如何画出比较好看的堆积小提琴图？...image.png 此外，生信店小二还整理了其他四种实现堆积小提琴的方式。
treatment = rep(c("elevated","ambient"),150))
箱形图（Box-plot） 又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。...箱形图绘制须使用常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异。...箱形图的绘制主要包含六个数据节点，需要先将数据从大到小进行排列，然后分别计算出它的上边缘，上四分位数，中位数，下四分位数，下边缘，还有一个异常值。...小提琴图 小提琴图 (Violin Plot)是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。跟箱形图类似，但是在密度层面展示更好。...在数据量非常大不方便一个一个展示的时候小提琴图特别适用。 小提琴图概念图 ?
做单细胞数据分析的时候，我们经常会用小提琴图来展示一些marker在不同细胞亚群中的表达情况。R的Seurat包中就有一个函数叫VlnPlot，专门用来画小提琴图的。...先用默认参数看看效果 load("scRNA.rds") library(Seurat) library(ggplot2) VlnPlot(scRNA, features = "CD3E") 默认情况下，会同时画出小提琴图和散点图...，还有右侧的图注。...如果不想要右侧的图注，可以使用NoLegend() VlnPlot(scRNA, features = "CD3E")+NoLegend() 如果散点图也不想要，这个时候我们就要去研究一下VlnPlot...其实也很容易，VlnPlot这个函数实际上是基于ggplot写的，所以可以通过geom_boxplot()来添加箱型图 VlnPlot(scRNA, features = "CD3E",pt.size=
柱形图看腻了，换个小提琴图试试？ ? 作为医科直男，我当然不会仅仅因为好看就贸然选择小提琴图。这一切都是有苦衷的。...大家在处理数据时经常会遇到非正态分布数据，很多人就不知道该用哪种图来呈现数据了。此时可以考虑使用四分位图，而今天要聊的小提琴图可看成是四分位图plus版。 ? 为何更青睐于小提琴图呢？怎么解读呢？...●（1）小提琴图的“胖肚子”可以显示出数据分布特征，肚子越胖，数据越集中。四分位图在这一点上表现不如小提琴图。 ●（2）小提琴中的散点代表每一个个体数据。假如组内数据很多，采用单纯散点呈现会很杂乱。...此时选择小提琴图模式，会更加清晰。 ●（3）小提琴中的几条横线代表四分位数，其中蓝色线条代表的是中位数。因此采用小提琴模式表达非正态数据既适合也美观。...9.采用同样的方法分别对其它小提琴做出样式美化。最后就能得到一个漂亮的小提琴图了。点击File → export → 选择所需图片格式，导出即可。
0.5], ToothGrowth$len[ToothGrowth$supp == 'VC'& ToothGrowth$dose == 0.5]) 带凹口的箱线图 二、小提琴图
这时候用Excel或者Origin作图的劣势就显现出来了，每换一种分析方法或者是数据，我们都需要经过“插入图表”、“调整颜色”、“调整间距”等等繁杂的工序画出一张可以拿去“面圣”的图。...二是R可以自动生成比较貌美的图。不知道大家有没有这样的感受，自己辛辛苦苦画了半天、调整的半天的图会得到真实却很残忍的评价“很丑”（这是小仙同学心中永远的痛）。...折腾了半天，天生就爱不服气的本小仙，最后决定还是把专业的事交给专业的人做啦（偷偷告诉你，据说有科学家专门研究paper插图的配色，所以自己画的图没有那么貌美的时候也不要“妄自菲薄”啦）。...后来本小仙的学习策略就非常简单，用到啥就去搜啥，我对数据结构、语法结构一点都不感兴趣，能让我用最短的时间内画出我想要的图，就是最好的方法。即使这样，小仙同学还是费了一些功夫。
小提琴图在单细胞领域应用非常广泛，能比较好的展现具体的某个基因在不同的单细胞亚群的表达量高低分布情况，如下： ?...在编号为11的亚群特异性高表达 通常来说，在单细胞数据处理项目里面，有seurat可以完成一切，同样的，小提琴图也是如此，被包装成为了函数可以直接依据R里面的seurat对象来进行可视化，首先需求找到合适的基因进行可视化..."v", color = "type" ) + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) 这个示例需求仍然是 粉丝继续看小提琴图
小提琴图 (Violin Plot) 用于显示数据分布及其概率密度。 ? 这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。中间白点为中位数，中间的黑色粗条表示四分位数范围。...上下贯穿小提琴图的黑线代表最小非异常值min到最大非异常值max的区间，线上下端分别代表上限和下限，超出此范围为异常数据。...（或者，从黑色粗条延伸的细黑线代表 95% 置信区间） Matplotlib库中，使用violinplot()函数来绘制小提琴图。 例子1： ?
改变小提琴横坐标的顺序 seurat.object_copy <- seurat.object my_levels <- c(set_your_order_of_clusters) Idents(seurat.object_copy...levels= my_levels) VlnPlot(seurat.object_copy, features = c("some_gene")) 因为顺序变了，要是想保持原来每个样本对应的颜色的话，也要改变小提琴的颜色...如果不知道原来的颜色： library(scales) show_col(hue_pal()(4)) Heatmap调整热图颜色为scale_fill_gradientn() DoHeatmap(object
分布（四）利用python绘制小提琴图 小提琴图 （Violin plot）简介 小提琴图主要用于显示数据分布及其概率密度。...小提琴图结合了箱线图和密度图的优点，既可以了解数据统计信息，也可以了解数据分布特点。...sns.violinplot(x=df["species"], y=df["sepal_length"]) plt.show() 2、定制多样化的小提琴图 自定义小提琴图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...seaborn主要利用violinplot绘制小提琴图，可以通过seaborn.violinplot[1]了解更多用法 绘制多个小提琴图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的小提琴图来适应相关使用场景。
本文简单的介绍2种散点图添加边际图的方法。...ggstatsplot) data(iris) head(iris) 二 ggplot2 + ggExtra绘制边际散点图 使用ggplot2绘制散点图，然后利用ggExtra包的函数添加边际柱形图...label="r^2 == 0.0138 * ' p-value = 0.1529' ")p2 既然是ggplot2绘制的，那更多细节还不是按照需求直接加就行嘛 2.3 添加边际条形图...OK，文献中常见的带边际图的散点图就绘制好了！更多参数设置详见参考资料。
ggplot2-annotation|画图点“精”，让图自己“解释” R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？ 本文简单的介绍2种散点图添加边际图的方法。...二 ggplot2 + ggExtra绘制边际散点图 使用ggplot2绘制散点图，然后利用ggExtra包的函数添加边际柱形图 2.1 绘制基础散点图 p1 <- ggplot(iris, aes(...2.3 添加边际条形图 使用ggMarginal添加， Type 可选参数 histogram, density 和 boxplot. ggMarginal(p2, type = "histogram"...OK，文献中常见的带边际图的散点图就绘制好了！更多参数设置详见参考资料。
相信大家对小提琴图并不陌生，它是比箱形图更易于视觉直观解读的图形绘制方法。它使用数据的核密度估计值代替了箱形图，并可选择叠加数据点本身。...小提琴图是箱形图的升级加强版，对数据分布有更丰富的理解，同时不必占用更多空间。在小提琴图中，可以轻松发现过于稀疏的数据或多模式分布，而这些在箱形图中可能不会被注意到。...本文推荐一款由Bastian Bechtold开发的小提琴图绘制工具箱 —— Violinplots。...Violinplot工具共包含三个文件，定义小提琴图类的Violin.m类文件，调用小提琴类的构造函数violinplot.m，以及一个示例文件testviolinplot.m。...附加的构造函数参数包括小提琴图的宽度、核密度估计的带宽和在X轴分布位置。
简介 小提琴图（Violin Plot）是一种数据可视化工具，用于展示数据分布的密度和分布情况。它通常用于比较不同组或类别的数据分布。在Python中，我们可以使用seaborn库来轻松绘制小提琴图。...本文将详细介绍如何创建小提琴图，并提供示例以帮助您更好地理解。 安装seaborn库 首先，确保我们已经安装了seaborn库。...现在，让我们使用seaborn绘制小提琴图。...： 总结 小提琴图是一种强大的数据可视化工具，用于比较不同组或类别的数据分布。...在Python中，使用seaborn库可以轻松绘制小提琴图。本文中提供的示例是一个入门级示例，我们可以根据实际数据和需求进行自定义，以创建更复杂的小提琴图。
本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。 ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...plt.show() 其中，pic_save_name表示我们绘图完毕后，保存图片的路径；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图...接下来，我们即可通过sns.violinplot()函数绘制小提琴图；这一函数还有很多参数，可以调整小提琴图的各项可视化配置，具体大家可以查看函数的官方帮助文档。...最后，通过plt.savefig()函数将绘制好的小提琴图保存在指定路径中。 至此，大功告成。
2、The level you wish to aggregate yourmeasure data at, to prevent incorrectaggre...
箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布，又很漂亮的展示图。在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具。...下面这张图展示了Bar plot、Box plot、Volin plot和Bean plot对数据分布的反应。...text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";", check.names=F) # 在melt时保留位置信息 # melt格式是ggplot2画图最喜欢的格式...theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5)) + theme(legend.position="none") p # 图会存储在当前目录的...矩阵准备好了，开始画图了 (小提琴图做例子，其它类似) # 调整下样品出现的顺序 data_m$group <- factor(data_m$group, levels=c("zygote","2cell
一、小提琴图 #小提琴图 ggplot(data = ToothGrowth,aes(x=supp,y=len,fill=supp))+geom_violin() ToothGrowth$dose...as.factor(ToothGrowth$dose) ggplot(data = ToothGrowth,aes(x=supp:dose,y=len,fill=supp))+geom_violin() #小提琴图...ToothGrowth,aes(x=supp:dose,y=len,fill=supp))+geom_violin()+ geom_boxplot(width=0.1,fill="white") #两组小提琴图...ToothGrowth,aes(x=dose,y=len,group=supp:dose,fill=supp:dose))+ geom_violin() 利用 ggplot2 绘制小提琴图
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