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R语言ggplot2画环状柱形图(circular barplot)的简单小例子

这个是很长时间之前写的内容了，忘记了有没有在公众号发过，正好有人在公众号留言问这个环形的柱形图应该如何实现，就想到了这篇笔记，在公众号发一下 一下是笔记的内容 偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图...，个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值，因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小，还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置 A circular barplot...is a barplot where bars are displayed along a circle instead of a line....Rplot07.png 标签看起来有些乱，自己没有想到解决办法，模仿教程中的解决办法：为参数hjust和angle赋予数据来调控标签的位置 df$angle<-96-df$id*6 ggplot(df,...Rplot09.png 叶绿体基因组通常是典型的四部分结构，如何把上图改成四部分然后添加四种不同的颜色，原教程提供的解决办法是添加缺失值，画图时就会出现空白的部分从而达到分割的目的 df1<-data.frame

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    Python的可视化库超全盘点，有你中意的一款吗？

    Seaborn或df.plot()时，你实际上是在利用Matplotlib编写的代码。...因此，每一种方法产生的美感都是相似的，定制图片的方法将使用非常相似的语法。 当我想到这些可视化工具时，我想到:探索性数据分析。这些包对于第一次查看您的数据是非常棒的，但是当涉及到表示时就不太好了。...下面是一些使用Matplotlib和它的近亲制作的图的例子: 在处理篮球薪资数据时，我希望找到拥有最高薪资中位数数据的球队。...，而不展示一些代码和我能够完成的工作，以及那些更有能力使用这个包的人所完成的工作，这对我来说是不公平的： #plot 1 - barplot # **note** - the layout lines...Add()符号将数据添加到图形中 我在Pygal中遇到的主要问题是如何渲染图形。我必须使用他们的render_to_file选项，然后在web浏览器中打开该文件，看看我构建了什么。

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    「R」数据可视化19：环状条形图

    之前我们已经讲过很多条形图啦，但是今天我们再来讲一种条形图——环状条形图（Circular barplot）。当厌倦普通的条形图的时候或者空间有限但是要展示较多样本的时候，都可以考虑使用环状条形图。...什么是环状条形图（Circular barplot） 条形图是科研中常用的图，但是有时候可能你会觉得普通的条形图过于平平无奇。...排序后的环形图 然后我们在之前的基础上标记上数值： ggplot(TP, aes(x = reorder(State, RankOrder))) + geom_col(aes(y = Trees),...保存后我们可以去AI中进行最后的调整，比如加上中间的字。左上角的图可以用下述代码进行制作。为了偷懒我就copy原文中的代码，没有调整参数，而是在AI中进一步调整的。...参考资料： [1]Azandis的博客: https://www.azandisresearch.com/2019/07/19/create-a-radial-mirrored-barplot-with-ggplot

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    8个好看又实用 Python可视化工具包，再也不怕做不出图表了!

    之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？...下面是我用 Matplotlib 及相关工具所做的示例图： 在处理篮球队薪资数据时，我想找出薪资中位数最高的团队。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。

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    R数据可视化之ggplot2 (一)

    学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据...在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他的用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图的一个过渡....barplot(table(mtcars$cyl)) #当变量为因子型,绘制频数条形图 qplot: 版本改掉了一些参数,暂时未知 ggplot: ggplot(BOD, aes(x...=Time, y=demand)) + geom_bar(stat="identity") #当为数据框时,一个变量表示分类,另一个表示其数 值,我们需要在第二个图层也就是geom_bar内指定统计变换为

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    这里有 8 个流行的 Python 可视化工具包，你喜欢哪个？

    因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。...下面是我用 Matplotlib 及相关工具所做的示例图： 在处理篮球队薪资数据时，我想找出薪资中位数最高的团队。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。

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    写给开发者的机器学习指南（八）

    我们将根据以下特征对电子邮件进行排名：“发件人”，“主题”，“主题中的常用术语”和“电子邮件正文中的常用术语”。 稍后在示例中，我们将解释这些特征。 请注意，这些特征是在您制作自己的推荐系统时定义的。...当建立自己的推荐系统时，这是最难的部分之一。 达到良好的特征并不简单，当您最终选择这些特征时，数据可能无法直接用于这些特征。...此示例背后的主要想法是向您展示如何执行特征选择，以及如何解决您在使用自己的数据时，开始执行此操作时会出现的问题。 我们将使用我们在电子邮件分类为垃圾邮件或ham的示例中使用的电子邮件数据的子集。...由于这些“巨大”异常值，直接使用这些数据将导致最高的1或2个发送者被评定为非常重要，而剩下的在推荐系统中将不被考虑。 为了防止这种事情，我们将通过取log1p重新缩放数据。...这使得高度活跃的电子邮件线程会出现在顶部。同样，我们做的这个假设会决定哪些电子邮件应该排名较高。

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    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

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    善用图片-你将有不一样的可视化效果

    引言 今天在查找资料时发现了一个超酷的R语言第三方颜色包 R-ghibli，目前可以直接通过 CRAN 安装的。...02.Seaborn可视化展示 接下来我们将使用Python-Seaborn和ggplot2+ghibli包进行可视化与图片的结合展示。...01. ggplot2 + ghibli 可视化展示 借助于ggplot2 强大的绘图功能和ghibli 包的颜色设置，我们不需要自行定义颜色，这也算是我的第一篇ggplot2 可视化绘制教程哦 ?....png",genres_plot, width = 5, height = 2.8, dpi = 900) 可以看出，ggplot2和matplotlib的绘图体系还是有较大差异的，要想绘制出较美观的可视化作品...总结 在普通的数据可视化结果中适当的 添加与之相关 的图片，可以使可视化作品更加美观哦。本期推文分别使用Python-Seaborn和R-ggplot2 绘制同一个可视化作品。

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    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？...下面是我用 Matplotlib 及相关工具所做的示例图： 在处理篮球队薪资数据时，我想找出薪资中位数最高的团队。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。

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    8个流行的Python可视化工具包

    因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。...下面是我用 Matplotlib 及相关工具所做的示例图： 在处理篮球队薪资数据时，我想找出薪资中位数最高的团队。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。

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    R语言学习笔记——柱形图

    这只是一个很简单的例子，两个图所表达的是同样的数据变量，同样的图表形式，而且在精确度上几乎毫无差异。...这也是为啥我曾经刚接触R语言，还在糊里糊涂的学各种内置图表函数时，突然看到大神们早已用上了ggplot，立马选择入门ggplot的原因。...其实严格来讲，在R预言的作图函数中，是并不严格区分柱形图与条形图，因为二者无论是形式上还是功能上都表达着同样的数据类型和信息。他们有一个通用的名称——Barplot。...geom_bar是在ggplot坐标系系统之上添加的柱形图图层，stat是对其中的数值型变量所做的统计变换（默认为count），fill是颜色填充设定，可以是某一分类变量，也可以直接映射为颜色。...2、假如你对于长数据有很好的理解（比如经常用统计分析软件，大部分都接触的标准长数据，也就是一维表），那么你完全可以直接在excel中将宽数据转化为长数据（二维转一维），或者直接将数据库中的长数据导入R，

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    colnames看似简单，却能优化数据处理流程

    在R语言中，colnames 函数以其简单的语法设计，提供了高效管理数据框列名的能力，尤其是在复杂的爬虫任务中显得尤为重要。...其核心功能包括：获取列名：帮助理解数据的结构。设置列名：优化数据的可读性，方便后续操作。重命名列：便于统一变量命名规范，减少出错率。...在爬虫项目中，采集的数据通常是非结构化的，处理过程中需要重命名列以提升数据可读性和分析效率。...color = "white") + labs(title = "最低薪资分布", x = "薪资 (k)", y = "频数")# 岗位统计position_count barplot...position_count, decreasing = TRUE)[1:10], las = 2, col = "orange", main = "热门招聘岗位")结论本文展示了 colnames 在爬虫数据处理中不可或缺的作用

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    8种方法可视化你的单细胞基因集打分

    最后，为了方便用户将可视化结果与其他的ggplot2对象进行拼图操作，我们也通过ggplotify包把输出结果转换为ggplot2对象。...加载R包 这一步出错的话，要看一下前面的包有没有装好 library(UCell) library(irGSEA) 4.计算富集分数 当你的ncore设置大于1的时候，发生下面的错误：Error (Valid...格子中的星号越多，格子的P值越小；左边的聚类树代表不同基因集在不同细胞亚群中表达模式的相似性；上方的条形图分别代表不同的细胞亚群，以及差异基因集在细胞亚群中是呈现上调还是下调趋势；你还可以把method...；上方的条形代表每个亚群中不同方法中差异的基因数目，红色代表上调的差异基因集，蓝色代表下调的差异基因集；中间的柱形图代表每个亚群中不同方法中上调、下调和没有统计学意义的基因集的比例； irGSEA.barplot.plot...局部展示 ①.密度散点图 密度散点图将基因集的富集分数和细胞亚群在低维空间的投影结合起来，展示了特定基因集在空间上的表达水平。

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