ps:高级绘图函数是指可以绘制出一张图,而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”,低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制,二者都是base包的内容
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)
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
ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如,以下R代码将数据集初始化为ggplot,然后将一个图层(geom_point())添加到ggplot上,以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width:
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。
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)
ggplot2 添加显著性标记方法类似,可参考以下内容https://zhuanlan.zhihu.com/p/644988686
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
再比如前面笔记两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制提到的两次差异分析结果的对比,就使用了ggpubr包的ggscatter函数绘制了相关性散点图:
Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包,是可视化工具的必备包。但是,需要知道ggplot2一定的理论与原理,对新手来说,入门门槛还是比较高的。
---title: "生信技能树学习笔记"author: "天空"引用自生信技能树date: "2023-01-04"output: html_document---R语言作图1. 常用可视化R包图片2. R基础包、ggplot2和ggpubr之间的绘图差别图片图片#作图分三类#1.基础包 略显陈旧 了解一下plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) text(6.5,4, labels = 'hello')图片# dev.off() #关闭画板#2.ggplot2 中坚力
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:
ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书,在此书中将graphs 分解成scales和layers,并将原始数据与表现形式分离开。
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
图片 图片 常用可视化R包 作图 base ggplot2(特殊语法:列名不带引号,行末写加号) 图片 颜色:color 大小:size 形状:shape 图片 透明度:alpha 填充颜色:fill(既有边框又有内心的,才需要color和fill两个参数) 映射和手动设置的区别 图片 自行指定映射的具体颜色 ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Pe
详细内容可见小洁老师的前期推文https://mp.weixin.qq.com/s/p7LLLvzR5LPgHhuRGhYQBQ
本期推文,我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图,关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据
【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
---title: "class6.1"author: "xiaowang"date: "2023-04-18"output: html_document---R语言作图与绘图相关的R包的安装options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))#R包的安装if(!require(ggplot2))install.packages('ggplot2',update = F,ask = F)if(!require(ggpubr)
这个和之前图文中 跟着Nature Couumincations学画图中的figure1很像。之前的figure1是借助基础绘图函数画了散点图和箱线图,然后将图拼接到一起。这个图的实现办法是直接用的一个函数。
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是一个广泛应用于学术绘图的R包,可以让我们轻松绘制出用于发表的高质量图形。
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
今天小编给大家介绍一个绘图小娇巧-多图汇总时图标签(如A、B (a)、(b)、(I)和(II)等),这类技巧尤其是在科学文献中经常用到,虽然可以手动添加此类标签,但在绘图过程中自动标记处理则可方便的多。主要内容如下:
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
神经网络是个出色的绘画家早已不是什么大新闻,它能把一副草图变成风景画,两幅不同风格的画之间进行风格迁移。
> plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) # 横坐标是iris的第一列,纵坐标是第三列,以第五列的颜色分类 > text(6.5,4, labels = 'hello')# 6.5 和4 是文字的坐标
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!
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平,不愿意动手实战,提高自己。对这样的小白来说,各种拥有操作界面的软件可能是更适合,比如orgin和prism等等,其实R里面也有类似的骚操作,比如新手绘图一站式R包 ggpubr ,你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件:
暑假到了,在这个火热的夏日,还有比一张美丽的文章主图更能让我们充满激情和力量吗?在这组学撑起生物信息学半边天的时代,火山图,在转录组、蛋白组、代谢组等多种组学数据中,都占有举足轻重的地位。
前面我们学习了ggplot2中组合图形的绘制,在科研论文中,组合图形每张子图通常需要加上ABCD等标签,如下图所示。
颜色-color;大小-size;形状-shape;透明度-alpha;填充颜色-fill
*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
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。
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。
dev.off() #关闭画板,报错也没问题,如果多次运行也不出图就dev.new()
Tips:read.系列函数,参数通用,不同函数的默认值有所不同。read.delim()读取txt文件,报错比table少。
在分享完即可统计又可可视化绘制的优秀可视化包后(具体内容可看统计绘图 | 既能统计分析又能可视化绘制的技能 。就有小伙伴私信问我“需要绘制出版级别的可视化图表有什么快速的方法?“。鉴于我是一个比较宠粉的小编,几天就给大家推荐一个技巧,让你快速绘制出符合出版要求绘图技能。主要内容如下:
网络上的字体本质上是基于矢量的图形。这就是为什么您可以以 12px 或 120px 显示它们并且它们保持清晰和相对锐利的原因。向量意味着它们的形状是由点和数学来描述形状的,而不是实际的像素数据。因为它们是矢量的,所以如果我们可以做其他矢量程序(例如 Adobe Illustrator)可以对矢量文本做的事情,比如在单个字符周围画一个笔划,那就有意义了。好吧,我们可以!例子:
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源
<GEOM_FUNCTION>(mapping =aes(<MAPPINGS>))
作图baseggplot2 ★ggpubr拼图par里的mfrowgrid.arrange cowplotcustomLayoutpatchwork ★导出经典三段论ggsave ★(属于ggplot2,可以存储)eoffice (可以导出为ppt)ggplot2语法入门级绘图模板ggplot(data=<DATA>)+ <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes(<MAPPINGS>)) #ggplot() 括号里面是数据 例如 ggplot(data=iris)+ geom_po
本次讲的是差异箱线图的绘制,在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等)等方面应用比较多。
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份思维导图可以
「ggpubr」 包中的 stat_compare_means() 函数是非常常用于对 ggplot 图形添加统计比较结果的方法,近期有粉丝问到了如何对其展示的 P 值进行格式化,这里简要地做一个记录。
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