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。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31113-w
论文中提供的是宽格式数据,如果使用ggplot2作图需要转换成长格式,这里本来想尝试一下tidyr包中的pivot_longer()函数了,帮助文档没有看明白。没有搞定,还是直接使用reshape2中的melt()函数吧
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处,但如果能吸引决策者的注意,那对我来说就是额外的价值。
在查阅文献的过程中,看到了几幅非常不错的出版图,今天就跟着小编一起学习下,他们是怎么使用 R 绘制出来的。
在介绍完这篇关于Python-Matplotlib基础绘图属性后(这些绘图细节(字体、线类型、标记等)让你的论文配图耳目一新),有很多小伙伴私信能不能详细介绍下关于R-ggplot2的类似介绍?那么今天的这篇推文小编就系统介绍一下,详细内容如下:
最近一直在研究ggplot剩余还没有涉略过的图表类型,试图挖掘出一些新的图表形式,就像是该包的作者所暗示的那样,ggplot2只是给你搭建了一个图层语法环境,至于具体能创造出何种图形,全凭自己的想象力。 慢慢的我发现还有一类geom_segment对象自己一直没有尝试过,于是满心欢喜的尝试了一下,果然还是有收获的,我发现通过这个segment图层,可以批量的创建放射状线条图,也就是路径图,这解决了我一直以来的难题,今天顺便分享给大家。 加载包: library(ggplot2) library(ggmap
将层级聚类的结果转化为ggdendro作图需要的格式,用到的函数是dendro_data(hc,type="rectangle") type有两个参数可选
在一个交流讨论群里看到有人讨论这个图,很早之前就看到过这个图,当时记得有一个现成的R包可以做。如果让自己使用ggplot2来实现当时还真没有思路。
第一步:准备数据 将数据整理到excel image.png 第一列是变量名 第二列是变量对应的数值 第二步:数据读入使用ggplot2作图 在excel将数据选中复制,然后运行代码 df<-rea
前面介绍了一些ggplot绘图,ggplot2|从0开始绘制直方图,ggplot2|从0开始绘制箱线图,ggplot2|从0开始绘制折线图,这次介绍一下当数据为发散性正负值的时候,几种比较合适的展示方式。
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
就是由图A变成图B;应该有很多方法可以实现,这里我使用geom_segment()函数 geom_segment()函数需要四个参数:起点位置坐标和终点位置坐标,默认是实线;通过linetype参数修改线型。 上面图片的实现代码
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数,我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。
❝本节来介绍如何灵活使用「geom_segment」与「geom_point」这两个几何对象来构建圆柱形条行图,下面通过1个案例来进行展示; 加载R包 library(tidyverse) 加载数据 data <- read_tsv("data.xls") 数据可视化 ggplot(data,aes(y = reorder(country, diff), x = diff, color=balance))+ geom_segment(aes(yend = country), xend=
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。
https://stackoverflow.com/questions/17753101/center-x-and-y-axis-with-ggplot2
昨天公众号后台有人留言作图,示例图如下 image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现,这个是箱线图和热图的拼接,右侧的热图可以借助geom_point()函数实现,将点的形状改为正方块,
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
❝今天来主要介绍如何在不引入外部几何对象的前提下在图形的原有的基础上「自定义修改轴文本颜色」,也许恰好您正好有此特殊需求,希望对各位观众老爷有所帮助;下面来看具体案例; ❞ 加载R包 library(tidyverse) 数据清洗 data1 <- mtcars %>% head(6) %>% mutate_if(is.numeric, function(x) x+10) %>% log10() %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column("ty
先和大家说一句圣诞快乐呀,最近 DIY 涂鸦圣诞树非常受欢迎,小编琢磨着能否用 R 语言来绘制一颗圣诞树呢,最后终于让小编找到了教程[1],这不赶紧在今天分享出来给大家,一起动手试一试吧~
今天的推文给大家介绍一个我发现的比较优秀的一个可视化R包-ggdist包,这是一个非常优秀和方便的用于绘制 分布(distributions)和不确定性(uncertainty) 的可视化绘图包,详细介绍大家可以去官网查阅:ggdist官网。本期推文涉及的内容主要如下:
https://github.com/kaustavSen/tidytuesday/blob/master/2021/week_11.R
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品,ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务,但Matplotlib也不是完全不可以,本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制,主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines()、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法,本期推文为完善版本
这部分代码大家可以自己试着运行一下,我用R4.0.3版本遇到的报错,没有找到解决办法,换成R4.1.0之后运行成功了
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;
棒棒糖图 (Lollipop Chart),其实是一种特殊的barplot,只是将bar转变成了line和dot。效果如下两图所示:
https://github.com/plemey/SARSCoV2origins
突然有了想法,做柱形图的时候可以不用 geom_bar() 或者 geom_col()直接画柱子的函数,可以用geom_segment()画线段的函数,只是需要准备示例数据集的时候稍微做一个调整就可以了
今天这篇推文小编给大家介绍下甘特图(Gantt Chart) 及其绘制方法,主要内容如下:
在可靠性实验中,不同产品的测试失效时间可以通过克利夫兰点图进行可视化,今天就对该系列的图进行系统的介绍。主要参考张杰博士的《R语言数据可视化之美》[1],并结合我实际使用经验进行修改。
在整理我们的R语言可视化课程时,发现了一个非常有趣的图表类型-「月亮图(Moon charts)」 ,其用月亮的圆缺来表示占比数据的多少,是饼图替代图表类型。下面,我们就来介绍一下绘制月亮图的工具-「gggibbous」
自己没有想法如何实现,搜索引擎搜索关键词 ggplot2 polar and then add straight lines找到参考链接
哑铃图(Dumbbell Chart),也叫DNA图。当我们想要比较不同指标不同组的情况可用多个“哑铃”表示。另外,如果想表示某一组在不同条件下的变化情况也可以用这种方法。哑铃图如下图所示:
在网上偶然间发现的一个R语言ggplot2做数据可视化的实例,提供数据和代码,今天的推文把代码拆解一下
代码来源的链接是 https://github.com/NearAndDistant/data_science_with_r
由于时间单位不统一,这里我们转化一下,把单位都统一起来,都转成seconds。🥳
最近,有很多小伙伴儿跟我咨询一个比较复杂的地图图表画法。 需求是这样的,一个国家各省或者全球各国之间存在的贸易关系、或者其他经济往来。想要用线条来表达这些指标的流向,同时使用线条粗细来表达指标流向的量级,我给他们的建议是,虽然你很明确要表达的意思,但是实际上这种形式所呈现的最终结果,可能并非你想要的。 如果在一个地图中这些线条都是从一个点发散出来的,这种表达形式虽说不妥,但是不算糟糕,但是倘若你的数据中是多个发散中心,即每个城市都会向其他各个城市发散出一组放射线条,同时线条还有粗细之分,那么最终的效果简直惨
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y
散点图(scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart )是科研绘图中最常见的图表类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系与相关性。
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。
1写在前面 最近的世界杯结果的确是让人大跌眼镜🕶️, 日本队🇯🇵先后击败世界杯冠军, 德国队🇩🇪和西班牙队🇪🇸, 韩国队🇰🇷逆转葡萄牙🇵🇹, 踩着乌拉圭🇺🇾进入淘汰赛(请韩国队🇰🇷自觉感谢裁判), 让无数人站上天台😂. 不过大家要是看看这几十年日本足球⚽️的发展也就不会觉得奇怪了, 就算有一天日本队将梦想照进现实,捧起大力神杯🏆, 我也不觉得有什么奇怪的. 还是祝各亚洲球队取得好成绩, 也祝梅西和C罗在顶峰相遇, 人生不留遗憾😘. ---- 接着是这一期的教程, 最近用了一下geomtextpath, 是个
❝本节来介绍如何只使用「geom_segment」函数来绘制环状华夫图,这个名称也许更符合示例图表,「数据代码已经上传VIP群,请自行下载」 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") %>% mutate(count =as.factor(EDA_count)) labels <- tibble(x = 0,y = 1:5, text = c("A", "B","C","D","E")) 数
今天的推文介绍下半部分SNP位点的碱基类型的实现办法,背景颜色这里借助的是ggplot2包中的geom_tile()函数;表示碱基的文本借助的是geom_text()函数
T检验是用来检验两组数据之间均值是否有差异的一种方法,比如下面我们用到的数据包括20个男生和20个女生的体重数据。
❝本节来分享一个绘制哑铃图的小教程,里面细节满满;各位观众老爷细细品味,下面来看具体案例 ❞ 📷 导入数据 read_tsv("data.xls") %>% distinct(country_name,.keep_all = T) 数据可视化 ggplot(aes(reorder(country_name, duration))) + geom_point(aes(y = start_year, col = continent), size = 5, show.legend = FALSE)
本文所使用的代码是之前一篇关于航线图的数据,之所以要从新写一遍,是为了让大家体会借助在线地图制作地图可视化在代码效率上的便利(当然,也会有损失,你不能像操纵shapefile那样对地图的细节元素进行自定义了)。 本文调用得ggmap包,该包封装了包含Googlemap、openstreetmap、stamenmap等强大在线开源地图的地图素材背景,如果能仔细甄别、精心挑选,还是可以淘到不少好的背景的。 因为ggmap是哈神参与创建的包,专门为了拓展ggplot对于地图源的支持,弥补其制作数据地图方面的缺陷,
最近接触COVID的项目,目前COVID已经在世界上普遍大流行,而且WHO官网及霍普金斯大学等都有相对应的全球COVID19监测平台。每天实时更新。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31724-3
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