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R语言ggplot2作图如何去掉图例中的NA

image.png 加载需要用到的R包 library(treeio) library(ggtree) library(ggplot2) 读取树文件和分组信息 tree<-read.tree("practice.tree...image.png 这个结果右侧的图例最下方式有一个NA的，如果不想要那个NA加一行代码 scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 参考链接是 https://stackoverflow.com...geom_tree(aes(color=group))+ geom_tiplab(offset = 0.1)+ scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 这样就把图例去掉了...geom_tiplab(offset = 0.1)+ scale_color_manual(values=colors, na.translate=FALSE) 将图例的线更改的粗一点...做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！

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R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

除了基础图形，grid、lattice和ggplot2软件包也提供了图形系统，它们克服了R基础图形系统的低效性，大大扩展了R的绘图能力。...四种常见的作图系统中，ggplot2包基于一种全面的图形“语法”，提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴，提高了图形的质量。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。ggplot2包在定义组或面时使用因子(factor)（主要涉及函数facet_grid()）。...最后，将研究如何调整ggplot2图形的外观，包括修改坐标轴和图例、改变配色方案以及添加注释。...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。

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    ggplot2作图共享图例方法一：ggpubr包的ggarrange()函数以及调整图例的布局

    当使用ggplot2作图的时候如果多个图拼接到一起，图例互相之间有一样的时候，比如如下的情况（我们用R语言内置的鸢尾花的数据集做三个散点图） ?...image.png 还有一种情况是分组过多如何调整图例的布局，比如 代码 df$V6<-sample(LETTERS[1:6],150,replace = T) p4<-ggplot(df,aes(x=...image.png 图例放到顶部，默认的布局是3行3列，如果要改成1行6列呢？ggplot2里应该有对应的参数可以修改吧？...但是目前还不知道如何使用ggplot2自带的函数来操作，查资料的时候发现了一个R包lemon里有一个reposition_legend()函数 参考资料的链接是 https://cran.r-project.org...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、

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    ggplot2学习笔记——图例系统及其调整函数

    （虽然质量不敢恭维），也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力，因为ggplot2理念几个美化的函数模块那是出了名的繁杂)。...，以上这些系统的所有内置参数全部罗列出来，没上千也有好几百了，所以学好ggplot2真的任重而道远呀哈哈 本篇只分享图例系统： guides() ggplot2的图例系统函数比较分散，在所有标度调整函数...所以我喜欢写在单独调整图例的函数guides函数中，它在语法层次上是与scale_xxx类的标度调整函数平行的。...而其他图例都是有小方块 构成的一组数据条（小方格称之为key）。...以上函数中，着重说一下order参数，order参数用于表明图例在图表上显示的顺序（因为在图表中如果有多个美学映射，那么会形成多个图例【如果这些美学映射不是映射在同一个变量上的话】，如果不对图例显示顺序加以限制

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    体验R和python的不同绘制风格

    图层（Layer）：图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起，可以创建复杂的图形。...几何对象（Geom）：几何对象是图层中的图形元素，用于表示数据的形状、大小、颜色等属性。ggplot2提供了多种几何对象，如点、线、条形、面积等。...它的语法简洁明了，易于学习和使用，同时也具有很高的灵活性和扩展性。...面向对象的绘图风格更加灵活和可扩展，而pyplot模块则提供了一组简单的函数，可以快速绘制常见的图形。...patches, _= ax1.pie(sizes,shadow=False, counterclock=False, startangle=90, colors=colors) 3.添加细节和修改 #添加饼图的图例和调整图例的位置

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    「R」ggplot2数据可视化

    最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...Faculty Salary by Rank and Sex.png 图例 图例是指如何用颜色、形状、尺寸等视觉特征表示数据特征的指南。标题和位置是最常用的定制特征。

    7.4K10

    R语言ggplot2绘图单元格为方块的热图—1—调整图例的位置

    image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现，这个是箱线图和热图的拼接，右侧的热图可以借助geom_point()函数实现，将点的形状改为正方块，数值按照正负来映射颜色，按照一定的数值来映射大小...基本的思路有了。今天的推文记录一个小知识点是 如何将图例远离主图并且给放到右上角去 首先是构造一份数据 df<-data.frame(x=LETTERS[1:4],y=1:4) df ?...image.png 拉大图例与主图的距离 使用theme()函数中的legend.box.margin参数来调节 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(aes...image.png 还有另外两个知识点是调节图例的标题和图例的距离以及图例的文本和图例的距离 分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数 ggplot(data=...image.png 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记

    3.7K20

    相关矩阵可视化-神颜R包！

    导语 GUIDE ╲ ggcorr是一个可视化函数，可以用于将矩阵绘制为ggplot2图片 背景介绍 在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过...它使用ggplot2包中的“grammar of graphics”来实现可视化，其结果在图形上接近corrplot函数的结果。...如果大家想了解ggcorr的最新版本，可以访问https://github.com/briatte/ggcorr，同时也可以查找到关于如何使用它的许多例子。...在相关系数的中断处显示的位数，默认为2 name = "",##图例的名称 low = "#3B9AB2",##低相关系数颜色 mid = "#EEEEEE",##中相关系数颜色 high...包的扩展，能够绘制常用的相关性矩阵图形。

    1.5K30

    R语言 | 差异箱线图的绘制

    本次讲的是差异箱线图的绘制，在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等）等方面应用比较多。 先看看示例图（以孵化率为例）： 那么这样的图该如何绘制呢？...第一步、准备数据 数据格式如下（未截全，展示部分）： 第二步、运行代码 将数据导入Rstudio中，复制粘贴以下代码即可出图： #安装并加载ggplot2和ggpubr install.packages...("ggplot2") install.packages("ggpubr") library(ggplot2) library(ggpubr) #设置工作目录（这里注意R中'/'和Windows中'...#提取data数据集中第2列，第3列的列名 x=colnames(data)[2] y=colnames(data)[3] #显示Treatment中因子水平名称 group=levels(factor...element_text(size=15)) #绘图 #stat_compare_means(comparisons = my_comparisons):指定需要进行比较以及添加p-value、显著性标记的组

    4.5K21

    R for data science （第一章）①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

    - John Tukey 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附带了许多geom函数，每个函数都为绘图添加了不同类型的图层。 ggplot2中的每个geom函数都采用映射参数。这定义了数据集中的变量如何映射到可视属性。...ggplot2还将添加一个图例，说明哪些级别对应于哪些值。 颜色显示许多不寻常的点是双座汽车。这些车似乎不像混合动力车，实际上是跑车！...ggplot2一次只能使用六个形状。默认情况下，使用形状美学时，其他组将进行非开槽。 对于每种美学，您使用aes（）将aesthetic名称与要显示的变量相关联。...它选择了一个合理的尺度来与美学一起使用，它构建了一个解释水平和价值之间映射的图例。对于x和y美学，ggplot2不会创建图例，但会创建带有刻度线和标签的轴线。

    2.8K20

    复杂相关性散点图复现（ggplot2绘图的层层递进）

    , fixed = T)) head(data) 计算图中左上角的相关性 Tumor组中的DNAm Age（DNA甲基化年龄）与Chronological Age（生理年龄）相关性： # Tumor...组中的DNAm Age（DNA甲基化年龄）与Chronological Age（生理年龄）相关性 data_t <- data[data$class == "T", ] cor_t <- cor.test...DNAm Age（DNA甲基化年龄）与Chronological Age（生理年龄）相关性： # Normal 组中的DNAm Age（DNA甲基化年龄）与Chronological Age（生理年龄）...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。

    13010

    R语言ggplot2：单元格为方块的热图简单小例子-2

    昨天公众号后台有人留言作图，示例图如下 image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现，这个是箱线图和热图的拼接，右侧的热图可以借助geom_point()函数实现，将点的形状改为正方块，数值按照正负来映射颜色...继续昨天推文的内容 R语言ggplot2绘图单元格为方块的热图—1—调整图例的位置（点击蓝色字体直达昨天的推文） 今天的推文记录一下如何实现这个热图 首先构造一份数据集 set.seed("20200407...scale_size_continuous(range = c(2,10))+ scale_y_discrete(position = "right")+ labs(x=NULL,y=NULL) image.png 这里遇到的问题是如何让图例想推文开头的图片一样...：一个图例就能够既反映大小又有颜色呢？...而且图例的排布是从打到小然后又从小到大。这个如何用代码实现呢？

    3.2K20

    GSEA富集分析可视化

    之前的推文已经带大家了解了富集分析的常见类型以及如何使用clusterprofiler进行富集分析，如何使用enrichplot进行可视化： 富集分析的常见类型 enrichplot可视化富集分析结果...不过在上期内容中，我们主要是以ORA为例，演示了如何进行可视化，虽然enrichplot的画图函数对于ORA和GSEA都是支持的（参考上期内容），但是我们并没有过多介绍GSEA富集分析的可视化内容，主要是因为部分函数是专门针对...library(enrichplot) library(ggplot2) enrichplot中包含超多种可视化方法，可以前一篇推文，我们今天主要介绍专门针对GSEA结果的可视化。...如果你一定要用ggplot2的默认颜色，可以通过以下方式获取，scales作为ggplto2扩展包，功能十分实用，我们之前也详细介绍过：实用R包scales包介绍 library(scales) hex...因为所有通路都是展示的这几个基因，可以通过分别提取子集再添加基因的方式展示不同通路中的不同基因： g11 ID[1]

    1.9K31

    一篇小短文助你打开数据可视化的任督二脉！

    本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念，这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。...ggplot2所有图层对象中，geom_ploygon（）几何图层对象最为复杂，也最为特殊： 复杂在哪儿呢？...这个问题是个好问题，一语中的，确实，order变量十分重要，但是通常获取的地理信息文件中，order变量是已经按照group分组变量排序过的，即通常所用到的地理信息数据框中，所有的边界点经纬度信息，是先按...，这组点就被定义为一组，组标识即为group的名称（可以为数值、浮点或者文本，主要能够区分开组别就可以）。...，即如果zhibiao是连续型变量，那么最终就会按照连续渐变色进行填充，图例也是练习渐变的图例，指标是分类或者因子型，则会按照离散渐变进行填充。

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