/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...Figure1，涉及到5个图，分别是折线图，韦恩图，散点图，频率分布直方图，最后一个知识点是如何将这5个图组合到一起 image.png 首先是定义作图主题的内容 library(ggplot2)...，如果按照他的主题来做出图没有横纵坐标轴 第一个折线图的代码 library(readxl) df.peer <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet...坐标轴文本千分位用逗号分隔，论文中没有提供这个代码，可以参考链接 https://scales.r-lib.org/reference/label_number.html image.png 第二个韦恩图的代码...他这里的韦恩图是借助ggforce这个R包直接画了两个圆 df.venn <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet = "1b") library
基因集可视化是很常见的分析内容，山脊图使用较少，原因可能是默认生成的图片不美观。本文提供山脊图的美化后的效果图，供选择。...# 第三种基因集表达量高且差异较大，可视化的山脊图较为美观。...ridgeplot p <- RidgePlot(seurat_object, features = gene_set[1], fill.by = 'feature') p 3.2 美化默认ridgeplot：对基因表达量着色...colours = colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))(32)) + theme_classic() + labs(caption = '核密度估计峰峦图...y='', title = gene_set[1]) + theme(plot.caption = element_text(hjust=0.5, size=rel(1.2))) 3.5 对基因集批量美化着色
第一种：SCP 包（这个包非常的出色） 关于SCP，我们前面也有一个专门的专辑对其进行了大篇幅的介绍，不知道大家用起来了没呢？...("zhanghao-njmu/SCP") 本次，我们使用的数据为来自 GSE128531 数据注释后的seurat对象，你自己用的时候可以使用任何一个经过了注释后的seurat对象。...绘制细胞密度umap图 在seurat包中有人提出一个绘图需求：https://github.com/satijalab/seurat/issues/6962 这种图主要用来处理数据点重叠问题时非常有用...，使用 MASS::kde2d() 进行二维核密度估计，并通过等高线显示结果，geom_density_2d() 绘制等高线，而 geom_density_2d_filled() 绘制填充的等高线带。...geom_pointdensity() 旨在通过结合两者的优点来解决这个问题：各个点根据邻近点的数量进行着色。这使得你既能看到整体分布，也能看到个别点。
ggridges包提供了geom_density_ridges_gradient()函数，用于画核密度估计峰峦图 1数据结构 这里我们用到的是ggridges内了数据lincoln_weather，该数据是关于每个月各种天气指标...2绘制峰峦图代码 library(ggplot2) library(ggridges) library(RColorBrewer) ggplot(lincoln_weather, aes(x = `Mean...to which the different densities overlap can be controlled with the parameter.该参数控制的是密度图之间重叠的程度,值越小越分开...colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))(32)) image.png image.png image.png 3 fill = stat(x)根据计算出来的密度大小着色...其实它是geom_density_ridges_gradient所要调用的函数，这里可以用stat参数 library(ggplot2) library(ggridges) library(RColorBrewer
======================= ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。...ggplot2的另一个有趣特性是可以在同一个图上组合多个图层。 例如，使用以下R代码，我们将： 使用geom_point（）添加点，按组着色。 使用geom_smooth（）添加拟合的平滑回归线。...要更改给定ggplot（p）的主题，请使用：p + theme_classic（）。...ggpubr用于发布准备好的图 ggpubr R软件包有助于为具有非高级编程背景的研究人员创建基于ggplot2的漂亮图形（Kassambara 2017）。...例如，要创建“Sepal.Length”的密度分布，按组（“Species”）着色。
小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。 ?...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前，有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色，如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） linetype 图案的线条（1=实线，2=虚线，3=点，4=点破折号...使用添加修改上一个图的代码对图形展示效果进行修改： labs(title="Faculty Salary by Rank and Sex", x='', y='',fill='Gender')...将多个ggplot2包的图形放到单个图形中最简单的方式是使用gridExtra包中的grid.arrange()函数。我们需要事先安装这个包。 让我们创建3个ggplot2图并把它放在单个图形中。
本节使用的峰峦图也可以很好地展示瀑布图的数据信息。它们对于可视化随时间或空间分布的变化非常有用。本节主要使用ggridges包[1]中的geom_density_ridges()进行绘制峰峦图。...2.2形状变化 如果不想绘制密度图，则可以使用stat="binline", bins=20绘制柱形图，其中bins=20表示每格格子大小。...2.3根据第三变量进行分面 可以使用facet_wrap()进行分面处理。...使用stat_density_ridges，计算stat(quantile)，通过分位数进行着色。注意，仅当calc_ecdf = TRUE时才能计算。...当然可以将其放在密度函数的下方，通过使用position = "raincloud"参数。
单细胞分析中小提琴图用途 小提琴图是一种在单细胞RNA测序数据分析中常用的可视化工具，它能够展示数据分布的密度估计，并且可以用于比较多个群组的基因表达水平。...比如在单细胞分析中，在进行质控前，会使用小提琴图可视化nFeature_RNA, nCount_RNA, percent.mt，辅助我们选择合适的阈值进行质控 # Visualize QC metrics...较宽的部分表示该表达水平的细胞较多，较窄或不存在的部分表示较少或没有细胞具有该表达水平。。 小提琴图的轮廓显示了数据的概率密度，而图中的点则代表细胞表达的数量，这些点有助于直观地看到数据的分布。...log：是否对特征轴（通常是x轴）使用对数刻度。...fill.by：根据'feature'或'ident'对小提琴图进行着色。 flip：翻转图表方向（身份类别在x轴上）。
如你所见，直方图上叠加核密度图，专业来说，核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。...绘制密度图的方法： plot(density(x)) 其中的x是一个数量型向量，由于plot()函数会创建一副新的图形，要向一幅已经存在的图形上叠加密度曲线，可使用lines()函数： >par(mfrow...参数horizontal=TRUE可以反转坐标轴的方向，使用并列箱线图研究四缸、六缸、八缸发动机对每加仑汽油行驶的英里数的影响： ? 图中可以看到不同组间的油耗区别非常明显 。...小提琴图 小提琴图是箱线图与核密度图的结合。可以使用vioplot 中的vioplot()函数绘制它。...通常来说，点图在经过排序并分组变量被不同的符号和颜色区分开的时候最有用，分组，排序，着色后的点图，代码如下： > x <- mtcars[order(mtcars$mpg),] > x > x > x
当谈到使用ggplot2进行数据可视化时，除了核心的ggplot2包，还有许多非常有用的扩展包可以帮助增强功能、提供额外的统计图形选项以及美化图表输出。...ggstatsplot:“ggstatsplot”提供了一系列函数，用统计测试的结果增强“ggplot2”图。 patchwork:使用运算符轻松组合ggplot图。...ggalluvial:绘制流程图和分层桑基图 ggridges:绘制密度图和堆叠图，用于展示数据在一个连续变量上的分布。 ggside:用于创建分面图（faceted plots）的扩展包。...以上就是生信人常用的20个ggplot2扩展包的展示和对其功能的简介。 除了上面展示的扩展包之外，还有许多非常有用的扩展包可以帮助增强功能、提供额外的统计图形选项以及美化图表输出。...ggfortify 更方便地处理和绘制多种类型的统计图形。 ggExtra 向 ggplot2 散点图添加边际密度图或直方图。 ggradar 使用 ggplot2 构建雷达图。
简介 ggridges包主要用来绘制山峦图。尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。...下面使用lincoln_weather数据集。...` (反引号)括起，是因为列名字中存在空格和特殊字符，需要特殊对待 # fill = ..x..， double dots是ggplot2的一种特殊识别符，用来区分定义的和计算的美学参数 # 这里指用横轴的数据着色...cyclinal scales 为了使得ggridges绘制的图形可视化效果最好，同时为了减少用户对颜色设置的困难，作者提供了cyclinal scales用于颜色轮转映射。...跟ggplot2一样，图例是可以修改的,其他参数比如大小、透明度、形状等都是可以通过cyclinal scales修改。
一、简介 上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明； 二、各基础图形 2.1...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...)+ theme(plot.title = element_text(hjust=0.5)) h 2.3 bar() 基础的条形图我们前面一篇中已经涉及到了，所以这里我们只与上述的堆积面积图进行对比...~variable) p 2.5 density()与density2d() 很多时候当我们获取的数据集样本数量足够时，通常我们可以绘制密度估计图来大致描述数据集数据的分布，ggplot2中当然提供了这类方法...= rownames(mtcars))) p + geom_text() 对出现标签遮挡的情况进行抹除（不建议使用）： p + geom_text(check_overlap = TRUE)
ggdensity是一个新的ggplot2扩展包，用于展示二维密度估计，使用的方法是基于最高密度区域（HDR）的密度估计方法。（什么是HDR？...1 2d密度估计的hdr密度图 1-1 geom_hdr( ) geom_hdr( )函数执行2D密度估计，计算并绘制得到的最高密度区域的填充图。...所以，我们可以观察到密度高低的差异，与geom_hdr()相比进行解释要困难的多。...2 表示区域概率的计算变量probs是geom_hdr( )使用底层stat函数创建的，可以使用after_stat( )按照ggplot2中对计算变量的标准方式来映射这个变量： library(palmerpenguins...3 1-2 geom_hdr_lines( ) geom_hdr_lines( )用最高密度的边界曲线代替对密度区域的填充： ggplot(penguins, aes(flipper_length_mm
导语 GUIDE ╲ 我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合，箱式图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。...小提琴图是通过使用密度曲线描述一组或多组的数值数据分布。每条曲线的宽度对应于各区域数据点的近似频率。...每个组的密度曲线的波峰、谷线和尾部可以进行比较，以确定哪些组是相似的，哪些组是不同的。...#翻转坐标 ggnormalviolin ggnormalviolin是使用ggplot2根据指定的均值和标准差创建正态分布的小提琴图的方法，这个函数可以用来表示假设的正态分布和置信区间。...", "len", color = "supp", palette = c("#00AFBB", "#E7B800"), add = "boxplot") 小编总结 写文章时，对样本的分布进行展示和统计分析
前言 在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包...：ggplot2 密度分布图 在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来的误差，能够精确地反映总体的分布规律，密度分布图其实就是密度分布曲线的填充。 原文的的密度分布图的绘制软件为R，为啥不用Python？...","salary") 接着使用下面的代码加载ggplot2，并设置x轴，此时图形长这样?...结束语 以上就是使用R绘制漂亮的密度分布图过程，我已将原始数据放在公众号后台回复招聘获取，感兴趣的读者可以利用原始数据自己使用python进行处理得到我们需要的数据格式再绘制，最后留一个问题，怎样绘制学历关于薪资的箱线图
R语言散点密度图快速绘制 昨天给大家推荐了Python语言绘制散点密度图的可视化工具-mpl-scatter-density，很多同学都表示使用起来非常方便。...但是也有同学一直使用R语言进行可视化绘图，所以今天这篇推文就给大家推荐R语言快速绘制散点密度图的方法。...(ps:Python和R我全都要) R语言中虽然可以使用ggplot2中的geom_density_2d()函数完成散点密度图的绘制，但在参数的设置上稍显复杂，所以我们今天给大家推荐一个非常好用的拓展工具包...使用ggpointdensity包，你可以轻松地创建具有以下特点的点密度图： 显示数据的分布情况：通过点的密度来展示数据的分布情况，可以更清晰地看到数据的聚集和分布情况。...+答疑，学习更高效 「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。
文中在模拟阶段给出了一个用 matlab 得到的 3D 密度函数图。 原文图形 主要目的：解释使用该方法预测出未来时间点对应剩余使用寿命（RUL）的分布，对应的点估计和真实值。...可以看出，该方法点估计和真实值非常接近，并且还给出对应点的核密度函数。根据这个核密度函数你可以求出 的预测区间。 好像内容介绍太多了，本文不是文献解读?。主要是复现这个图，那正式开始吧！...这里我们主要使用 plot3D[2] 包中的 scatter3D 函数进行绘制，当然也可以尝试使用 Scatterplot3d[3] 包。 首先构造一些模拟数据作为例子。...这里我们假设每个时间点的密度函数服从正态分布，均值分别为 1：5，标准差都为 1。颜色是自己比较喜欢的几种配色，参考小明的推文：R语言ggplot2画图一套好看的配色以及调整字体的简单小例子。...bty = "g" bty = "f" 小编有话说 这个图其实还少了一个图例，我还没将其进行添加，在此备注下。 这个系列应该会继续下去，主要绘制一些在工业工程方向（小编方向）中常用的图。
例如，在上图中，我们将变量 am 映射到颜色，但具体使用哪种颜色是 ggplot2 自动选择的。如果想自己设定颜色，就需要使用标度（scale）函数了。...密度曲线还能用于对不同数据的分布进行比较。...2.2 横向堆栈条形图 在做流行病学调查时，经常需要在问卷上设置很多选择题。对于一组问题，可以使用 sjPlot 包里的函数 plot_stackfrq( ) 对不同选项的比例进行可视化。...3.3 热图 热图（heatmap）是将一个矩阵中的元素数值用不同颜色表达，并对矩阵的行或列进行层次聚类的一种颜色图。通过热图，我们不仅可以直接观察矩阵中的数值分布状况，还可以知道聚类的结果。...data(mtcars) dat <- scale(mtcars) class(dat) heatmap(dat) 3.4 三维散点图 前面提到的图形都是二维的，如果想对 3 个数值型变量的关系进行可视化
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...aes : 同样适用于修改geom_XXX() aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式 图形属性（aes）横纵坐标、点的大小、颜色，填充色等 几何对象函数 描述 geom_abline 线图...箱线图 geom_contour 等高线图 geom_crossbar crossbar图（类似于箱线图，但没有触须和极值点） geom_density 密度图 geom_density2d 二维密度图...二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图 stat_density 绘制密度图 stat_density2d 绘制二维密度图...均匀色调 scale_identity 直接使用指定的取值，不进行标度转换 scale_linetype 用线条模式来展示不同 scale_manual 手动指定离散标度 scale_shape 用不同的形状来展示不同的数值
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