. ---- 接着是这一期的教程, 最近用了一下geomtextpath, 是个不错的ggplot2扩展包, 让你的geom_text卷起来吧...., 不同figure可以选用对应的text或者label. ggplot geom Text equivalent Label equivalent geom_path geom_textpath geom_labelpath...4.1 示例数据一 dat1 <- Orange DT::datatable(dat1) ---- 4.2 示例数据二 dat2 <- iris DT::datatable(dat2) 5标注曲线...5.1 简单绘图 这里用到的是geom_textline函数, 一起看一下吧. dat1 %>% dplyr::filter(., Tree == 1) %>% ggplot(aes(x =...这种图无论是在研究型paper还是Review中使用, 都是可以拉高水平的图~ ---- 12.3 直接使用coord_curvedpolar() 在这种polar式的坐标系中, 如果标注的文字太长,
在转录组和扩增子测序中，饱和度分析应用的已经非常成熟，对于WES/WGS等基因组测序而言，对测序深度也已经基本形成了统一共识。对于ATAC而言，测序饱和度分析要怎么做呢？本片文章就来解密一下。...ATACseqQC作为一个专门针对ATAC文库进行QC的R包，在其文章中，提供了测序饱和度分析的思路和方法，文章链接如下 https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles...，然后以effectice fragment数目为横坐标，peak个数为纵坐标绘制散点图，并进行拟合，如果拟合曲线的末端斜率上升平缓，表明继续加大测序数据量，新识别到的peak个数也不会新增太多，就可以认为当前的测序数据量是比较饱和的...如果曲线末端仍处于一个斜率急剧上升的阶段，说明测序数据量不够，还需加大测序数据量。 理解了分析思路，再来看一下具体的操作过程。第一步是对effectice fragment进行抽样。...在ATACseqQC中，提供了saturationPlot函数，可以直接读取一系列peak文件，然后绘制测序饱和度图，具体的用法可以查看该函数的帮助文档。
有读者询问如何对散点图拟合非线性的曲线。实际上我们通常看到的无论是直线拟合还是各种曲线拟合都属于广义线性模型。 这里我们构造一组数据来看看如何使用 ggplot2 来拟合数据。...<- data.frame( x = x, y = y ) 使用 ggplot2 绘制散点图： library(ggplot2) p <- ggplot(df, aes(x, y)) +...p + geom_smooth(method = "lm") #> `geom_smooth()` using formula 'y ~ x' img 如果针对的是非线性回归，而我们已经看到了大致的模式...，我们可以通过 R 支持的公式来设定如何拟合散点。...，然后使用线条添加在图上也是可以的。
前言：学生们在学习ps软件的过程中非常的认真与努力，所以对于软件的使用可以说已经很熟练了，可是为什么当我们给学生安排一些原创设计需求的时候，学生却有种无从下手的感觉呢，究其原因就是学生在创新制作这方面的技巧和方法学得不够...具体操作步骤： 1、准备好要使用的素材 ? ? ? 2、将素材置入画布 ? ? 3、绘制矩形作为背景的蒙版，变换调整背景素材位置 ? ?...4、将远山背景置入画布，并调整"高斯模糊"、“色相饱和度” ? ? ? 5、复制草地图层，使用“叠加”提升色彩质感 ? 6、给汽车绘制一个投影层，复制汽车层加“柔光”使色彩表现更柔和细腻 ?...8、添加“色相饱和度”，让背景与主体色彩产生强对比 ? 9、完成 ? 上述操作步骤的发布，旨在帮助大家对设计方法及技巧有所了解。...希望大家看过我的案例分享后能有所收获。如果大家喜欢哪类效果，还想看哪方面的哪类型的设计制作案例可以留言给我，有时间我一定会分享更多设计制作相关的内容给大家的。谢谢！
游戏开发中的贝塞尔曲线，曲线和路径 二次贝塞尔曲线 三次贝塞尔曲线 添加控制点 Curve2D，Curve3D，路径和Path2D 评估 画画 遍历 贝塞尔曲线是自然几何形状的数学近似。...我们使用它们来表示一条曲线，该曲线具有尽可能少的信息并具有很高的灵活性。 与更抽象的数学概念不同，贝塞尔曲线是为工业设计而创建的。它们是图形软件行业中流行的工具。...： （图片来源：维基百科） 注意 三次贝塞尔曲线插值在3D中的效果相同，只是使用Vector3 代替Vector2。...如果您以前使用过图形或动画软件，则可能看起来很熟悉： 这就是图形软件如何向用户显示Bezier曲线，以及它们在Godot中的工作方式和外观。...第一次调用它们中的任何一个都会在内部烘焙曲线。
图形展示 图形解读 ❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示，在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值，后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图，使用已有R包进行绘制非常的方便，此图大概有以下几点注意事项...❞ 1.拟合曲线的添加 ❝拟合曲线的添加在R中常用的大概有两个函数geom_smooth与ggmpisc::stat_poly_line。两者均可用于在R图形中添加平滑线或拟合线，需要选择正确的模型。...它们有一些相似之处，但也有一些关键的区别。 ❞ stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。...它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。 geom_smooth是一个更通用的函数，用于在 ggplot2 图形中添加平滑曲线或拟合线。...alpha = 0.4) ❝本节内容介绍到此结束，过程仅供参考；有需要学习时间可视化的朋友，欢迎到小编的「淘宝店铺」 「R语言数据分析指南」购买「2023年度会员文档」同步更新中「售价149元」，内容主要包括各种
群里有这么一个问题： 请问用ggplot2绘制气泡图的时候，根据数字的正负设置红蓝两种颜色，根据数字的大小可以设置颜色的深浅吗？如何实现？...可以用哪个函数，谢谢大家 先构造一个正弦曲线数据集，数值有正有负。...x <- seq(0,2*pi,0.05) y <- sin(x) data <- data.frame(X=x,y=y) library(ggplot2) ggplot(data, aes(x=x...color=y>0: 根据正负设置颜色（0这里归类为负）；alpha=abs(y)根据数值绝对值设置透明度，模拟颜色饱和度。...ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point(aes(color=y>0, alpha=abs(y))) + scale_color_manual(values
接着我们之前复现过的一篇NC文章（复现《nature communications》散点小提琴图+蜜蜂图），有一张关于差异蛋白的火山图，但是不同的是他的阈值设定不是我们普通的横向纵向，而是曲线阈值！...image.png 本来我以为这是一个个例，本篇文章作者博眼球的做法，但是检索了一下发现我付肤浅了，有很多文章，但是有一个特点，双曲线阈值应用在蛋白组差异基因的筛选上，这样的方式类似与“软阈值”吧，能够找到更显著的蛋白...，值得在自己的研究中使用。...ggplot做火山图同根同源(ggplot做火山图—添加任意基因标签|||突出显示标记基因)。...我们的复现结果基本和这篇NC是一样的，有以下特点： 1、上下调基因阈值使用曲线。 2、上下调基因用不同颜色显示，且大小自定义，并显示基因名称。
学习R语言ggplot2包画散点图，然后分组添加拟合曲线。对应的是论文中的Figure2 ?...根据指定变量映射点的形状，并改变点的大小 ggplot(crass_impact,aes(x=rel_crAss,y=rel_res,color=country))+ geom_point(aes(...添加拟合曲线 ggplot(crass_impact,aes(x=rel_crAss,y=rel_res,color=country))+ geom_point(aes(shape=crAss_detection...更改作图的主题 ggplot(crass_impact,aes(x=rel_crAss,y=rel_res,color=country))+ geom_point(aes(shape=crAss_detection...更改图例的标题 ggplot(crass_impact,aes(x=rel_crAss,y=rel_res,color=country))+ geom_point(aes(shape=crAss_detection
R语言ggplot2包用来画折线图的函数默认应该是带有棱角的，如果想要实现平滑的曲线好像不太容易，之前的推文介绍过 ggalt这个包 R语言的ggplot2做平滑的折线图简单小例子 R语言ggplot2...常规的折线图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df) + geom_line...上面链接里有实现这两个图的代码，感兴趣的可以自己尝试重复一下 话说这个 Bump chart 对应的中文是啥意思呢？...这个数据可视化的类型具体的应用场景是啥，我暂时还不知道 突然想到可以用这种方式来画平滑的折线图 最简单的平滑折线图 #install.packages("ggbump") library(ggbump...) library(ggplot2) library(dplyr) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df
在ggplot2中很容易出现一个修改坐标轴范围的问题，喜欢用ggplot2画图的需要注意一下。...ylim和coord_cartesian都是调整坐标轴范围，但是它们的结果是有可能不一样的，看下面的一个例子： data(diamonds) p <- ggplot(data = diamonds, aes...image 截取0到60的部分： ? image 可以看到第二张图跟原图是不一样的，比如Fair的第一个box原数据最高是超过60的，但是截取之后不到60了。这是一个不太容易注意到的坑。...这里是因为ylim是直接处理的数据导致的，比如例子中不在范围的数据就直接被移除。同等操作应该用coord_cartesian来实现。...coord_cartesian指定参数控制图形特定区域放大显示，只影响图形展示，不影响内部数据的值。即使用原数据作图，再对图形进行变动。
ggplot 中 scale 的使用 ggplot画图是画图中的战斗机，但是往往在我们用ggplot2画图时候，需要根据需求更改坐标，图例等，最常见的就是更改x，y坐标系的名称。...在ggplot2中，坐标系与比例尺和参考线是自动生成的，并且生成得很好。...我们会使用scale_color_和scale_fill_来更改调色板，今天我们就来介绍如何在ggplot中调整比例尺，调整中断和标签，修改轴和图例等。...强大的 Scale包，可以实现在ggplot基础上，对图形进行微调及更改。...1.基础底图 Scale包为ggplot底图提供了四种样式的比例尺： demo_continuous() and demo_log10() for numerical axes demo_discrete
在实际应用中需要对路径或者曲线进行重采样，重采样的过程就是"曲线拟合->重采样曲线点"的过程。 1.待解决问题 如下一系列点组成的曲线，我们需要对曲线进行拟合重采样。...拟合重采样过程遇到的问题 下面的方法都不Work!!...interpolate.interp1d(xnew , y_arr) axs.plot(xnew, f(xnew)) axs.set_title('linear') 3.UnivariateSpline曲线拟合采样...将x和y作为曲线offset的函数分别拟合，解决了拟合函数对自变量必须严格从小到大有序的要求。
❝本节来回答一个老爷的问题，介绍常见绘图案例中几个基本参数的设置问题，主要用在柱状图与箱线图中。下面小编通过两个案例来进行展示，图形仅供展示用过程仅参考，希望各位观众老爷能够喜欢。...Species) %>% group_by(Species) %>% slice_head(n=2) %>% ungroup() %>% slice(-4,-6) 案例展示 p1 <- ggplot...name), position = "dodge")+ labs(x=NULL,y=NULL)+ theme(legend.position ="non") p2 <- ggplot...position_dodge(preserve = "single"))+ labs(x=NULL,y=NULL)+ theme(legend.position ="non") p3 <- ggplot...position_dodge2(preserve = "single"))+ labs(x=NULL,y=NULL)+ theme(legend.position ="non") p1+p2+p3 ❝在上方代码中可以看到
本篇推文来自于公众号读者的投稿 最近在画散点图的时候使用lm函数进行线性回归拟合之后，想将拟合的方程与R2加入到绘制的图片中。在百度中翻了半天，终于在一个外国网站上找到了方法。...基本的散点图并添加拟合曲线 library(ggplot2) p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm...95%置信区间，可以将se参数的FALSE改为TRUE p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm",...第二种方法 现成的R包 ggpmisc 加载R包，模拟数据集 library(ggplot2) library(ggpmisc) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y...最后是调整细节进行美化 点的大小与颜色，透明度 拟合曲线相关颜色，粗细与填充 去掉背景网格线 代码 ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth
评价指标系列 PR曲线 查准率和查全率 PR曲线绘制 ROC曲线 TPR和FPR ROC曲线绘制 AUC的计算 python 代码实现及注解 类别不平衡问题 PR曲线 混淆矩阵 预测...为横坐标绘制图像 如何利用ROC曲线对比性能： ROC曲线下的面积（AUC）作为衡量指标，面积越大，性能越好 AUC的计算 AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。...AUC的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本，从所有负样本随机抽取一个负样本，对应的预测probability中该正样本排在负样本前面的概率。...计算预测结果中每个样本的rank值，及升序排列后的位置，probability最大的样本rank为n。...PR曲线更适合度量类别不平衡问题中： 因为在PR曲线中TPR和FPR的计算都会关注TP，PR曲线对正样本更敏感。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ROC曲线标识了为了达到某个TPR（识别率），伴随而来的该分类器的FPR（误判率）是多少，体现了这两者的关系。...与ROC曲线类似的还有一个上升图，表示为了达到相应的识别率，需要投入的成本是多少（这个成本可以是样本数量）。...ROC 曲线的横坐标表示 一个负的实例被当作正实例的概率（FPR），纵坐标表示一个正的实例被当作正的实例的概率(TPR)。...当把所有的实例都分类成正的以后，TPR为100%，FPR也是100%，这解释了为什么ROC曲线必然过点（100%，100%）。...ROC曲线的生成：可以通过将实例依照 肯定的（Positive）的概率从大到小排序，然后挨个分类，根据分类结果和真实结果从原点出发调整ROC曲线的前进方向完成绘制。
continent %in% c("Oceania","Americas"),year >=1982) 数据可视化 ❝在这个案例中我们介绍使用「stat_quant_eq」函数自动添加拟合曲线的R值与...P值❞ df %>% ggplot(aes(gdpPercap,lifeExp,color=continent))+ geom_point(size=2.5,aes(color=continent)...R值与P值，但是实际中也许会存函数无法自动添加的情况，那么就需要使用代码自定义去添加，如果图表只有一个那样操作很是轻松，但若是图表采用分面的形式绘制那么就需要自定义函数来添加文本 ❞ 自定义注释函数 annotation_custom2...Inf, data) { layer(data = data, stat = StatIdentity, position = PositionIdentity, geom = ggplot2...x=0.1, y=0.82, hjust=0,gp=gpar(col="#00A087FF", fontsize=10))) 案例二 df %>% ggplot
这篇论文的数据和代码是公开的，链接是 https://github.com/CPop-SDU/sex-gap-e0-pnas，我们按照他提供的代码和数据试着复原一下论文里的图。...今天的推文重复的内容是论文中的Figure1A image.png 分组折线图 用到的数据集是链接里的dat文件夹下的 df4qx.rda文件， 首选是导入数据 load("data/df4qx.rda...ggplot2作图 df4qx %>% pivot_wider(names_from = sex,values_from = qx) -> dftemp 最基本的图 library(ggplot2...) dftemp %>% ggplot(aes(age,y=m/f,color=country))+ geom_smooth(se=F,size=1,color="#ffffff",span=...接下来做细节调整 添加一条水平辅助线 dftemp %>% ggplot(aes(age,y=m/f,color=country))+ geom_smooth(se=F,size=1,color
paste -d , L01.csv L02.csv > col_merged.csv R语言数据框统计每行或者每列中特定元素的个数 比如每行中的元素等于0的有多少个 用到的是apply()函数 参考...1就按每行算，如果是二就用每列算 ggplot2添加拟合曲线 使用geom_smooth()函数 添加二次方程的拟合曲线 library(ggplot2) x<-seq(-2,2,by=0.05) y<...image.png geom_smooth()函数不需要指定任何参数，自己直接就添加的是二次方程的拟合曲线，当然以上结果是因为自己的数据非常标准，是直接用二次方程来生成的 如果数据不是很标准的效果 x<...image.png 就变成了这个样子 这时候如果想添加比较标准的二次曲线的话，用geom_smooth()函数我暂时还不知道如何实现，想到的一个办法是在方程已知的情况下，直接用方程构造数据，然后用geom_line...image.png 有读者在我的公众号留言问 添加 y=a×exp(b×X)这样的拟合曲线，因为已经知道了拟合方程，所以按照上面的思路构造数据，然后用geom_line()函数添加线段 比如自己的数据
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