气泡图 气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列，和散点图一样。...使用ggplot2，可以通过geom_point()函数构建气泡图。aes()设定至少三个变量:x、y和size。其实就是散点图绘制的升级版吧，aes()中多了一个参数。...scale_size()控制圆的大小 scale_size()允许使用range参数设置最小和最大的圆的大小，用name改变图例名称(scale_size(range = c(0.1, 24), name...包的theme_ipsum() 使用xlab和ylab自定义轴标题 为圆添加描边：将形状改为21，并指定颜色(描边)和填充 library(hrbrthemes) library(viridis) #...带数据标签 这里使用ggrepel包中的(geom_text_repel())，可以给每个点自动加入标签，我这里是加入了各个国家名字，其他可以根据你实际需求进行设置。
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法，较为系统的介绍了绘图的基础语法...本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制，也是自己一直想制作的图表。...主要涉及的知识点如下： geom_smooth()绘制拟合线 ggrepel::geom_text_repel()绘制不重叠文本 ggplot2 + ggrepel 图表再现 这期的推文绘图示例我们使用的是经济学人经典的一张图表...接下来我们就使用ggplot2 + ggrepel 包进行再现，首先，我们预览下本期数据(数据都已经进过处理，也就是简单的数据替换和选择，Python的pandas包和 R的dplyr等包都可以进行处理...geom_text_repel()添加文本 由于原图文字与散点之间的链接线设置较为合理，这里我们可以使用geom_segment()单独进行位置设置并连线，这里我们就不使用此方法，直接使用geom_text_repel
目前计划推出基础图表的绘制教程推文(会同时推出R和Python两个版本)，原因在于有时苦苦找不到数据，不仅导致想绘制的图表完成不了，而且也白白浪费了时间，再者也有小伙伴私信要求多些基础教程的推文，当然...，如果遇到喜欢的图表我也会进行仿制和再现的。...上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程，本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作，主要涉及的知识点如下： geojsonio包对...geojson数据格式读取 ggplot2 可视化展示 openxlsx 实现R灵活读取excel文件 ggtext包实现文本定制化操作 geojsonio包对geojson数据格式读取 这里使用的数据和上期推文的数据一样...定制化设置 以上的代码将主要的绘图结果绘制出来，这部分要做的就是将图表进行美化处理：如配色、图例等绘图元素的定制化设置。
在图形上显示文本，或者标签（与文本的区别是在文本外有一个矩阵边框）是常规需求。...用 ggplot2 画图时，有一个默认的几何对象 geom_text 在图上添加文本，但有时候表现得并不好，比如文本与点重叠在一起，文本与文本之间重叠在一起。...ggrepel 包就是专为解决这一问题而开发的，它有两个几何对象，分别用来解决文本或标签的重叠问题： geom_text_repel() geom_label_repel() 先看一看默认的 geom_text...与 geom_text_repel 的对比： library(ggrepel) library(patchwork) set.seed(42) dat ...(color = "red") 可以看到，ggrepel 包为避免图上文本间的重叠提供了很好的解决方案，使我们能够轻松地在图上添加各种文本内容。
（图中红色圆框内产生文本叠加问题） 本期推文将分别介绍使用R-ggrepel和python-adjustText解决此类问题，最后通过一个可视化作品比较两种方法的优缺点。 02....arrowprops：字典型，用于设置偏移后的文字标签与原始位置之间的连线样式。和matplotlib 的ax.annotate()使用相似。...（1）使用 ggplot2 + ggrepel 进行绘制 p % ggplot(aes(score, scored_by)) + geom_point...（图中红框为使用geom_text_repel()后的效果） （2）使用 Seaborn + adjustText 进行绘制 import matplotlib.ticker as ticker import...（别问我为啥这个图例和上面的图不一样啊 ? ? ，没办法啊！seaborn修改图例标题颜色我查了好久资料，愣是没找到 ? ? ，也希望小伙伴们在文末的问题讨论中给出答案或参考资料啊 ? ?
text 文本，都可以非常理想的实现我们希望达到的效果。...() + geom_point(color = ifelse(dat2$car == "", "grey50", "red")) 对于大量散点图就可以非常实用的实现显示关键点了： set.seed...= Inf) + geom_point(data = dat3[dat3$car !...永远有线 p <- ggplot(dat, aes(wt, mpg, label = car)) + geom_point(color = "red") p1 <- p + geom_text_repel...direction # x轴放置还是y 轴放置 再来改善一下火山图 灵感和代码参加：RNAseqStat/enhance_volcano.R at master · xiayh17/RNAseqStat
有时候画图需要给样本添加标签，当样本比较多，在图形中添加标签容易出现标签遮盖的问题，这个时候可以用ggrepel包的geom_text_repel()解决样本标签重叠问题。...当用geom_text()添加标签时会出现重叠现象： ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color="blue")+ geom_text(aes(wt...用geom_text_repel()代替geom_text()时则不会重叠： library(ggrepel) ggplot(mtcars)+ geom_point(aes(wt, mpg), color...="blue")+ geom_text_repel(aes(wt, mpg, label=rownames(mtcars)))+ theme_classic(base_size = 16) ?
在 `igraph` 中，可以通过添加标题和图例来增强图形的可读性和表达能力。我们可以使用 `igraph.plot` 函数进行绘图，并通过它的参数来指定标题和图例。...**1、问题背景**在python中的igraph库中，能否为绘图添加图例和标题？在手册或教程中都没有提到这个功能，但是在R中是可以的。...**2、解决方案**R本身提供了一个相当高级的绘图系统，而R接口只是对其进行了利用，因此可以在R中轻松创建绘图标题和图例。...Cairo上下文的当前字体绘制标签，因此你必须使用 القاهرة上下文的set_font_face、set_font_size和相关方法来调整用于绘制的字体。...你可以使用标准的Cairo调用在图例周围绘制一个盒子。你还可以使用igraph.drawing.shapes中的节点绘制器类，如果你想绘制与igraph在绘制图形时类似的节点形状。
geom_point() ?...image.png 这两种方法大家可以观察一下结果图 接下来就是添加文字标签 可以使用geom_text()或者geom_label()函数，geom_label()函数默认在文字外面有一个边框 p1<...image.png 这是因为即使没有文字，geom_label()也会在对应的位置添加文字边框 添加文字标签的时候与对应的点有些重叠，可以选择出图后手动调整，也可以选择另外一个R包ggrepel里的geom_text_repel...()函数,它可以自动调整文字标签和点的位置 library(ggrepel) ggplot(df1,aes(x=Species.Rank,y=Cumultative.relative.abundance...))+ geom_point()+ scale_y_log10()+ geom_text_repel(aes(label=text_label)) ?
在本课中，我们将让您开始使用探索差异基因表达数据时常用的一些基本和更高级的图，但是，其中许多图也有助于可视化其他类型的数据。...normalized_counts 对象，以便我们可以使用它们来标记我们的图。...使用 DESeq2 plotCounts() 绘制单个基因的表达 要挑选出感兴趣的特定基因进行绘图，例如 MOV10，我们可以使用 DESeq2 中的 plotCounts()。...ggrepel 包中的 geom_text_repel() 来标记图中的各个点。...我们可以使用 geom_text_repel() 在火山图上用基因名称标记这些点。
在本课中，我们将让您开始使用探索差异基因表达数据时常用的一些基本和更高级的图，但是，其中许多图也有助于可视化其他类型的数据。...normalized_counts 对象，以便我们可以使用它们来标记我们的图。...使用 DESeq2 plotCounts() 绘制单个基因的表达要挑选出感兴趣的特定基因进行绘图，例如 MOV10，我们可以使用 DESeq2 中的 plotCounts()。...包中的 geom_text_repel() 来标记图中的各个点。...我们可以使用 geom_text_repel() 在火山图上用基因名称标记这些点。
# 更改点颜色和大小形状 p + geom_point(color = "#00AFBB", size = 2, shape = 23)# shape的数字有特殊只带 ?...# 更改颜色设置 p + geom_point(aes(color = cyl, shape=cyl)) + # 曲线的颜色和fill用于区分组 geom_smooth(aes(color =...添加点的文本 函数：geom_text() and geom_label():添加文本和标签 geom_text_repel() and geom_label_repel()：文本注释，在ggrepel...(mydata) p + geom_point(aes(color = cyl)) + # 给点添加标签 geom_text_repel(aes(label = .labs, color =...# 使用geom_label_repel添加文本 #这个函数给出的文本带有方框 p + geom_point(aes(color = cyl)) + geom_label_repel(aes(label
在生物领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。...其中两条竖线（x=-2和x=2）说明该筛选标准是要求foldchange的绝对值大于4。横线（大胆猜测是在y=2处），说明要求qvalue小于0.01。...（2) 如何使用ggpot2做火山图 能够做火山图的方法有很多，有一些RNA-seq分析的包中自带了画火山图的函数。...()+ scale_color_manual(values=c("#DC143C","#00008B","#808080"))+#确定点的颜色 geom_text_repel( data...theme_bw()+#修改图片背景 theme( legend.title = element_blank()#不显示图例标题 )+ ylab('-log10 (p-adj)
今天的推文重复一下论文中的Fig3b 差异表达火山图，之前也有推文介绍过火山图，今天的推文主要学习的一个知识点是利用latex2exp这个R包添加文本，包括 上下标 换行 换行的基本写法 ggplot...()+ geom_point(aes(x=1,y=1))+ labs(x=TeX(r"(\overset${ABCDEF}{abcde}$)")) image.png 火山图的部分示例数据...,y=-log10(pvalue)))+ geom_point(aes(color=change))+ scale_color_manual(values = c("Down"="#3a53a4...legend.position = c(0.2,0.9), legend.text.align = 0, legend.title = element_blank())+ geom_text_repel...legend.position = c(0.2,0.9), legend.text.align = 0, legend.title = element_blank())+ geom_text_repel
可以定量刻画T细胞的组织分布、克隆扩增情况、组织迁移和状态变化等。...scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化，scRNA|使用scMetabolism完成单细胞代谢激活分数估计也介绍了使用AUCell 和 特定基因集对单细胞转录组数据进行评分...VDJ|和Nature学STARTRAC，定量T细胞动态变化得到的Startrac输入文件以及单细胞转录组数据。...T细胞亚型的marker进行重新注释 ，直接使用的文献注释结果 。...，各种分析得到的基因等）整理为列表形式，使用GSVA计算得分然后和startrac指数进行比较。
本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小和颜色。在本教程结束时，您将能够在强大的 Python 数据可视化包 Plotly 的帮助下创建交互式图形和图表。...例 在此示例中，我们通过定义包含三个键的数据字典来创建自己的数据帧：“考试 1 分数”、“考试 2 分数”和“性别”。随机整数和字符串值使用 NumPy 分配给这些键。然后我们使用了 pd。...然后使用 px.scatter（） 方法创建散点图。数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。“性别”列用于使用颜色参数对图中的标记进行颜色编码。 ...最后，使用 fig.update_layout（） 方法自定义图的图例。...这些参数控制图上显示的图例的颜色和字体大小。 最后，使用 Plotly 中的 show（） 函数显示绘图。
本文属于科学计算与可视化范畴，要点在于扩展库numpy、pylab、matplotlib的用法。...fontproperties='STKAITI', fontsize=24) #图形标题 pl.title('sin-cos函数图像', fontproperties='STKAITI', fontsize=32) #设置图例
/zenodo.org/record/6332981#.YroV0nZBzic https://github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天的推文重复一下论文中的...论文里的处理方式是把指定的数据筛选出来，做好散点图后再叠加过滤后的数据。...df.EA_highlight, aes(x = Beta_EA, y = Beta_AA), size=5, col="darkorange")+ geom_text_repel...(data=df.AA_highlight, aes(x = Beta_AA, y = Beta_EA), size=5, col="darkorange")+ geom_text_repel...p.AA image.png 拼图代码 library(cowplot) p <- cowplot::plot_grid(p.EA, p.AA, ncol=2) p image.png 示例数据和代码可以自己到论文中获取
本文作者蒋刘一琦 在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。...和普通的散点图不同，该图可以展示三维甚至四维信息，如下图：点的位置即其横纵坐标分别代表了Weight和Height，气泡的大小代表了Age，颜色代表了不同个体。 ? 再举几个例子： ? ?...上面用了不同形式展示了GO或其他富集的结果。上图和右下图中，我们用颜色代表GO的类别，用横纵坐标代表p-value和z-score，用大小代表富集的基因Count。...使用DAVID功能注释工具对差异表达基因（调整后的p值图例添加facet。
Figure4a image.png 论文中没有直接提供这个作图数据，需要运行一系列代码获得，这里我不介绍前面获取作图数据的代码了，感兴趣的可以自己去找来代码试试，如果运行的话需要比较大的内存 作图数据部分截图...y= "V4_mean_abundance", fill="Bias"), color="black") + geom_point...(size = 2,shape=21) + geom_abline(size = 0.5) + geom_text_repel(data = filter(gV134...0.1), aes(label = Genus), #vjust = 1.5, colour="grey30") + geom_text_repel...，彼此之间会有重叠，使用ggrepel这个R包也调节不出比较好的效果，只能出图后再编辑图片了 这里标题的文本只有一部分添加了颜色，可以借助ggtext这个R包的markdown语法实现 示例数据和代码可以自己到论文中下载
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