上次可视化系列说了瀑布图(可跳转)。它可以用于展示拥有相同的X轴变量数据(如相同的时间序列)、不同的Y轴离散型变量(如不同的类别变量)和Z轴数值变量。
ggridges包提供了geom_density_ridges_gradient()函数,用于画核密度估计峰峦图
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。
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源。
ggridges包主要用来绘制山峦图。尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。ggridges主要提供两个几何图像函数:
这里我主要使用 ggridges 包中的 stat_density_ridges()。这个包的介绍,小编以前做过一期内容,可见:ggridges包—峰峦图详细介绍。读者需要进一步阅读课件这篇博文[1],以及一些案例[2]。
基因集可视化是很常见的分析内容,山脊图使用较少,原因可能是默认生成的图片不美观。本文提供山脊图的美化后的效果图,供选择。
加载 R 包 library(tidyverse) # install.packages('wesanderson') library(wesanderson) wesanderson 包里面提供了很多好看的调色板。 流图:geom_stream() # 安装 # remotes::install_github("davidsjoberg/ggstream") library(ggstream) # 示例数据 blockbusters #> # A tibble: 157 x 3 #> year g
而且最近看到很多人在朋友圈转发这个: r-graph-gallery ,感觉就这一个网站就可以养活一个公众号了:
有时写较多的处理过程反倒让读者没法耐着性子读完,本期推文及以后,关于可视化的推文,我直接明了给出教程和关键步骤解释下,若想详细了解,大家可进群讨论和在文末读者讨论中进行。本期推文为峰峦图的Python和R绘制方法。
https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
老板觉得课件的图形太过模糊和单调,于是想让我用可视化软件复现一下,做的更加高清、精美些。
由于最近一直需要加班和做试验,我把更文的时间变成一周一次啦,有问题的小伙伴可以留言,我们做生信的小可爱们一起学习进步。
直方图是一种对数据分布情况进行可视化的图形,它是二维统计图表,对应两个坐标分别是统计样本以及该样本对应的某个属性如频率等度量。
为什么CD14+ Mono和 Memory CD4 T 有怎么多的点,却没有小提琴呢?
3.散点- 几何对象: geom_point()函数,size,alpha为控制点属性的参数
ggtree是ggplot2的拓展包,可以应用于进化树的绘制,还能对进化树丰富的注释分析。
今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧! 密度曲线图可能平时大家用的不多,不过其实没什么神秘,它的功能于直方图一样,都是用于表达连续型数值变量的分布形态。 案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,有着自成一派的可视化理念,数据可视化是数据分析的重要一步,让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同,它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的,就像是photoshop里的图层,那么首先我们得有一张画布(如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》) [root@centos $] R> library
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
主要内容是探索了NBA 14/15赛季常规赛MVP排行榜前四名 库里 哈登 詹姆斯 威少的投篮数据。今天重复第一个内容:用R语言的ggplot2画山脊图展示以上四人的投篮出手距离的分布。
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
原文:https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89579225
上一小节中,我们介绍了ggpattern并鉴赏了ggpattern中两大pattern之一的array_based_pattern。详见:R-ggpattern(绘图花式大赏-1)
继续“一图胜千言”系列,直方图(Histogram)又称柱状图,是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况,也可以展示数据的概率分布情况。
ggdensity是一个新的ggplot2扩展包,用于展示二维密度估计,使用的方法是基于最高密度区域(HDR)的密度估计方法。(什么是HDR?简单的说就是在指定概率所覆盖的样本空间所有可能的区域中,HDR具有可能的最小区域。)
参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA
ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图(利用color分
ggside 包旨在使用户能够轻松地将metadata添加到他们的 ggplots 中。ggside对于一些复杂数据的处理优于patchwork。
数了一下刚好有一周多没有写新文章了,主要是临近毕业琐事比较多,再也没有像之前那样,拥有大把时间可以用来挥霍和消遣,静下心来写代码了。 毕竟要写一篇技术含量很高而又能让大家感兴趣的文章出来,足够的时间保障和没有任何干扰的的心情,一个都不能少。 真的不知道还能坚持写几篇,或者说接下来的时间还能容许我抽出多少来打理这些,希望以前写过的那些对于大家还有价值。 今天给大家介绍一个ggplot2连续颜色映射函数中一组非常好用的预设函数,它可以很容易的帮我们实现特定离散颜色间的均匀连续化。 说的不那么专业一点儿,就是如
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
原来ggplot只有两种scale的类型,即continuous和discrete,在新版本中加了一种新的类型,可以将连续型的数据根据bin变成离散型的。如下所示:
color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
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。
ggplot2绘制面积图 ggplot2绘制面积图的代码格式: ggplot(sunspotyear, aes(x,y))+ geom_area() 绘制面积图,文件格式如下: #draw sim
今天给大家介绍一个好看又简单的散点图展示方法,叫做Beeswarm图(也称为列散点图或小提琴散点图),是一种绘制会重叠的点的方法,使它们从重叠变成彼此相邻。 除了减少过度绘图之外,它还有助于可视化每个点(类似于小提琴图)上的数据密度,同时仍单独显示每个数据点。
散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一,添加点,线,箭头,线段,注释,甚至函数,公式,方差表都没有问题。
joy plot是类似于多组分类的重叠在一起的密度图(density plot),其效果图如下图所示:
前几天有一个读者在公众号留言问上面这幅图应该如何实现,我想到一个办法是利用ggplot2分别画散点图和密度图,然后利用aplot包来拼图,aplot包是ggtree的作者新开发的一个包,非常重要的一个作用就是解决拼图的时候坐标轴对齐的问题。这个aplot包的用法大家可以在微信搜索里直接搜aplot就可以直接找到原作者写的推文的介绍,而且这个公众号经常推送R语言的学习内容,非常好,作者是真正的大神级别的人物了。
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法,将图形元素抽象成可以自由组合的要素,类似Photoshop中的图层累加,ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加,最终形成所图形。更加深入学习ggplot2,请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
http://www.sthda.com/english/articles/32-r-graphics-essentials/131-plot-two-continuous-variables-scatter-graph-and-alternatives/
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制,当然也包括了具体的插值过程,详细内容大家可以点击下方链接查看:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。 因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图(或者称它为热力辐射图,就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型)的合适解决方案,最近在看github官网上ggmap的介绍帖,看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。 我就突发奇想,如果不是通过ggmap而是通过ggplot函数是否也可以呢,果然也是可以出
如前文所述,ggplot2使用图层将各种图形元素逐步添加组合,从而形成最终结果。第一层必须是原始数据层,其中data参数控制数据来源,注意数据形式只能是数据框格式。aes参数控制了对哪些变量进行图形映射,以及映射方式,aes是Aesthetic的缩写。 下面我们来绘制一个直方图作为示例。数据集仍采取mpg,对hwy变量绘制直方图。首先加载了扩展包,然后用ggplot函数建立了第一层,hwy 数据映射到X轴上;使用+号增加了第二层,即直方图对象层。此时p被视为一种层对象,使用su
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
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