在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
绘图过程中，通过给图形中添加适量的注释（图形、公式、注释）以及图形整体的外观，可以使读图者更快速、更准确的了解图形表达的含义。
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。
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码，而且还要反复修改、预览，很是费时费力。
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素，可以初步绘制出需要展示的图形，legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢，那theme有什么用呢？
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
将环境数据和生物数据按下图形式放入一个表格中，首列为样品名，首行为环境理化因子或者相关生物参数名称。数据选择适当的标准化，例如，除pH外，所有环境数据进行log处理。
标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
ggplot2及其衍生包可以绘制各种各样的复杂绘图，常见的使用场景是使用ggplot2绘制单图，使用ggpubr、cowplot、gridExtra及patchwork等工具包进行拼图，尤其是patchwork包，它的函数设计理念很优秀，使用很方便 。
双变量数据可视化可能对于我们比较简单， 但是如果变量是三个或者更多，怎么在一幅图一起显示呢？今天我们就来讨论这个问题，解决方案有两种。
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。
今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构，通过步骤分解，详细了解一个图表绘制的过程 。
虽然现在ggplot 的优雅的图像语法已经非常多了。可还是偶有base 绘图的使用场景：
本文作者：姜晓东，博士毕业于上海交通大学，目前任教于湖南师范大学医学院，专业神经毒理学。 流行病学的数据讲究“三间分布”，即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示，才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成，是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程，谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述，开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到，因此研究了一下。本来因为网上教程很多，曾打消了写些文字的计划，但怡轩版主鼓励说“教程者众，整合者鲜”，所以才战胜拖延症，提起拙笔综述整合一
image.png 流行病学的数据讲究“三间分布”，即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示，才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成，是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程，谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述，开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到，因此研究了一下。本来因为网上教程很多，曾打消了写些文字的计划，但怡轩版主鼓励说“教程者众，整合者鲜”，所以才战胜拖延症，提起拙笔综述整合一下，并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法。 1 地图GIS数
近日，有小伙伴私信我关于河流图(streamplot/streamgraph) 的绘制方法,大家知道小编我可是非常宠粉的哦，这就安排！！(有的小伙伴可能会问了，为啥老是绘制静态(不可交互)的图表呢，这里小编统一回复一下哈：交互式图表我们后面会专门出系列推文(Python居多哈)，目前我们还是为了进行打好基础哈)，好了，我们直接开始哈，内容主要如下：
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
概括的说元素函数主要有四种：element_text(文本)、element_lines(线条)、element_rect(矩形块)和element_blank(主题), 方式总体为 theme(主题元素=函数(参数))
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念，Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
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：
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品，ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务，但Matplotlib也不是完全不可以，本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制，主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines（）、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法，本期推文为完善版本
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；
ggplot2 包提供了一个基于全面而连贯的语法的绘图系统。它弥补了 R 中创建图形缺乏一致性的缺点，使得用户可以创建有创新性的、新颖的图形类型。ggplot2 是 R 语言绘图一个重要特性和优势。通过 ggplot2，只需少量的代码，就可以绘制出高质量的图形，满足出版需要。ggplot2 语法简介，逻辑清晰，功能强大，可以快速上手。在 R 语言中自成一派，目前也有越来越多的绘图包基于 ggplot2 进行二次开发，一般都是以“gg”开头，例如 ggpubr，ggtree，ggvis，ggtree，ggstatsplot 等。
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
本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图，由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制"，也得到很多小伙伴的响应
本来没有打算写这一篇的，因为在一幅图表中使用双坐标轴确实不是一个很好地习惯，无论是信息传递的效率还是数据表达的准确性而言。 但是最近有好几个小伙伴儿跟我咨询关于ggplot2的次坐标轴问题，平时的一些业务分析中，有些场景出于数据呈现的需要，或者阅读习惯等，往往需要在一幅图中呈现两个量级不等的坐标。 所以我觉得这一篇推送很有必要，确实在最新版的ggplot2（ggplot 2.2.0以上版本）中，已经加入了次坐标轴参数，通过这个次坐标轴的转换，我们可以模拟出不同数量级的次坐标轴效果。 因为其中用到了英文月份简
在前面我们学习了基础绘图系统和 ggplot2 绘图系统的图形排版组合，具体可见下面推文。
R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一 般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从
ggplot2的每个细节都是可以修改的，非常推荐大家系统学习一下，用到再学确实是一种不错的方式，但是如果要提高进阶，还是有必要系统学习的。
gridExtra包让混合多个图片变得轻而易举。它提供了grid.arrange() 函数来完成 这个任务。它的nrow参数允许指定如何安排布局。
之前小编给大家推荐过一个支持 R 语言的交互式图形库 Plotly ，不知道大家有没有试试用它画图呢，如果你觉得 Plotly 提供的代码还是有些冗长，那么可以看看今天这个 R 包—— autoplotly[1]，它能帮你一行代码实现可视化。
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数，我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？
李誉辉，四川大学硕士在读，研究数据分析与可视化，以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的，从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D，文章都整理讲解得很全面系统，我本人也是很喜欢这样的文章，故而推荐给大家。
上述处理的都是向量数据，而matplot()、matpoints() 和 matlines()都是处理矩阵形式数据的。
ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节，通过更加精细的修改来提升图像的美感，ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念，这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中，geom_ploygon（）几何图层对象最为复杂，也最为特殊： 复杂在哪儿呢？ 这种几何对象所定义的多边形（特别是在地理信息数据里面），领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形（也就是group），单个多边形又是一组经纬度坐标点构成（按照order排序）。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个： data(地
本期将推出一篇关于栅格(Raster)数据的R语言可视化的绘制教程，其目的也是为大家提供绘图思路。本期绘制的数据为30m的土地利用(land use)数据，具体区域为广州市。主要内容如下：
作图的时候常出现一个问题，我把windows系统字体Times New Roman指定为图形里的字体，虽然在RStudio图形窗口会显示指定字体，但是在保存为PDF时出现问题，出现字体类别错误，指定字体无法显示。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
通常而言，在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形，例如绘制一张散点图，绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形，可能是因为这些图形有某种联系，需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。之前介绍的边际图形就是这样的一个例子。本章节会介绍，当我们绘制了好了多幅图形之后，如何将多幅图形合并起来。
导读：喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了，可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
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