今天给大家介绍一个好看又简单的散点图展示方法,叫做Beeswarm图(也称为列散点图或小提琴散点图),是一种绘制会重叠的点的方法,使它们从重叠变成彼此相邻。 除了减少过度绘图之外,它还有助于可视化每个点(类似于小提琴图)上的数据密度,同时仍单独显示每个数据点。
ID是X,log2FC用作y,class是分类变量用来填充颜色 范围是A到I。P值用来映射点的大小。
上一篇推文给大家介绍了Julia语言中的主要可视化工具Makie,没想到受到很多同学的喜欢,今天这篇推文继续介绍Julia语言中,小编认为比较适合科研绘图的统计可视化工具-「AlgebraOfGraphics」,当然,你可以看作其为Julia语言版的ggplot2~~
ggplot的图层语法给了使用者无限种可能,再配合上自己对于数据操纵的灵活把控,真的不知道ggplot可以给我们呈现出什么的惊艳作品。 这不,清明假期无聊的我,用ggplot搞定了太极阴阳图。 library("ggplot2") library(Cairo) library(ggmap) 本文太极图的构造理念相当简单,取笛卡尔坐标系的0点为圆心,其他 所有元素都是围绕零点圆心的坐标构成。 该图涉及到一个大圆环; 两个大半圆面积图(太极的上下黑白部分); 两个小半圆面积图(太极的左右次半圆); 以及阴阳鱼的
主要内容是探索了NBA 14/15赛季常规赛MVP排行榜前四名 库里 哈登 詹姆斯 威少的投篮数据。今天重复第一个内容:用R语言的ggplot2画山脊图展示以上四人的投篮出手距离的分布。
ggplot2 在绘图的时候,会在数据的边界部分进行留余操作(base plot 也会这么做),这样使得数据不会落到坐标轴的边界甚至超出边界,大多数情况这是好的。但较真的我们往往在绘图时想要去掉这个留余,我在之前的文章《分析与可视化ROC——plotROC、pROC》就用到过,用来去掉连续数值轴的留白。
umap/tsne图作为单细胞转录组的王牌图形之一,当seurat 或者 singleR 直接绘制的umap/tsne 图需要调整的时候,可能比较难调整,当然AI或者PS都可以办到 。但是本次主要分享使用ggplot2进行可视化,能比较方便的进行后期的微调 ,也学习回顾了ggplot2的基本参数。
整理毕业论文数据的时候,想将RNA-seq上游的一些分析结果可视化,主要是比对和定量的结果,通过图表展示反而没有那么直观,经过一番摸索,最后画出了下面的图。
对于饼图,上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包(可见R可视乎|饼图)。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。接下来做简单描述,然后进入圆环图的学习。
一般qPCR的结果都是机器自动生成的,配合机器自带的软件生成一个Bar图,然而这个Bar图,没有统计信息,更没有好看的配色。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第三篇。学习R语言ggplot2包画箱线图。
开头一个小tips:在运行R project时,界面上最好每次只有一个脚本,否则不同脚本之间流程、变量容易混乱
曼哈顿图可以理解成一个x对应多个y的散点图,ggplot2里做这种图的函数是geom_jitter()
很早之前就发现了这个教程(Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code)),自己作图的时候经常会参考这个教程中的例子,接下来的这段时间自己争取每天都重复其中的一个例子。如果你也想学习R语言ggplot2绘图,欢迎和我一起重复这篇教程中的50幅美图。相信我们在坚持重复完这50个教程之后,我们的R语言技能可以得到显著提升。如果你在重复这些教程中,欢迎添加我的微信,我们可以一起讨论在重复过程中遇到的问题。
这个人是关于ggplot2数据可视化的大佬,写了很多关于ggplot2作图的内容,他的个人网页链接是 https://www.cedricscherer.com/
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。
image.png 将其另存为csv格式。 以上数据来源 https://www.r-graph-gallery.com/220-basic-ggplot2-histogram.html
需求 我用ggplot2做了两幅图: 柱形图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=LETTERS[1:10],y=10:1) df ggplot()+ geo
说明没问题,是得到了dataframe;这样:数据准备好了,作图的工具也准备好了,那么我们就开始作图:
查看每列的非重复值及每个值的重复次数(直接用base的table(mpg$manufacturer)感觉效果类似)
在生物领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。
R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的R&bioconductor包(非常适用于基因组数据分析) 首先使用ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames(data) <- paste("Gene", 1:9, sep="_") colnam
饼图(pie chart)被广泛地应用于各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片,整个圆饼代表数据的总量,每个切片(圆弧)表示该分类占总体的比例,所有切片(圆弧)的加和等于100%。
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)
使用guides()参数来设置或移除特定的美学映射(fill, color, size, shape等).
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。
在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分,可视化中,基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示,那如何进行统计检验以及添加P值呢?本文主要解决以下几个问题
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
https://www.bilibili.com/video/BV1B5411W7HU
帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump
前面给大家介绍了,自己不会写R函数如何去“抄”高手写好的函数,我们直接“拿来”用就可以了。有读者反映为什么不直接用gdcVolcanoPlot这个函数,既然人家都已经写好了。这是一个很好的问题,这里我解答一下。原因有两个
ggridges包提供了geom_density_ridges_gradient()函数,用于画核密度估计峰峦图
ggplot2的特殊语法规则:列名不带引号,行末写加号(加号表示不同函数之间的连接)
1.字符串图片1.str_length图片x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."x### 1.检测字符串长度str_length(x)length(x) #返回字符串的个数2.str_splitsplit返回列表,但是列表不能进行计算,对列表进行取子集### 2.字符串拆分str_split(x," ")x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")st
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
今天我们来学习一下刘永鑫老师2019年发表在Nature Biotechnology上的文章NRT1.1B is associated with root microbiota composition and nitrogen use in field-grown rice中的代码。
参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2/构造数据集
过去一年里,BBC 视觉与数据新闻(Visual and Data Journalism)团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表,我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。
在数据分析报告中,条形图是很常见的一种表现形式,可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中,为了更加直接、美观,对图表的展现形式也有了越来越高的要求。通过强大的ggplot2包,也可以画出有特色的条
觉得基础作图的 R 代码太啰嗦,不成体系(R基础作图合集)?觉得 ggplot2 还是太复杂了不适合自己(ggplot2合集)?那有没有更简单点的?比如说,最好是躺着就能出图的那种。
https://stackoverflow.com/questions/7549694/add-regression-line-equation-and-r2-on-graph
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
前几天发现一个非常有意思的数据可视化小例子https://github.com/nanli-7/basketballdatavisualization,自带数据和代码,非常好的学习材料,自己重复了其中绝大部分内容,但是最后一幅非常漂亮的图没有找到对应的代码,自己也没有思路应该如何入手;今天刷知乎的时候发现了一篇文章 深度好文 |Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表(附完整 Python 源代码), 发现里面有一张图和自己没能画出来的非常像,才知道这类图叫计数图(Counts plot),但是
本文在做学术论文中,正好想做一下把y轴一些数据进行截断的效果。通过网上检索,整理了一下两种方式构建坐标轴截断图。
R语言能挖掘、整理数据,网络图可以呈现故事脉络,两者各显神通。深度君精选数据网站FiveThirtyEight的R语言应用心得,数据新闻网络图叙事的类型,还可参考《处理数据、制作可视化:数据记者利器推荐》。 1.了解五大优势,巧用R做数据新闻 FiveThirtyEight是专注于做民意调查分析、政经新闻和体育报道的数据新闻网站,由数据分析师Nate Silver 于2008年建立,属于娱乐与体育节目电视网 ESPN。其优秀作品包括Uber对纽约交通的影响探究, 恐怖事件发生频率分析等。他们做数据作品的利器
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggforce」来绘制别具一格的条形图,下面小编通过一个案例来进行展示,图形仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。❞
说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬的作品,一经推出就火了,迅速取代了R中其他的拼图包。
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