scales = "free“对facet_grid没有影响 - 腾讯云开发者社区

01 用法 facet_grid()： facet_grid(rows = NULL,cols = NULL,scales = "fixed",space = "fixed",shrink = TRUE...scales：表示分面后坐标轴的尺度按照什么规则进行适应。(默认为"fixed")，按行适应(“free_x”)、按照列(“free_y”)适应，或者跨行和列(“free”)。...除非适当的刻度也发生变化，否则此设置没有效果。 Shrink：如果为真，将缩小规模以适应统计输出，而不是原始数据。如果为假，将范围内的原始数据进行统计汇总。...05 facet_grid()调节X轴的取值范围 m+facet_grid(vars(drv), vars(cyl),scales="free_x") ?...facet_grid()按照y轴调节取值范围 07 facet_grid()调节X和Y轴的取值范围 m+facet_grid(vars(drv), vars(cyl),scales="free ") ?

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R可视乎|分面一页多图

fixed 表示所有小图均使用统一坐标范围；free表示每个小图按照各自数据范围自由调整坐标刻度范围；free_x为自由调整x轴刻度范围；free_y为自由调整y轴刻度范围。...drop：是否丢弃没有数据的分组，如果为TRUE（默认），则空数据组不绘图。...3.2.facet_grid() 如果想通过两个变量对图进行分面，则使用`facet_grid()`。这个函数第一个参数也是公式，但该公式包含由~隔开的两个变量。...使用facet_grid(drv~cyl)生成的图中，空白单元的意义说明drv与cyl在该单元没有关系。以下代码可以看出两者之间的关系。...ggplot(economics_long, aes(date, value)) + geom_line() + facet_wrap(vars(variable), scales = "free_y

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ggplot2多维分面多图层对应规则

~NAME_1,scales = "free")+ coord_map("polyconic")+ theme_void(base_size=18) ?...~NAME_1,scales = "free")+ coord_map("polyconic")+ scale_size_area(max_size=8)+ theme_void(base_size...然而遗憾的是，我们得到的结果是这样的，分面函数仅仅控制了第一个图层（也就是地图的图层），却对第二个图层（散点图层没有任何影响），这不是我们想要的结果，我们想要的是这个分面参数同事完成地图和散点图的对应区域分割...但是分面函数只能在以上两个数据框中找到第一个图层数据源中含有NAME_1变量，而第二个图层的数据源中尽管有同性质的变量，但是名称不同，分面函数是无法识别的，因为忽略了对图层二的分面操作。...~NAME_1,scales = "free")+ coord_map("polyconic")+ scale_size_area(max_size=8)+ theme_void(base_size

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GEO数据挖掘富集分析

#条带图 barplot(ego) barplot(ego, split = "ONTOLOGY", font.size = 10, showCategory = 5) + facet_grid...(ONTOLOGY ~ ., space = "free_y",scales = "free_y") #气泡图 dotplot(ego) dotplot(ego, split = "ONTOLOGY"..., font.size = 10, showCategory = 5) + facet_grid(ONTOLOGY ~ ., space = "free_y",scales =...= 5) + facet_grid(ONTOLOGY ~ ., space = "free_y",scales = "free_y") KEGG富集分析 #1.输入数据 gene_up = deg...因为KEGG数据框包含的基因不多，所以是有可能没有很多差异基因的 table(kk.diff@result$p.adjust<0.05) table(kk.up@result$p.adjust<0.05

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ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

配色 6.1 设置对象的颜色 6.2 将变量映射到颜色上 6.3 对离散型变量使用不同的调色板 6.4 对离散型变量使用自定义调色板 6.5 使用色盲友好型调色板 6.6 对连续性变量使用自定义调色板...# drv和cyl为数据集中指定进行分割的变量 facet_grid(drv ~ .) # 纵向排列根据drv变量分面 facet_grid(. ~ cyl) # 横向排列根据cyl变量分面 facet_grid...5.2 在不同坐标轴下使用分面使每个分面的坐标轴不一样，将标度设置为"free_x"、"free_y"或"free"。...facet_grid(drv ~ cyl, scales="free_y") # 使用自由的y标度 facet_grid(drv ~ cyl, scales="free") # 使用自由的x标度和y标度...标度范围是0～1（其中0对应黑色，1对应白色），灰度调色板的默认范围是0.2～0.8，但这个可以更改。

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双坐标分别绘制条形图和折线图

加载R包 pkgs = c('tidyverse', 'forcats', 'gtools', 'ggplot2', 'ggpubr', 'cowplot', 'scales',...~season) # 条形图分面宽度相同，只展示使用的因子水平 p + facet_grid(....~season, scale="free") # 条形图分面宽度自动调整 p1 facet_grid(....~season, scale="free", space="free_x") p1 3、添加折线图 p2 free", space="free_x") + geom_line(aes(y=price / 100, group = 1), size = 1, linetype

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GEO数据挖掘—3

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geo（三）

#条带图 barplot(ego) barplot(ego, split = "ONTOLOGY", font.size = 10, showCategory = 5) + facet_grid...(ONTOLOGY ~ ., space = "free_y",scales = "free_y") #气泡图 dotplot(ego) dotplot(ego, split = "ONTOLOGY...", font.size = 10, showCategory = 5) + facet_grid(ONTOLOGY ~ ., space = "free_y",scales =..."free_y") #(3)展示top通路的共同基因，要放大看。...layout = "star", color.params = list(foldChange = gl), showCategory = 3) 2.KEGG富集可能会没有结果

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为什么说 TiDB 在线扩容对业务几乎没有影响

一般分布式数据库在进行在线扩容时，需要重新平衡数据分布，可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。相比之下，TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。...昨天和别人交流 PingCAP TiDB 时，这位同学对“ TiDB 在线扩容对业务几乎没有影响 ” 这一点表示不太理解，惊讶 TiDB 到底是怎么做到的。...先不说数据的迁移是否对业务造成阻塞，光是这现有的大面积数据均衡足以导致整个系统的 IO 消耗极高，严重影响整个系统的可用性。...上述步骤简单理解下来就是说，TiKV 的扩容是一种先生成副本再迁移 Leader 的一个过程，扩容对业务有影响的地方主要在于生成副本产生的 IO 消耗以及 Leader 切换的影响。...对于前者，数据库有流控机制可以保证对业务几乎没有影响；对于后者，一方面 Leader 的切换本身时间非常短，另一方面当 TiDB 意识到 Region 迁移后也能够通过内部重试保证前端业务的正常执行。

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生存分析新技能:小洁老师带你全代码实现生存曲线与风险表的完美融合

作为三年前的马拉松授课学员，参加了每个月一次的老学员在线互动答疑，收获颇多，分享给大家：查找survminer是否自带保存生存图片的函数查看帮助文档中是否有file这个参数用帮助文档中的示例代码演示示例代码中并没有保存的代码...) curv_facet # Faceting risk tables: # Generate risk table for each facet plot item ggsurv$table + facet_grid...(rx ~ adhere, scales = "free")+ theme(legend.position = "none") # Generate risk table for each facet...columns tbl_facet facet_grid(.~ adhere, scales = "free") tbl_facet + theme(legend.position...fit, data = lung, pval = 0.03) ggsurvplot(fit, data = lung, pval = "The hot p-value is: 0.031") 示例代码中并没有保存的代码

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scRNA分析| gghalves绘制单细胞数据的豆荚图对半小提琴图

color = 'black', scale = 'width', side = 'r') p1 使用ggplot2的参数对图形进行修饰...ncol = 3)) # 绘图 combined_plot 3，分celltype进行绘制需要前期使用reshape2的melt函数将提取的重点基因数据，分组数据和celltype数据转为长数据，然后facet_grid...Expr, fill = group), color = 'black', scale = 'width') + facet_grid...(rows = vars(celltype), scales = 'free_y') #在上图基础上叠加，绘图逻辑相同 p51 <- p5 + geom_half_violin(data = exprs.melt...(rows = vars(celltype), scales = 'free_y') p51 p52 <- p51 + theme_bw() + theme( panel.grid

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R语言入门（二）之ggplot作图

geom_point() + #散点图函数 facet_grid(~group2) #facet_grid(~group2) 分面 ?...#facet_wrap和facet_grid不同在于facet_wrap是基于一个因子进行设置，facets 表示形式为：~变量（~单元格）；而facet_grid是基于两个因子进行设置，facets..., aes(carat, price, colour = color, size = price)) + geom_point(alpha = 0.5) + facet_wrap(~cut, scales...= "free_y") #将y轴分开处理 ?...facet_grid(. ~ Petal)+ #分面 scale_y_continuous("Petal.Width",expand=c(0,0) limits = c(0,7)

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R语言学习 - 柱状图

柱子有点多，也可以利用mean±SD的形式展现首先计算平均值和标准差，使用group_by按gene分组，对每组做summarize # 获取平均值和标准差 data_m_sd_mean <- data_m...d T1 9.0 Control 5 a T2 2.9 Control 6 b T2 9.8 Control 首先看下每个基因在不同组的表达情况, facet_grid...# scales: free_y 表示不同子图之间使用独立的Y轴信息 # 但x轴使用同样的信息。...# 其它可选参数有free_x, free, fixed p <- ggplot(data_m, aes(x=Gene, y=Expr)) + geom_bar(stat="identity...", position="dodge", aes(fill=Group)) + facet_grid(Condition~., scales="free_y") p # 如果没有图形界面，运行下面的语句把图存在工作目录下的

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一起来约G7~R语言探索约基奇数据的简单小例子

可能的原因有很多，这里我猜可能是休赛季参加世界杯没有得到充足的休息导致的。...ggplot(df2_1,aes(x=Game,y=value,color=w_or_l))+ geom_point(size=5)+ geom_line(aes(group=1))+ facet_grid...,scales = "free")+ theme_bw()+ theme( legend.title = element_blank(), axis.text.x...element_text(angle=60,vjust=0.5))+ labs(x="",y="") Rplot03.png 比赛的胜负是诸多因素共同作用的结果，单纯从得分、及助攻等数据很难看出对比赛胜负的影响...= "free")+ theme_minimal()+labs(x="",y="")+ theme(legend.position = "top", legend.title

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跟小洁老师学习GEO的第三天

) plot_grid(pca_plot,cor_plot, volcano_plot,heatmap_plot$gtable) dev.off() 如何确认自己的差异分析分组反了没有...#条带图 barplot(ego) barplot(ego, split = "ONTOLOGY", font.size = 10, showCategory = 5) + facet_grid...(ONTOLOGY ~ ., space = "free_y",scales = "free_y") #气泡图 dotplot(ego) dotplot(ego, split = "ONTOLOGY...", font.size = 10, showCategory = 5) + facet_grid(ONTOLOGY ~ ., space = "free_y",scales =..."free_y") #(3)展示top通路的共同基因，要放大看。

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79-R可视化15-ggplot画染色体坐标图

axis.title.x = element_blank(), axis.ticks.x = element_blank(), axis.text.x = element_blank() ) + facet_grid...(~Chromosome, scales = 'free_x', space = 'free_x', switch = 'x') scales = 'free_x...', space = 'free_x' 让分面内容保持其原本的大小 switch = 'x'，让分面标记到下面x轴看看项目里的一张图：这个图还可不可以精进一下可以参考一下：MesKit: Analyze...可见他并没有利用facet 实现，后面找个时间来学习一下这种画法。

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主图注释怎么做？ggside来帮你！

sd of means", yfill = `sd of means`)) + scale_yfill_gradient(low ="#FFFFFF", high = "#0000FF") ##对最大值...~Species2) + labs(title = "FacetWrap") + guides(guide_axis(check.overlap = T)) 按A、B两组摆放图片 p2 + facet_grid...(Species~Species2, space = "free", scale = "free_y") p + geom_xsidedensity(aes(y=stat(density), xfill...geom_ysidedensity(aes(x=stat(density), yfill = Species2), position = "stack") + theme_bw() + facet_grid...(Species~Species2, space = "free", scales = "free") + labs(title = "FacetGrid", subtitle = "Collapsing

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富集分析-KEGGGO

·通过将差异基因做 GO 富集分析，可以把基因按照不同的功能进行归类，达到对基因进行注释和分类的目的。...(ONTOLOGY ~ ., space = "free_y",scales = "free_y") #结果看图a 图片气泡图 dotplot(ego) dotplot(ego, split =..."ONTOLOGY", font.size = 10, showCategory = 5) + facet_grid(ONTOLOGY ~ ., space = "free_y"...,scales = "free_y") 图片 (3)展示top通路的共同基因，要放大看。...organism = 'hsa') #一共做了三次富集 save(kk.diff,kk.down,kk.up,file = f2) } load(f2) #KEGG 经常存在一个问题就是没有富集到

2.5K0 0

scRNA分析| Seurat堆叠小提琴图不满足？那就ggplot2 堆叠各种元素

seurat_clusters), Expr, fill = gene)) + geom_violin(scale = "width", adjust = 1, trim = TRUE) + facet_grid...(rows = vars(gene), scales = "free", switch = "y") 3，ggplot2 绘制-优化上述是ggplot2绘制堆叠小提琴图的核心代码，可以做很多调整（...position="right", labels = function(x) c(rep(x = "", times = length(x)-2), x[length(x) - 1], "")) + facet_grid...(rows = vars(seurat_clusters), scales = "free", switch = "y") + scale_fill_manual(values = my36colors...(rows = vars(seurat_clusters), scales = "free", switch = "y") + scale_fill_manual(values = my36colors

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57-R可视化-6-ggplot2基石三部曲最终之进阶为菜鸟

但可以调整分面后图片在每层与每列的数目；facet_grid，可以接受两个变量映射。...~ cyl) image.png facet_warp() facet_grid 对多图形的分面显示不是特别友好，而facet_warp() 则可以设定分面行与列的数目。...= "free") image.png 让wrap 接受两个变量默认下，facet_wrap 是无法同时接受两个变量的，否则会成这样：相当于将两个变量，映射到一个边了。...= "free_x") 对于grid 我们也是可以使用scales 的。...cowplot/gridExtra 个人认为，其语法上没有patchwork 简洁： cowplot image.png gridExtra image.png 易错点对于color, shape

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【R语言】高维数据可视化| ggplot2中会“分身术”的facet_wrap()与facet_grid()姐妹花

R可视乎|分面一页多图

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