咱们生信技能树马拉松课程七月份学习班正在火热进行中，统计可视化知识点授课结束后照例给大家布置一些作业！...开始画图： 首先，可以看出这张图是张点图，而x轴、y轴和点的颜色分别对应数据中的tSNE_1、tSNE_2和cluster，所以用映射来实现。...library(ggplot2) ggplot(dat,mapping = aes(x=tSNE_1, y=tSNE_2,...如果cluster是一个字符串，就不会出现这个问题，得到的结果和因子是一样的。 回到正题，给cluster添加一个圆圈在ggplot2中通过stat_ellipse()实现。...这次练习所get到的几个新的知识点： 画图时按照因子/数值/字符分组产生的区别 ggplot2画点图时可以使用stat_ellipse()画圆圈 坐标系微调的一些细节，更多内容参考https://blog.csdn.net
箱线图展示的就是分位数，中间的线表示的是中位数，也就是50%分位数，如果非要在箱线图上画上表示平均值的线段也是可以实现的，今天介绍一下实现代码 示例数据集我们用R语言的内置数据集PlantGrowth...image.png 首先是画一个最普通的箱线图 df<-read.csv("PlantGrowth.csv") library(ggplot2) library(tidyverse) p1<-ggplot...aes(x=group,y=weight))+ geom_boxplot(aes(fill=group)) p1 image.png 通过ggplot_build()函数可以获取画箱线图用到的数据...ggplot_build(p1)$data[[1]] image.png 我们利用原始数据计算一下平均值，然后将数据集的平均值添加到这组数据中 df %>% group_by(group...不知道有没有比较好的办法 （猜测geom_boxplot函数里应该是有一个步骤计算中位数的，试着看看源代码，看能不能把中位数的代码改为平均值） 还有一个问题是如果是分组的箱线图那么应该如何来实现呢？
函数ggplot()虽然设置图形，但没有自己的视觉输出，而是使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...举个最简单的例子，函数geom_boxplot()可以绘制箱线图，如图4。 图4，箱线图示例 ? 每个几何函数都有一组自己的选项，可以通过帮助文档来了解，我们也给大家列出了一些常见选项。...为了给大家展示这些选项的作用，这里给出两个例子（图5，6）。图6中将小提琴图和箱线图结合起来，这对于基础图形来说，就很难实现了。 表2，几何函数中的常见选项 ? 图5，展示常见选项的图例 ?...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...类似；参数se代表是否绘制置信区间；参数level代表使用的置信区间水平；参数fullrange指定拟合是否覆盖全图或仅仅是数据。
multiple bacterial species and antibiotic classes 数据代码链接 https://github.com/orgs/gradlab/repositories 今天的推文重复一下论文中的...Figure 1B image.png 论文提供的代码涉及到了map系列函数，这个我之前基本没有用过，功能很强大。...amplitude_ci.upper, sig = sig), .f = plot_use_model_func)) %>% pull(plot) -> f1b_plots 这里他的处理方式是将多个图保存到一个数据框的一列...使用ggpubr包中的函数拼图 library(ggpubr) f1b = do.call(ggarrange, c(f1b_plots, nrow = 2, ncol = 3, align = "...，如果有时间的话争取录视频逐行解释其中的代码。
折线图通常用来表现数据的变化趋势，比如做果树研究的通常会研究果实在整个发育过程中一些生理生化指标的变化趋势，这个时候就可以选择折线图的方式来展现数据。...ci_lower = rnorm(length(LakeHuron),0,1), ci_upper = rnorm(length(LakeHuron),0,1)) R语言ggplot2...画图 library(ggplot2) ggplot(huron,aes(year, value)) + geom_ribbon(aes(ymin = value - ci_lower,...Defaulting to continuous.暂时还不知道是啥意思 今天的笔记主要的记录内容是geom_ribbon()函数，主要作用是可以给折线周围添加一定的阴影区间 今天还遇到一个问题是 R语言里分组计算均值方差等...，之前自己都是用dplyr这个包中的group_by()函数加summarise()函数 比如如下的代码 df<-data.frame(first=c("A","A","B","B"),
非常有意思的数据可视化案例 ，原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ；于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了，我稍微改动了一下，选取了2006年到2020年的数据，获取数据的代码这里就不放了，如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 作图代码 ibrary(ggplot2) ggplot(df, aes(x=year, y=auth_num, col=journal, fill=journal)) + stat_summary...image.png 根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的 这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间，之前自己也实现过这个图，但是需要提前算好置信区间和平均值...，比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题，如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多 好了，今天的内容就到这里了 大家如果需要推文的示例数据和代码的话可以直接在公众号
image.png 这个图涉及到3个知识点 一个是堆积柱形图 一个是两条折线图之间填充颜色 还有一个是双坐标轴的实现办法 这三个知识点分成2期推文分别来介绍，今天的推文是第二期，介绍带置信区间的折线图和双...Y轴 堆积柱形图的代码 library(ggplot2) library(readxl) dat01<-read_excel("example-1.xlsx",...xlabel), expand = c(0,0), limits = c(0.3,15.7)) image.png 带置信区间的折线图...这里置信区间是提前算好的 数据 image.png dat02<-read_excel("example-1.xlsx", sheet = "Sheet2")...因为两组数据量级不一样，我们需要对其中一个数据集进行转化，这里我们选择将折线图的数据放大 dat01 %>% filter(group=="A") %>% group_by(xlabel
论文里的Figure1a 基本上泛基因组的论文都会涉及到，正好论文提供了作图的原始数据，所以我们用原始数据尝试来模仿一下。...还要仔细看看论文 论文中的图实现了Y轴截断，这个用ggplot2来实现还不太好搞，之前Y叔推出了R包ggbreak来做。今天这篇推文暂时不尝试ggbreak这个R包。截断借助拼图实现。...首先是非必需基因的图 library(ggplot2) ggplot()+ stat_summary(data=df, aes(x=`Number of individuals...= "mean_cl_boot", fun.args = list(conf.int=0.99)) image.png 简单美化 包括填充颜色，构造一份用来表示图例的数据放到右下角...element_blank(), axis.title.x = element_blank(), axis.ticks.y = element_line()) 换成完整的数据
我想这应该是很多刚学习可视化的同学都会遇到的问题，今天这篇推文就给大家推荐一个非常好用的、可以一键绘制出版级别论文配图的可视化工具-「ggpubr」 「ggpubr介绍」 ggpubr是一个基于ggplot2...安装 在R中安装ggpubr可以使用以下命令： install.packages("ggpubr") 主要特点 ggpubr是一个基于ggplot2的扩展，因此它继承了ggplot2的所有功能，并添加了更多的实用功能和自定义选项...ggpubr提供了一系列简单易用的函数，使用户能够快速创建各种常见的统计图形，如线图、散点图、柱状图、箱线图、直方图、小提琴图、QQ图、核密度图、热力图和配对图等。...可以支持多组数据，自动添加置信区间和显著性标记。 ggscatter()：创建散点图，用于展示两个连续变量之间的关系。支持添加回归线、椭圆和置信区间。...ggpaired()：创建配对图，用于展示两组配对数据之间的差异。支持添加连线、置信区间和显著性标记。
箱线图的组成 样本大小可以通过成比例的调整箱线图的宽度实现，如上图b中的第二个箱线图，箱子的凸凹程度表示样本量的多少。 3.样本量对箱线图的影响 样本量越大，样本分布描述的准确性就越高。 ?...图a比较了选取不同基线切割y轴对直方图高度的影响；图b是当样本量大于3时，标准差和95%置信区间的散点图适合比较集中趋势的数据；图c的箱线图能同时结合均值和95%置信区间，在相同的空间上能展示更多与样本相关的信息...箱形图的数据可视化比较 图a中，100个数据点的样本集，每个数据从上到下依次是均匀分布，具有两种不同方差的两个单峰分布，双峰分布。...图b是直方图和箱线图、几种类箱线图可视化的比较，条形图通常仅展示了平均值和标准差，箱线图从下往上，依次展示了数据集的五个指标：最小值，小四分位数，中位数，上四分位数和最大值。...小提琴图和豆图是箱线图的一种变形，展示了各个数据集的实际分布。 4.箱线图的生物学意义 在生物医学研究中，通常需要比较具有不同分布的多个数据集。
ggplot2 初探 在ggplot2中，图是采用串联起来（+）号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。...ggplot函数设置图形但没有自己的视觉输出。使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...singer_combine_fig.png 箱线图展示了在singer数据框中每个音部的25%,50%,75%分位数得分和任意的异常值。...例子包括y~x, y~log(x), y~poly(x,n), y~ns(x) se 绘制置信区间（TRUE/FALSE）默认为TRUE level 使用的置信区间水平（默认为95%） fullrange...将多个ggplot2包的图形放到单个图形中最简单的方式是使用gridExtra包中的grid.arrange()函数。我们需要事先安装这个包。 让我们创建3个ggplot2图并把它放在单个图形中。
包 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中最简单的绘图方式是利用qplot()函数，即快速绘图函数。...型添加回归线和置信区间带 ? 传动类型定义了行分面，而气缸数则定义了列分面。...Theme（主题）菜单上的一些选项仅与基础图形契合的很好，一些则与ggplot2图形契合的较好（如标注），还有些对ggplot2图形无效（如识别点）。... 右击任何对象，便可在右键菜单中获得一些选项。例如，你可以右击箱线图（mpg）窗口，将图形转变为一个平行坐标图（PCP）。
图片来自：木东居士 在以后的专栏中，我们将逐步分享上述图片中出现的各图形应用案例及注意事项。...接下来，我们结合具体案例来讲述数据可视化的魅力 表格 使用表格时，需要记住的一点是：让设计融入背景，让数据占据核心地位。不要让厚重的边框和阴影与数据争夺受众的注意力。...相反，要使用空格来区分表格中的元素。 ? 左表，框线过多容易扰乱阅读者的注意力，反之，三线表简洁干练，通常是论文及出版物表格样式的首选。...折线图 我们通常可以借助折现图理解趋势，比如，时间序列的每年降雨量（每日将与量之和）；在某些情况下，折线图中的线可能代表一个综合的统计数据，比如平均值或预测的点估计。...如果你还想展示范围（或者置信区间），可以直接在图上进行可视化。 源数据： ? ? 左图是多指标折线图，右图在折线图中展示范围内的平均值。
这意味着在进行随机算法检验或者算法比较的时候，必须重复试验很多次，然后用它们的平均值来评价模型。 那么对于给定问题，随机机器学习算法需要试验多少次，才足以客观有效的反映模型性能？...对于衡量随机机器学习算法性能所需的重复试验次数，在本教程中，我将教会大家如何用统计学方法来正确预估。...我们希望随着重复次数的增加，结果的均值能很快稳定。绘制成曲线后，看起来起始段波动较大且短，而中后部平稳且长。 利用下面的代码绘制出该曲线。...不过会不会还有更好的办法呢？ 4.计算标准误差 标准误差用来计算样本均值偏离总体均值的多少。它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。...置信区间定义如下： 样本均值 +/- （标准误差*1.96） 下面计算置信区间，并将其作为误差线添加到重复试验次数对应的样本均值上。这是计算代码。 下图创建了带置信区间的样本均值曲线。
这意味着在进行随机算法检验或者算法比较的时候，必须重复试验很多次，然后用它们的平均值来评价模型。 那么对于给定问题，随机机器学习算法需要试验多少次，才足以客观有效的反映模型性能？...对于衡量随机机器学习算法性能所需的重复试验次数，在本教程中，我将教会大家如何用统计学方法来正确预估。...我们希望随着重复次数的增加，结果的均值能很快稳定。绘制成曲线后，看起来起始段波动较大且短，而中后部平稳且长。 利用下面的代码绘制出该曲线。...不过会不会还有更好的办法呢？ 4. 计算标准误差 标准误差用来计算样本均值偏离总体均值的多少。它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。...置信区间定义如下： 样本均值 +/- （标准误差*1.96） 下面计算置信区间，并将其作为误差线添加到重复试验次数对应的样本均值上。这是计算代码。 下图创建了带置信区间的样本均值曲线。
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...，例如： 2.2.1 拟合曲线 当geom='smooth'时，将会拟合出一条平滑的曲线以及它的置信区间范围： qplot(carat, price,data=data,geom='smooth')..., geom=c('point','smooth')) 若不想绘制置信区间，则可以设置se=FALSE： 而关于拟合曲线的形式，可以通过method参数自行确定，比如我们希望拟合出一条线性曲线，...'point','smooth'), method='rlm') 2.2.2 箱线图 箱线图作为一种经典的统计图像，它以数据的五数概括作为特征对数据进行可视化，在qplot中，当传入x...，并多次使用过，它控制生成的图像类型； 3.2.5 位置调整 位置调整指的是对该层中的元素位置进行微调，ggplot2中所有可用的位置调整参数如下： 名称 描述 dodge 禁止重叠，并排放置 fill
图层（Layer）：图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起，可以创建复杂的图形。...几何对象（Geom）：几何对象是图层中的图形元素，用于表示数据的形状、大小、颜色等属性。ggplot2提供了多种几何对象，如点、线、条形、面积等。...matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它提供了广泛的绘图功能，可以创建各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。...这使得用户可以方便地将图形用于报告、论文或网页等不同的应用场景。 丰富的图形类型：matplotlib支持绘制多种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、热力图等。...集成统计方法：Seaborn提供了方便的函数来集成统计方法，如拟合回归线、绘制置信区间和展示数据的分布。 总的来说，各有各的优点，没有最好的，只有最适合的！
右:在这个训练过程中，跑，舔，扫视的平均点击量;灰色阴影表示均值周围95%的置信区间。粉色箭头表示目标命中，黑色箭头表示奖励传递。...(D) R1(顶部面板)和R2(底部面板)的平均活动方差在训练早期比在训练后期更大(n = 7只小鼠，第8天训练;阴影表明95%的置信区间在平均值左右)，表明老鼠在一次训练过程中磨练出更可靠和可重复性的控制策略...在实验的后期，动物已经发现了一个可以利用的成功的活动模式，而控制区域的光谱熵活动下降了。阴影区域表示均值周围95%的置信区间。...(E)左:在任务执行过程中，常规脉冲(RS)在不同光标位置上的平均射击率(95%的置信区间由阴影表示，n = 7只小鼠)。...右:在任务执行过程中，快速脉冲(FS)向不同光标位置的平均发射率(95%的置信区间由阴影表示，n =7只小鼠)。 从上图这些实验和示例，研究人员发现老鼠的视觉皮层区域参与了这项任务。
中位生存时间：又称为生存时间的中位数，表示刚好有50%的个体其存活期大于该时间。 二、生存分析研究的部分内容 1、描述生存过程 研究生存时间的分布特点，估计生存率及其标准误、绘制生存曲线。...注：生存曲线为单因素分析（两个或者多个水平），用中位生存时间表示生存时间的平均水平； 2、比较生存过程 获得生存率及其标准误的估计值后，可以进行两组或多组生存曲线的比较，常用方法有对数秩检验(log-rank...(datOS_Status))~dat 3） 绘制KM曲线图 #横轴表示生存时间，纵轴表示生存概率，为一条梯形下降的曲线。...2、R-survminer包绘制KM曲线图：图形更精美，展示效果更好。...pval = TRUE,pval.size = 3, # Change censor censor.shape = 124,censor.size = 2, conf.int = FALSE,# 有无置信区间
被卷积的调谐曲线的矢量平均（比如，解码准确性），左右侧记忆项目的平均。黑色条，显著解码（置换检验，n=30，簇形成阈值P<0.05，校正后显著性阈值P<0.05）；误差阴影，95%置信区间。...蓝色条，显著解码记忆项目；紫色条，记忆与遗忘项目之间可解度的显著性差异（置换检验，n=30，簇形成阈值P<0.05，校正后显著性阈值P<0.05）。误差阴影，95%置信区间。...X轴上的黑色条代表脉冲刺激的起始。右侧：箱形图和叠加上的带误差棒的圆圈（均值和95%置信区间）显示从脉冲起始之后的100~500ms的平均解码。1.5倍四分位距之外的数据点用十字单独显示。...显著性的平均解码和记忆和遗忘项目的平均可解度之间的显著性差异用星号标注（置换检验，n=30，记忆项目：P=0.004；差异项： P=0.028）。 解析脉冲响应的试次间差异可以预测工作记忆表现的变化。...1.5倍的四分位距之外的数据点用小十字表示。叠加的圆和误差棒代表均值和95%置信区间。b. 同a图，只是表示的是遗忘刺激。
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