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。
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样,可以简单的理解为带有缺失值的热图,缺失值是空白格,其他值分别填充颜色。 那我们就按照这个思路来构造数据 将数据集按照以上格式整理好,存储在csv文件中。 首先是读入数据 df<-read.csv("example_da
今天看到一个看着挺养眼的经济学人图表案例,于是职业病爆发了,用ggplot2按照自己的思路写了一遍。现在把代码思路分享给大家! 加载包: library("ggplot2") library("tid
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
关于这个误差bar的添加,主要的问题其实是计算的问题,需要max和min,如果存在分组的问题,那么就需要使用按照分组再计算max和min,然后再在aes中使用。 love&peace
上图的横坐标轴看起来是离散的,但是我们用连续的数值来做横坐标,是为了后续再同一个图上叠加折线图更方便。
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念,图形由以下几个模块组成:
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:
熟悉ggplot2绘图,有一本书,可以介绍大家使用,《R数据可视化手册》第二版
参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2/构造数据集
生信分析中经常会得到一些基因,然后做GO富集分析,达到对基因进行注释和分类的目的。
Step1. R包和数据加载、主题设置 测试数据在: 链接:https://pan.baidu.com/s/1MuMgMZZCcdO-IGS7_ysfkQ?pwd=1234 提取码:1234 libr
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。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容,参见 R可视乎|空间地理数据可视化(1)。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
最近在做论文模拟实验并将实验结果进行可视化。下面是我这阶段的一些经验总结,在此记录下,也希望能够帮助到你。
geom_point():用于绘制散点图 参数 color:点的颜色 size:点的大小 shape :点的形状
在数据展示时为了体现各因素的比重(百分比),有时会用到堆叠柱状图,这里介绍下用 ggplot2 画堆叠柱状图的代码和相应的美化方法。
randomcoloR和paletteer的使用方式类似,都提供了直观的函数来生成和应用颜色方案。randomcoloR 包可以生成随机的颜色方案,非常适合当你需要快速创建一个颜色方案时使用。
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。
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现,又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文,发现他是用geom_tile()函数实现的,仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。 首先解决昨天的遗留问题:ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线
📷 📷 上面这个事就不多说了,想画图的往下看, 想要文章的list,关注公众号后回复:文章list Tips 上面这个数据x轴内容特别多,可能会遇到一下几个问题; 1、不需要legend theme(legend.position = "none") 2、色盘颜色不够 scale_fill_manual(values=colorRampPalette(pal_lancet("lanonc")(9))(53)) 3、翻转一下更合适 coord_flip() 画图 library(ggplot2) libr
原始数据存储在一个excel文件里,这个excel文件里有三个子表格,每一个子表格的数据如下:
今日心血来潮,看到一幅制作精良的图表,就想使用ggplot2代码实现,虽然不知道该怎么称呼这个图表,但是能顺利做出来也是很有成就感的! 加载数据包 library("ggplot2") library("grid") library("showtext") library("Cairo") font.add("myfont","msyh.ttc") 构造图形数据源 mydata<-data.frame( id=1:13, class=rep_len(1:4, length=13), Label=c("Eve
💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load("E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family = "Girassol")) theme_update( text = elem
📷 📷 画图 library(ggplot2) library(ggsci) pubpeer<-read.csv("Papermill Productions.csv",header = T) p1<-ggplot(data=pubpeer,aes(x=Journal,fill=Journal))+ geom_bar(stat = "count")+ theme_bw()+ theme(axis.text.x = element_text(hjust = 1
配色来源于论文 https://www.nature.com/articles/s41577-022-00707-2 里面图的颜色看起来非常舒服,摘下来作为自己数据可视化作图的备选项 第一个图 📷 image.png 八个配色 library(ggplot2) cols<-c("#88c4e8","#db6968","#982b2b","#0074b3", "#e5ce81","#f47720","#459943","#bdc3d2") dat01<-data.frame(x=LETTE
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05349-x
今天在找R shiny的教程的时候发现了一幅比较漂亮的散点图,配色很好看,代码记录在这里。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如
这里要说明一下,原链接中没有文章的第一单位信息,现在这个信息使用Rselenium在pubmed上爬取的内容。
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
https://news.cgtn.com/news/2020-05-08/Beijing-Winter-Olympics-color-system-and-dynamic-graphics-released-QkvJxPsfBu/index.html
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
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
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:
首先我们需要构造一个示例数据集用于接下来的演示,这里我使用的是我的微信好友数据里面的省份、城市、性别变量。这个数据可以用下面的 Python 脚本获取:
写在最后:有时间我们会努力更新的。大家互动交流可以前去论坛,地址在下面,复制去浏览器即可访问,弥补下公众号没有留言功能的缺憾。
第一个要介绍的是一个R包,叫做RColorBrewer。该包提供了一系列的色板,包括渐变的颜色和不同颜色的组合搭配(见下图)。
R语言ggplot2画图如果要更改图片整体的字体可以使用theme()函数设置text参数
箱式图适用于连续变量的可视化展示,显示变量的四分位数,中位数、异常值等 同时箱式图可以预览两组之间的差异,为后续统计分析做准备
color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度
1 webshot 在 生信星球 公众号看到的推文 听说你的桑基图也无法保存? 主要功能是可以把html文件保存为 png 或者 pdf 格式 2 pez 系统全面的系统发育R包 3 ggprism 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 用ggplot2出GraphPad prism的图,坐标轴好多可选 4 r3dmol 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 在R中对分子结构进行3D可视化 5 epiR 该包集合了流行病学中诸多描述性分析的函数。其中epi.tests函数专门用于计算诊断试验的灵敏度、特
https://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w#data-availability
The world map was constructed using the R package ggplot2 with the Natural Earth dataset.
https://z3tt.github.io/beyond-bar-and-box-plots/
这三个知识点分成2期推文分别来介绍,今天的推文是第二期,介绍带置信区间的折线图和双Y轴
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。
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
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