主要是数据的分布，可以看出是双峰的还是多峰的 主要函数和参数 geom_violin()主函数 color, size, linetype：线条的颜色大小和线的类型 fill：填充颜色 trim：是否修剪小提琴尾部...stat_summary()：添加描述信息 代码 rm(list = ls()) # 获取示例数据 get_data <- function() { data("ToothGrowth") ToothGrowth...p1 <- p + geom_violin(trim = FALSE) + stat_summary( fun.data = "mean_sdl", fun.args = list...(fun.data = "mean_sdl", fun.args = list(mult = 1)) # 点图和箱式图的合并 p4 <- p + geom_boxplot(width = 0.5)...(fun.data = "mean_sdl", fun.args = list(mult = 1)) p3 + p4 + p5 ?
主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...第三步：在点图上添加摘要统计信息，使用函数stat_summary（）可用于向点图中添加均值/中值点等。...第六步：添加平均值和标准差，使用函数mean_sdl。 mean_sdl计算平均值加上或减去常数乘以标准差。在下面的R代码中，使用参数mult（mult = 1）指定常量。...(fun.data="mean_sdl", fun.args = list(mult=1), geom="crossbar", width=0.5) p + stat_summary...(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="pointrange", color="red") ?
给直方图和线图添加误差棒 准备数据 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。...阅读ggplot2线图更多信息: ggplot2 line plots 有均值和误差棒的点图 使用函数 geom_dotplot() and stat_summary() ： The mean +/-...(fun.data="mean_sdl", fun.args = list(mult=1), geom="crossbar", width=0.5) # Use geom_errorbar...() p + stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="errorbar", color="red"...(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="pointrange", color="red") ?
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。...(fun.data="mean_sdl", fun.args = list(mult=1), geom="crossbar", width=0.5) # Use geom_errorbar...() p + stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="errorbar", color...+ stat_summary(fun.data=mean_sdl, fun.args = list(mult=1), geom="pointrange", color...="red") 使用函数geom_dotplot（）和stat_summary（）： 平均值+/- SD可以添加为误差条或点范围： ?
stat_summary( aes(color = dose), size = 0.4, # mult=1表示加减一个标准差 fun.data = "mean_sdl...+ geom_violin(trim = FALSE) + geom_jitter(position = position_jitter(0.2)) + stat_summary(fun.data...( aes(color = supp), fun.data = "mean_sdl", fun.args = list(mult = 1), size = 0.4,...# 更改线的宽度 # 这里使用的是为工作的和总人口的比例 # 因此出来的图为宽度不同的线 economics %>% ggplot(aes(x = date, y = pop)) + geom_line...# 绘制多个线 # 在总体布局不设置y变量，通过两个line函数绘制两个曲线 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_line(aes(y = psavert
参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 关于绘图图，前面介绍了一些： R绘图笔记 | 一般的散点图绘制 R绘图笔记 | 柱状图绘制 R绘图笔记 | 直方图和核密度估计图的绘制...(fun.data="mean_sdl", fun.args = list(mult=1), geom="pointrange", color = "black",size...= 1.2)+ stat_summary(fun.y="mean", fun.args = list(mult=1), geom="point", color = "..., fun.args = list(mult=1),geom='bar',colour="black",width=.7) + stat_summary(fun.data = mean_sdl, fun.args...geom='bar',colour="black",fill="white",width=.7) + stat_summary(fun.data = mean_sdl,fun.args = list
,aes(x =name , y = value)) + stat_summary(geom = "bar",position = "dodge",aes(fill=Species)) +...stat_summary(geom = "errorbar",fun.data = "mean_sdl", fun.args = list(mult = 1),
,aes(Loc,value))+ stat_summary(geom = "bar",position = "dodge",aes(fill=Type),width=0.4) + stat_pvalue_manual...stat.test,label = "p.adj.signif",label.size=5,hide.ns = T, tip.length = 0.01)+ stat_summary...(geom = "errorbar",fun.data = "mean_sdl", fun.args = list(mult = 1),aes(fill=Type),
今天这篇推文暂时不尝试ggbreak这个R包。截断借助拼图实现。细节美化出图后借助其他软件来实现。...首先是非必需基因的图 library(ggplot2) ggplot()+ stat_summary(data=df, aes(x=`Number of individuals...`, y=`Dispensable-genome`), geom = "ribbon", fun.data...Dispensable-genome`), geom = "ribbon", fill = "#20a1ac", fun.data...= "mean_cl_boot", fun.args = list(conf.int=0.99))+ stat_summary(data=df1,
一、前言 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。...即完整的小提琴图 p 图片 #选择需要显示的x项 p + scale_x_discrete(limits=c("0.5", "2")) 图片 2.2 添加数值 #添加中位值median,均值改mean p + stat_summary...#均值和标准差 p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_violin(trim=FALSE) p + stat_summary(fun.data...=mean_sdl, mult=2, geom="pointrange", color="red") 图片 2.3 添加散点 #带点小提琴图 p + geom_dotplot...和violinplot区分开来，部分代码不同，但是效果和目的一样。每个图都可以自己换线框、填充颜色透明度等，发文不重复。
然后设置主题和颜色： mytheme <- theme(plot.margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5),units=,"cm"), axis.line...(fun.data = 'mean_se', geom = "errorbar", color = "red", width = 0.25, size = 0.8, position...(fun.data = 'mean_se', geom = "errorbar", color = "red", width = 0.25, size = 0.8, position...x= NULL,y="Gene expression")+ theme_bw() + mytheme p4 写在最后 其实我的ggplot2功底也不是很好，没有很系统的去钻研ggplot2的语法和结构...因为我认为我只要会修改别人的ggplot2绘图代码，然后把自己想要绘制的各种元素，能转化为语言去进行网络搜索，这样想绘制的图，基于上都可以根据百度谷歌和工具书去实现。
「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍： 「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...image.png 数据调整及误差线增加 在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary...(fun.data = 'mean_sd', geom = "errorbar", colour = "black", width = 0.25,position = position_dodge(...(fun.data = 'mean_sd', geom = "errorbar", colour = "black", width = 0.25,position = position_dodge(...(fun.data = 'mean_sd', geom = "errorbar", colour = "black", width = 0.25,size=1,position = position_dodge
continent=="Africa") %>% select(1,3,4,6) %>% mutate(year=as.character(year)) 数据可视化 ggplot() + # 使用stat_summary...()添加预期寿命（lifeExp）的平均值柱状图 stat_summary(data=df, aes(year, lifeExp), fun = "mean", geom = "bar", alpha...= 0.7, fill="#00A08A") + # 添加预期寿命（lifeExp）的误差条 stat_summary(data=df, aes(year, lifeExp), fun.data...= "mean_cl_normal", geom = "errorbar", width = .2, color="#00A08A") + # 添加人均GDP（gdpPercap）的误差条 stat_summary...gdpPercap/20), aes(year, gdpPercap, group=1), fun = "mean", geom = "line", color="#F98400") + # 设置y轴的比例和标签
image.png 作图代码 ibrary(ggplot2) ggplot(df, aes(x=year, y=auth_num, col=journal, fill=journal)) + stat_summary...(fun.data="mean_cl_boot", geom="ribbon", #width=.2, alpha=I(.5)) + stat_summary...image.png 根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的 这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间，之前自己也实现过这个图，但是需要提前算好置信区间和平均值...，比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题，如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多 好了，今天的内容就到这里了 大家如果需要推文的示例数据和代码的话可以直接在公众号
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。...(fun.data = function(x) median_hilow(x, 0.5), geom = 'errorbar', width = 0.2, color =...(fun.data = function(x) median_hilow(x, 0.5), geom = 'errorbar', width = 0.2, color =...在小细胞肺癌中，B7-H3明显是高表达的；且病例分布广和表达比其他靶点高[1-3]。...靶向 DLL3、B7H3 的多特异性抗体、CART 疗法和 ADC 药物在治疗晚期末线SCLC 上展现了良好潜力。
stat_compare_means(comparisons = group_pair, exact = T, alternative = "less") + ggplot2::stat_summary...(fun.data = function(x) data.frame(y = max(df[, ylabel]), label = paste("Mean=",mean...stat_compare_means(comparisons = group_pairs, exact = T, alternative = "greater") + ggplot2::stat_summary...(fun.data = function(x) data.frame(y= max(df[, ylabel]), label = paste("Mean=",mean(x))...= multi_plot, width = 4, height = 5)通过固定效应线性模型估计关联的显著性在宏基因组分析中，除了感兴趣的变量（例如性取向）之外，通常还需要处理多个变量（例如HIV感染和抗生素使用
主题（Theme） 二 数据(data) 和 映射（Mapping） 数据：用于绘制图形的数据，本文主要使用经典的mtcars数据集和diamonds数据集子集为例来画图。...g + stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", color = "red", size = 2) ?...# 增加1组颜色变量映射，然后求均值并连线 g + aes(color = factor(vs)) + stat_summary(fun.y = mean, geom = "line") ?...ggplot函数可以设置数据和映射，每个图层设置函数（geom_xxx和stat_xxx）也都可以设置数据和映射，这虽然便利，但也可能产生一些混乱。...#margins 通过TRUE或者FALSE表示否设置而一个总和的分面变量，默认情况为FALSE，即不设置 p+facet_grid(vs~cyl,margins=TRUE) ?
这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。...这里这里还是觉得有必要介绍一下，具体内容如下： R-单一表格绘制 R-可视化+表格的”混搭“ R-单一表格绘制 这一部分可能有很多优秀的第三方包可以制作，这里小编主要介绍3个优秀的表格制作包，分别为R-DT、R-gt和R-sjPlot...这里主要介绍R-ggpubr包和R-ggpmisc包。...) Example01 Of ggpmisc::stat_fit_tb() 「样例二」： ggplot(chickwts, aes(factor(feed), weight)) + stat_summary...(fun.data = "mean_se") + stat_fit_tb(tb.type = "fit.anova", label.x = "left", size = 3) + scale_x_discrete
有了之前的文章铺垫，这篇文章开始，我们聊聊如何折腾 AI 工作流，把不 AI 的应用，“AI 起来”。...准备工作 我将本文用到的 Dify 和 WordPress 的 Docker “一键启动”配置相关文件开源在了 soulteary/dify-with-wordpress[11]，如果你感兴趣一些使用和配置上不同于官方的小的优化...## 生成要求 - 标题尽量和 AI 相关 - 标题结果不超过 20 字 - 仅生成一条标题 - 只输出标题内容 ## 用户提供的内容 {{content}} ## 输出标题结果 在上面的提示词中...但是，Dify 相关服务的配置目前其实稍显复杂，API 和 Worker 虽然是同一份镜像，但是在不同的工作模式下，他们的配置是有一些不同的。...最后 好啦，这篇文章就先聊到这里，后面的文章里，我们继续聊聊如何构建 “AI 工作流”，让你的不 AI 的应用，能够 AI 化。
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