第一步:准备数据,使用的数据包括三列,len长度,supp是分类变量,dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。
函数scale_x_discrete可用于将项目的顺序更改为“2”,“0.5”,“1”:
小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。它是箱式图和密度图的组合,密度图通过旋转放置在箱式图侧边,以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。主要是数据的分布,可以看出是双峰的还是多峰的
继续“一图胜千言”系列,箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点(outlier),通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。
许多数据的可视化形式都是对称的,例如箱型图、散点图、小提琴图等。由于显示信息的空间有限,可以通过将几何图形切成两半并添加其他几何图形来更好地利用空间。
分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据
安装 # 2选1 install.packages("gghalves") devtools::install_github('erocoar/gghalves') 使用 主要是添加了3种half geoms:boxplot,violin,point geomhalfpoint library(gghalves) ## Loading required package: ggplot2 ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Width)) + geom_half_poi
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。
本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。 可以使用以下函数创建不同类型的错误栏:
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
1、利用NULL,调节两张图片的位置,让两张图片靠近,距离为-1
这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。包含了三种不同的剂量(Vitamin C (0.5, 1, and 2 mg))和相应的两种不同使用方法( [orange juice (OJ) or ascorbic acid (VC)])。
2020开年不凡, 生活果然充满了惊吓,可仍然要期待惊喜呀。今天要给大家介绍的是点图(Dot plot),点图展示的数据比较简单,但胜在好看啊。
有时候,我们想把画的几幅图拼接在一起,在R中,cowplot包提供了将图片拼在一起的方法。
频率分布直方图之前的推文有过详细的介绍,点击下方蓝字直达,这里的代码就不再过多介绍
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
箱线图一般用于可视化基因的表达情况,常化用统计学方法计算组间基因的表达差异情况。以下主要是用boxplot和geom_boxplot
柱状图和箱线图的代码能理解了其实发现好多作图都是可以触类旁通的,小提琴图作为科研结果常用展示图也不可或缺,用ggplot或者vioplot。
https://docs.qq.com/sheet/DV0dxREV1YkJ0ZmVj
画图的思维:1.我的数据适合什么样的图?2.搜画图代码 3.仿制示例数据 4.套代码,调细节
ggplot2是与base r语言不同的作图语法,最少元素包括:指定数据、美学映射、几何对象
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
上节学习了ggplot2的基础作图,并掌握了基本的作图模板。但是每次作图只有两个变量映射到了图形中,如下图:
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法,将图形元素抽象成可以自由组合的要素,类似Photoshop中的图层累加,ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加,最终形成所图形。更加深入学习ggplot2,请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
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。
一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法,与之前讨论过的算法主要存在两点不同: 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型,也不需要去拟合参数。 它既可用于分类,又可应用于回归。 KNN的基本思想有点类似“物以类聚,人以群分”,打个通俗的比方就是“如果你要了解一个人,可以从他最亲近的几个朋友去推测他是什么样的人”。 在分类领域,对于一个未知点,选取K个距离(可以是欧氏距离,也可以是其他相似度度量指标)最近的点,然后统计这K个点,在这K个
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
clusterProfiler包用于富集分析和可视化是非常好用的,语法简洁而统一。
学习线性混合效应模型(Linear Mixed Effects Model,LMM)最好的方法,是一边学习理论,一边动手实践,这样印象最为深刻。本文参考了Bodo Winter博士的教程Linear models and linear mixed effects models in R教程1教程2的结构。
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。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如
前面介绍了一些ggplot绘图,ggplot2|从0开始绘制直方图,ggplot2|从0开始绘制箱线图,ggplot2|从0开始绘制折线图,这次介绍一下当数据为发散性正负值的时候,几种比较合适的展示方式。
#与原文存在差异的原因是原文mRNA-seq要对注释gtf文件对进行过滤甲基化区域和polyA尾以及原文用的hg19 74gtf 本文用的hg38.
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
今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧! 密度曲线图可能平时大家用的不多,不过其实没什么神秘,它的功能于直方图一样,都是用于表达连续型数值变量的分布形态。 案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。
「用dotplot画出来的图纵坐标重叠部分比较高,我没进行调整, 下面我就使用ggplot又美化了一下」
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1:https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下:
李誉辉,四川大学硕士在读,研究数据分析与可视化,以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的,从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D,文章都整理讲解得很全面系统,我本人也是很喜欢这样的文章,故而推荐给大家。
首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。
说起R语言的拼图,可能大家一点都不陌生,比如常用的“cowplot”和“patchwork”。gridExtra包也提供了一个拼图函数”grid.arrange“。另外,南方医科大学余光创教授也开发了一个更为神奇的拼图R包:aplot。本文将依次对它们的用法进行介绍。
另存为csv格式,存储到Rstudio的工作目录下。这边我命名为 example_1.csv
base包、ggplot2、ggpubr(ggpubr对ggplot2进行了简化和美化,适用于新手入门,可操作空间较小)
在前面几节我们已经知道各个细胞亚群的maerker基因,接下来我们对这些marker基因进行功能注释和富集分析。
本次内容介绍条形图的绘制,包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。
ggplot2的特殊语法规则:列名不带引号,行末写加号(加号表示不同函数之间的连接)
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;
颜色-color;大小-size;形状-shape;透明度-alpha;填充颜色-fill
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
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