小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。它是箱式图和密度图的组合,密度图通过旋转放置在箱式图侧边,以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。主要是数据的分布,可以看出是双峰的还是多峰的
第一步:准备数据,使用的数据包括三列,len长度,supp是分类变量,dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。
这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。包含了三种不同的剂量(Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg))和相应的两种不同使用方法( [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)])。
对于dot、scatter、stripchart,这三个图,有啥区别,我也看不懂,也没有相关的资料,后续用到再说吧
本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。 可以使用以下函数创建不同类型的错误栏:
❝本节来介绍如何对图形做显著性标记,介绍两种方法第一种通过代码来自动进行标记,另一种通过手动的方式来添加标记;两种方法各有其独特的用处,各位观众老爷细细品味。 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggsignif) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggsci) 统计分析 stat.test <- read_excel("41588_2022_1184_MOESM6_ESM.xlsx",sheet
https://docs.qq.com/sheet/DV0dxREV1YkJ0ZmVj
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!
鹰嘴豆基因组重测序论文,涉及到了泛基因组。最近朋友圈好多人转发这个论文。就找到原文来看了看。论文里的Figure1a 基本上泛基因组的论文都会涉及到,正好论文提供了作图的原始数据,所以我们用原始数据尝试来模仿一下。
柱状图和箱线图的代码能理解了其实发现好多作图都是可以触类旁通的,小提琴图作为科研结果常用展示图也不可或缺,用ggplot或者vioplot。
❝本节来介绍如何使用「rstatix」来进行统计分析,并使用「ggpubr」来添加显著性标记,下面通过一个小例子来进行展示;本次使用R内置数据集; 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) 统计分析 stat.test <- iris %>% pivot_longer(-Species) %>% filter(Species !="versicolor") %>% mutate(group=str_sub(na
2020开年不凡, 生活果然充满了惊吓,可仍然要期待惊喜呀。今天要给大家介绍的是点图(Dot plot),点图展示的数据比较简单,但胜在好看啊。
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
原文链接是 https://benjaminlmoore.wordpress.com/2014/04/06/author-inflation-in-academic-literature/
论文里公布了大部分柱形图和箱线图的原始数据,今天的推文试着用论文中的数据模仿一下论文中的 Figure 2b c
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:
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
哦转换完ID之后发现这个数据集没有我想要的两个基因; 换一个,随便搜了几篇文章里所使用到的数据集: ①GSE6044和GSE40275 ②GSE43346和GSE6044 ③GSE6044和GSE11969 ④GSE40275,GSE1037,GSE44447 综合多个数据集的数据可以看到,DLL3在小细胞肺癌中高表达。
给学徒们收集整理了几套带GitHub源代码的文献图表合辑,让优秀者一点一滴拆解开来分享给大家。(全部的代码复制粘贴即可运行,欢迎尝试以及批评指正)
部分数据代码是公开的 下载链接https://zenodo.org/record/4781590#.YSB40Hzivic
R基础教程可先阅读:R语言编程基础第一篇:语法基础 ggplot2绘制小提琴图 library(ggplot2) library(gplots) library(RColorBrewer) options(StringAsFactors=FALSE) #read in the data file data = read.table('violin_plot.txt', sep="\t", header=T) #take a glance at the data head(data) dim(data) d
加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) 导入数据 df <- read_tsv("data.txt") 数据可视化 df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) + geom_jitter(aes(fill=case_control,color=case_control), pch=21,width=0.1,size=2)+ stat_boxplot(geom="errorbar",widt
但是有时,我需要将箱子中默认的中位数那条线,改为平均值。下面代码数据来源于上一篇博客:配对样本检验及绘图 - 简书 https://www.jianshu.com/p/e5a24590b5f6
这是position_dodge()的简写形式,它会自动计算需要的dodge宽度。不能设置preserve参数。
今天小编就来汇总一下R中表格(Table) 绘制方法,让你的数据展示不再单一。这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。虽然表格制作可能Excel更擅长,但考虑到连贯性等问题,这里这里还是觉得有必要介绍一下,具体内容如下:
有读者私信问小编有没有好的Graphpad Prism的绘图教程推荐,Graphpad Prism 想必做科研的同学们多少都会了解下,也是一个操作简单且功能强大的科研作图神器了,但考虑到其收费设定(可以理解)后,小编就告辞了
❝本节来复现「nature genetics」上的一张图,自定义绘制误差线图;下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图;❞ 📷 图形展示 📷 ❝此图作为基础图形系列,但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化,如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现,此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标;那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggtext
上一讲我们提到了66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)[2]
分析的主要目的是利用数据可视化的方法来观察决定性因素(determinant factors)与棒球运动员的表现
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
#这一小节介绍标尺,在对图形属性进行映射之后,使用标尺可以控制这些属性的显示方式,
继续“一图胜千言”系列,箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点(outlier),通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。
今天给大家推荐一个专门用于不确定性可视化的绘图工具-R,可以方便的绘制一些统计图表的相关指标。详细介绍如下:
❝VIP群里有观众老爷询问如何对箱线图进行几何形状填充,那么今天就来具体介绍一番;在原有的基础上做了一些小的改动也许恰好您正好有此特殊需求,需要着重体会八个字「变实为虚,变虚为实」,希望对各位观众老爷有所帮助;下面来看具体案例; ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(ggprism) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggpmisc) library(ggpattern) 加载数据 gapminde
1. 下载GEO数据 #======================================================= #set the working files and load the packages #======================================================= # install some packages if neccessary # if (!requireNamespace("BiocManager", quietly
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。 “望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述
中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
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。
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
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