R基础教程可先阅读：R语言编程基础第一篇：语法基础 1 barplot()函数绘制 数据： Group Count1 Count2 Control 10 8 Drug1 28 13 Drug2 23 14 Drug3 9 18 Drug4 15 6 #读入数据 data = read.table("barplot.txt",header=T) #绘制条形图，仔细喊下面没一行代码都生成一个图，看他们的差别会知道参数是干嘛的。 barplot(data[,2]) barplot(data[,2],nam
我们都知道条形图通过直的或水平的条形开展型量的分布( 数)。函数barplot()的最简单的用法是: barplot(height)，其中的height是一个向量或一个
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。
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。
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
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。
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！
柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
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。
柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念，图形由以下几个模块组成：
不可否认的是里面的优秀资源确实不少，比如；https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图：
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；
这里仅仅是针对一个数据集，就是r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵。
今天，随着数据量的不断增加，数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式。R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库，通过建立可视化的方式进行数据的呈现。在使用技术的方式实现可视化之前，我们可以先和AI科技评论一起看看如何选择正确的图表类型。 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师，并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序。他用API编写了第一版Price Discovery，AI科技评论对他所写的这篇文章做了编译，未经许可不得转载。 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本
在数据分析报告中，条形图是很常见的一种表现形式，可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中，为了更加直接、美观，对图表的展现形式也有了越来越高的要求。通过强大的ggplot2包，也可以画出有特色的条
不过，我做不到，我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。
条形图是科研中常用的图，但是有时候可能你会觉得普通的条形图过于平平无奇。还有些时候展示的空间有限，数据却很庞大，这时再用普通的条形图可能就不利于展示信息了。那么要怎么办呢？不如考虑一下使用环状条形图。我们先来看几个关于环状条形图的例子。
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图，将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议，提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复，所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议，欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的：分成三个组，每个组进行了若干次生物学重复；测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下： ## g
randomcoloR和paletteer的使用方式类似，都提供了直观的函数来生成和应用颜色方案。randomcoloR 包可以生成随机的颜色方案，非常适合当你需要快速创建一个颜色方案时使用。
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。 facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。 传递给facet_wrap（）的变量应该是离散的。
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
我们不建议使用这种方式，因为一个无效测量不代表所有测量都是无效的。此外，如果数据质量不高，若对每个变量都采取这种做法，那么你最后可能会发现数据已经所剩无几！
ggplot函数所制作的图表默认设计风格虽然经过设计师的精雕细琢，但是并不是尽如人意。 毕竟在这个大众审美水平水平越来越高的时代里，企业中的各式报告也强调与企业的VI相互统一，形成自身风格与特点。 这样就要求R语言所制作的图表能够根据所需的风格与主题，高度可定制。当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的，甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。 接下来要介绍关于图表主题设置的一些细节： 关于柱形图与条形图的转化问题： 这个问题昨天已经提到了
最近科研绘图中，需要解决这么一个需求。如何将下图中的左图（低配版）转化为右图（高配版， x，y 轴分离）。
今天看到一个看着挺养眼的经济学人图表案例，于是职业病爆发了，用ggplot2按照自己的思路写了一遍。现在把代码思路分享给大家！ 加载包： library("ggplot2") library("tid
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。
学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包. 先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggpl
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
GCTA这款软件，写了几篇了，后面将介绍单性状遗传力评估，以及多性状遗传力和遗传相关评估，感觉它与传统的评估软件，比如ASReml，DMU比较像，但是使用范围上更偏向医学。它的显著特征是速度快，里面还有很多GWAS方面不同模型的参数，真是一款强大的软件啊。“取法于上，仅得为中，取法于中，故为其下。”我学习好的软件，希望掌握个中不溜，就很不错了。
我们使用df <- df[-which(df$fraction < 0.03),]去掉部分或用AI处理.
为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。
写论文画图的时候小提琴图，热图，箱线图，画来画去都长得差不多，是不是觉得很烦恼？今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包：ggstatsplot。
"ggplot2"是我们常用的绘图包，但是使用ggplot2绘图时，输出的坐标轴标签总是按照字母排序，无法使用我们输入文件中排列的顺序。今天小编就教大家解决这一问题。
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）。
这几张图乍一看和我们之前看到的很不一样，但是仔细一看其所用的基本元素不就是我们的条形图吗？
这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化，并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果：
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
今天跟大家分享多系列与分面组图的美化技巧！ 昨天讲的关于多序列柱形图与条形图美化技巧，其实还漏掉了一些一点儿。 当数据序列比较多的时候，特别是超过四个以后，还用堆积柱形图（条形图）、或者簇状柱形图的话，图表必然会因为系列太多而受到挤压或者变形，整体就会不协调、不美观。 还有ggplot不支持次坐标轴功能，它的作图思维基本源于塔夫脱的可视化理念，而且作者个人的审美也接受次坐标轴（大牛任性），但是他留给大家解决多序列图表的方案是——分面组图~ data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌
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：
基因集富集分析是很常见的分析内容，可视化展示的方式也多样。本文提供两组分组间的差异表达基因集的功能富集结果的一些相对美观的可视化方式。
经过这张图，我们可以初步得到的信息是：（1）T1到T4各个分期的患者总数（2）T1期男性患者的数目，T1女性患者的数目（3）其他分期男性或者女性的患者数目。
最近忙的厉害，产量下降的有点严重，感谢各位还没取关的小伙伴儿。 一周前更新了一篇数据地图上的气泡散点图的内容，不知怎地，这段时间就是跟地图死磕上了，今天还是数据地图，不过是在数据地图上呈现条形图、柱形图。 之前的一篇因为有现成的作图包支持，geom_scatterpie函数不用花费太大力气就解决了数据地图上的气泡散点图问题。 可是到目前为止我还没有发现支持对应坐标位置的条形图、柱形图，这一篇是参考了知乎上大神提供的思路。 加载包： library(maptools) library(ggplot2) lib
英国广播公司（British Broadcasting Corporation；BBC）是全球最大的新闻媒体，其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。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。
条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布（频数）。函数：barplot(height)
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
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