jointplot() 双变量关系图 2. pairplot() 变量关系组图 3. distplot() 直方图，质量估计图 4. kdeplot() 核函数密度估计图 5. rugplot() 将数组中的数据点绘制为轴上的数据...散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示y变量随x变量而变化的大致趋势,如果点的分布形成一条’/‘状的斜线，说明x与y之间有正相关关系，如果是’\'状则有负相关关系，如果都不是则两个变量不相关...举个例子，如果我们要画手环用户一个月里每天的步数变化图，那么将上班族和肥宅分别画图会有明显的区别。...size是设置数据点的大小，多用于散点图，sizes指定了大小的范围。 style传入的是dataframe的一个列名，则会根据这一列的每个值进行分组，然后每个组使用不同的样式绘图。...size传入dataframe的一个列名，根据这一列的每个值分组排序，每个值对应一个大小。 sizes指定size的范围，传入一个元组(a,b),分别代表最小的size和最大的size。
data中以列名Sepal和Petal.Length为横纵坐标画点状图ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...y = Petal.Length))#2.属性设置（颜色color、大小size、透明度alpha、点的形状shape，线型，填充颜色fill等）#2.1 手动设置，需要设置为有意义的值#手动设置颜色和点的参数...(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length), size = 5, # 点的大小5mm...alpha = 0.5, # 透明度 50% shape= 8) #点的形状，数字编号表示，一共20个数字编号#2.2 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性ggplot(...因为会忘记改过，此时重置R可以恢复，但最好还是赋值dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T)##新增一列Group,replace=T时，可以取超过5的数
、透明度、点的形状，线型等）① 手动设置（不常用）手动设置可以指定的属性包括：颜色color——可指定的参数是字符串型的颜色名称，“blue”，“red”；填充颜色fill，跟color可选的范围相同；...大小size——单位是mm；透明度alpha；形状shape，不同形状有0-20的代号；图片实例：#2.1 手动设置，需要设置为有意义的值ggplot(data = iris) + geom_point...相比ggplot2，ggpubr淡化了映射和手动设置的区别，淡化了图层的概念，更加简单好上手；深入后还是需要回归到ggplot2；ggpubr 搜代码直接用，基本不需要系统学习；sthda上有大量ggpubr...5.图片的保存和导出-（1）ggplot系列图(包括ggpubr)通用的简便保存：ggsave()函数p 的使用教程】patchwork特点：支持p1+p1直接拼图，比任何包都简单；复杂的布局代码易读性强；可以给子图添加标记，如ABCD，I II III IV；可以统一修改所有子图；
函数中，如果整体映射是一致的，可以把映射放到ggplot()中，这样子如果没有特殊情况，后面的绘图函数不需要重新映射，但是如果映射在geom_开头的函数中，每一个函数都需要重新映射） 例如：> ggplot..., y = Petal.Length), size = 5, # 点的大小...Q2：‼️‼️区分fill 和color两种属性1）空心和实心的形状用color设置即可，因为只有一个颜色2）有两种颜色的形状，color设置边框、fill设置填充ggplot(data = iris)...facet_wrap(~ Species)图片5)双分面（把行也分组）>dat = iris >dat$Group = sample(letters[1:5],150,replace = T) #不要更改内置数据集...#ggsave也可以保存ggpubr画的图片2）ggpubr包ggexport(filename="example_3.png") #ggexport是保存ggpubr的图片 png/pdf格式都可以3
plot 分布图 jointplot() 双变量关系图 pairplot() 变量关系组图 distplot() 直方图，质量估计图 kdeplot() 核函数密度估计图 rugplot() 将数组中的数据点绘制为轴上的数据...relplot 这是一个图形级别的函数，它用散点图和线图两种常用的手段来表现统计关系。...不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点，小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。...HexBin图 直方图的双变量类似物被称为“hexbin”图，因为它显示了落在六边形仓内的观测数。该图适用于较大的数据集。...他们尤其善于表现交互作用：一个分类变量的层次之间的关系如何在第二个分类变量的层次之间变化。连接来自相同色调等级的每个点的线允许交互作用通过斜率的差异进行判断，这比对几组点或条的高度比较容易。
绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。...图4：调整了图3中的调色板、线宽、一级分组顺序和二级分组顺序。...violinplot 小提琴图，结合箱型图与核密度估计绘图，功能与箱型图类似，不同点是其所有绘图单元都与实际数据点相对应，描述了基础数据分布的核密度估计，但请记住，估计过程受样本大小的影响，小样本估计具有误导性...style是指，用不同的线型来表示再次分组后的样本，如“*”，“-”。 size是指，用不同的尺寸来表示再次分组后的样本大小。...lineplot 线图，将自变量和因变量生成的点用线连接起来。
、透明度、点的形状，线型等） 3.2.1手动设置，需要设置为有意义的值 图片 color 颜色，可以用RGB编码值的字符串 size 大小，只能用数字 shape 形状，数字编号 alpha 透明度，0...5mm alpha = 0.5, # 透明度 50% shape = 8) # 点的形状 图片 3.2.2 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性...，manual应该就有几个颜色取值 图片 图片 ## Q2 区分color和fill两个属性 ##color是颜色，fill是填充颜色 ### Q2-1 空心形状和实心形状都用color设置颜色（形状中...-5（A-E）中可重复的取150个值 图片 3.2.4 几何对象 指一个以geom开头的函数画出来的所有东西称为一个几何对象，也称为了一个图层 几何对象可以叠加 #4.几何对象 #局部设置和全局设置...scale_shape_manual(values = c()) # 图层的叠放顺序取决于代码的顺序，先写的代码图片在最底下 图片 4.图片的保存和导出 #图片保存的三种方法 #1.基础包作图的保存
：列名不带引号，画同一个图片的两个函数之间用“+”连接1.属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状，线型等）方法1：手动设置，注意需要把实际参数设置为有意义的值颜色：代表颜色的字符串如“#F8E6FF”，...aes()中的color=species中的内容匹配出来如果没有写映射，那么scale_color_manual代码将不会执行，但也不会报warning或error，但是代码不报错，不代表真的没错，图片有歧义也是一种错误相应的...这个包就是审美升级的ggplot2，ggpubr能干的调调参数ggplot2也能干此外差异在于这个包的画图函数逻辑和base包更像，想调整啥就直接改绘图包的参数library(ggpubr)p = ggboxplot...ggpubr包作的箱线图的比较运算和加标记，ggplot2也能加，差别只是ggpurb的合适+好看library(ggpubr)p = ggboxplot(iris, x = "Species", y...，如jpeg、png等右下角画板没有的，可以ggsave(p,filename = "iris_box_ggpubr.png"):方法2：三段论1.保存的函数及文件名，如pdf('test.pdf')、
我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度，甚至将 y 轴设置为对数尺寸，最后为图指定标题和坐标轴标签。...使用箱体（离散化）确实能帮助我们观察到「更完整的图像」，因为使用所有数据点而不采用离散化会观察不到近似的数据分布，可能在可视化中存在许多噪声，使其只能近似地而不能描述真正的数据分布。 ?...如下图所示，均匀分布设置透明度为 0.5，因此我们就能将其叠加在高斯分布上，这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 ? 叠加直方图 在叠加直方图的代码中，我们需要注意几个问题。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。
、透明度、点的形状，线型等） 1.2.1 手动设置 把图形设置为一个或n个颜色或者其他属性，与数据内容无关。...5mm alpha = 0.5, # 透明度 50% shape = 8) # 点的形状 1.2.2 映射： 按照数据框的某一列来定义图的某个属性...Q2 区分color和fill两个属性 空心形状和实心形状都用color设置颜色； 有填充无轮廓，或者轮廓和填充一样颜色用color； 既有边框又有内心的，才需要color和fill...统计变换使用场景 场景1: 使用表中数据直接做图，而不统计。...scale_shape_manual(values = c()) ###可以更改点的形状和颜色 theme_classic() ### 去除图片的背景和格子 theme_bw()
我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度，甚至将 y 轴设置为对数尺寸，最后为图指定标题和坐标轴标签。...使用箱体（离散化）确实能帮助我们观察到「更完整的图像」，因为使用所有数据点而不采用离散化会观察不到近似的数据分布，可能在可视化中存在许多噪声，使其只能近似地而不能描述真正的数据分布。...如下图所示，均匀分布设置透明度为 0.5，因此我们就能将其叠加在高斯分布上，这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 叠加直方图 在叠加直方图的代码中，我们需要注意几个问题。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。
最后，可以使用其他方法调整绘图，以执行更改轴标签，使用不同刻度或添加图例等操作。...其外围的曲线宽度代表数据点分布的密度，中间的箱线图则和普通箱线图表征的意义是一样的，代表着中位数、上下分位数、极差等。细线代表 置信区间。...热力图 热力图在实际中常用于展示一组变量的相关系数矩阵，在展示列联表的数据分布上也有较大的用途，通过热力图我们可以非常直观地感受到数值大小的差异状况。...此类将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的列和行。可以使用不同的axes-level绘图函数在上三角形和下三角形中绘制双变量图，并且每个变量的边际分布可以显示在对角线上。...自相关图 自相关图通常用于检查时间序列中的随机性。通过在变化的时滞中计算数据值的自相关来完成此操作。如果时间序列是随机的，则对于任何和所有时滞间隔，此类自相关应接近零。
那如果想要可视化三个变量之间的关系呢？没问题！只需再添加一个参数（如点的大小）来表示第三个变量就可以了，如下面第二个图所示。 ? 以颜色分组的散点图 ? 加入新维度：圆圈大小 现在来写代码。...将x轴和y轴数据传递给相应数组x_data和y_data，然后将数组和其他参数传递给ax.scatter()以绘制散点图。我们还可以设置点的大小、颜色和alpha透明度，甚至将y轴设置成对数坐标。...例如，根据下图，我们能清楚地看出，不同专业获得学士学位的人群中，女性所占的百分比随时间变化产生很大变化。 此时，若用散点图绘制，数据点容易成簇，显得非常混乱，很难看出数据本身的意义。...叠加直方图 在实现叠加直方图的代码中需要设置以下几个参数： 设置水平范围，以适应两种可变分布； 根据这个范围和期望的分组数量，计算并设置组距； 设置其中一个变量具有更高透明度，以便在一张图上显示两个分布...这里，箱线图就可以表示出上述的所有信息。箱体的底部和顶部分别为第一和第三四分位数（即数据的25％和75％），箱体内的横线为第二四分位数（即中位数）。箱体上下的延伸线（即T型虚线）表示数据的上下限。
还可以通过设置不同的颜色，轻松地查看不同组数据间的关系，如下图所示。那如果想要可视化三个变量之间的关系呢？没问题！只需再添加一个参数（如点的大小）来表示第三个变量就可以了，如下面第二个图所示。...将x轴和y轴数据传递给相应数组x_data和y_data，然后将数组和其他参数传递给ax.scatter()以绘制散点图。我们还可以设置点的大小、颜色和alpha透明度，甚至将y轴设置成对数坐标。...例如，根据下图，我们能清楚地看出，不同专业获得学士学位的人群中，女性所占的百分比随时间变化产生很大变化。 此时，若用散点图绘制，数据点容易成簇，显得非常混乱，很难看出数据本身的意义。...叠加直方图 在实现叠加直方图的代码中需要设置以下几个参数： 设置水平范围，以适应两种可变分布； 根据这个范围和期望的分组数量，计算并设置组距； 设置其中一个变量具有更高透明度，以便在一张图上显示两个分布...这里，箱线图就可以表示出上述的所有信息。箱体的底部和顶部分别为第一和第三四分位数（即数据的25％和75％），箱体内的横线为第二四分位数（即中位数）。箱体上下的延伸线（即T型虚线）表示数据的上下限。
：size：单位mm；形状：shape：0:20代表不同形状，以编号表示；透明度：alpha；填充颜色：fill#统一设置需为有意义的值示例：ggplot(data = iris)+ geom_point...= Sepal.Length,y = Petal.Length), color = "blue", #颜色为蓝色 size = 5, #点的大小...5mm alpha = 0.5, #透明度为50 % shape = 8) #点的形状映射：按照数据框的某一列定义某个属性#可以将点设置成多个颜色...（在同一张图展示多中图像）多张图存在图层顺序！...，即comparisons比较的参数2 图片保存2.1 ggplot2系列：ggsave("iris_box_ggpubr.png")ggsave(p,filename = "iris_box_ggpubr2
01 R包加载、读入数据 首先我们加载需要用到的R包，ggpubr和ggthemes包用于作图gmodels包用于计算PCA。 ? 读入表达谱数据并显示文件前6行，每一列为一个样本，每一行为一个基因。...接下来，我们就用这样一个PCA计算结果，来看Case和Control这两组样本之间的差异。我们建立一个data.frame（数据框），将PC数据和表型数都存入进来。 ?...然后，便是激动人心的绘图时刻了~ 03 基础绘图 ggpubr提供了非常多的作图函数，可以方便大家绘制更美观的科研做图。...这样，我们一张主成分分析的图就做完啦~ 04 初级美化 当然，这些图还有很多不足之处，比如我们想更直观的显示两组之间的差别，所以我们需要根据点的分布计算他们的置信区间。 ? ?...当然，我们也可以把分组边界线去掉，同时将点透明度降低，来凸显两组差异和CD52的关系。 ? ?
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例上的标签名称？如何设置刻度线？如何将刻度更改为对数刻度？如何在我的图中添加注释和箭头？...子图是一个图中一组较小的坐标轴。下面是2 x 2形式的四个子图的示例。 ? 这些子图是使用下面的代码创建的。我们调用plt.subplot并指定三个数字。它们指的你需要的行数，列数和子图号。...如何在我的图中添加网格线？ plt.grid(True) 风格和属性 问：如何更改线条颜色、宽度或样式？ 你可以传入参数color，linewidth和linestyle。...问：如何更改线条的透明度？ 将alpha参数传递入你的图。alpha的设置范围为0到1，其中0表示完全透明，1表示不透明。...plt.plot（x，y，alpha= 0.1） 下图说明了在alpha为0.9、0.5和0.1时透明度的情况。 ? 图例 问：如何在我的图中添加图例？
属性设置（颜色、大小、点的形状、透明度、线型等）2.1 手动设置颜色-color；大小-size；形状-shape；透明度-alpha；填充颜色-fill具体的实际参数现查现用即可哦#设置颜色library...size = 5, # 点的大小5mm alpha = 0.5, # 透明度 50% shape = 8) # 点的形状图片可以发现这些参数都在...#fill和color的区分及连用#空心或实心都可以通过将shape-color连用达到目的ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length...#通过color-shape-fill三个参数的连用，可以达到双色实心的目的#类似于ppt中的轮廓颜色、填充颜色，示例如下ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping...= "fill")+ theme_classic() #加一句这个就可以了哦图片3.ggpubr#这边仅展示日常使用较多的箱线图组间比较library(ggpubr)p = ggboxplot(iris
】【2.当写代码时，大小写要保持一致，比如一部分要大写其他部分就一定要大写】图片【打开文件的正确方式是在Rstudio的界面的右下角工作目录里面的文件】【课堂内容】一、画图的目的是展示自己的数据！...手动设置属性-颜色、大小、透明度、点的形状、线型颜色：手动设置【与数据本身无关、人工】--需要写有意义的值Color：字符串如“blue”、“red”大小：单位如mm形状：数字编号表示【有25个数字对应的形状...5mm+ alpha = 0.5, # 透明度 50%+ shape = 8) # 点的形状3.映射作用：按照数据框的某一列来定义图的某个属性ggplot...区分color和fill两个属性都是颜色，但用法不同需要看设置颜色的形状1）空心形状和实心形状都用color设置颜色#实心的例子--一种颜色ggplot(data = iris)+ geom_point...ggplot函数中，不相同的部分可以放在各自局部的函数中没有不一致的地方，可空着【局部与全局的区别，局部设置只对当前图层有效；全局设置，对所有图层有效】9. .波浪号连接！
、透明度、点的形状，线型等） 2.1 映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length...) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length), size = 5, # 点的大小...5mm 单位mm alpha = 0.5, # 透明度 50% shape = 8) # 点的形状图片 2.3 区分color和fill两个属性...2.3.2 既有边框又有内心的，才需要color和fill两个参数ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)) #geom_bar与stat_count相对应，属于ggplot中不同的体系，不用细究ggplot
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