写论文画图的时候小提琴图,热图,箱线图,画来画去都长得差不多,是不是觉得很烦恼?今天小编为大家介绍一个可以让科研论文统计绘图颜值提升好几个level的R包:ggstatsplot。
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题: 不知道该先学习哪种编程语言。 不仅仅是编程语言,像Tableau,SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言,很难知道该选择哪一种。 事实是,你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资,因此在选择语言时需要有战略性。 很明显,一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。 我给你的建议就是:先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前,我想强调的是,在开始
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合,使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中,我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
饼图(pie chart)被广泛地应用于各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片,整个圆饼代表数据的总量,每个切片(圆弧)表示该分类占总体的比例,所有切片(圆弧)的加和等于100%。
继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后,Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业,Spark自带了R语言的支持,在此就不做介绍,本文章主要讲述如何使用Rstudio提供的sparklyr包,向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。
使用 ggplot2 包画箱线图通常使用 geom_boxplot() 函数。箱线图(Boxplot)是一种用于展示一组数据分布特征的图形,它能够提供以下信息:
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
接触过Python的朋友肯定对模块很熟悉,R的代码组织方式以包为主。但基于文件的模块形式也是可以实现的,modules[1] 包提供了这种支持。
ggstatsplot是ggplot2包的扩展,主要用于创建美观的图片同时自动输出统计学分析结果,其统计学分析结果包含统计分析的详细信息,该包对于经常需要做统计分析的科研工作者来说非常有用。
丹佛市在其开放数据目录中公开保存过去五年的犯罪数据。在本教程中,我们将使用 R 访问和可视化这些数据,这些数据本质上是具有犯罪类型、社区等特征的时空参考点。
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。在 R 包中,我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图,用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较,这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题,我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。而且,该图可以拓展到任意可以适应的场景下,所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。
使用install.packages()函数来安装包,括号中写上要安装的包的包名。以安装ggplot2包为例:
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
散点图绘制回归曲线很常用,那么添加上回归方程,P值,R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。
过去一年里,BBC 视觉与数据新闻(Visual and Data Journalism)团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表,我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。
这个函数的主要目的是生成每个文本标签在圆上的坐标和角度,以便它们可以围绕圆形排列。它使用以下步骤完成
在典型的探索性数据分析工作流程中,数据可视化和统计建模是两个不同的阶段,而我们也希望能够在最终的可视化结果中将相关统计指标呈现出来,如何让将两种有效结合,使得数据探索更加简单快捷呢?今天这篇推文就告诉你如何高效解决这个问题。
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h,生成与X长度相等的逻辑值向量,可用于向量取子集;
我之前预告过的 R 语言新书,起名为《R语言编程—基于tidyverse》,本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门,老手 R 知识汰旧换新。
查看每列的非重复值及每个值的重复次数(直接用base的table(mpg$manufacturer)感觉效果类似)
在R语言中,安装R包是数据分析过程中不可或缺的一部分。当你需要执行特定的统计测试、可视化或其他任务时,你可能会发现相应的功能已经被封装在一个或多个R包中。然而,对于新手或需要一次性安装多个R包的用户来说,这个过程可能会有些繁琐。为了大规模安装所需要的R包,你可以使用几种不同的方法。以下是两种常见的方法:
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
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。
前几天发现一个非常有意思的数据可视化小例子https://github.com/nanli-7/basketballdatavisualization,自带数据和代码,非常好的学习材料,自己重复了其中绝大部分内容,但是最后一幅非常漂亮的图没有找到对应的代码,自己也没有思路应该如何入手;今天刷知乎的时候发现了一篇文章 深度好文 |Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表(附完整 Python 源代码), 发现里面有一张图和自己没能画出来的非常像,才知道这类图叫计数图(Counts plot),但是
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统,但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法,它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容,我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”,
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
全国巡讲课程结束后的一个月持续答疑环节,被问的最多的问题居然是如何在差异分析后的火山图上面标记出来感兴趣的基因,这里有必要派我们杰出能干的小洁老师出马!
曼哈顿图可以理解成一个x对应多个y的散点图,ggplot2里做这种图的函数是geom_jitter()
在用RStudio的ggplot2包进行画图时常常记不住对应的美化代码,检索又要花费大量的时间。今天给大家推荐一款非常容易上手,且能够解决大家记不住代码痛点的RStudio扩展R包ggThemeAssist。
有了泛癌的数据之后就可以进行各种分析了,当然这些都是在R语言的基础上进行的。如果你不会R语言,也可以通过各种各样的网页工具实现。
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包,它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象(圆圈,线条等),主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx()函数定义,基于数据变量的几何对象的属性(位置,大小,颜色)由美学(aes())函数指定( 在geom_xxx()函数中)。任何ggplot图的基础层都是由ggplot()函数定义的空ggplot层,它描述了用于绘图的数据框。
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。
作为专业人员,要不断的学习新事物,多多读书思考,克服浮躁情绪,才可以让自己的内心清澈如池水。不断的注入活水(新知识),才能滋润心灵焕发神采,才能达到比较高的境界!
我在简书和公众号上已经分享了很多之前学习的数据分析笔记和文章,覆盖了各方面的内容,数据分析方面以后不会再个人分享特别基础的东西了。接下来我会让师弟师妹们定期分享自己的学习过程。
该篇文章重点研究了轮状病毒感染绒毛尖端的肠细胞会导致损伤。并且对感染的小鼠肠上皮进行的单细胞RNA测序显示了广泛的应答,包括干细胞扩增和不成熟的肠上皮细胞群。干细胞亚群更频繁地进入细胞周期,导致产生更多的肠上皮细胞来补偿绒毛尖端受损的肠上皮细胞。在丛状细胞中病毒转录物的存在和丛状细胞转录激活的证据表明丛状细胞在损伤后的上皮反应中提供了重要的信号。
帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump
伦敦的地铁路线图图可谓是地铁路线图的鼻祖。多年来,它形成的配色与排版方案,造就了它独特的外观和风格,但最令人惊叹的,还是其神来之笔的设计思路。
缺失值在数据中无处不在,需要在分析的初始阶段仔细探索和处理。在本次示例中,会详细介绍naniar包探索缺失值的方法和理念,它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似,上手并不困难。
rPlotter 非常方便的在图片中抽提颜色 #devEMF Rstudio不能够直接输出emf格式图片,借助devEMF包可以实现 简单用法 library(devEMF) emf("bar.emf") plot(1,1) dev.off() 或者借助savePlot()函数在原生的Rgui中运行 library(ggplot2) ggplot()+geom_point(aes(x=1,y=1)) savePlot(filename="practice",type="emf")#文件名不用添加后缀 S
到目前为止,单细胞转录组费用仍然是居高不下,所以绝大部分情况下大家做两个分组,每个组内也就是三五个样品而已。这样的话两个分组之间的不同单细胞亚群的比例差异其实往往是需要最后使用流式细胞等价格相对低廉的实验技术去扩大样品队列去验证一下。 而不同单细胞样品的不同亚群比例差异,前面我们介绍过:展示细胞比例变化之balloonplot和马赛克图,以及 展示细胞比例变化之桑基图,但它们通常并没有分组比较。最近看到了2020发表在NC杂志的文章:《Integrated single cell analysis of b
熟悉ggplot2绘图,有一本书,可以介绍大家使用,《R数据可视化手册》第二版
我们(RStudio Team)今天很高兴的宣布一个新的项目sparklyr(https://spark.rstudio.com),它是一个包,用来实现通过R连接Apache Spark。
作者,追风少年i~国庆前的最后一弹,分享一个简单的内容,空间轨迹向量场。其中关于空间轨迹,我也写了很多,文章放在下面,供大家参考时空轨迹分析导论空间转录组之空间基因和细胞轨迹单细胞个性化分析之轨迹分析篇图片首先我们来解读以下这个图片,这个地方类似于基因、细胞类型或者通路的区域转换(细胞迁移)。为了探索代谢改变区域中迁移基因表达特征的富集,确定了特定基因表达特征的低富集和高富集之间的定向梯度的空间方向。 简化后,每个点的方向向量是基于其局部邻域中所研究的基因表达特征的分级富集。这些向量场计算使我们能够近似
原文:R is for Research, Python is for Production
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:
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