ggplot scale_y_discrete中的drop=FALSE不起作用_ggplot中的Drope false级别_R- binwidth中的直方图(ggplot)不起作用 - 腾讯云开发者社区

在做基因富集时，有些通路特别长，以至于使图片的大小不好控制，这种情况可以用stringr包的str_wrap来完成文本自动换行。...如使用clusterProfiler的barplot时，因为clusterProfiler是基于ggplot2,所以更改ggplot中scale_x_discrete或者scale_y_discrete...1.用到stringr包里的str_wrap函数 library(stringr) library(ggplot2) library(clusterProfiler) x = enrichGO(OrgDb...image.png 如果是dotplot则需要改变scale_y_discrete p <- dotplot(x) p ?...get_wraper <- function(width) { function(x) { lapply(strwrap(x, width = width, simplify = FALSE

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跟着Nature学作图：R语言ggplot2+ggtree树图组合热图

论文 Genome evolution and diversity of wild and cultivated potatoes 今天的推文复现一下论文中的figure3c 主要的知识点是： 1、进化树中挑选子集..._4822_MOESM7_ESM.xlsx", sheet = "Fig. 3c_2", skip = 1, col_names = FALSE...<-tree$tip.label[-match(keep.tips,tree$tip.label)] reduced.tree<-treeio::drop.tip(tree,to_drop) p<-ggtree...value), name=factor(name,levels = c("Root","Stem","Leaf","Stolon/Rhizome","Tuber"))) %>% ggplot...=0), axis.ticks = element_blank())+ scale_x_discrete(expand = c(0,0),position = "top")+ scale_y_discrete

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R语言可视化学习笔记之ggridges包

尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。...geom_density_ridges() geom_density_ridges()函数首先会根据数据计算密度然后绘图，此时美学映射height没有必要写入函数中。...` (反引号)括起，是因为列名字中存在空格和特殊字符，需要特殊对待 # fill = ..x..， double dots是ggplot2的一种特殊识别符，用来区分定义的和计算的美学参数 # 这里指用横轴的数据着色...(values = c("blue", "green"))+ theme_ridges(grid = FALSE) ?...跟ggplot2一样，图例是可以修改的,其他参数比如大小、透明度、形状等都是可以通过cyclinal scales修改。

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R语言可视化学习笔记之ggridges包绘制山峦图

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R语言ggplot2作图离散变量更改坐标轴范围

首先是示例数据 image.png 使用R语言的ggplot2做一个热图 #install.packages("see") df<-read.csv("20210809_example.csv") library...() image.png 增加y轴的上下空白 ggplot(data=df,aes(x=gene_name,y=variable))+ geom_tile(aes(fill=value))+...scale_fill_social_c()+ scale_y_discrete(expand=expansion(mult=1)) image.png 增加下方的空白 ggplot(data=df...(expand=expansion(mult=c(1,0))) image.png 如果是要更改x轴左右的间距把scale_y_discrete()换成scale_x_discrete()就可以了...这个有啥用，其中一个用途是画环状热图的时候可以增加中间的空白区域比如默认环状热图 ggplot(data=df,aes(x=gene_name,y=variable))+ geom_tile(aes

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Rust 中 # 的drop方法不被调用

变量: 使用标准库的宏 thread_local!...{}[3] 或使用 attribute #[thread_local][4], 经在databend的好友 winter[5], 提醒, 这里有个不rust的地方, #[thread_local] 按官方说法是被..."translates directly to the thread_local attribute in LLVM", 线程销毁时不会调用它的drop方法, 但宏声明的thread-local变量没问题...定义, 正常调用了 drop: struct Foo(usize); impl Drop for Foo { fn drop(&mut self) { println!...[feature(thread_local)] struct Foo(usize); impl Drop for Foo { fn drop(&mut self) { println!

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好看又可爱的散点图——Beeswarm蜂群图

(class, hwy)) + geom_quasirandom() #默认值 ggplot(mpg,aes(hwy, class)) + geom_quasirandom(groupOnX=FALSE...color=factor(cyl))) + geom_quasirandom(dodge.width=1) #闪避，dodge.width 调整组内的不同颜色亚组的距离（2）几种散点的分布方式 ggplot...) #默认 ggplot(mpg,aes(hwy, class)) + geom_beeswarm(size=0.5,groupOnX=FALSE) #size改变点大小，groupOnX 坐标轴转换...ggplot(mpg,aes(hwy, class)) + geom_beeswarm(size=.5,groupOnX=FALSE) + scale_y_discrete(expand=expand_scale...(add=c(0.5,1))) #scale_y_discrete是对y轴离散变量进行处理，expand 表示扩展坐标轴显示范围 sub_mpg <- mpg[mpg$class %in% c("midsize

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ggplot2自定义离散型热图图例

本节来介绍ggplot2绘制中图例设置方面的问题，通过一个热图的案例进行阐述。整个过程仅参考，希望对各位观众老爷能有所帮助。...ggplot2中的图例体系 ❝在ggplot2中针对图例的自定义设置可通过guide与guides函数来完成，二者虽只有一字之差具体参数上也基本一致，但是使用时却也有些许不同。...❞ guide函数作为scale_类函数中的一个内函数，通常配合比例尺函数一起使用，但是由于取其内含有众多的参数，因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿，因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义...❝因此在使用前需针对图例所对应的几何对象来选择正确的函数，同时在实际绘图过程中图例绘制还存在一种情况，即数据为连续型但是在绘制图例将其定义为离散型。...针对这种情况上方所列的两个函数就无法实现。这时就可使用「guide_colorsteps」函数来实现，该函数可将区域显示为单一恒定颜色，而不是从颜色条对应项中已知的渐变。

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pandas中的drop函数_pandas replace函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 dropna()函数的作用是去除读入的数据中（DataFrame）含有NaN的行。...dropna() 效果： >>> df.dropna() name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 注意：在代码中要保存对原数据的修改...dfs = pd.read_excel(path, sheet_name='Sheet1',index_col='seq') dfs.dropna(inplace=True) #去除包含NaN 的行...;’all’指清除全是缺失值的 thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,True表示直接在原数据上更改...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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答读者问：R语言ggplot2绘制热图展示GO富集分析结果的简单小例子

昨天有读者在公众号留言问下面这个热图如何画 image.png 这个图的实现办法有很多，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2实现上图的代码。...首先是构造示例数据构造两份数据一份是最左侧的分组颜色条一份是右侧展示数值的热图构造数据用到的代码 x<-seq(0,1,by=0.001) set.seed(1234) x1<-sample(x...) ggplot(df1.1,aes(x=variable,y=GO_term))+ geom_tile(aes(fill=value)) image.png 接下来是美化 ggplot(df1.1...(expand = c(0,0))+ scale_y_discrete(expand = c(0,0), position = "right")+ theme...image.png 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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MySQL中drop、delete与truncate的区别

MySQL中drop、delete与truncate的区别在MySQL中，drop、delete和truncate是用来删除表中数据或整个表的命令。...DROP命令 DROP命令用于删除整个表，包括表的结构和数据。它的语法如下： DROP TABLE tablename; 使用DROP命令将完全删除指定的表以及表中的所有数据。...这意味着一旦执行了DROP命令，将无法恢复表的数据。因此，在使用DROP命令之前，务必要做好备份工作。 2. DELETE命令 DELETE命令用于删除表中的一行或多行数据，但保留表的结构。...相比于DROP命令，DELETE命令更加灵活，可以根据需要删除表中的部分数据，而不是整个表。此外，DELETE命令执行后，仍然可以使用ROLLBACK命令回滚删除操作，从而恢复之前的数据状态。...结论在MySQL中，DROP、DELETE和TRUNCATE是用于删除表中数据或整个表的命令。

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分享：Eclipse 中 drop to frame 的调试技巧

前些天和同事交流调试技巧时，知道了 Eclipse debug 时有个 drop to frame 的技巧。这是我以前不知道的，自己又查了一下这个功能的含义。...官方的解释是： Select the Drop to Frame command [ ?...Note this command is only available if the current VM supports drop to frame and the selected stackframe...就是说，这个功能可以重新跳到当前方法的开始处重新执行，并且所有上下文变量的值也回到那个时候。不一定是当前方法，可以点击当前调用栈中的任何一个frame跳到那里（除了最开始的那个frame）。...当然，原来执行过程中产生的副作用是不可逆的（比如你往数据库中插入了一条记录）。这里也说了如何使用这个功能：http://www.javalobby.org/forums/thread.jspa?

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Seurat小提琴图为什么有的只有点儿？

object = object)[Idents(object = object) %in% idents]) } data <- data[cells, , drop...else { object[[group.by, drop = TRUE]][cells] } if (!...ylab <- "Identity" geom <- list(geom_density_ridges(scale = 4), theme_ridges(), scale_y_discrete...undebug(VlnPlot) p<-VlnPlot(pbmc3k.final, "CD4",slot = "data") #ggplot对象中记录了一张图的所有信息，为了方便演示，我们只取数据出来。...所以我们看到的点有左右的区分其实是抖出来的，本身数据的点应该是在一条直线上。然而，小提琴呢？

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Spring RestController @RequestParam 中的 required=false 参数

这个参数是 required 确定在 API 中的参数中是否必须要输出参数。在默认情况下为 true，你可以设置这个参数为 false。...如果你设置的参数为 true，但是在提交参数的时候没有提交这个参数，你的 API 将会返回一个异常。...Bad Request 错误，这是因为没有为发送参数到 API 中。...> searchTestBank(@RequestParam(required=false) String id) { } 就可以避免这个问题了。...https://www.ossez.com/t/spring-restcontroller-requestparam-required-false/773

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多组间方差分析热图

group,phylum) %>% summarise(value_mean=mean(value)) %>% ungroup() %>% as.data.frame() %>% drop_na...,aov_data %>% select(1,2,4),by=c("phylum","group")) %>% ggplot(aes(group,phylum,fill=value))+ geom_tile...rev(RColorBrewer::brewer.pal(3, "RdBu")))+ scale_x_discrete(expand = c(0,0),position = "top")+ scale_y_discrete

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R语言作图——Dumbbell plot（哑铃图）

绘图数据的读取 data <- read.csv(“your file path”, header = T, check.names=F) #注释：header=T表示数据中的第一行是列名，如果没有列名就用...绘图所需package的安装、调用 library(ggplot2) library(reshape2) # 注释：package使用之前需要调用 Step4....绘图 data_melt <- melt(data,id.vars = "Gene") # 注释：将原始的宽数据变成长数据，方便画图 p <- ggplot(data_melt,aes(x = value...注意改变点颜色的语句fill = variable没有发挥作用，为什么呢？ ? 还是跟geom_point()中的shape有关系，默认是16号实心原点，只有color参数 ?...改变size的大小 p <- ggplot(data_melt,aes(x= value, y= Gene)) + geom_line(aes(group = Gene)) + geom_point

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解决json中ensure_ascii=False的问题

在使用json.dumps时要注意一个问题 import json print json.dumps('中国') "\u4e2d\u56fd" 输出的会是：’中国’ 中的ascii 字符码...(ensure_ascii = False) 汉字乱码问题解决我们在post请求数据时，响应的内容是json数据，但是返回的json数据中文显示有问题，变成 \uXXX的形式。...这是因为中文以 unicode 编码了，而默认是以ASCII解析的，中文不在ASCII编码中，所以无法显示。...，data必须是字符串类型的 newjson=json.dumps(myjson,ensure_ascii=False) #ensure_ascii=False 就不会用 ASCII 编码，中文就可以正常显示了...以上这篇解决json中ensure_ascii=False的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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ggplot2实现一幅自己叫不上来名字的图

但是感觉R语言里应该有现成的包来做这幅图。这幅图和ggplot2做的热图有点像。试着用ggplot2来实现这张图。...通常用ggplot2做热图会用geom_tile()函数首先是geom_tile()函数的一个例子参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2...D))+ scale_y_discrete(expand = c(0,0))+ labs(x="",y="")+theme_bw()+ scale_fill_manual(values =...接下来调整图片的一些细节：去掉x轴的文字标签；去掉x轴和y轴的小短线；去掉边框 p1<-ggplot(df1,aes(x=A,y=B))+ geom_tile(aes(fill=D))+ scale_y_discrete...=B))+ geom_tile(aes(fill=D))+ scale_y_discrete(expand = c(0,0))+ labs(x="",y="")+theme_bw()+

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ggplot2优雅的拆分堆砌条形图

), manufacturer = fct_infreq(manufacturer) %>% fct_rev()) 绘制主图 unsplit_plot % ggplot...= element_blank(),y=element_blank(),fill = element_blank()) 拆分条形图 class_plots % ggplot...element_blank(),y=element_blank(),fill = element_blank())+ theme_niwot() 绘制总图 total_plot % ggplot...geom_bar(fill = color_palette[4]) + scale_x_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) + scale_y_discrete...unsplit_plot / plot_spacer() / split_plot + plot_layout(heights = c(0.425, 0.01, 0.575)) ❝本节介绍到此结束细节还是蛮多的，

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R语言ggplot2科研数据数据可视化实用手册~第八章热图（heatmap）

ggplot2也有直接做热图的函数 geom_tile(),ggplot2做热图可能代码稍微繁琐，但是优点是细节调整方便，基本上所有的细节都可以用代码来调整 ggplot2做热图还需要掌握的一个知识点是...长格式数据和宽格式数据，ggplot2作图的输入数据都是长格式数据，长格式数据如下，一列x，一列y，还有一个数据宽格式数据截图如下这个长宽格式转化是ggplot2作图必须理解的一个概念...，如果数据集有很多列，有时候转换会相对比较复杂，这里就不做介绍，因为我也搞不懂有时候 8.2 ggplot2热图以下介绍ggplot2做热图的代码都是假设已经拿到了长格式数据示例数据如下最基本的热图代码...title.hjust = 0.5, barwidth = 20, ticks = FALSE..., label = TRUE)) 以上介绍的用来填充颜色的数据是连续型的，数据是离散的也是可以的，比如只关心某个基因在样本中是否表达，并不关心这个基因的表达量高低

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ggplot2之文本换行

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R语言可视化学习笔记之ggridges包

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