R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包，熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像，但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素，本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生ggplot2图像进行美化，掌握它之后你就可以创作出更具特色和美感的数据可视化作品。
本来我这个段位，就不应该为安装包发愁了，毕竟统计学不会可以理解，编程学不好忍忍就过去了，但是说安装包出错，是可忍孰不可忍？
ggthemr为ggplot2提供了近20种主题，可以直接使用，也可以根据需要设置配色，或改变图表细节。
最近恰好看到一个包viridis，旨在画出更容易被色盲和/或色觉缺陷者阅读的、以及更好地以灰度显示的图。
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章，今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例，希望大家通过案例感受 R 语言的强大，同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感，在文献阅读时更加从容，今后也尝试去绘制这样炫酷的图，如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言？R 语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言，一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形，另一方面，大数据时代已经到来，每
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。
R包下载设置镜像 >options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #安装R包 >if(!require(ggplot2))install.packages('ggplot2',update = F,ask = F) >if(!require(ggpubr))install.packages('ggpubr',update = F,ask = F) >if(!require(eoffice))install.packa
base包、ggplot2、ggpubr（ggpubr对ggplot2进行了简化和美化，适用于新手入门，可操作空间较小）
大家好，在这里给大家介绍一下使用ggplot2绘图调色的几种小方法。正所谓绘图十分钟，调色一小时。图片的配色直接决定了图片质量的好坏。下面讲一下我平时绘图用到的调色工具。
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首席科学家的Hadley Wickham，ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics（图形的语法）中提出的理论，取首字母缩写再加上plot，于是得名ggplot，末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2，如reshape2等；
色盲是并不罕见的一种遗传性疾病，我国男性色盲患病率可达5%，而白人男性更是高达8%。这些色盲患者和我们一样工作在各种领域，在论文送审中也可能会遇到色盲审稿人。假如论文送给三位白人男性审稿人，其中至少一人是色盲的概率高达22%。因此，为论文的图片选取一种对色盲友好的配色方案是很重要的，能确保准确的展示我们的研究成果，同时体现了人性关怀。
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。
提供了一个绘图系统，旨在改进R基本图形。 安装软件包后，使用R命令install.packages（“lattice”）。格子包中的主要功能：
在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过R语言自带的cor函数得到，但是R并没有对矩阵提供可视化方法。最近小编在阅读文献的时候发现了一些漂亮的相关性图，在这里分享给大家。同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图！
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”，
四种常见的作图系统中，ggplot2包基于一种全面的图形“语法”，提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴，提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化，并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程，也算是自己的一个基础知识积累和巩固，希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制，主要知识点如下：
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。
（1）CRAN网站 install.packages()
【1.当不确定自己输入的代码是否正确时，可以用attach（）括号内填入你想使用的数据，这样当你想用a数据里面的某列名字时，可以直接用Tab打出他的名字并且不会出错
R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状图等），并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然
*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层，从前往后覆盖，因此需要考虑函数书写的顺序
我们有时候会遇到这样的情况，你的数据分为多个类别，画图的时候是根据这个类别来着色的。后面做了一些处理之后，可能有些类别的数据被过滤掉了，再去画图的时候，颜色就跟前面不对应了。怎么才能解决这个问题呢？下面小编结合一个具体的例子来展示一下。
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而，虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法，但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法，使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中，其结果在图形上接近于corrplot函数的结果，这是优秀的arm包的一部分。
面积图是一种源于折线图但是改变了其展现方式的图形。具体地，它通过一定的区域面积来表示数据大小，利用不同的颜色或者线条来区别不同组的数据。William Playfair，苏格兰工程师和政治经济学家，是图形化统计方法的创始人，是面积图的发明人，除此之外他还发明了折线图、条形图、饼图等。他发表于1786年的著作The Commercial and Political Atlas中使用了面积图：
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，超级简单方便。但是当我去查找这个函数的调整坐标的参数时：
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。
Q1 ：能不能自行指定映射的具体颜色？ 想要自行指定映射的颜色，就必须要有映射。
本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
前言 原文传送门：见文末左下角阅读原文 作者：Aaron Frederick 编译：HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多，但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时，问一些关于图
在R语言的广泛包中，大部分可以直接install.packages()直接命令安装，但是有些包安装过程比较复杂，例如'lightgbm,ggplot2所依赖的‘rlang’包，devtools所依赖的‘pkgload’,这三个包是我目前经常遇到的需要编译的包，安装过程比较复杂且慢。
ggplot2提供了强大的可视化能力，通过修改theme，可以实现各种精美图表。但是想绘制出好看的图表不仅需要强大的工具，还需要个人的审美、配色等能力，ggthemr包提供了近20种精美主题，极大的方便了图表绘制工作。 ggthemr介绍 ggthemr为ggplot2提供了多种主题，可以直接使用，也可以根据需要设置配色，或修改参数，改变图表展示细节。下图为几个ggthemr主题案例图，更多介绍可参考GitHub主页：https://github.com/cttobin/ggthemr#install
我们在进行R进行画图时，常常会感叹默认配色难看，又不愿去找配色。因此，本期给大家推荐R包ggsci[1]解决以上问题。
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
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：
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
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。
之前在公众号中分享过绘制LOGO的R包"gglogo"，详情请戳蓝字“绘制序列标识图-gglogo”。今天再给大家分享一个R包-"ggseqlogo"，绘制序列LOGO完全无需美颜。这个R包是ggplot2的扩展包，应用起来简单明了，下边就给大家详细测试下，看看是不是那么美，那么好！
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？
1.l[2] 返回的是列表 l 的第二个元素（注意，是一个长度为 1 的列表），而不是该元素所包含的对象。如果你想取出该元素所包含的对象，需要再加上一个 [[ ]]。
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；
本期R语言教程，暂定分为两大部分：第一部分为“R语言快速入门和数据处理”，第二部分为“R语言可视化及绘图”。
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。
英国广播公司（British Broadcasting Corporation；BBC）是全球最大的新闻媒体，其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
2.plot修改 plot画图的时候，直接修改col就可以，一个比较方便的方法是用rgb()函数。这个函数提供三个值，默认情况下是0到1的值，可以修改maxColorValue为255，这是我们比较常见的数值范围。rgb还可以提供第四个参数，也就是透明度。如下所示： 没有透明度：
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！
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