用到的函数 ggplot2包 geom_violin() 构造数据框 set.seed(141079) data <- data.frame(BAI2013 = rnorm(300),...treatment)))+ geom_boxplot(outlier.size =1,size=0.5,position=position_dodge2(0.8))+ #position控制分类箱子的间隔...#控制坐标轴字体大小颜色 axis.title = element_text(size=13,face="bold",color="black"), #控制坐标轴字标题的大小颜色...legend.position = "right", axis.ticks=element_line(colour="black",size=0.2) ) image.png 绘制带点的箱线图...#position_jitterdodge主要用于对齐通过geom_point()与躲开的箱线图(例如，带有填充美学提供的geom_boxplot())生成的点,dodge.width = 0.8要与上面
如何画出比较好看的堆积小提琴图？...这里主要用到StackedVlnPlot的功能，下面整理了实现的方法 code来自 MingTang library(Seurat) library(patchwork) library(ggplot2...expand_limits(y = y)) p<- patchwork::wrap_plots(plotlist = plot_list, ncol = 1) return(p) } 拿自己的数据试了一下...还可以通过idents来选择要展示的群 StackedVlnPlot(obj = seurat.object, features = features, idents = c(1,2,3,4,5)) ?...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。
原创 黄小仙 即便小仙同学决定学习R语言来提升自己作图的“逼格”的时候，心中还有有些疑虑的(嘿嘿，我这么懒，可不愿意做无用功了?)。仔细想了想，貌似又找到了两个学习R的理由。...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。
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。...四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。...与中位数的计算方法类似，根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进行排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。...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。...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...= "CD3E",pt.size = 0)+NoLegend() 看样子是work的 可能有些人想同时把箱型图也画出来，这样能看出各个分位数以及中值的情况。...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=
dose == 0.5], ToothGrowth$len[ToothGrowth$supp == 'VC'& ToothGrowth$dose == 0.5]) 带凹口的箱线图...二、小提琴图 library(vioplot) vioplot(len ~ supp+dose, data = ToothGrowth, col = c("#66C2A5","#FC8D62...写在最后：有时间我们会努力更新的。...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用（bioinfoer.com）。...sx.voiceclouds.cn 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。
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...，或者干脆就不想依据seurat对象进行可视化，而是直接拿到指定基因在全部细胞的表达量以及细胞的分组信息，有这两个信息，就可以自定义的可视化了。...else{ p<-p + theme(plot.title = element_text(size=10,face="bold"))} p } 定义好绘图函数后，理论上可以绘制任意基因的表达量在不同的聚类的分组表达情况..."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
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。...颜色必须与统计图中的所有颜色区分开，一眼就能识别。线条类型推荐实线，线条磅数推荐1磅。 ? 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。
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...，也要改变小提琴的颜色.如： 原始的样子 VlnPlot(=combined,features = T,log = F,slot = "data",pt.size = 0) ?...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...image.png Heatmap调整上面bar的颜色 DoHeatmap(subset(combined_copy,downsample = 100), features = combined.markersTop50...image.png 如果要修改gene的顺序的话，修改level后重新运行FindAllMarkers.
提问：单细胞marker基因用小提琴图进行可视化时候，小提琴图图形主要展示什么内容，图上面的点代表什么，为什么有些细胞亚群有很多点，但却没有出来图 chatGPT回答： 在使用小提琴图可视化单细胞测序数据中的...基因表达的强弱：小提琴图的纵轴表示基因的表达水平，通常是data表达量或原始表达值。纵轴的数值越高，代表基因的表达水平越高。...有些亚群有很多点，但没有显著的小提琴图形状： 基因表达较低： 尽管该亚群有许多细胞（点），如果marker基因在这些细胞中表达较低或几乎没有表达，小提琴图的图形可能会非常窄，甚至看不到小提琴图的形状，表示该基因在这个细胞群中的表达很少或不显著...即使细胞很多，但如果测不到目标基因的表达或表达量低于检测限，小提琴图也可能无法显现明显的图形。...这导致小提琴图的大部分区域集中在0附近，图形可能非常狭窄，甚至看不出“小提琴”形状。
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。...；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；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI为300，其后的第一句代码...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。...随后，通过plt.xlabel()函数、plt.xticks()函数等调整图片坐标轴标签、刻度标签的具体配置。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。
“R以能创建漂亮优雅的图形而闻名。”这是《R语言实战》一书中对R语言的简短有力的一句评价。 那么在研究生涯中。对于简单的统计图，我们使用prism、excel等画出来的竟然比自己用R画出来的还要好看。...于是乎，大家就开始在百度上搜啊搜，谷歌上搜啊搜，很难找到对上自己口味的图，找到了呢可能又没有代码实操。 此次就是给大家这样一次机会，自己动手，丰衣足食。图给你，代码也给你。...) 复制代码 1.比较癌和癌旁 df 分组的列 dfgroup <- as.factor(df levels(df$group)#这里就可以看到分组的等级了...，主要是为了检查，比如年龄分组，简单as.factor可能不是你想要的顺序，这个时候就需要factor(变量,levels=c('<40','40-50','≥50')) 复制代码 代码就不解释了，R语言的...plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold")) + theme(legend.position="none") 复制代码 3.自定义分组
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。...中间的黑色粗条表示四分位数范围，从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间（以外则为异常点），而白点则为中位数。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(data=df.iloc[:,0:2], ax=ax[0]) ax[0].set_title('多个数值变量') # 一个数值变量多个分组的小提琴图 sns.violinplot...( x=df["species"], y=df["sepal_length"], ax=ax[1] ) ax[1].set_title('一个数值变量多个分组') # 一个数值变量多个分组子分组的小提琴图...可以快速绘制小提琴图，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。
您希望在绘图之前将度量数据聚合到的级别，以防止错误聚合。...data测量数据 3、The values you wish to observe in your violinplot for each category .您希望在每个类别的violinplot中观察到的值...要将数据分组到的类别 Category类别 Samples样品 Maximum最大 Minimum最小值 Median中值的 Mean中庸 Standard Deviation标准差 方法3：plotly...网站 方法4、python的plotly库
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。
导语 GUIDE ╲ 我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合，箱式图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。...小提琴图是通过使用密度曲线描述一组或多组的数值数据分布。每条曲线的宽度对应于各区域数据点的近似频率。...ggstatsplot 首先向大家介绍一个小编最喜欢的小提琴图绘图方法ggstatsplot包里的ggbetweenstats，绘制的是箱式图和小提琴图的组合，而且自带统计分析。...这里的小提琴图是箱形图和核密度图的组合。...#小提琴图的宽 color="black", #小提琴图外框线的颜色 size=2, #小提琴图外框线的粗细 linetype
导语 GUIDE ╲ 小提琴图是帮助研究人员可视化数据的强大工具，尤其是在分析的质量检查和探索部分，小提琴图比箱线图更灵活地绘制变化。 背景介绍 小提琴图是箱线图和密度图的组合。...今天小编给大家带来的R包vioplot，允许我们使用简单的代码对小提琴图进行个性化的绘制。...R包安装 BiocManager::install("vioplot") library(vioplot) 可视化介绍 01 小提琴图和箱线图的比较 首先用同样的数据集绘制两种图形 data(iris...iris$Sepal.Length[iris$Species=="virginica"], names=c("setosa", "versicolor", "virginica")) 我们可以看到小提琴图能够明显的展示数据的分布情况...fill = c("lightblue", "palevioletred"), legend = c("small", "large"), title = "Sepal Width") 小编总结 小提琴图在我们统计数据时是非常常用的类型
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。...如果没有安装，可以使用pip进行安装： pip install seaborn 导入必要的库 在Python中，我们需要导入必要的库来创建小提琴图。...生成图像 完整的生成小提琴图的代码如下： import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd data...： 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。
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