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如何随意截断ggplot2图像y

gg.gap诞生记 “站长,小站工具qPCR在线分析功能非常好,但有些基因表达量太高了,图做出来值非常大,能否想prism那样把y做个截断呢?”...面对疑问,站长最开始并没有想到去开发一个R包解决。 ggplot2以及依赖它开发包已经丰富,原以为在网络搜索一下肯定有解决方案,但谁曾想这样需求真的没有找到完美的解决方案。...不管三七二一,画个草图先: 思路很简单,就是先按照y切,然后用cowplot去拼接。...一顿野路子代码操作,beta版出来了:gg1gap和gg2gap这两个包只能完成bar图y切割,而截断数最多也就只能两段。...小站VIP群树神(微信ID:一棵树)精通R包制作,为了让野路子出来代码更完善,拉上树神一起干,不仅实现截取多个截断,还可以对任意ggplot2对象进行截断,再不断测试修补bug之后,gg.gap终于在今天这个有意义日子正式上线

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小站R包gg.gap正式上线CRAN|随意截断ggplot2图像y~

gg.gap诞生记 “站长,小站工具qPCR在线分析功能非常好,但有些基因表达量太高了,图做出来值非常大,能否想prism那样把y做个截断呢?”...面对疑问,站长最开始并没有想到去开发一个R包解决。 ggplot2以及依赖它开发包已经丰富,原以为在网络搜索一下肯定有解决方案,但谁曾想这样需求真的没有找到完美的解决方案。...不管三七二一,画个草图先: 思路很简单,就是先按照y切,然后用cowplot去拼接。...一顿野路子代码操作,beta版出来了:gg1gap和gg2gap这两个包只能完成bar图y切割,而截断数最多也就只能两段。...小站VIP群树神(微信ID:一棵树)精通R包制作,为了让野路子出来代码更完善,拉上树神一起干,不仅实现截取多个截断,还可以对任意ggplot2对象进行截断,再不断测试修补bug之后,gg.gap终于在今天这个有意义日子正式上线

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ggplot2绘制半透明云雨图

❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来批量绘制云雨图,下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用,希望各位观众老爷能够喜欢,❞ 加载R包 install.packages...因子,y为value,颜色和填充都基于yesno geom_boxplot(width = 0.2,fill = "transparent",size = 0.4,outlier.shape...(log10 scale)") + # 设置xy标签 facet_wrap(~ category, scales = "free") + # 按category分面显示,并允许每个面的刻度自由变化...element_blank(), # 隐藏y次要网格线 panel.grid.major.x= element_blank(), # 隐藏x主要网格线 panel.grid.minor.x...= element_blank(), # 隐藏x次要网格线 legend.position = "non", # 设置图例位置 strip.text= element_textbox

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为什么 ggplot2 不支持两个 y

稍微对ggplot2有所了解小伙伴都知道,ggplot2是无法同一张图中画出两个y,也即,下面这张图用“正常”ggplot是画不出来(大猫会在最后给出一个奇技淫巧实现办法): ?...为什么强大ggplot2无法做到这种看似简单任务呢?毕竟在几乎所有其他统计软件,两个y都很好支持。例如SAS,不仅可以画两个y,通过offset参数,这两个还可以拥有不同起始高度!...非常幸运,这个问题得到了 Hadley 本人回答,他说道: Hadley: 我认为在同一个图中画两个分开y是“具有严重缺陷”(fundamentally flawed)。...Hadley 说似乎很有道理,并且得到了题主认可!我们可以看看最终题主接受这个答案是怎么样: 有时候客户想要两个y,但是这样做只会让他们论证变得千疮百孔。...Hadley 严重误解了 API 设计原则,即任何 API 都应该是可选。也就是说,我认为,能够同时画两个y是非常有用功能。” ?

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R可视化:R可视化教程来了!

热情小伙伴把这些内容整理到CSDN,方便大家学习,每个例子会展示多个可视化方案,均配有完整源代码和数据(为了便于理解,部分重要步骤均添加了注解)。...% group_by(state) %>% arrange(year) %>% # 建议使用 dplyr::mutate 形式调用函数, 不然容易与 plyr 函数冲突...利用 ggplot2 绘图 # PS: 方便讲解, 我这里进行了拆解, 具体使用时可以组合在一起 gg <- ggplot(df_plot, aes(x = as.numeric(year), y =..."2004年至2015年,三个州学费增长超过100%", x = NULL, y = NULL) # theme_minimal()...去坐标边框最小化主题 gg <- gg + theme_minimal() # theme() 实现对非数据元素调整, 对结果进行进一步渲染, 使之更加美观 gg <- gg + theme(

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如何通过R语言制作BBC风格精美图片

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图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如: ? 加载所有所需R语言包 通常在R创建图表需要安装和加载某些软件包。...它本质上修改了ggplot2主题功能某些参数。例如,第一个参数是设置绘图标题元素字体,大小,字体和颜色。...更改 翻转图坐标 添加coord_flip()使垂直分布变为水平: bars <- bars + coord_flip() ? 添加/删除网格线 默认主题y具有网格线。...在标签添加千位分隔符 可以指定文本具有千位分隔符,并带有scale_y_continuous参数。...Exporting your plot and x-axis margins 当您制作绘图超出bbplot默认高度450px时,您确实需要考虑x边距大小。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第四章 数据图形描述 (上)

,它可能包括坐标、标签、标题等。...对图形进行标注,包括在图形添加标题、坐标标注、文字标注等。 ⑤设置图形格式,添加图例。包括设置图形线宽、线型、颜色,标一记点形状、大小、颜色,以及坐标格式等。 ⑥保存和导出图形。...identify(x, y, labels,…) 4.4三维图形 R绘制三维图形基本函数有三个,分别为: image(x,y,z),产生长方形网格,以不同颜色表示z值。...4.5 lattice程序包 lattice适用于多个变量数据集绘图,其中大部分函数是以一个公式作为主要自变量. 例如y~x|z表示绘制Y关于x图,并以变量z为分类依据,画出多个图。 ?...> library(ggplot2) > library(lattice) > data(diamonds,package="ggplot2") > sample=diamonds[sample(nrow

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二分类资料DCA决策曲线分析

DCA,临床决策曲线分析,更佳贴近临床实际,对临床工作开展比AUC/NRI/IDI等更具有指导意义。...# 建立包含多个自变量logistic模型 model <- glm(Cancer ~ Age + Female + Smokes + Marker1 + Marker2,...下面我们返回2个模型画图数据,自己稍加整理,然后使用ggplot2画DCA,大家如果只有1个模型或者更多模型,道理都是一样哦,就是整成ggplot2需要格式就行了!...(limits = c(-0.03,0.12),name = "Net Benefit")+ #限定y范围是重点,你可以去掉这句看看 scale_x_continuous(limits = c(0,1...在今天推荐所有方法,这个方法我是最喜欢,虽然只有一段代码,连个正经R包都没有,但是很明显这个方法潜力最大!只要你会自己修改,那这个方法就是万能,适合很多模型DCA绘制!

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Day7:R语言课程 (R语言进行数据可视化)

每列代表实验样品,每个样品具有~38K值,对应着不同转录本表达。最终需计算每个样本表达量平均值。一步一步来,如果只想要样本1平均表达式(包括所有转录本),怎么做?...映射例子包括: 位置(即在x和y上) 颜色(“外部”颜色) 填充(“内部”颜色) 形状(点数) 线型 尺寸 首先,必须添加xy位置,因为geom_point需要有关散点图最基本信息,即要在...x和y上绘制内容。...ggscatter4 xy标签也很小,难以阅读。要更改其大小,需要添加其他主题图层。...添加图层xlab()和ylab(),改变xy标签。将这些图层添加到当前图中,x标记为“年龄(天)”,y标记为“平均表达量”。 使用ggtitle图层为绘图添加标题。

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

4.3.3.2 使用比例来改变几何图层美学效果 从数据到美学属性映射由比例函数控制,例如在4.3.2.1,x-y位置scale_y_continuous()和scale_x_continuous...4.3.3.3 使用坐标系统来调节和限制XY 坐标系用途是在计算机屏幕上调整从坐标到二维平面的映射。在ggplot2可用不同坐标系,笛卡尔坐标系和极坐标系是最常用坐标系。...在下面的代码,我们创建一个新plot对象p5,并使用coord_cartesian()更改X和Y限制以放大到感兴趣区域。...4.3.3.4 添加标签图层以更改标题和标签 默认情况下,由ggplot2创建绘图没有任何标题,并且带有与绘图中使用变量名相对应标签。...函数按行拆分具有方向绘图。公式也可以是.~y,用于按列拆分绘图;实现facet_grid(.~y)函数可以按列拆分具有方向绘图。我们举例说明了facet_grid(x~.)。

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信号与系统实验一 信号在MATLAB表示

离散信号MATLAB表示 如果仅在一些离散瞬间具有定义信号,则称之为离散时间信号,简称离散信号或序列。如DNA序列、人口统计数据等均为离散信号。...ylabel('y');%设置纵轴标签 title('y = e^(-2|t|)')%设置图像名称 n = -10:10;%设置自变量范围 a = 0.9; y = a....(y);%取该函数实部 stem(n,z),grid on;%绘制图像并设置网格线 axis([-10,10,-2,2]);%设置坐标范围 xlabel('n');%设置横轴标签 ylabel('z...,我掌握了软件基础作图方法,包括了对于自变量及其范围与精确度设置,一些复杂函数编程式,其中我也发现matlab中有不少表达与以前学过C语言有着一定联系,因此通过对于以前知识回顾,我也明白了一些写法例如...对 x 和 y 添加标签(xlabel、ylabel)命令,以及添加标题 (title)命令等等。此外,也通过matlab这种实验形式加深了对于信号与系统这门课理解。

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学会这个BBC,你图也可以上新闻啦!

对于折线图而言,折线颜色或条形图颜色,并不是从bbc_style()函数中直接实现,而是需要在其他标准ggplot(ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))图表函数明确设置...这是一个非常简单折线图示例,使用了gapminder程序包数据。...它实质上修改了ggplot2主题功能(ggplot2学习笔记之图形排列)某些参数。 例如,第一个参数是设置图标题元素字体、大小、和字体颜色。...= element_line(color="#cbcbcb"), panel.grid.major.y=element_blank()) #默认主题只有y网格线。...(使用panel.grid.major.y = element_blank()删除y网格线) 人工更改间距: 使用scale_y_continuous或scale_x_continuous更改文本标签

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如何在Python里用ggplot2绘图

但是,如果您经常使用Python,那么实现图形语法将非常具有挑战性,因为在流行绘图库(如matplotlib或seaborn)缺少标准化语法。...图形语法主要组成部分 可以看到,从数据开始,有几个组件组成了图形语法。在确定要可视化数据之后,必须指定感兴趣变量。例如,您可能希望在x上显示一个变量,在y上显示另一个变量。...如果您曾经使用过ggplot2,那么您应该熟悉语法“+”,它表示上面描述相同思想。...plotnine plotnine是一个Python包,允许您使用类似ggplot2代码来实现图形语法。通过这样做,就像在ggplot2一样,您可以将数据映射到构成可视化可视对象。...这使您能够提高代码可读性和结构。虽然可以将matplotlib样式设置为ggplot,但是不能像在ggplot2那样在matplotlib实现图形语法。

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原创 | R基础及进阶数据可视化功能包介绍

首先,需要有一张空白画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定XY,以及XY取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程是必不可少。...在拥有坐标系基础上,我们便可以描绘数据点,注意此处默认图表类型是点状图。 在plot()语句括号,逗号前我们定义了数据点X坐标值,逗号后定义了对应数据点Y坐标值,两个都是用数组方式表达。...参考R绘图原理,ggplot2我们可以将图表拆分为如下常用元素: 1. 数据(data): 需要可视化数据 2. 映射(mapping): 数据可调配参数,如X、Y值,颜色等 3. ...标签(lab): 定义标注X、Y名称,主标题、副标题等 在开始前,我们需要下载并调用ggplot2 注意:下载以及调用时工具包名称为”ggplot2”,但声明时,我们需要声明ggplot()语句...data=mpg表示使用数据集为mpg,mapping是定义了映射到图表XY数据属性,以及每个数据点颜色(映射在X数据属性是displ,Y是hwy,颜色则按照数据集中class种类标注

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一元线性回归

⑴简单线性回归 首先可以考虑最简单情况,也即只有一个自变量和一个因变量。...接下来我们可以分别列出因变量观察值、拟合值、残差: 对于回归模型我们可以进行作图展示: library(ggplot2) ggplot(women, mapping=aes(x=height, y=weight...第三幅图是标准化残差绝对值平方根随拟合值变化情况,用来检验同方差性假设,如果满足假设,也即不同自变量水平下因变量方差是一样,那么图中数据点应该是均匀分布(红线近似水平)。...第四幅图用来筛选离群点(包括因变量和自变量),一个点代表一个样品(对象),纵轴为标准化残差,绝对值越大说明其因变量值与拟合值差别越大,横轴为杠杆值,杠杆值越大说明在自变量是一个离群点。...=0.5, hjust=0.5)) 可以看出,在ggplot2里面通过geom_smooth()函数可以很方便添加数据回归线。

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