今天这篇之前曾有涉略过，就是利用ggplot的辅助插件工具——scatterpie制作基于气泡图的饼图，之前曾在地图图层上演示过此种类似图表，不过这里我将其与折线图融合，案例来源于陈荣兴老师的名作——《...色盘2输出： CairoPNG(file="C:/Users/Administrator/Desktop/scatterpie2.png",width=500,height=330) ggplot()+...geom_line(data=mynewdata1,aes(x=Dummy,y=Data,group=1),col="#085264",size=.8)+ geom_scatterpie(data=mynewdata1...核心要点： 需掌握geom_scatterpie 图层函数要义（其实就是熟知scatterpie包的参数）； 保证横、纵轴刻度线量级一致，细心地童鞋可能已经发现，我并未直接将X轴映射给Year变量，而是费事儿的用...（算是scatterpie的bug吧，无法自动优化饼图半径）。
/ 需要借助scatterpie这个包 直接安装 install.packages("scatterpie") 看下帮助文档中的例子 help(package="scatterpie") library...(ggplot2) library(scatterpie) d <- data.frame(x=rnorm(5), y=rnorm(5)) d$A <- abs(rnorm(5, sd=1)) d$B...<- abs(rnorm(5, sd=2)) d$C <- abs(rnorm(5, sd=3)) d ggplot() + geom_scatterpie(aes(x=x, y=y,r=0.3)...20,70,5),5)) d$A <- abs(rnorm(5, sd=1)) d$B <- abs(rnorm(5, sd=2)) d$C <- abs(rnorm(5, sd=3)) d library(scatterpie...coord_sf(xlim = c(-10, 80.00), ylim = c(20.00, 70.00), expand = FALSE)+ geom_scatterpie
饼图矩阵”展示的是survival-related基因在不同的癌型和通路中所占的比例，填充颜色深浅和扇形大小代表所占比例的高低，可以说是一个非常直观的展示方法，经过小编一番研究，终于确定了这个绘图R包是scatterpie...那么今天小编就向大家介绍一下这个图的绘制方法吧~ R包scatterpie 1....整理成这种格式 x为CANCER Y为PATHWAY A,B,C,D为四维数据 install.packages("scatterpie") library(ggplot2) library(scatterpie...) library(RColorBrewer) Color<-brewer.pal(4, "Set2") ggplot() + geom_scatterpie(data = DATA,aes(x=...rnorm(n, sd=4)) d[1, 4:7] <- d[1, 4:7] * 3 head(d) d$radius <- 6 * abs(rnorm(n)) p <- ggplot() + geom_scatterpie
本期内容主要如下： R-scatterpie包主要函数介绍 R-scatterpie包实例演示 R-scatterpie包主要函数介绍 要想在地图上绘制饼图，使用常规的ggplot2较为繁琐，得益于丰富第三方包...，我们可以使用scatterpie包轻松实现该需求。...scatterpie包主要有： geom_scatterpie() geom_scatterpie_legend() 前者主要用于绘制饼图绘制，后者则对应绘制饼图大小的图例，具体可参考如下链接：https...://cran.r-project.org/web/packages/scatterpie/vignettes/scatterpie.html。...接下来，小编将结合具体实际例子用于帮助小伙伴们理解scatterpie绘制函数，快速绘制带饼图的空间地图可视化作品。
articles/s41477-024-01654-7 论文中提供了作图用到的原始数据，我们可以试着用原始数据复现论文中的图，今天的推文我们来模仿一下论文中的figure2a image.png 我的思路是用scatterpie...包里的 数据整理成如下格式 image.png 因为论文中提供的数据需要手动整理成以上的格式，为了节省时间，我这边只整理一组数据 加载需要用到的R包 library(readxl) library(scatterpie...mutate(x=1:4, y=c(0.12,0.1,0.22,0.14)) -> dat02 dat02 %>% colnames() 作图代码 ggplot()+ geom_scatterpie...geom_circle(data = dat02, aes(x0=x,y0=y,r=Nt/350), fill="white")+ geom_scatterpie
这个周末刷微信的时候，偶然看到一篇关于R语言12月更新包的介绍，翻到底部看了一眼，刚好看到一个关于ggplot2的一个图层插件——geom_scatterpie。...library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") library(scatterpie) world_map <-readShapePoly("c:/...匹配目标国家行政区划中心点： mapdata<-merge(centres,mydata,by.x="COUNTRY",by.y="FULLName",all.y=TRUE) 利用ggplot2函数结合scatterpie...ggplot(world, aes(long, lat,group=group)) + geom_polygon(fill="white", color="grey")+ geom_scatterpie...https://cran.r-project.org/web/packages/scatterpie/vignettes/scatterpie.html
最基本的想法就是单独画好多个饼状图，然后通过拼图实现，但是因为之前重复地图的时候新遇到了一个包是 scattermore可以直接指定输入数据，然后一次性将所有饼状图画好，这样就省去了拼图的步骤 通过 help(package="scatterpie...=A, B=B, region=as.character(1:28)) df str(df) head(df) 画图代码 library(scatterpie...) library(ggplot2) ggplot()+ geom_scatterpie(data=df, aes(x,y,group=region,r=0.9)...data.frame( x=16, y=c(2,4,6,8), label=c("AAAAA","BBBBBB","CCCCCCC","DDDDDD") ) 画图代码 ggplot()+ geom_scatterpie
library(ggplot2) library(scatterpie) library(RColorBrewer) crime<- read.csv("~/crimeRatesByState2005....Legnd_label<-colnames(mydata2)[4:10] colnames(mydata2)[4:10]<-LETTERS[1:7] 散点复合饼图系列(a) ggplot() + geom_scatterpie...scale_fill_manual(values=colorRampPalette(brewer.pal(7, "Set2"))(7),labels=Legnd_label)+ #geom_scatterpie_legend...radius, x=0.1, y=0.95, n=5,labeller=function(x) round((x* Max_radius/ Bubble_Scale)^2*pi))+ #geom_scatterpie_legend...散点复合饼图系列(b) ggplot() + geom_scatterpie(aes(x=x, y=y,r=radius), data=mydata2, cols=colnames(mydata2
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用igraph+scatterpie来绘制网络饼图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢...包 library(tidyverse) library(igraph) library(ggraph) library(graphlayouts) library(ggforce) library(scatterpie...)$y) + # 添加边的可视化，使用geom_edge_link0函数 geom_edge_link0() + # 添加饼图散点，表示节点属性"A"、"B"和"C"的比例 geom_scatterpie...添加边的可视化，使用geom_edge_link0函数 geom_edge_link0() + # 添加饼图散点，表示节点属性"A"、"B"和"C"的比例，填充颜色为白色，饼图比例尺度为3 geom_scatterpie
今天以气泡饼图为例： library(ggplot2) library(dplyr) library(rgdal) library(shiny) library(shinythemes) library(scatterpie...geom_polygon(data=china_map,aes(x=long,y=lat,group=group),fill="white",color="grey")+ geom_scatterpie...ggplot()+ geom_polygon(data=china_map,aes(x=long,y=lat,group=group),fill="white",color="grey")+ geom_scatterpie
= "res_ss")] anterior@meta.data <- cbind(anterior@meta.data, decon_mtrx) SPOTlight::spatial_scatterpie...spatial_scatterpie SPOTlight::spatial_scatterpie(se_obj = anterior, cell_types_all...cell_types_interest = "L6b", pie_scale = 0.5) 可以指定多个细胞类型 SPOTlight::spatial_scatterpie...vertex.label.color = "black", layout = layout.circle) Oligo,Astro,L5.PT SPOTlight::spatial_scatterpie
但是论文中关于进化树的作图方法我可以写个教程分享给大家 今天推文的内容重复一下论文中的Fig4a 进化树叠加图片并在节点上叠加饼状图 image.png 首先是进化树 library(ggtree) library(scatterpie...read_csv("data/20220930/pie_df1.csv") pie.df ggtree(tree,size=1)+ #geom_tiplab(offset=2)+ geom_scatterpie
(mat) ## Co-localization p2 <- plotInteractions(mat, "heatmap") plotInteractions(mat, "network") 4，Scatterpie...plotSpatialScatterpie( x = Brain_ST, y = mat, cell_types = colnames(mat), img = T, #以tiff为背景 scatterpie_alpha...<- plotSpatialScatterpie( x = Brain_ST, y = mat, cell_types = colnames(mat), img = FALSE, scatterpie_alpha
, "core"="#d97168")) p1 image.png (这个配色个人感觉是真难看) 然后是饼图的代码 library(scatterpie...Softcore=2036, Dispensable=19138, Special=3059) p2<-ggplot()+ geom_scatterpie
= "res_ss")] anterior@meta.data <- cbind(anterior@meta.data, decon_mtrx) SPOTlight::spatial_scatterpie...spatial_scatterpie SPOTlight::spatial_scatterpie(se_obj = anterior, cell_types_all...可以指定多个细胞类型 SPOTlight::spatial_scatterpie(se_obj = anterior, cell_types_all...Oligo,Astro,L5.PT SPOTlight::spatial_scatterpie(se_obj = anterior, cell_types_all
VariantAnnotation', 'XVector', 'zlibbioc' also installing the dependencies ‘downloader’, ‘MatrixGenerics’, ‘scatterpie
之前的一篇因为有现成的作图包支持，geom_scatterpie函数不用花费太大力气就解决了数据地图上的气泡散点图问题。
rgl, tcltk, Matrix, cluster, MASS, pbmcapply, optimx, methods, ape, stringr, pegas, ggplot2, ggtree, scatterpie
phylogram)library(utils)library(dendextend)library(assertthat)library(reticulate)library(openxlsx)library(scatterpie
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