背景网路：theme_bw()完成，主题函数 7.坐标：横纵坐标，...最基本的四要素： 1)绘图数据:mtcars 2)画布：由geom_point()函数完成 3)映射：由aes()函数完成 4)几何对象：由 geom_point()函数完成 ggplot2的基本结构：...C'),each = 15), incidence = sample(10:100,45)) #16-rank(incidence)显示肿瘤在不同regions从大到小排列，需要根据自己的数据更改...theme(legend.position = c(.15,.85))图例位置 5.3多面板图facet_wrap(~clarity,ncol = 3)分三列面板 5.4元素大小散点图geom_point

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R语言之可视化（32）之ggtext：提高ggplot2的文本呈现

富文本可用于图注解（图标题，字幕，标题，轴标签，图例等）中并可视化文本数据，就像通常使用geom_text（）。...library(ggplot2) library(ggtext) ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + geom_point...element_textbox（）提供了对渲染大量需要自动换行的文本的支持。...= color, fill = fill, hjust = hjust, vjust = vjust ) + geom_richtext() + geom_point(color...= grid::unit(rep(0, 4), "pt") # remove padding ) + geom_point(color = "black", size = 2) + scale_color_identity

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🤩 Circular lollipop | 哇咔咔！！！环形棒棒糖图好吃又好玩！~

time_unit == "years" ~ value * 60 * 24 * 365, TRUE ~ NA_real_ ) ) ---- 4.2 增加画图空间接下来，将固定值1000添加到所有时间...= 0.8, size = 8, label.color = NA ) + # 用`geom_text()`添加普通文本，放置在圈圈的中心 geom_text( x...= 0.87, color = "grey60" ) + geom_text( x = 250, y = 1.1, label = "Time it takes to...", size = 7, lineheight = 0.87, color = "grey73" ) + geom_text( x = 250, y = 1.95...= (365 * 24 * 60 + plus)), color = "grey73", size = 0.2) + geom_point(aes(size = time)) + # 添加每个圈内的

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R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（）

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。...image p + geom_point() + geom_text(hjust = 0, nudge_x = 0.05) ?...image p + geom_point() + geom_text(vjust = 0, nudge_y = 0.5) ?...image p + geom_point() + geom_text(angle = 45) ?...image 如果将文本放在堆积的条形图中每个条形图的中间，需要设置position_stack（）的vjust参数 ggplot(data = df, aes(x, y, group = grp)

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ggrepel解决标签之间重叠问题

有时候画图需要给样本添加标签，当样本比较多，在图形中添加标签容易出现标签遮盖的问题，这个时候可以用ggrepel包的geom_text_repel()解决样本标签重叠问题。...当用geom_text()添加标签时会出现重叠现象： ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color="blue")+ geom_text(aes(wt...用geom_text_repel()代替geom_text()时则不会重叠： library(ggrepel) ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color

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R语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制

ggplot2优雅的绘制圆点柱状图

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