对于R菜鸟或想提升R数据可视化能力的人来说，CRAN目录看起来是一种尴尬的富有——数据可视化的包过多，不知从何入手。 为了解决这种问题，今天我们要盘点26个实用的R数据可视化包。...1.名称：ggplot2包 简介：将绘图与数据分离，按图层作图，一个语句代表了一张图；将常见的统计融入了绘图中。...5.名称：ggannotate包 简介：在github上，对于ggplot2觉得调legends的位置，图形形状觉得费力的同学，可以使用ggannotate进行交互式修图，让你使用R有一种使用Graphpad...需要先安装好devtools和curl两个包，然后可以从github上安装最新版的ggplot2和ggtech。...想加上椭圆没问题，设置ellipse为T，想加上箭头没问题，var.axes=T. 缺点：加上三维展示更好。
初识ggplot2绘制几何对象 12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视化 ggplot2学习笔记之图形排列 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) 一个震撼的交互型3D可视化...安装 一种是安装稳定版本的gggene。 install.packages("gggenes") 另一种是从github上安装开发版。...()是一个ggplot2几何性状，它用箭头表示基因。...用theme_genes美化图形 由于生成的图可能看起来很混乱，因此ggplot2主题theme_genes提供了一些合理的缺省值美化结果。...在下面的例子中，forward被用来反转所有反链上所有的基因方向，与xmin和xmax暗指的方向相反。
1初识ggplot2绘制几何对象 12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视化 ggplot2学习笔记之图形排列 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) 一个震撼的交互型3D可视化...()是一个ggplot2几何性状，它用箭头表示基因。...用theme_genes美化图形 由于生成的图可能看起来很混乱，因此ggplot2主题theme_genes提供了一些合理的缺省值美化结果。...make_alignment_dummies()会根据给定的数据和待对齐的基因，生成一组空基因；再使用geom_blank()将这些空基因添加到绘图中，就可以填充两侧的空白，以在图上直观地对齐所选的基因...在下面的例子中，forward被用来反转所有反链上所有的基因方向，与xmin和xmax暗指的方向相反。
但是，它们看起来已经过时了，并且在 ggplot2 中使用它们之前，这些组件需要进行额外的转换和清理，当其他人希望在分析中生成类似的图表时，必须复制这些转换步骤。...生成的可视化还可以使用 ggplot2 和 plotly 语法轻松地扩展，同时保持交互的特性。 绘图实战 下面演示下如何使用 autoplotly()函数绘图，首先安装并加载autoplotly包。...不需要另外的数据处理，autoplotly便能直接对函数生成的对象实现可视化。 图形美化 通过应用额外的 ggplot2 元素或组件，可以很容易地扩展使用 autoplotly()函数生成的图形。...下面的例子将在原图的中心处添加一个箭头和注释文本: p <- autoplotly(prcomp(iris[c(1, 2, 3, 4)]), data = iris, colour = 'Species...，可点击链接查看： https://github.com/sinhrks/ggfortify#coverage[2] 结语 有了这个包，我们可以减少花在学习 <em>ggplot2</em> 语法或类似 plotly <em>的</em>交互式可视化包上<em>的</em>时间
可视化的展示方式可以使数据更易读，且容易看出一些数据下隐藏的“结果”，而添加注释则可以进一步聚焦到想重点展示的“信息”。...更多参数ggplot2|详解八大基本绘图要素，主题ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢”，图例ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢 可参考。...如果待注释的text太多，可使用ggrepel包解决标签太多导致的重叠问题 ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 2.2 点注释 1）添加点 p + annotate(geom = "...3）线段加箭头，给出两端点位置 p + annotate("segment", x = 2, xend = 4, y = 15, yend = 25, colour = "pink...曲线加箭头？
生存分析作为分析疾病/癌症预后的出镜频率超高的分析手段，而其结果展示的KM曲线也必须拥有姓名和颜值！...以上基本就完成了KM曲线颜色，线型大小，标签，横纵坐标，标题，删失点等的修改，Q2搞定！ 注意：中位生存时间表示50 ％的个体尚存活的时间，而不是生存时间的中位数！...注 tables.height可调整为看起来“舒服”的高度 根据risk table 可以看出关键点的当前状态，Q3摆平！...3）添加其他信息 可类似上述annotation得方式，使用ggplot2添加文字，箭头，公式等其他信息，下面为你可能需要的ggplot2的几个知识： ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2...|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢 ggplot2|ggpubr进行“paper”组图合并 参考资料： 更多参数参见官方文档：https
它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂，目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn，我们来分开介绍一下： ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...下面是ggplot2绘图体系的一些关键概念： 数据：ggplot2使用数据框作为数据输入的基本单位。数据框是一个二维表格，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。...它提供了许多用于绘制统计图表的高级函数，如散点图、直方图、小提琴图和回归图等。 美观的默认样式：Seaborn具有吸引人的默认绘图样式和颜色主题，使图表在外观上更具吸引力。...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！...R的ggplot2绘图 1.模拟数据 library(ggplot2) #模拟数据 labels=c('Normal', 'FL', 'FH', 'CS', 'DL', 'DH', 'T1', 'T2'
拥有财富、名声、权力，这世界上的一切的男人 “海贼王”哥尔·D·罗杰，在被行刑受死之前说了一句话，让全世界的人都涌向了大海。“想要我的宝藏吗？如果想要的话，那就到海上去找吧，我全部都放在那里。”...，世界开始迎接“大海贼时代”的来临。 ggforce是ggplot2的扩展包，“擅长”于根据数据绘制轮廓以及区域放大。...2 添加标签，箭头 在上述轮廓的基础上添加标签和指向箭头，试试看效果如何？ p + geom_mark_rect(aes(label = tzone)) ?...3 更改主题设置 ggforce作为ggplot2的扩展包，也能直接使用ggplot2的主题设置 p + geom_mark_rect(aes(label = tzone), show.legend =...使用expand参数中使用units()参数命令调整轮廓与点的边缘的距离大小。 对于白色背景或在线文章（基本上都是白色背景），很难确定绘图的边距。
对于直方图，我们要做的第一步就是把连续性的数据分箱（bin），所谓的分箱实际上就是将数据按照一定的间隔进行分组。...比如我们现在手上有100个人的年龄的数据，从20岁到60岁，然后我们以10岁为间隔，分别统计20-30、30-40、40-50、50-60岁这四组的人数，再进行绘图。...因此不同组之间通常是连续的，且间隔一致。数据的连续性体现在图像上就是柱子之间并没有间隔。因此，直方图可以粗略地表示出数据分布密度，被用于密度估计。 ?...实际上并没有太大的区别，geom_histogram()等同于geom_bar()+stat_bin()。...关于直方/条形图的介绍就到这里啦。大家还可以更进一步的看一看这两个绘图函数的功能，让图像变得更好看。
一、简介 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； 二、各基础图形 2.1...abline()、hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()： ...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...，我们先从一维的说起： geom_density()： 和R基本绘图系统中的密度曲线绘制方法很接近： library(ggplot2) data <- data.frame(matrix(rnorm...~cut) p 2.8 curve()与segment() 有时候我们需要在已绘制的图形中添加线段、曲线、小箭头之类的注解，这时候就可以用到ggplot2中的geom_curve()与geom_segment
写 在前面 在上一期中，大猫向大家强调了R学习路径中非常重要的一环：数据处理，也就是data.table包的作用。在本期，大猫将向大家介绍数据分析的另外一面：数据可视化的学习路径。...换句话说，如果要让你的文章在最短的时间内看起来”高大上“，画一张fancy一点的图吧！ “数据处理与数据可视化是数据挖掘的两面。...而且后者正在变得越来越重要 ” ——我也忘了是谁说的了 ” 就R而言，目前已经有非常多优秀的绘图包，例如大名鼎鼎的ggplot2，出自大神Hadley之手。...但是在这里大猫将向大家介绍另外一个非常优秀的绘图包：ggvis。...，被称为学习R绘图不可不看的经典。
一、简介 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...使用ggplot2绘图的过程就是选择合适的几何对象、图形属性和统计变换来充分暴露数据中所含有的信息的过程； 因为ggplot2绘图语法风格的迥然不同，使得其学习成本比其他绘图包（包括基础绘图框架）要高不少...ggplot2的神奇之处~ 二、从qplot开始 2.1 基础图形 用惯了基础的绘图函数之后，突然转到ggplot2的绘图风格，或多或少会有些摸不着头脑，因此我们先从ggplot2中的qplot方法开始...geom_smooth()，实现了图层的叠加，类似的，我们还可以叠加更多图层，虽然这看起来毫无意义。。。...中的绘图，有两种方式：一是在qplot中一步到位配置好所有的参数以产出所需的图像；另一种是利用ggplot逐层定义绘图部件，并用加号连接，保存到一个对象里，再使用print这个对象的方法将其呈现在屏幕上
「treeheatr」-这种树图结构可视化真得绝了~~ 很多同学最近在咨询有没有那种看起来比较炫酷和决策树图的可视化绘制方法？...::unit(0.1, 'lines'), line_list = list( ggplot2::aes(label = paste('Node', id)), ggplot2...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。 猜你喜欢 不是?！...patchworklib让我告别PS拼图... Xarray,不用ArcGIS,所有地理空间绘图全搞定... Nature都推荐的箱线图(Boxplot)绘制工具长啥样？免费、在线、灵活操作...？...完美解决Matplotlib绘图中、英文字体混显问题.. MATLAB绘图不好看？！不是，你是还没发现这几个工具包吧.. 不是，这个地理数据工具这么强的吗？数据处理、可视化它都行..
5.8 ggplot2简介 5.8.1 什么是ggplot2 ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包，它有助于数据绘图。在本实验中，我们将简要介绍该软件包的一些功能。...5.8.3 使用aes映射功能 该aes函数指定数据框中的变量如何映射到绘图上的要素。...很明显，我们刚刚创建的图表信息量不大，因为它们上没有显示数据。要显示数据，我们需要使用geoms。 5.8.4 Geoms 我们可以使用geoms来指定我们希望数据在图表上显示的方式。...例如，我们选择的geom可以指定我们的数据显示为散点图，条形图或箱形图。 让我们看看我们的图形怎样看起来像散点图。...但是我们的数据框中实际上有10个细胞，比较所有细胞会更好。如果我们想同时绘制来自所有10个细胞的数据怎么办？ 目前我们不能这样做，因为我们将每个单独的细胞视为变量并将该变量分配给x轴或y轴。
参考： Line segments and curves — geom_segment • ggplot2 (tidyverse.org)[1] 前言 最近发现一张有意思的umap 图： 看起来，比传统的...正好来复习一下前面[[111-R可视化35-结合grid与ggplot输出]] 的用法。 这里可以用任意的umap 结果作为绘图输入。...而因为二者的长度并不相同，如果在图上显示等长的线段，因为比例的差异，UMAP_1 上显示的长度相对较长，就会让我们错以为二者并非是等长的。...segment数据乘这个比值，就可以让它们在同一比例下变化了。...似乎左下角的箭头被遮住了似的。 用图层叠放函数方法 反正坐标空隙都已经出来了，即使是在坐标轴的图层位置叠放，也不难看的。
image.png 这就是bbc_style（）函数实际上是在做什么。 它本质上修改了ggplot2的主题功能中的某些参数。例如，第一个参数是设置绘图标题元素的字体，大小，字体和颜色。...source：要显示在绘图左下角的源文本。 save_filepath：图形保存到的精确文件路径，包括末尾的.png扩展名。这确实取决于工作目录以及您是否在特定的R项目中。...height_pixels：默认设置为450px，因此仅当希望图表具有不同的高度并指定其高度时才调用此参数。 logo_image_path：此参数指定图右下角的图像/徽标路径。...默认值为占位符PNG文件，其背景与绘图的背景颜色匹配。...``曲率''参数设置曲线的数量：0为直线，负值给出左手曲线，正值给出右手曲线。 增加一个箭头 仅仅需要增加一个arrow 参数。
在做项目分析的时候遇到过一个问题，就是有个老师想将好几张功能富集结果中的柱状图的横坐标的范围全部调整为一样的，一般画这个柱状图都是用Y叔的clusterprofiler包中的barplot函数对使用这个包的功能富集结果进行一键绘图...后面我觉得还是自己用ggplot2画吧，反正这个包里面一键绘图也是根据ggplot2来的。...这个图与一般的函数barplot画出来的不一样的地方在于它的颜色，这张图里面的颜色反应的是fdr的大小，是一个连续值，ggplot2可以将连续值映射到到颜色上，横坐标是通路中感兴趣基因的个数。...下面用一套KEGG富集分析的结果来展示绘图的过程，下表展示的KEGG富集分析结果也是利用Y叔的clusterprofiler包得到的。 ?...axis.text.y=element_text(color="black",size=12)) #ylim(0,30) 更改横坐标的范围这里坐标轴颠倒了，虽然看起来是
为了让颜色的区分度更好，需要对数据按照一定的方式进行归一化。小伙伴们可以自行尝试不进行归一化的糟糕效果。...调整参数后用 heatmap 函数绘图 二、pheatmap 包里的 pheatmap 函数 pheatmap 实际上是 Pretty Heatmaps 的缩写，新的命名充满了对原始 heatmap 的嫌弃...，这幅图看起来普普通通，但是神奇之处是当你鼠标落到任一色块时，可以显示当前色块的数值。...上的包的安装方式不同，安装和加载代码如下： ComplexHeatmap 包里面用于绘图的函数也叫做 Heatmap，注意这里的H是大写。...首先介绍了 4 种绘制非交互式热图的包，其次介绍了 4 种绘制交互式热图的包，最后介绍了 lattice 和 ggplot2 绘图系统中绘制热图的方法。
柱状堆叠图在许多的单细胞文章中被使用，通过它可以更好向我们展示一个亚群中各个细胞的占比情况，可见它如此重要！！！...今天，我们来使用R的ggplot2和python的matplotlib分别绘制柱状堆叠图。 绘制技巧如下图所示： 先画出图的大致轮廓，再根据需求，添加更多的细节和细节调整，一张完美的图就出来了啊！...R的ggplot2绘图 这是一张5个样本中各种免疫细胞比例情况的可视化 1.模拟数据： library(reshape2) library(ggplot2) #模拟数据并创建一个5样本细胞数据集 status...Python的matplotlib绘图 #安装matplotlib、numpy和pandas库，如果之前有安装，就不用安装了 #在pycharm终端输入下面命令就可以进行安装了 pip install...loc='center left',frameon=False,prop={'size':12},title='Cell') plt.tight_layout() plt.show() 可视化结果： 看起来是不是挺简单的
其实我更喜欢分享这种绘图代码，虽然比ggplot2的代码用起来要费事一些，但是可以强迫大家去学习代码中每一个参数的具体含义，通过修改参数的数值也能够理解代码如何调整，通过几个图像的学习，你就会发现自己画一个图也不是什么难事...在par中使用mar定义绘图区域，4个数值分别对应下、左、上、右4个方向的绘图边界，这里由于要在右侧放置图里，因此右侧数值较大。...，所以一定要添加par(new = T)，不然条形图就被覆盖了，这里绘图区域要与上一步条形图的绘图区保持一致。...使用arrows函数以箭头的形式添加折线图的误差棒。...要注意调整两个图里添加的位置，以及折线图腿中文字与图形元素的间距，是的两个图里看起来像是一个。 最后使用dev.off()关闭绘图区域并保存图像。 ?
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