Xenium、Visium、VisiumHD、CellDive、Akoya等空间组学数据是包含细胞的坐标信息的，这些信息可以用于绘制空间原位图。...geom_polygon绘制细胞边界空间图，指定group为cell_id即可，fill可以指定为细胞类型或者基因表达量。...上述图示不是特别清楚，放大后如下，可以看到细胞边界坐标可以绘制出完整的单细胞划分后的真实细胞边界： 细胞质心空间图 质心空间图可以有两种图层用于展示： coords_xenium2 使用geom_tile图层，它可以指定点的height和width，height和width的大小和使用的数据有关系，在调试出图时只需要指定好了它们的值，则点的遮挡关系就不会因为导出图片的大小而出现改变...同样的，将上述图形放大后效果查看绘图细节如下： 本文仅作一种概览的绘图演示，具体的空间图绘制可以基于上述思路进行各种个性化的绘图调整。
引言 本期推文，我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图，关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据 ? ? 。 02....R-ggplot2 绘制 （1）默认格式 我们首先使用ggplot2 的基本设置对数据进行散点绘制，这里散点形状 shape=15 为黑色方块。...（3）添加R2、误差线、误差统计等统计指标 这里就体现出R-ggplot2 绘制图表的灵活之处了，我们使用 ggpubr 包中的stat_cor()和stat_regline_equation() 直接绘制...使用 ggpubr 包添加R2等元素。详细内容大家可以查看对应官网(https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/reference/stat_cor.html )。...到这里，一幅符合学术出版的相关性散点图就绘制完成了，我想需要绘制的图表元素应该都体现出来了 ? ? 03. 总结 R-ggplot2 绘制相关性学术散点图还是很方便的(毕竟有好多优秀的第三方包
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...将ggplot2列入Depends会让你的包在被加载/测试的同时加载ggplot2。这会让其他想要使用你包的人通过::使用你的函数而无需加载它。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
这期的推文是关于散点图的绘制，主要知识点如下： R-ggplot2 散点图绘制 ggplot2 散点图美化 （毕竟好看的图表设计会使人眼前一亮，当然也会增加自己的学习兴趣） R-ggplot2 散点图绘制...数据预览 ggplot2 对于绘制目前所见的图表都是有对应的绘图函数可以绘制，后面我们陆续介绍。...这次使用的函数为geom_point()，而所使用的数据集为可用于替代iris数据且用于数据探索和可视化展示的全新数据集,数据预览如下： ?...数据可视化 我们直接使用geom_point()方法进行绘制，添加必要的修饰，代码如下： scatter_pir ggplot(data = penguins_df,aes(x = bill_length_mm...这里建议大家在熟悉ggplot2绘图原理之后，可以考虑使用该包作为自己的绘图主题，当然，在面对不同的绘图需求时，自己也可以进行主题的定制操作。
翻译: Google翻译 作者: 米洛斯·波波维奇 原文链接： https://milospopovic.net/map-rivers-with-sf-and-ggplot2-in-r/ 今年的3...因此，我们只需要根据这些类分配不同的宽度。我们在下面使用 mutate 来创建宽度，并使用case_when来分配宽度。后者在SQL用户中是众所周知的。...我们首先绘制河流线，并根据定义的宽度根据类和宽度分配特定颜色。 由于我们的目标是将视野缩小到欧洲，因此我们使用coord_sf根据预定义的边界框设置纬度和经度限制。...我们将使用蓝色阴影来绘制我们的河流类。此外，我们将大小限制定义为从 0 到 0.3 的数值范围。我鼓励你玩这个范围，看看你会得到什么。...在本教程中，您学习了如何导入河流空间文件以及如何在 R 中制作欧洲的炫酷河流地图。随时检查完整代码这里，克隆存储库并根据需要重现、重用和修改代码。
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...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...转换成这样的数据格式后，我们就可以使用ggplot2 进行可视化绘制。...ggplot2 可视化绘制 简单绘制 我们只是对处理过的数据进行简单的绘制，代码如下： # Plot it library(ggplot2) HK_map ggplot() + geom_polygon
R适用于统计分析，绘图的一款编程软件，R属于开源，自由，免费的软件。随着生物信息学的发展，R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图，都使用R语言来完成的。...那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。 本次绘图工具：RStudio。 RStudio是R的集成开发环境，界面更加丰富实用，使用起来更加方便。...本次绘图所使用的R包：ggplot2和ggpointdensity ggplot2是R语言绘制图形一个十分重要也是非常基础的一个包，使用ggplot2再加上R自带的base画图基本可以完成所有图形的绘制...知乎的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109468400，详细介绍了R和Rstudio的安装，大家可以参考一下。 接下来打开RStudio来完成这幅图的绘制。...ggpointdensity) 3.导入数据 data = read.csv("1_zd_aodPM25.csv") 4.使用ggplot2开始画图 p2 = ggplot(data, aes(x=
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...已经整理成符合ggplot2绘图的数据要求，接下俩就是使用ggplot2进行绘制，具体代码如下： ggplot(plot_data, aes(x = CPI, y = HDI, color = Region
大家可以认真学习下theme() 中设置的属性，这可是设置精美可视化作品的关键。...geom_bar()绘制柱形图 若想使用geom_bar()绘制统计频数的直方图，可以添加scale_x_binned() 加以限制辅助。...grid包添加图片美化 添加与绘制图表主题、颜色等元素相关的图片，可以使你的可视化作品增色不少，在ggplot2中添加图片则十分简单。这里我们选择了与主题相符的图片，用于提升绘图结果的美观性。...img_file) i1 <- grid::rasterGrob(img, interpolate = T) 接下来使用ggplot2的annotation_custom() 方法设置具体位置即可：...总结 以上就是R-ggplot2关于基础柱形图的绘制推文教程，太具体的原理性这里也没做过多介绍，感兴趣的可以自行查阅相关资料。接下来还有Python版本的哦！ 练习数据获取
由于基础图表绘制系列推文还在加紧准备中，所以这期推文还是对一些感兴趣的图表进行绘制，这期涉及空间图表绘制，主要涉及知识点如下： ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 cowplot 包实现地图子图插入...ggplot2 + sf 中国标准地图绘制 本期的绘图我们是按照如下图表进行绘制的(该图来自朋友公号)： 其实我很早就想试着用R进行此类图表的绘制了，但由于强大的Arcgis和绘图进度等原因，导致迟迟没有进行...，这期就进行此类图表的绘制。...散点数据的读取 由于只获得数据经纬度信息，其他数据均为虚构，数据预览如下： 这里注意点，要想使数据绘制在地图上，我们需使用st_as_sf()对其进行转换,处理： scatter_df_tro <- st_as_sf...(scatter_df,coords = c("lon", "lat"),crs = 4326) 结果如下： 注意红色框中的内容 接下来将数据在地图中显示，具体代码如下： ggplot() +
R中可以使用ggplot2的geom_tile图层绘制热图，可是有的时候我们想要每一个热图格子里面可以展示多维的信息：多个基因表达量、多个组别数据等等，而不是一个热图仅展示了一个表达量信息。...，绘制到同一个热图中。...ggplot绘制热图 ggplot可以使用geom_tile绘制热图，比如dat1的热图可以绘制如下： dat_1_tidy <- dat_1 %>% as.data.frame() %>...position_nudge绘制多维信息的热图 如果需要将两个热图合并到一起，那么可以将热图的格子高度减为以前的一半，然后将其中一个数据上移，另一个数据下移，那么就可以将两组数据刚好在原来的位置堆叠摆放...，如果不需要分开两个颜色方案，可以关闭上述代码中的ggnewscale::newscalefill。
前面我们已经学习了四个包来绘制展示基因突变信息的棒棒图，其实，ggplot2也可以绘制，见资源：https://stackoverflow.com/questions/77473777/adding-branches-to-ggplot-mutation-lollipop-plot...前面已经介绍的四个软件： maftools（r包）绘制棒棒图等 trackview（r包）包绘制 基因棒棒图 GenVisR（r包）介绍：基因组可视化工具 G3viz（r包）绘制基因棒棒糖图 数据准备...这里制作了四个位点突变新的示例数据： rm(list=ls()) library(ggplot2) library(ggrepel) mut.df data.frame("AA" = c(201...绘制 1、使用geom_rect函数绘制边框 ## 绘图 # 绘制边框 gp ggplot() + geom_rect(data = subset(domain.df, Type == "str...使用geom_segment添加棒棒图的棒子，geom_point添加棒棒图上面的圈圈，geom_text_repel添加对应的文字 # 添加棒棒图 gp <- gp + geom_segment(data
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。...因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图（或者称它为热力辐射图，就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型）的合适解决方案，最近在看github官网上ggmap...的介绍帖，看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。...rstudy的文件包（我在刘万祥老师的公众号里发现的，现在应该也还可以获取），如果手上没有数据可以添加魔方学院的QQ群，在群共享里查找R语言资料。...ggmap包中的，必须加载才能用 感兴趣的小伙伴儿可以移步去github官网上搜索ggmap官方介绍，里面使用ggmap调用谷歌地图做的热度图，效果很棒。
本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图，本期涉及的知识点如下： stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线 颜色映射相关性散点图绘制...这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中的绘图技巧一样，下面我直接给出代码,如下： #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library...", title = "The scatter chart of Train data and Tset data", subtitle = "scatter R-ggplot2...最终，得到的可视化结果如下： ? 这里提一下，由于绘制的数据较少，可能导致绘制的结果不太美观，当然，在数据足够多的情况下，你也可以绘制出如下的相关性散点图： ?...（图中colorbar的位置、字体都是可以自由设置的啊） 总结 使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题，提高绘图效率。
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。...这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。...数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径...R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。...这些如果是用ggplot2来做，都可以用代码实现，省去了手动拼图的过程。
之ggplot2中的图例修改 R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化（22）绘制堆积条形图 R语言之可视化（...23）高亮某一元素 R语言之可视化（24）生成带P值得箱线图 R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包） R语言之可视化（26）ggplot2绘制饼图 R语言之可视化（27）ggplot2绘制线图...本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。...不同分组使用不同的类型的线 # Change line types by groups (supp) ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line...绘制X轴为数值型的线图 # Create some data df2 data.frame(supp=rep(c("VC", "OJ"), each=3), dose
R和ggplot可视化功能非常强大，了解了一下其中的地图做法，发现R做世界地图、美国地图非常容易，但做中国地图就太麻烦了，需要自己DIY。.../ 0、引子 R里有个绘制地图的maps包，加载后即可绘制地图，试一下以下命令： library(maps) map()...下面开始进入正题，如何用R绘制中国分省热力地图。 1、准备地图数据 先要找到中国地图数据文件。...加载ggplot2包，用ggplot绘制，并使用polyconic投影方式，显示正常。...所以结论就是，一般非专业用户还是使用BingMap、PowerMap、Tableau或者《用地图说话》中的Excel模板，直接填数据出地图吧，其中Excel模板方式是最简单、便携，office协同性最好的
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近VIP群内有朋友询问火山图的绘制方法，那么本节就来详细介绍在R中如何使用「ggplot2绘制火山图」，小编添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢。...df %>% janitor::clean_names() %>% # 使用 janitor 包的 clean_names() 函数将列名转换为小写 mutate(fold_change...(aes(x = log2(fold_change), y = -log10(adj_p_val))) + # 绘制基础散点图，并根据 gene_type 对点的颜色进行分类，设置点的透明度 (alpha...size = 1) geom_point(aes(color = gene_type), alpha = 0.6, shape = 16, size = 1) + # 从 up_genes 数据框中绘制特定形状的散点图...geom_point(data = up_genes, shape = 21, size = 2, fill = "red", colour = "black") + # 从 down_genes 数据框中绘制特定形状的散点图
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效果。...我们使用过ggplot内内置数据集验证我们的猜想。...以上依次使用的线条粗度值为1,2,3,4,5,6，大家可以通过图表感受到ggplot图表中线条的粗度变化规律。
这几天, 讨论群频繁反应关于 DEseq2 分析的报错：arguments imply differing number of rrows。...这个代码经过了很多次培训的测试，按说不应该有问题，就远程连接调试了下，发现问题出在最近刚改的数据框索引上了。这个常见问题之前总会考虑着，这次修改时被忽略了，写推文记录下。...我们常用[ , ]提取数据框 (data.frame)： 如果是多列数据框，提取后还是数据框； 如果是单列数据库，提取后就被自动转成了vector，想再按照数据库的方式使用就会报错； 提取时加上drop...untrt # 提取行名也正常了 rownames(a2) # [1] "trt_1" "trt_2" "trt_3" "untrt_1" "untrt_2" "untrt_3" 建议data.frame...的操作始终加参数drop=F。
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