ggplot geom_hline中无法识别数据列_ggplot无法识别R中的ggplot中的geom_rect填充_数据中每列的ggplot - 腾讯云开发者社区

一载入R包，数据 library(ggplot2) library(openxlsx) library(dplyr) #绘制火山图数据 data <- read.xlsx("火山图.xlsx", sheet...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。...额外生成一列相同列是为了后面合并后还有一列存在，这一列用于标示基因。...增加了geneList列，为了后面使用text的方式添加上基因。...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

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ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来

一载入R函数包及数据集 library(ggplot2) data <- read.csv("火山图.csv",header=TRUE,row.names = 1) head(data) #查看数据类型...2.2 细节优化火山图 1）根据阈值设定上下调基因新增change列，利用ifelse函数添加基因的上下调情况，color进行区分，然后使用geom_hline() 和 geom_vline( )参数添加阈值线...2）添加阈值线使用geom_hline() 和 geom_vline( )参数添加阈值线 ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val...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 ?...呐，到这里除了数据不一样，基本实现了文献中的火山图，是不是以为到这就结束了？NO!NO!NO! 实现上述静态的就可以发paper去了！

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ggplot2画散点图拼接密度图

今天的内容主要参考了微信文章 aplot包：让你画出更复杂的图好了下面就开始介绍具体的实现过程首先是模拟数据生成两列符合正态分布的数据，然后组合成一个数据框 x<-rnorm(500,0,1)...image.png 按照Y轴的范围填充三个颜色，比如大于3填充一个，小于-3填充另外一种，-3到3中间的填充另外一种给数据添加一列新的用来映射颜色 df$color3,"A...c("green","blue","grey"))+ theme_bw()+ geom_hline(yintercept = -3,lty="dashed")+ geom_hline(yintercept...(aes(color=color))+ scale_color_manual(values=c("green","blue","grey"))+ theme_bw()+ geom_hline...欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本

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VS Code中无法识别npm命令

今天在VS Code中执行npm install命令时报了“'npm' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”的错误。...首先检查环境变量是否配置正常：系统变量中NODE_PATH，变量值为nodejs的安装路径。 ? 用户变量Path包含%NODE_PATH% ?...如果说通过CMD打开的命令行可以执行node -v以及npm-v，但是在VS Code中却无法识别。那么可能是如下两种情况： 1. 配置环境变量的时候VS Code处于运行状态。...VS Code并不会动态去刷新环境变量，需要重启才可以识别npm命令。 2. 权限不够。可以尝试以管理员身份运行VS Code。（笔者就是该种情况）记得重启电脑！！！

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

geom_hline()中传入参数yintercept来绘制垂直于y轴的线条： p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point() + geom_hline...列将原数据集伸展为“年份、变量名、对应数值”的形式 data <- melt(data, id='year') h <- ggplot(data, aes(x=year, y=value))+ geom_area...== T] <- 1 na.count[na.count == F] <- 0 #将Day按列与na.count拼接并转为数据框 na.count <- data.frame(cbind(na.count...~variable) p 2.5 density()与density2d() 　　很多时候当我们获取的数据集样本数量足够时，通常我们可以绘制密度估计图来大致描述数据集数据的分布，ggplot2中当然提供了这类方法...，箱线图是非常有代表性的，它通过图形表现五数概括的情况，在数据基本的描述性统计中具有重要意义，而ggplot2中必然可以绘制箱线图，而且可以绘制得非常精美，下面先看一个最朴素的分组箱线图形式： p <-

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ggplot2画散点图展示恩比德面对不同的防守者的百回合得分

搜索找到了原文https://www.reddit.com/r/nba/comments/bjuiy4/oc_joel_embiids_points_per_100_possessions/ 有的评论提到原始数据来自这个链接...Regular%20Season&DateFrom=04%2F29%2F2019&DateTo=04%2F30%2F2019 但是自己还没有研究出来如何在这个网站上找到特定的球员面对不同的防守者的得分的相关数据...low = ("#0571b0"), mid = "white", high = ("#ca0020"), midpoint = 38.6) + geom_hline...，根据图片和代码自己构造一份数据。...根据以上代码可以看到作图的数据总共有三列 x是防守者的姓名 y是恩比德面对不同的对手百回合得分还有一列是恩比德面对不同的对手总共的回合数，用来控制点的大小恩比德面对不同的对手百回合得分用来映射点的颜色

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如何通过R语言制作BBC风格的精美图片

在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。例如： ? 加载所有所需的R语言包通常在R中创建图表需要安装和加载某些软件包。...bbc_style()没有参数，并且在创建绘图后将其添加到ggplot“链”中。...以下代码显示了在标准图表制作工作流程中应如何使用bbc_style（）。这是一个非常简单的折线图的示例，使用了来自gapminder包的数据。...它本质上修改了ggplot2的主题功能中的某些参数。例如，第一个参数是设置绘图标题元素的字体，大小，字体和颜色。...因为文本和其他元素的位置在RStudio的“plot”面板中无法准确呈现（这取决于显示绘图的大小和纵横比），因此将其保存并打开文件可以准确地表示图形的外观。

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R问题｜数值模拟流程记录和分享

在每个 R 脚本中存储所有 Rdata 和数据集代码如下： write.xlsx(sheets, paste("....plot_5_methods功能：使用 ggplot2 包绘制一个数据集中某一列参数（b/c/d/sigma）的图形。...all_plot_compare 功能：绘制一个数据集所有列，并将其横向合并，结果如下所示： all_plot_compare = function(data1 = all_data_0.3,str1...all_data_0.3 表示某个脚本得到的数据集。期间还加了一些 ggplot 参数，修改了颜色和加入 x 轴标题等（看个人喜好添加）。 ?.../data/latex/plot_data/R11_500_200_0.3.Rdata")），然后内部关键数据集（point_final）进行重新定义，并通过前面写的函数进行绘制，并保存到变量中（p_0.3

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blupf90 VS Plink VS GCTA 基因型数据PCA分析

主要是用同一批数据, 测试不同软件和方法对结果的影响, 不同方法有: BLUPF90构建G矩阵, 计算PCA BLUPF90构建H矩阵, 计算PCA PLINK构建G矩阵, 计算PCA GCTA构建G矩阵...模拟一套数据, 5个世代, 最后三代有基因型数据, 每个世代400个个体, SNP为50K. 1. blupf90构建G矩阵的PCA blupf90如果想要进行GBLUP分析, 不写系谱信息即可, 示例...sol se #OPTION use_yams #OPTION missing -999 OPTION plotpca 运行preGSf90后, 会生成pc1vspc2文件, 里面包括PC1和PC2两列,...level = 0.95, size = 1) p <- p + geom_hline(yintercept = 0) p <- p + geom_vline(xintercept = 0) p <...sol se #OPTION use_yams #OPTION missing -999 OPTION plotpca 运行preGSf90后, 会生成pc1vspc2文件, 里面包括PC1和PC2两列,

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R 数据可视化 02 | 火山图

文件说明示例数据，其中数据均为虚拟数据，与实际生物学过程无关文件名：dataset_volcano.txt 列分别为基因（gene），差异倍数（logFC），t-test的P值（P.Value...环境需求 Rstudio：如果系统中没有 Rstudio，先下载安装：https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download ggplot2...# 执行前设置==================================== # 清空暂存数据 rm(list=ls()) # 载入R包 library(ggplot2) # 设置工作目录 setwd...# 执行前设置==================================== # 清空暂存数据 rm(list=ls()) # 载入R包 library(ggplot2) library(ggrepel...这里的change列用来设置火山图点的颜色： ?

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R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子

曼哈顿图是GWAS数据分析中经常会用到的一个图，R语言里有专门的包和函数直接生成曼哈顿图。但是如果有数据的话我们自己也可以用ggplot2来做。做曼哈顿图的数据通常是以下这种格式 ?...image.png 第一列是SNP对应的一个名字第二列是染色体编号第三列是SNP在染色体的位置第四列是特征对应的一个P值如果有多个特征依次往后排就可以了曼哈顿图可以理解成一个x对应多个y的散点图...，ggplot2里做这种图的函数是geom_jitter() 今天用到的数据集是来自于rMVP这个包中的pig60K数据集首先是获得这个数据集 library(rMVP) data('pig60K')...image.png 从图上可以看到Y染色体对应的只有一个点，可以在原始数据中把Y对应的数据去掉，用到dplyr这个包中的filter()函数 library(dplyr) df<-filter(pig60K...(0,10))+ scale_x_discrete(labels=paste0("Chr",c(1:18,"X")))+ labs(x=NULL,y="-log10(Pvalue)")+ geom_hline

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R语言可视化——ggplot图表系统中的辅助线

在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...ggplot(mydata,aes(reorder(Conpany,-Sale),Sale,fill=Conpany))+geom_bar(stat="identity")+geom_hline(aes...辅助线在散点图中也是经常使用的一种图表元素，它可以帮助我们对分布形态进行分割和归纳，使得数据分布形态及趋势更加明显。接下来使用diamond数据集来展示散点图中的辅助线。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。...这里可以使用辅助线来标注我们最感兴趣的时间点数据： ggplot(economics,aes(date,unemploy))+geom_line()+geom_vline(aes(xintercept=

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学会这个BBC，你的图也可以上新闻啦！

为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。...对于折线图而言，折线的颜色或条形图的颜色，并不是从bbc_style（）函数中直接实现的，而是需要在其他标准ggplot（ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)）图表函数中明确设置...这是一个非常简单的折线图的示例，使用了gapminder程序包中的数据。...它实质上修改了ggplot2主题功能（ggplot2学习笔记之图形排列）中的某些参数。例如，第一个参数是设置图标题元素的字体、大小、和字体颜色。...bbc_style（）函数中包含的主题添加额外的主题参数，例如添加一些网格线。

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答读者问~R语言ggplot2添加拟合曲线并给指定点添加注释

还是使用昨天推文的示例数据：3个品种小麦种子的7个不同的指标，这7个指标分别是 A 面积 B 周长 C紧凑度 LK 长度 WK 宽度 A_coef 偏度系数 LKG 腹沟长度使用周长和面积构建拟合方程...首先是读入数据 seed <- read.csv("kaggle/Seed_Data.csv",header=T) names(seed) <- c("Area", "Perimeter", "Compactness...画图 library(ggplot2) ggplot()+ geom_point(data=seed,aes(x=Perimeter,y=Area), size=5,color...，比如y=15这里相交，首先在y=15这里添加水平线，使用到的是geom_hline()函数 ggplot()+ geom_point(data=seed,aes(x=Perimeter,y=Area...这里还遇到一个问题是: 在Rstudio的出图界面是没有这条蓝色的线的，但是保存pdf格式文件里却有，这里不知道是什么情况 image.png 需要示例数据可以直接留言欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本

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三种转录组差异分析方法及区别你会了吗？

」，如刚刚示例的基因离散度被DEseq2识别为差异，但是不被edgeR识别，所以两种算法获取的差异基因与数目是存在细微区别的。...转录组数据集介绍 GSE190114数据集的样本分组如下，三个分组三个重复样本，我们重点对前两个分组的重复样本进行差异分析处理数据的话，作者上传了基因count矩阵，我们就可以直接走基因count矩阵的差异分析流程进行分析...- rownames(DEG_DESeq2) DEG_DESeq2 <- select(DEG_DESeq2,genenames,everything()) ## 取一个显著上调基因，看看其在标准化的数据中是否上调...「总结：」从韦恩图中可见，三种差异分析的差异基因大部分一样，但是因为判定的标准不同，有些差异基因在某些方法中是差异基因，在某些方法中不是差异基因。...相关性分析结果表明，三种差异分析方法中两种差异分析获得的共同差异基因的logFC判定具有非常强的相关性，表明它们的趋势基本完全相同。感兴趣的小伙伴可以尝试分析一下这个数据集哈。

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在数据框架中创建计算列

标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。...panda数据框架中的字符串操作让我们看看下面的示例，从公司名称列中拆分中文和英文名称。df[‘公司名称’]是一个pandas系列，有点像Excel或Power Query中的列。...图2 数据框架中的日期时间操作为便于演示，我们使用下面网站中的数据： http://fund.eastmoney.com/company/default.html 图3 我们要计算基金公司成立的年数...首先，我们需要知道该列中存储的数据类型，这可以通过检查列中的第一项来找到答案。图4 很明显，该列包含的是字符串数据。将该列转换为datetime对象，这是Python中日期和时间的标准数据类型。...然后，将这些数字除以365，我们得到一列年数。处理数据框架中NAN或Null值当单元格为空时，pandas将自动为其指定NAN值。

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单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1

doi：10.1038/s41388-021-02054-3 [图片.png] 代码及数据下载网站：https://codeocean.com/capsule/8321305/tree/v1 因为作者的...R代码分为7个大块，最后一个部分是选用的TCGA上的数据进行的再次验证，因为我是搞植物的，TCGA我也用不到，所以最后一个部分我会对代码进行拆解，看一下作者的分析思路，就放弃了进行相关的复现。...因此，本研究中作者通过单细胞rna的测序技术，解析了肺癌肿瘤微环境中的肿瘤上皮细胞和相关的恶性肿瘤细胞，丰富了以前的单细胞组学研究。...(ggplot(qc_data, aes(pRP, pMT, color = nFeature_RNA))) + geom_hline(yintercept = pMT_lower, color..., scales = "free", ncol = 5), ncol = 3, align = "hv" ) } 下面是根据一开始设置的阈值开始进行过滤，可以发现在这篇文章的代码中，

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R语言画肿瘤领域的瀑布图

瀑布图和泳道图经常一起出现，泳道图的绘制请看历史推文：用ggplot2画肿瘤领域常见的泳道图 ggplot2画泳道图箭头如何显示瀑布图可以展示同一个药物治疗不同组别患者之间的治疗效果。...第一列是病人编号，第二列是所属组别，比如常见的突变组/未突变组，CP/PR/PD/SD组等等，还有一列是肿瘤变化大小。...如果你需要展示更多的信息，只要再增加列即可。...直接用ggplot2画图即可： ggplot(df, aes(fct_reorder(id, size), size))+ geom_bar(stat = "identity", aes(fill=...group))+ scale_x_discrete(name=NULL,labels=NULL)+ labs(y="Change from baseling (cm)")+ geom_hline

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IDEA 无法识别 Nodejs 包中的关键字

但是现在遇到一个问题，就是 IDEA 忽然无法识别我引入的包了，之前和 core 库还有其他的都可以，最近由于业务需求，我多加了一个ejs的包就不行了。.../module/routes.js'); const url = require('url'); const ejs = require('ejs'); 如图，以上是我引入的包，ejs'中的方法完全没有提示...，也就是没有识别出来。

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解决IDEA中SpringBoot无法识别.yml文件的问题

IDEA关于SpringBoot中yml文件一写代码就无法运行问题的解决（yml文件无法被识别的解决）解决IDEA中SpringBoot无法识别.yml文件的问题最近学习SpringBoot时，一个小问题困扰了我好几天...就是我一用yml进行配置的时候，springBoot程序就不可以运行了，刚开始是在Test中测试，然后我一直以为是Junit测试的问题。...为什么开始想不到是它不能识别呢，1：yml也有代表Spring的叶子符号； 2：当我用yml只配置端口时无错，注入值时才报错，要是直接报错或许还能想到。...若是此方法不能添加的话也可在网上自己下载导入找到需要下载的插件下载就好了，下载好了不用解压，不管你是哪个版本，找到下面这句话进行导入重启之后呢在IDEA中打开settings-->Editor--

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