前面我们讲了用R来拼图和排版,告别AI和PS(一)和用R来拼图和排版,告别AI和PS(二):调节宽度和高度,今天我们来看看如何给图片添加一些注释信息。
在发表论文时候,经常会看到高大上的图片排列及绘制。通常我们用软件(spss+excel等)绘制好图片,都是单个figure。有时候很有必要将这些图片进行组合。一般都是PPT或者PS进行
其实这样的操作,在[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] 中,就已经提到了。这里来进行一下总结。
说明:有两个area函数说明绘制了两个区域,第一区域的开始位置坐标是(1,1),结束位置是(2,1)
说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬的作品,一经推出就火了,迅速取代了R中其他的拼图包。
类似2021年CELL 文章Single-cell landscape of the ecosystem in early-relapse hepatocellular carcinoma,单细胞文献的Fig1一般会有细胞类型的全局umap图,分样本 和 分组的umap图 ,以及分样本 和 分组的细胞类型比例柱形图。
如果现在你还是将自己制作的图表放在PS或者PPT中进行随意组合的话,那么这篇文章你就得好好看看了,今天小编就给大家安利一个超强的突变自由组合包-patchwork,让你轻松实现多图的自由组合。下面小编结合实例介绍一下该包的主要用法:
*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层,从前往后覆盖,因此需要考虑函数书写的顺序
大家对ggplot2的绘图语法应该都很熟悉,但是如何多个图进行合理的拼接,一直是很头疼的事情,于是就有了patchwork包的诞生。此包主要的功能就是来对绘制的ggplot结果进行拼接展示。我们首先看下包的安装:
有几个经典流派的R包customLayout、grid、gridExtra、cowplot 等等。
在前面我们学习了基础绘图系统和 ggplot2 绘图系统的图形排版组合,具体可见下面推文。
前面我们学习了 patchwork 包排版 ggplot2 图形的简单入门,今天来学习下 patchwork 包的复杂排版。
https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.202110625
对于ggplot,不支持将多个图片拼接的操作,因此绝大多数的人使用ps或者ppt进行拼接图片,包括我,现在可以使用软件包来完成
❝本节来分享一个小技巧,给分面图形添加小标签,主要使用ggpp包内的函数来实现,整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。更多详细内容请参考ggpp官方文档 ❞
注:此论文提供原始数据及绘图代码,但在运行作者代码时遇到报错颇多,小编根据作者代码进行了修改,对源代码感兴趣的可以去论文中下载。
今天小编给大家介绍一个绘图小娇巧-多图汇总时图标签(如A、B (a)、(b)、(I)和(II)等),这类技巧尤其是在科学文献中经常用到,虽然可以手动添加此类标签,但在绘图过程中自动标记处理则可方便的多。主要内容如下:
这篇论文中的数据是公开的,争取把论文中的图都复现一下,今天的推文复现Figure3 a 和 b ,这两个类型一样,都是柱形图
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04664-7#Sec33
由于最近一直需要加班和做试验,我把更文的时间变成一周一次啦,有问题的小伙伴可以留言,我们做生信的小可爱们一起学习进步。
这个是做植物基因组比对的一个工具,正好最近在看这个论文。论文中公布了部分作图代码,作图使用到的是R语言的ggplot2。跟着其中的代码学习一下。论文本地文件是e2113075119.full.pdf
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04567-7
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05349-x
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y
https://www.nature.com/articles/s41559-023-02253-z
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
https://www.nature.com/articles/s41467-020-16881-7#Sec15
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01187-x#Sec21
上图 p1 + p2 + p3 + p4 + p5 + plot_layout(byrow = FALSE)
输入数据是数值型矩阵/数据框,颜色的变化表示数值的大小。有相关性热图和差异基因热图。
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本地文件Giloteaux2016_Article_ReducedDiversityAndAlteredComp.pdf
color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
·上下五条线的意思 中间的又黑又粗的—中位数;上下两条线是最大值和最小值;方框的上下两条线是75%和25%(四分位数);在外面的点-离群点
基础上是按照其在文件中的结构定义的,记录了measurement包括的tagset和series id信息;
众所周知,在ggplot2中,对于分类型变量,我们可以通过将其转换为factor类型,并通过设置其levels控制其在坐标轴的顺序。
箱式图适用于连续变量的可视化展示,显示变量的四分位数,中位数、异常值等 同时箱式图可以预览两组之间的差异,为后续统计分析做准备
https://www.nature.com/articles/s41559-023-02235-1
https://www.nature.com/articles/s41564-022-01270-1
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
分享是一种态度 一、背景知识 文献:https://www.aging-us.com/article/103695/text GSE:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
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)
我们将使用之前从 2,700个 PBMC 教程中计算的 Seurat 对象在 演示可视化技术。您可以从这里[1]下载此数据集
https://www.nature.com/articles/s41467-020-18795-w
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