本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图,由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
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:
写在最后:有时间我们会努力更新的。大家互动交流可以前去论坛,地址在下面,复制去浏览器即可访问,弥补下公众号没有留言功能的缺憾。
ps:高级绘图函数是指可以绘制出一张图,而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”,低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制,二者都是base包的内容
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
参考:R绘图系列-带有significant信息的boxplot | showteeth's blog[1]GitHub - const-ae/ggsignif: Easily add significance brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")")
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
流式细胞术通过光学检测系统快速检测多参数的细胞流。许多因素使得流式细胞术能够成功和广泛的应用,比如检测速度(能够允许大量的细胞被检测),高度的准确性和分辨率,低成本。此外,流式细胞术还是一种非破坏性技术,可以分选出活细胞用于后续分析。能够分析和分选单个细胞的能力使流式细胞术在生物学和医学领域有非常广泛的应用。
颜色-color;大小-size;形状-shape;透明度-alpha;填充颜色-fill
ggeconodist是开发者受Economist杂志独特风格的启发,开发的一款与普通绘制的箱型图不同风格的R包。
在视觉性吸引方面,人类绝对是动物界的另类。当一张一张数据分析的统计表摆在眼前时,人们并不能快速的洞察其中的关系。然而,当一张张精心绘制图形展现零散数据时,往往会让人兴致盎然,阔然开朗,并能够快速的从视觉角度呈现洞察关系,作出非常有意义的比较。
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程,也算是自己的一个基础知识积累和巩固,希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制,主要知识点如下:
今天这篇推文小编给大家介绍一个一直想绘制的图表-议会图(parliament diagrams),当然这也是柱形图系列变形的一种。绘制这种图表也是超级简单的,只需使用R-ggpol包进行绘制即可,当然,改包还提供其他优秀的绘图函数,下面就一起来看下吧。
今天是大年初二,这篇文章我只想传达一点: 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的,如果有,请换个关键词继续Google! 第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言: 因为这个语言是肉丝儿(Ross Ihaka)和萝卜特(Robert Gentleman)两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言,所以叫做R语言。这两个人是统计学教授出身,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统!如果你平时的工作和统计相关,你好意思不会点R语言么? 另外,在R语言的官网上,有这样一
总共是26个基因,它们都是在case 和 control两个分组需要看表达量差异,而且case 和 control两个分组内部都是10个病人。
在先前的内容中[[101-R可视化29-底层绘图系统grid学习之使用grid作图]],我们说过,如果可以结合grid 与ggplot 绘图就好了:一方面,通过ggplot 绘图的高级语法,可以省去许多绘图中复杂的代码设置;另一方面,通过grid 底层的调用,我们也可以实现更加灵活的图层设置。
本期将推出一篇关于栅格(Raster)数据的R语言可视化的绘制教程,其目的也是为大家提供绘图思路。本期绘制的数据为30m的土地利用(land use)数据,具体区域为广州市。主要内容如下:
首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式。
安装 R 现在最新版的 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布),该发行版的名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??),事实上只要用 3.0
提到R语言,总会想到它强大的绘图包ggplot2,甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如,python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下,总结了一些日常绘图中常用的命令。
首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式。 作图数据格式如下:
https://docs.qq.com/sheet/DV0dxREV1YkJ0ZmVj
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现,其通过柱子的高低,直观地比较离散变量各水平之间的差异,它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
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
随着科技的发展,我们生活中生产的数据日益增加,数据可视化变得至关重要!通过大数据的可视化,使我们更能读懂其中的奥秘!
详细内容可见小洁老师的前期推文https://mp.weixin.qq.com/s/p7LLLvzR5LPgHhuRGhYQBQ
几何对象的本质,也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后,便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层,接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等,便可以实现图层的添加。
接触过R中的ggplot绘图的伙伴应该被其优雅的绘图所吸引,那么现在大家基本都用python来进行数据处理,在python中也有许多绘图库,除了我们熟悉的matplotlib之外,今天给大家介绍一个拥有ggplot一样绘图美学的python绘图库plotnine。plotnine提供各种不同的可视化,易于适应定制输出。如果你之前接触过R中的ggplot,那么使用plotnine将毫不费力。plotnine安装十分简单,可用pip或者conda直接安装:
今天工作了,就赶紧给大家推荐一个好用的具体子图显示绘制工具-「ggmagnify」
其实这个问题在需要有文本标注的图形中经常遇到,在文本数量较多且图形布局较为拥挤时,大部分制作者选择使用图片处理工具如AI等,进行单独的文本添加。
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。
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制",也得到很多小伙伴的响应
ggsave(p,filename = "iris_box_ggpubr.png")
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
ggPlantmap包含了一些内置的数据集,描述了不同的植物组织和发育阶段。这些数据集可以直接用于绘图,也可以与用户自己的数据合并。
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。
上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程,本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作,主要涉及的知识点如下:
color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度
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。
由于近期疫情的播散,而流行病学研究对疫情防控又至关重要,所以,最近涌现了一大批关于疾病流调的文章,这也使得很多研究人员在文章中需要绘制不同地区的地图作为文章中的主图。这些图频繁出现在Lancet或者NEJM、CNS等顶级杂志中,不过对于很多科研人员来说,地图的绘制由于没有现成软件可以直接操作,一直以来都是一大难题。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。
不知不觉,距离小仙上次发文已经过去五个多月了。R语言作图系列的更新频率跟理想中的一月一次差别有点忒大了,不得不让小仙陷入深深的反思,对于时间的规划也有了一些新的感悟。
今天这篇推文,小编还是像往常一样交给大家绘图技巧,今天的主角就是-树形矩阵图(Treemap)。绘制树形图使用R或者Python都是可以绘制的,今天我们还是使用R进行绘制(Python绘制结果为交互式,后面统一介绍相应的库)。在R中有专门的包-treemapify包进行绘制。今天内容主要如下:
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
KM法即乘积极限法(product-limit method),是现在生存分析最常用的方法,是由Kaplan和Meier于1958年提出,因此称Kaplan-Meier法,通常简称KM法。KM法是这样估计生存曲线:首先计算出活过一定时期的病人再活过下一时期的概率(即生存概率),然后将逐个生存概率相乘,即为相应时段的生存率。
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
今天小编给大家介绍第二种方法,绘制散点图,并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图(密度图)里面使用的数据。这次我们使用的R包叫ggExtra
快速计算点密度的度量并将其显示在地图上通常很有用。在本教程中,我们将使用 ggmap R 包中包含的德克萨斯州休斯顿的犯罪数据来演示这一点。
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