自己也没有思路应该如何入手；今天刷知乎的时候发现了一篇文章 深度好文 ｜Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表（附完整 Python 源代码）, 发现里面有一张图和自己没能画出来的非常像，才知道这类图叫计数图...List (With Full R Code), 应该会有对应的内容，果不其然，发现了 ggplot2 包中的 geom_count() 函数，以下内容记录自己重复计数图的代码 绘制散点图的时候如果数据较多会出现散点重叠的情况...Mingyan") ggarrange(p1,p2,ncol=2,labels=LETTERS[1:2]) 上图使用的数据为R语言自带的数据包 mpg 另外一种解决办法就是文章开头提到的Counts Plot(计数图...data_analysis_practice/basketball_data_visualization-master/baseball_data.csv",header=T) 按照以上的思路作图，发现结果和目标相差比较大，才意识到目标图片不是...counts plot 目标图片是以惯用手和身高来分组计算击球率的平均值，点的大小反映的是HR的平均值，明白了目标图片传达的含义，那么作图也有了思路： 整理数据 library(dplyr) df<-read.csv
计数表示偏移量 很多人学习编程都是从C语言开始的，那么，C语言就是一个典型的0-base语言（以0作为计数的开始），其实，这一约定早在BCPL时代就是这样的了。
接下来，我们将绘制多只股票的价格图表 multpl_stocks %>% ggplot(aes(x = date, y = adjusted, ?...这不是我们预期的结果。由于这些股票具有巨大的价格差异（FB低于165，AMZN高于1950），因此它们的规模不同。我们可以通过按各自的y比例绘制股票来克服此问题。...# 我们会给他们不同的颜色，而不是黑色 ?...9 AMZN 2015 0.0706 0.0931 ## 10 AMZN 2016 0.0114 0.0761 ## # ... with 20 more rows 我们还可以绘制此统计数据...为了计算这些统计数据，我们需要修改数据。我们将其转换为xts对象。
然而，在 RNA-seq 数据中，方差随平均值增加。例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...对于计数高的基因，rlog 转换与普通的 log2 转换差别不大。然而，对于计数较低的基因，这些值会缩小到所有样本中基因的平均值。这样做是为了使 rlog 转换后的数据近似同方差。...★DESeq2 建议大型数据集（100 个样本）使用方差稳定变换 (vst) 而不是 rlog 来进行计数变换，因为 rlog 函数可能需要运行很长时间，而 vst() 函数在类似情况下更快。...dataset 在 PC1 和 PC2 上进行可视化时，我们没有看到样本因处理而分开，因此我们决定探索数据中存在的其他变异来源。...DESeq2 有一个内置函数，可以在后台使用 ggplot2生成 PCA 图。这很棒，因为它使我们不必输入代码行，也不必摆弄不同的 ggplot2 层。
接下来，我们将绘制多只股票的价格图表 multpl_stocks %>% ggplot(aes(x = date, y = adjusted, 这不是我们预期的结果。...= "Set1", # 我们会给他们不同的颜色，而不是黑色 在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。...# 计算平均值 .[[1]] %>% mean(na.rm = TRUE)nflx_monthly_mean_ret % .[[1]] %>% mean(na.rm...9 AMZN 2015 0.0706 0.0931## 10 AMZN 2016 0.0114 0.0761## # ... with 20 more rows 我们还可以绘制此统计数据...为了计算这些统计数据，我们需要修改数据。我们将其转换为xts对象。
然而，在 RNA-seq 数据中，方差随平均值增加。例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...对于计数高的基因，rlog 转换与普通的 log2 转换差别不大。然而，对于计数较低的基因，这些值会缩小到所有样本中基因的平均值。这样做是为了使 rlog 转换后的数据近似同方差。...DESeq2 建议大型数据集（100 个样本）使用方差稳定变换 (vst) 而不是 rlog 来进行计数变换，因为 rlog 函数可能需要运行很长时间，而 vst() 函数在类似情况下更快。3....图片在 PC1 和 PC2 上进行可视化时，我们没有看到样本因处理而分开，因此我们决定探索数据中存在的其他变异来源。...DESeq2 有一个内置函数，可以在后台使用 ggplot2生成 PCA 图。这很棒，因为它使我们不必输入代码行，也不必摆弄不同的 ggplot2 层。
umap/tsne图作为单细胞转录组的王牌图形之一，当seurat 或者 singleR 直接绘制的umap/tsne 图需要调整的时候，可能比较难调整，当然AI或者PS都可以办到 。...但是本次主要分享使用ggplot2进行可视化，能比较方便的进行后期的微调 ，也学习回顾了ggplot2的基本参数。 文末有代码和数据的获取方式。...2000 variable features) # 3 dimensional reductions calculated: pca, umap, tsne seurat 包中`DimPlot`函数一行代码绘制...umap图 DimPlot(pbmc, group.by = c("labels"),reduction = "umap") 二 ggplot2绘制umap图 2.1 查看绘制umap的数据 可以先...绘制umap图并进行调整的过程，这样就可以根据需求进行调整了。
接下来，我们将绘制多只股票的价格图表 multpl_stocks %>% ggplot(aes(x = date, y = adjusted, 这不是我们预期的结果。...(palette = "Set1", # 我们会给他们不同的颜色，而不是黑色 在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。...# 计算平均值 .[[1]] %>% mean(na.rm = TRUE) nflx_monthly_mean_ret % .[[1]] %>%... 9 AMZN 2015 0.0706 0.0931## 10 AMZN 2016 0.0114 0.0761## # ... with 20 more rows 我们还可以绘制此统计数据...为了计算这些统计数据，我们需要修改数据。我们将其转换为xts对象。
= "HNL") 这侧重于转换，而不是转换的内容，这使代码更容易阅读。 可以将其作为一系列命令性语句阅读：组，然后汇总，然后过滤。 正如本文所述，在阅读代码时%>%意味着“然后”。...此图的形状非常有特色：无论何时绘制平均值（或其他摘要）与组大小，都会看到随着样本量的增加，变化会减小。...在查看此类图时，过滤掉具有最少观察数的组通常很有用，因此可以看到更多的模式，而不是最小组中的极端变化。这就是下面的代码所做的，并向您展示了将ggplot2集成到dplyr流中的便捷模式。...5.6.4 实用的汇总功能 只使用平均值，计数和求和就可以获得很长的路要走，但R提供了许多其他有用的汇总函数： 衡量定位：我们使用均值mean(x)，但中位数median(x)也很有用。...，但是需要考虑加权平均值和方差，并且不可能完全按照基于排名的统计数据（如中位数）进行。
，我们将绘制多只股票的价格图表multpl_stocks %>% ggplot(aes(x = date, y = adjusted,这不是我们预期的结果。...= "Set1", # 我们会给他们不同的颜色，而不是黑色在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。...# 计算平均值 .[[1]] %>% mean(na.rm = TRUE)nflx_monthly_mean_ret % .[[1]] %>% mean(na.rm...# 9 AMZN 2015 0.0706 0.0931## 10 AMZN 2016 0.0114 0.0761## # ... with 20 more rows我们还可以绘制此统计数据...为了计算这些统计数据，我们需要修改数据。我们将其转换为xts对象。
同时也是一个 R 包 ggplot2 的简介 pip 安装 ggplot2 是数据可视化的重要程序包，用于绘制各种高级统计图形。...ggplot2 软件默认使用平面直角坐标。 geoms: 包括 geoms_开头的各种对象，用来绘制各种基本组件，包括点、线、面、多边形、柱状图、箱线图等。...用于设定数据要进行的统计转换，例如平均值、中位数、记录数等。 facets: 描述如何将图形按照某一个或者几个因子（factors）不同水平（levels）用多个图形分开展示。...p=ggplot(mpg,aes(x='displ'))+geom_bar(stat='density') #一维密度，统计数量 print(p) ?...p=ggplot(mpg,aes(x='displ'))+geom_density() #一维密度，统计数量 print(p) ?
数据特征为了了解 RNA-seq 计数是如何分布的，让我们绘制单个样本 Mov10_oe_1 的计数直方图：ggplot(data) + geom_histogram(aes(x = Mov10_oe...，因此直方图右方有很长的尾巴数据的变化范围很大查看直方图的形状，发现它不是正态分布的。...此外，正如我们之前观察到的，数据是整数计数而不是连续测量。在决定使用哪种统计模型时，我们需要考虑这些特征。3. 数据建模计数数据一般可以用各种分布建模：二项分布泊松分布那么应该选择那一个呢？...对于具有高平均表达的基因，重复之间的方差往往大于平均值（散点在红线上方）。对于平均表达较低的基因，相当分散。我们通常将其称为“异方差性”。...此处绘制了“未处理”和“处理”组中 GeneA 的表达（计数）。每个点对应于单个样本的表达，并且根据它们属于哪个组对点进行着色。图片“处理”组 GeneA 的平均表达水平是“未处理”组的两倍。
数据特征 为了了解 RNA-seq 计数是如何分布的，让我们绘制单个样本 Mov10_oe_1 的计数直方图： ggplot(data) + geom_histogram(aes(x = Mov10...由于没有设置表达上限，因此直方图右方有很长的尾巴 数据的变化范围很大 查看直方图的形状，发现它不是正态分布的。...此外，正如我们之前观察到的，数据是整数计数而不是连续测量。在决定使用哪种统计模型时，我们需要考虑这些特征。 3....对于具有高平均表达的基因，重复之间的方差往往大于平均值（散点在红线上方）。 对于平均表达较低的基因，相当分散。我们通常将其称为“异方差性”。...此处绘制了“未处理”和“处理”组中 GeneA 的表达（计数）。每个点对应于单个样本的表达，并且根据它们属于哪个组对点进行着色。
今天给大家推荐一个专门用于不确定性可视化的绘图工具-R，可以方便的绘制一些统计图表的相关指标。详细介绍如下： 简介 ungeviz包的目的是为ggplot2提供有用的附加功能，以实现不确定性的可视化。...可以对数据拟合一个平滑模型，然后通过从后验分布中随机抽取产生拟合线，而不是对平滑器或回归线进行引导。...可使用stat_smooth_draws()中是自动化完成的，其工作原理与stat_smooth()类似，但生成的是多个可能性相同的拟合线，而不是一条最佳拟合线。...), 1, 2) + enter_fade() + exit_fade() Example02 of ungeviz 案例三：多个绘图图层和统计图层 在可视化不确定性时，提供了一些几何图形和统计数字...，特别是涉及多组数据的一些统计指标的绘制时，可以完美替代ggplot2包中的stat_summary()类函数。
两种分布都显示出正偏度，AQI聚集在50附近，而PM2.5低于25。在这一年中，很少出现两个变量都具有高值的站点。...一年中的总体变化绘制如下。我们可以看到，AQI和PM2.5的变化趋势显示出相似的模式，而夏季和冬季的空气污染更为严重。...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。 ##按州汇总aqi（区域水平）。..., fill = good) 下面还绘制了不健康天数变量的平均值，这证实了以前的观察结果，即东部各州的空气条件较好。...每个站点的站点级别测量值汇总为年平均值。
两种分布都显示出正偏度，AQI聚集在50附近，而PM2.5低于25。在这一年中，很少出现两个变量都具有高值的站点。...一年中的总体变化绘制如下。我们可以看到，AQI和PM2.5的变化趋势显示出相似的模式，而夏季和冬季的空气污染更为严重。...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。##按州汇总aqi（区域水平）。... = good)下面还绘制了不健康天数变量的平均值，这证实了以前的观察结果，即东部各州的空气条件较好。...ggplot() + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group , fill ), scale_fill_distiller每个站点的站点级别测量值汇总为年平均值
学习目标 使用扩展包“ggplot2”绘制图表。 使用“map”函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用的图片。...此外，ggplot2还自动绘制了图例！...可以调整geom_point()的大小，但并不需要列入aes()，因为是指定点的大小，而不是将其映射到一个变量。...将图片导出到文件 有两种方法可以将图输出到文件中（而不是简单地在屏幕上显示）。第一种（也是最简单的）是直接从RStudio“Plots”面板导出，点击绘图面板上方的Export。...然后我们使用刚刚创建的ggplot散点图将图像绘制到设备上。
两种分布都显示出正偏度，AQI聚集在50附近，而PM2.5低于25。在这一年中，很少出现两个变量都具有高值的站点。...一年中的总体变化绘制如下。我们可以看到，AQI和PM2.5的变化趋势显示出相似的模式，而夏季和冬季的空气污染更为严重。...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。 ##按州汇总aqi（区域水平）。..., fill = good) 下面还绘制了不健康天数变量的平均值，这证实了以前的观察结果，即东部各州的空气条件较好。...ggplot() + geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group , fill ), scale_fill_distiller 每个站点的站点级别测量值汇总为年平均值
Anscome's Quartet 通过这些数据集的分布，使用简单的汇总统计数据检查时，所有四个集合都是相同的，但在绘制数据集分布时会有很大差异。“数值计算是准确的，可是图表太粗糙了”。...if(requireNamespace("ggplot2")){ library(ggplot2) ggplot(datasaurus_dozen, aes(x=x, y=y, colour=dataset...数据分布动态变换图 三、如何绘制箱线图 1.一些描述统计学概念 平均值，方差，最大值，最小值这些应该很熟悉，主要介绍一下中位数和四分位数的概念。 中位数：就是样本排序后，最中间的那个数了。...用四分位数绘制箱形图的是一个公认的惯例：永远不应使用箱子或线来显示平均值、标准差或标准误。中位数不一定在箱子中心，两边延伸的线也不一定是对称的。...直方图绘图要求至少30个样本，而箱线图最小样本量仅为5。在“箱子”的两条线上提供了更多信息，方便于三个或者更多样本之间进行比较。
ggplot2提供了多种主题，如theme_gray、theme_bw等。 通过组合和调整这些概念，ggplot2可以绘制出高度可定制的、美观且具有统计意义的图形。...面向对象的绘图风格更加灵活和可扩展，而pyplot模块则提供了一组简单的函数，可以快速绘制常见的图形。...Seaborn的特点： 统计数据可视化：Seaborn专注于统计数据可视化，旨在帮助用户更轻松地探索和理解数据的分布、关系和趋势。...但如果掌握这些绘图技能，根据需求，选着合适的绘图方式，完成可视化，未尝不是一个更好的选择！...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！
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