因此，最重要的列是arr_delay，它表示到达延误次数。 问题四 查看每天取消的航班数量。其中存在模式吗？已取消航班的比例与平均延误时间有关系吗？...解答 一种模式是，取消航班的数量随着每天航班总数的增加而增加。取消航班的比例随着航班的平均延误而增加。...(cancelled_per_day) + geom_point(aes(x = flights_num, y = cancelled_num)) 航班取消的比例和平均起飞延误之间的关系： cancelled_and_delays...(cancelled_and_delays) + geom_point(aes(x = avg_dep_delay, y = cancelled_prop)) 问题五 哪个航空公司的延误情况最严重...summarise(arr_delay_diff = mean(arr_delay_diff)) %>% arrange(desc(arr_delay_diff)) 问题六 count() 函数中的
在之前的文章中，我们介绍了DESeq2提供的归一化算法，本章介绍下edgeR的TMM归一化算法。...RNA的组成是如何影响表达量的呢？ 由于RNA的组织特异性，时间特异性等因素，我们无法保证两个样本中表达的RNA的种类和数量完全相同。...假设两个样本A和B, B中的RNA的种类是A的两倍，共有的RNA表达量相同，在相同测序量的情况下，共有的RNA在A中的表达量会是B中的两倍，由此可见，不同样本RNA的构成也会对检测到的RNA表达量造成影响...选取参照样本的代码如下 y <- t(t(data)/lib.size) f75 <- apply(y,2,function(x) quantile(x,p=p0.75)) refColumn <-...在归一化时，重点关注基因的选取。
在Arcgis中操作时候，会根据标准中国地图，实现增加第二个图层，然后只截取南海部分，完成两个图层展现在同一副图中。 那么问题来了，如何在R中实现该操作？...现在绘制地图经常会用到ggplot与sf，如何实现同一副地图中，添加南海九段线呢。 主要是借助于cowplot包，可以实现两个图层的叠加。...ps：需要确保中国地图来源的权威性，关于如何获取正确，官方地图文件，点击这里 接下来，根据案例展示中国地图，南海九段线绘制。...案例实现 获取中国地图，然后绘制两个图层，plot_china与china_mini.需要注意的是 china_mini的选取，借助coord_sf可选定范围 draw_plot可以将china_mini...请借助 ggthemes提供的主题。可自行探索。 image.png 插入图例与指南针 有时候需要插入比例尺与指南针，见 R 地图绘制-比例尺与指北针 这里直接给出code。
组合分类器; 不同提升算法的差别主要在于:(1)每轮提升后如何修改样本权值;(2)如何聚合基分类器得到最终分类器。...R语言实现 adabag包中的boosting()函数可以实现AdaBoost算法，此函数中选取的基分类器为分类树。...选取线性分类器与性能评价(R语言)中的数据来进行AdaBoost算法的实例演示，并展示了基分类器个数与误差变化关系图。 导入包与数据，以7:3比例将数据分为训练集与测试集。 ?...基分类器个数通过boosting()中的mfinal参数进行设置。 ?...error <- as.data.frame(error) p <- ggplot(error,aes(x=1:20,y=error))+ geom_line(colour="red", linetype
="gene",all=TRUE) rownames(expr_raw)<-as.character(expr_raw$gene) expr_raw$gene<-NULL 最后计算一下dropout的比例...（结果有点高）： # 计算dropout的比例 sum(expr_raw==0)/(dim(expr_raw)[1]*dim(expr_raw)[2]) # 0.8305757 读入ERCC数据 #...colSums(expr_raw_ercc)),decreasing=TRUE),ylab="SPIKE LIBRARY SIZE",xlab="CELL INDEX") 然后做一个直方图，把一定数量的样本中...： all.counts.raw<-rbind(expr_raw,expr_raw_ercc) > dim(all.counts.raw) [1] 24582 768 然后重新计算dropout的比例...作为50次中效果最优的tSNE，然后主要关注tsne结果的itercosts opt_tsne <- tsne_out[[as.numeric(names(KL)[KL==min(KL)])]]$Y opt_tsne_full
使用字体 图片无法显示中文，究其原因，是R的很多图形设备只能使用一些标准的字体，但它们往往不包含中文的字符。而包含中文的字体，如Windows自带的宋体、黑体等，R又不知道如何使用它们。...其中前三个是sysfonts包自动加载的，而kaishu则是我们刚才添加进去的。 字体的加载过程完毕，接下来就是如何使用它们了。...showtext的用法更加简单，目前只有两个函数：showtext.begin()和showtext.end()。我们需要做的就是把绘图的命令包含在这两个语句中间，然后在适当的地方选取字体即可。...图2：用特殊字体绘图 其实这幅图本质上就是一个堆叠的条形图，但这样画出来之后，可以很直观地体现出各个类别的人数和性别比例，而且图形本身就已经有解释性，不需要再额外添加图例等元素。...); ggplot(gdat2, aes(x = x, y = score)) + geom_bar(stat = "identity") + scale_x_discrete("")
大数据文摘出品 编译：睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图？下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。...我随机选取了几个国家的地理坐标。...“背景”（用map_data(‘world’)实现），采取同一个固定比例的坐标系来限定经度和纬度。...在图中，我们需要为每个几何对象定义图形属性映射（aesthetic mappings，也称为美学映射，用以“描述数据中的变量如何映射到视觉属性”）。...据我所知在ggplot2中控制线宽只能通过“size“来实现。 使用ggplot2，我们只需决定要调整哪一个几何对象的大小。
在单细胞测序下游分析中，当重点关注哪些基因在所有细胞平均表达显著时，可选取所选取的top基因进行可视化。...，其默认方法是计算每个细胞中基因表达量与文库的比值，然后乘一个size.factor(一般是10000)，最后进行log转换（加1，避免0以及零点几的无意义结果log1p） ?...scater包的logNormCounts的主要思路是首先平衡每个细胞的文库大小，再计算相对于所在细胞文库的比例。具体流程可见下图的示例。 ?...(newdata) ggplot(data=newdata, aes(x=Var2, y=value, fill=Var2)) + geom_boxplot(outlier.size = 0.5)...ggplot2 最后总结下：主要根据单细胞表达矩阵，绘制箱图来可视化高表达基因。中间介绍了下如何让同一基因在不同细胞表达具有可比性的几种方法。
另外，我们可以采用is.finite()或is.infinite()函数来判断元素是有限的还是无限的，而对NaN进行判断返回的结果都是False。...缺失值NA的处理 理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最常见的缺失值NA。 小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“处理缺失值最好的方式是什么？...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last
, 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）,但是印象里ggplot2好像没有现成的函数来做这个事情，在不知如何下手之际突然想到之前看过一篇文章Top 50...ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code), 应该会有对应的内容，果不其然，发现了 ggplot2 包中的 geom_count...其中一种解决办法是用 jitter plot (这个jitter自己也不知道如何翻译)来代替 Scatter plot（散点图）ggplot2 对应的函数为 geom_jitter(),他可以让重叠的点随机分布在原始位置的周围...尝试着添加标签时遇到了问题暂时还不知道如何解决 ? 同时还遇到了其他问题 有两个图例如果想只删掉其中一个应该如何做？...aes中size参数控制点的大小，互相之间可能是按比例来的，并非是实际大小，如果想整体放大应该怎么做？突然想到scale_size是否可以，尝试了一下遇到点小问题，有时间再来探讨
生信技能树学习之画图 一、ggplot2与ggpubr作图时的代码之间的差异 ## ggplot2 library(ggplot2) ###用某一个包之前，最好先library()加载一下...dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T) ###在a/b/c/d/e,5个字母中随机重复选取150个值，进行作图 ggplot(data...统计变换使用场景 场景1: 使用表中数据直接做图，而不统计。...场景2:不统计数量，改为统计prop（比例） ggplot(data = diamonds)+ geom_bar(mapping =aes(x = cut, y =..prop.., group...，但是保存时可以设置长宽比例及像素。
假设你有一个装满球的箱子，其中一些球是红色的，其余的是蓝色的。红色球和蓝色球的比例代表了整个群体（也就是背景）中特定特征（比如红色）的比例。...现在，你闭上眼睛从箱子里随机取出几个球，组成一个较小的样本组（也就是前景）。你感兴趣的是，取出的样本组中红色球的比例是否显著高于整个箱子中红色球的比例。...期望比例：整个箱子中红球和蓝球的比例给你一个期望值，也就是在随机抽取的情况下，你期望抽到的红球的比例。 实际观察：你实际抽出来的样本中红球的比例与你的期望值进行比较。...抽取样本：你从箱子中抽取的球代表你通过实验发现的差异基因集（前景基因集）。 期望与观察：你期望前景基因集中参与特定通路的基因比例与背景基因集中的比例相似。...library(ggplot2)加载ggplot2包，这是一个流行的R包，用于创建高质量的统计图形。
生存分析作为转录组文章中的VIP，太常见了，那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢？...") library("survminer") load("RNAseq.SKCM.RData") #选取部分基因作示例 data.mat <- t(expr[order(apply(expr, 1,...三 绘制森林图 对于单因素的结果，经常出现的可视化方式就是绘制森林图 。可以使用经典的forestplot-R包绘制（封装），或者使用ggplot2绘制（自由设置）。...graphwidth = unit(0.4,"npc"),#图在表中的宽度比例 fn.ci_norm="fpDrawDiamondCI",#box类型选择钻石...forestplot 查看 或者 R-forestplot包| HR结果绘制森林图 2， ggplot2 方式绘制自由度较高，需要对ggplot2有基本的了解，ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot
计算C[i](x)=y，根据投票或概率， 得到最终C*(x)值 R语言实现 adabag包中的bagging()函数可以实现Bagging算法，此函数中选取的基分类器为树。...选取线性分类器与性能评价(R语言)中的数据来进行Bagging算法的实例演示，并展示了基分类器个数与误差变化关系图。 导入包与数据，以7:3比例将数据分为训练集与测试集。 ?...基分类器个数通过bagging()中的mfinal参数进行设置。 ?...下面，用ggplot2画出误差随基分类器个数变化图像。 ?...error <- as.data.frame(error) p <- ggplot(error,aes(x=1:20,y=error))+ geom_line(colour="red", linetype
ggplot 中 scale 的使用 ggplot画图是画图中的战斗机，但是往往在我们用ggplot2画图时候，需要根据需求更改坐标，图例等，最常见的就是更改x，y坐标系的名称。...在ggplot2中，坐标系与比例尺和参考线是自动生成的，并且生成得很好。...我们会使用scale_color_和scale_fill_来更改调色板，今天我们就来介绍如何在ggplot中调整比例尺，调整中断和标签，修改轴和图例等。...强大的 Scale包，可以实现在ggplot基础上，对图形进行微调及更改。...1.基础底图 Scale包为ggplot底图提供了四种样式的比例尺： demo_continuous() and demo_log10() for numerical axes demo_discrete
我们可以自己来构造数据 今天的推文主要内容是重复一下论文中的Figure1D桑基图 image.png 昨天的推文介绍的也是绘制桑基图，但是是借助的现成R包ggalluvial,暂时不知道用这个R包来做各个部分的比例如何调整...桑基图可以简单理解成两个柱子，然后柱子之间有连线，柱子可以借用ggplot2的geom_rect()函数来做,连线可以借助ggforce的geom_diagonal_wide()来做，但是相对比较繁琐，...只有两列还好，像Figure4E实现起来就非常繁琐，但是暂时还想不到比较好的办法 首先是Figure4D 先画两个柱子 library(ggplot2) ggplot()+ geom_rect(aes...) p2/p1.1+ plot_layout(heights = c(1,10)) image.png 这里新学到一个知识点，ggplot2做散点图，散点图的形状可以使用unicode,比如这里的两个上下三角...，具体有哪些形状可以选可以参考下面这个图片 image.png 但是遇到一个问题是导出pdf以后形状显示不出来，暂时不知道啥原因 image.png 制作封面图 image.png 这次推文没有示例数据
("text", x = 16.5, y = 52, label = "r^2==0.42"，parse=T)#这里是数学公式 *ggplot中的文本不能直接以表达式对象作为输入，其参数通常是字符串...) #如果想快速查看未包含在数据框中的数据，可以将数据框参数设为NULL w <- faithful$waiting ggplot(NULL, aes(x = w)) + geom_histogram...#还是要加上y=..density..这样会将直方图比例缩放致与密度曲线相同的高度，不会特别突兀 ggplot(birthwt_mod, aes(x = bwt, y = ..density..)) +...分为1，2，3个数，分别代表1（白），2（黑），3（其他肤色） #因为ggplot不知道要分组处理，所以同样在aes（）中加上factor(race)当作因子处理 #箱线图中的参数width可以设置箱型图的宽度...#要绘制单组数据的宣布废墟部分人员，必须给x参数设定一个只，否则就不知道对应的x轴坐标 ggplot(birthwt, aes(x = 1, y = bwt)) + geom_boxplot() +
两年多过去了，本身工作中需要我亲自来画图的机会非常少，所以我的可视化能力毫无进展，甚至有小幅度后退。...大家由最近的直播我的基因组45—55讲应该可以看得出来，可视化方面我的确很弱，但我还是想分享一下自己是如何通过google来使用ggplot做可视化的！...在ggplot2中，你首先利用 qplot()完成类似于基本绘图系统中 plot的操作，参数包括 geom/asethetics等；随后你可以利用 ggplot()这个核心实现 qplot()所无法实现得功能...cut的不同选取不同形状的点，根据 color来画不同颜色的点，可以在 ggplot里面映射，也可以在几何对象里面映射 2.直方图 ggplot(small)+geom_histogram(aes...，如果只提供给 geom_point()，则相当于是局部变量， geom_point知道这种映射，而 stat_smooth不知道，当然你再给 stat_smooth也提供x,y的映射，不过共用的映射，
算法流程 step1 k=自助样本集个数 N=原数据集大小 step2 step3 for i=1 to k{ 生成大小为N的自助样本集D[i] D[i]上训练一个基分类器C[i] } 计算C[i](x...)=y，根据投票或概率， 得到最终C*(x)值 R语言实现 adabag包中的bagging()函数可以实现Bagging算法，此函数中选取的基分类器为树。...选取线性分类器与性能评价(R语言)中的数据来进行Bagging算法的实例演示，并展示了基分类器个数与误差变化关系图。 导入包与数据，以7:3比例将数据分为训练集与测试集。...基分类器个数通过bagging()中的mfinal参数进行设置。...下面，用ggplot2画出误差随基分类器个数变化图像。
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。...该书第四章——数据关系型图表中展示的散点图系列包括以下四个方面： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 气泡图 三维散点图 本文主要对第一部分进行介绍，并加上小编自己的理解。...曲线的光滑程度与选取数据比例有关：比例越少，拟合越不光滑，反之越光滑。...3.2 样条数据平滑曲线 这里使用了splines包中的样条函数，df=5，样条具有五个基函数，其他参数变化不大。...，根据ggplot的思想不断叠加图层。
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