ggplot2是基于grid的绘图工具,它绘制的图像其实是由多个grob(grid graph object)组成的,比如一张点图,它的标题是titleGrob,点图的基本单元包括pointsGrob。
大家对ggplot2的绘图语法应该都很熟悉,但是如何多个图进行合理的拼接,一直是很头疼的事情,于是就有了patchwork包的诞生。此包主要的功能就是来对绘制的ggplot结果进行拼接展示。我们首先看下包的安装:
如果你指定labels="AUTO"或labels="auto",那么标签会自动按照大写或小写排列:
最近将使用的R版本升级到4.0+之后,遇到了一个以前从未遇到的报错,报错信息如下所示:
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码,而且还要反复修改、预览,很是费时费力。
在实际使用中,ggplot中使用的图层是以geom或者stat开头的函数创建的,但是如果查看一下这些图层函数的具体内容可以发现他们都是在封装一个layer函数。
cowplot包提供了很多函数用于注释图形,包括图形下方的注释,图内数学表达式,组合图的总标题等。因为ggplot2 v2.2.0本身就支持这些特性,所以推荐优先使用ggplot2本身的方法。未来两种相同的功能将从cowplot移除。
emmm……你们是不是还在怀疑为什么关注列表中还有一个这样的up主。在这里和大家汇报一下,大猫前几个月在奋斗自己的博士毕业论文,现在终于通关啦,而且再过十几天就要迎来毕业典礼!所以这个不靠谱的up主现在又可以重启这个公众号啦。
通常而言,在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形,例如绘制一张散点图,绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形,可能是因为这些图形有某种联系,需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。之前介绍的边际图形就是这样的一个例子。本章节会介绍,当我们绘制了好了多幅图形之后,如何将多幅图形合并起来。
ggtree是ggplot2的拓展包,可以应用于进化树的绘制,还能对进化树丰富的注释分析。
在先前的内容中[[101-R可视化29-底层绘图系统grid学习之使用grid作图]],我们说过,如果可以结合grid 与ggplot 绘图就好了:一方面,通过ggplot 绘图的高级语法,可以省去许多绘图中复杂的代码设置;另一方面,通过grid 底层的调用,我们也可以实现更加灵活的图层设置。
流式细胞术通过光学检测系统快速检测多参数的细胞流。许多因素使得流式细胞术能够成功和广泛的应用,比如检测速度(能够允许大量的细胞被检测),高度的准确性和分辨率,低成本。此外,流式细胞术还是一种非破坏性技术,可以分选出活细胞用于后续分析。能够分析和分选单个细胞的能力使流式细胞术在生物学和医学领域有非常广泛的应用。
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
在前面我们学习了基础绘图系统和 ggplot2 绘图系统的图形排版组合,具体可见下面推文。
好在R语言 和 Python 都有对应的解决方案, 分别是patchwork包和patchworklib库。
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
在介绍完这篇关于Python-Matplotlib基础绘图属性后(这些绘图细节(字体、线类型、标记等)让你的论文配图耳目一新),有很多小伙伴私信能不能详细介绍下关于R-ggplot2的类似介绍?那么今天的这篇推文小编就系统介绍一下,详细内容如下:
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第五篇。学习R语言ggplot2包画图。然后多个图拼接到一起。对应的是论文中的补充材料图一。
不知不觉2020年都要过去了,加入菜鸟团后发的第一篇推文都已经是三年以前的事情了:浅谈Entrez ID。
前面我们学习了ggplot2中组合图形的绘制,在科研论文中,组合图形每张子图通常需要加上ABCD等标签,如下图所示。
差异分析可视化 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata") # 火山图 library(dplyr) library(ggplot2) dat = distinct(deg,symbol,.keep_all = T) p <- ggplot(data = dat, aes(x = logFC, y = -log10(P.Va
其实简单的R 拼图,我喜欢patchwork 的加减乘除。但这种4x4 布局的图片,对象又多,一个个创建不现实;代码写起来,也非常不优雅。
gggenes是ggplot2的扩展包,用于绘制基因结构图、多物种基因比较图的很好玩的工具。
pheatmap是简单常用的热图绘制包,可以快速、简单、可定制的绘制漂亮热图。具体见R语言学习-热图简化和免费高颜值可定制在线绘图工具 ImageGP。
热图绘制 热图是做分析时常用的展示方式,简单、直观、清晰。可以用来显示基因在不同样品中表达的高低、表观修饰水平的高低等。任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。 本篇使用R的ggplot2包实现从原始数据读入到热图输出的过程,并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具,只需要提供矩阵,即可一键绘图。 上一篇讲述了Rstudio的使用作为R写作和编译环境的入门,后面的命令都可以拷贝到Rstudio中运行,或写成一个R脚本,使用Rscript heatmap.r运行。我们还提供了Bash的封装,在不修
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处,但如果能吸引决策者的注意,那对我来说就是额外的价值。
ggeconodist是开发者受Economist杂志独特风格的启发,开发的一款与普通绘制的箱型图不同风格的R包。
可视化的展示方式可以使数据更易读,且容易看出一些数据下隐藏的“结果”,而添加注释则可以进一步聚焦到想重点展示的“信息”。
输入数据是数值型矩阵/数据框,颜色的变化表示数值的大小。有相关性热图和差异基因热图。
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
ps:高级绘图函数是指可以绘制出一张图,而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”,低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制,二者都是base包的内容
cowplot是ggplot2包的一个简单插件(或称拓展包),它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题,使用少量代码即可实现主题统一的修改,如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
最近看到很多人问下面这个图怎么绘制,看着确实不错。于是我查了一些资料,这个图叫split violin或者half violin,本质上是一种小提琴图。参考代码在https://gist.github.com/Karel-Kroeze/746685f5613e01ba820a31e57f87ec87
为了严格实现图形语法,ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素,而且在很大程度上简化了代码的可读性。
研究者常常要比较两组数据是否有统计学差异,并且要将这种差异在图形上通过线和注释标注出来。
上期展示了ESITMATE(基于转录组数据)计算免疫得分和肿瘤纯度的一个例子,详见ggplot2实现分半小提琴图绘制基因表达谱和免疫得分。实际上计算肿瘤纯度的方法还有InfiniumPurify(基于甲基化数据)、ABSOLUTE(基于体细胞拷贝数变异)、PurityEst(基于突变数据)等等,而计算免疫浸润的有Cibersort、ssGSEA、TIMER等算法。
本周《复仇者联盟4:终局之战》在国内上映了,同时也创造了国内进口片新的票房纪录:4天累计票房突破22亿元,成为中国内地最快破20亿元的影片。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
Geom_text()将文本直接添加到绘图中。 geom_label()在文本后面绘制一个矩形,使其更易于阅读。
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
最近小仙同学很是烦恼,本以为自己已经掌握了ggplot2作图的语法,用read.csv(),ggplot()+geom_point()/boxplot()/violinplot()…就可以画遍天下图表,结果却发现到真正画图的时候,还是会出现不少的小问题。
今天是大年初二,这篇文章我只想传达一点: 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的,如果有,请换个关键词继续Google! 第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言: 因为这个语言是肉丝儿(Ross Ihaka)和萝卜特(Robert Gentleman)两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言,所以叫做R语言。这两个人是统计学教授出身,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统!如果你平时的工作和统计相关,你好意思不会点R语言么? 另外,在R语言的官网上,有这样一
通常,在统计绘图软件中,我们先确定图片类型(点,线)和所需绘图数据绘制某些类型的图表。在R语言中,许多开发者已经在基础图形之上开发了许多软件包,例如网ggplot2软件包。目前许多的可视化的软件包建立在ggplot2之上。Plotluck的目标是将可视化简单化处理,用户仅指定“(数据和变量关系),然后其他需求(例如,图的类型的选择)软件会自动决定。
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