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    scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这

    ,lengend等 (5)批量绘制 一 载入R包,数据 仍然使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ,后台回复 anno 即可获取 library(Seurat) library(tidyverse...二 FeaturePlot 相关 1,调整FeaturePlot颜色,大小 (1)Seurat 修改 有以下几种方式,可以使用FeaturePlot 内置的cols参数进行修改(p2 , p3),也可以使用...如果想实现多个基因的话,将目标基因和UMAP 的坐标提取出来使用ggplot2绘制即可 或者 使用scCustomize 包中的多基因联合密度图 ,如下。...方式绘制 grid.arrange接受的是list ,可以通过 layout_matrix 调整布局 。...(grobs = plot_list, layout_matrix = lay) 因为单细胞的FeaturePlot的都是样的,看不出来grid.arrange的优势,后面会介绍空转中使用该函数通过布局

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    R语言ggmap空间可视化机动车交通事故地图

    p=12350 ---- 在本文中,我使用ggmap可视化纽约市的交通事故。  数据来自纽约市开放数据。我的数据范围是2012年至2015年。...我还解析日期变量以创建年份变量,并使用该变量创建两个数据集:一个数据集包含2013年的所有车辆事故,另一个数据集包含2014年的所有车辆事故。...我使用stat_density2d()向该地图添加了一个二维密度层。我对2013年和2014年的数据都执行此操作,并使用gridExtra的grid.arrange()并排放置地图。...ny_plot=ggmap(get_map('New York, New York',zoom=12, maptype='terrain'))grid.arrange(plot1, plot2,nrow...我使用stat_density2d的group参数以不同的颜色分别绘制每个自治市镇的密度层。

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    数据可视化的最佳解决方案:ggplot2

    前言 ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。...本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由: 采用“图层”叠加的设计方式,一方面可以增加不同的图之间的联系,另一方面也有利于学习和理解该package,photoshop...和对应的函数即可在R中找到函数说明文档和对应的实例 在R和Python中均可使用,降低两门语言之间互相过度的学习成本 基本概念 本文采用ggplot2的自带数据集diamonds。...下面展示箱线图最长使用的一些方法: library(ggplot2) # 绘图 library(ggsci) # 使用配色 # 使用diamonds数据框, 分类变量为cut, 目标变量为depth...当研究某个连续型变量的箱线图涉及多个离散型分类变量时,我们常使用分面facetting来提高图表的可视性。

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    R语言ggmap空间可视化机动车交通事故地图|附代码数据

    p=12350 最近我们被客户要求撰写关于空间可视化的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,我使用ggmap可视化纽约市的交通事故 数据来自纽约市开放数据。...我还解析日期变量以创建年份变量,并使用该变量创建两个数据集:一个数据集包含2013年的所有车辆事故,另一个数据集包含2014年的所有车辆事故。...我使用stat_density2d()向该地图添加了一个二维密度层。我对2013年和2014年的数据都执行此操作,并使用gridExtra的grid.arrange()并排放置地图。...ny_plot=ggmap(get_map('New York, New York',zoom=12, maptype='terrain'))   grid.arrange(plot1, plot2,...我使用stat_density2d的group参数以不同的颜色分别绘制每个自治市镇的密度层。

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    ggplot2学习笔记之图形排列

    gridExtra::grid.arrange() grid.arrange(bxp, dp, bp+rremove("x.text"), ncol=2, nrow=2) ?...改变排列图的行列 设置面板为两行两列,其中sp占据第一行的两列,bxp以及dp置于第二行的两列 ggarrange(sp, #First row with scatter plot(sp) ggarrange...R包gridExtra gridExtra::arrangeGrop()改变行列分布 下面将sp置于第一行并横跨两列,而bxp和dp分别分布于第二行两列 grid.arrange(sp, #First...也可以通过函数grid.arrange中的layout_matrix来设置复杂的图形布局 grid.arrange(bp, #bar plot spaning two columns bxp, sp...要相对grid.arrange()以及arrangeGrob()的输出进行注释,首先要利用as_ggplot()将其转化为ggplot图形,进而利用函数draw_plot_label()对其进行注释。

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    神仙级的配色,为你的文章增光添彩!

    一篇优秀的SCI论文,除了要有好的结果外,如何对结果进行可视化展示、如何对可视化图形进行配色都是SCI的加分项,今天小编给大家介绍的就是CNS级的文章配色,让你再也不用为文章配色而纠结...提供了一系列的调色板,目前有18种配色方案,收录了来自顶级的科学期刊的配色、数据库可视化中的配色、科幻电影中的主题配色以及电视节目中高级的配色,不论是离散型的配色还是连续型的配色统统都有,一应俱全。...GSEA Material Design 接下来就是如何使用了…… Step1.安装和加载 R包的使用方法无非包含两步:安装和加载 安装方法: if (!...dodge") + theme_bw()#绘制柱状图 #NPG p1_npg <- p1 + scale_color_npg() p2_npg <- p2 + scale_fill_npg() grid.arrange...element_blank() ) #GSEA p3_gsea <- p3 + scale_fill_gsea() p3_gsea_inv <- p3 + scale_fill_gsea(reverse = TRUE) grid.arrange

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