上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明;
大数据文摘出品 编译:睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图?下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时,还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点(nodes)为地理位置的网络图进行可视化时,比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系,因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中,节点的分布取决于
比如这个Arial字体下就找不到罗马数字的内容,需要到 Times New Roman字体下才能找到罗马数字
Geom_text()将文本直接添加到绘图中。 geom_label()在文本后面绘制一个矩形,使其更易于阅读。
ggtext的geom_richtext可以使用Markdown或者html语法来拓展ggplot2的文字图层geom_label用法。最近在使用ggtext时,有一个需要geom_text的效果的需求,但是ggtext的图层效果都是类似于geom_label的,要想使用geom_text效果可以通过参数设置来实现。geom_label和geom_text的视觉区别在于是否有一个边框区域。
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处,但如果能吸引决策者的注意,那对我来说就是额外的价值。
偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图,个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值,因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小,还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置
关于这个误差bar的添加,主要的问题其实是计算的问题,需要max和min,如果存在分组的问题,那么就需要使用按照分组再计算max和min,然后再在aes中使用。 love&peace
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念,图形由以下几个模块组成:
这其实就是pheatmap 画的非常简单的一张图。通过源代码我们可以发现它其实也是借助了grid 包操作。
可视化的展示方式可以使数据更易读,且容易看出一些数据下隐藏的“结果”,而添加注释则可以进一步聚焦到想重点展示的“信息”。
饼图(pie chart)被广泛地应用于各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片,整个圆饼代表数据的总量,每个切片(圆弧)表示该分类占总体的比例,所有切片(圆弧)的加和等于100%。
ggplot2是一个神奇的R包,可以将自己的统计数据绘制成想要的图案。从今天起小编计划为各位观众老爷们带来一个ggplot2的系列教程。那么首先呢,大家在可视化自己的科研数据时,最最最常用的就是绘制一个带误差或者显著值的柱状图。
随着互联网+和大数据科技的发展,VFX可视化和数据可视化越来越受到人们的喜爱,在R语言中,绘制GIF动图主要是在gganimate包中运行,制作视频主要是在av包,gganimate是图形语法的扩展,由ggplot2包实现,它增加了对使用ggplot2用户熟悉的API声明动画的支持
💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load("E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family = "Girassol")) theme_update( text = elem
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31113-w
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,有着自成一派的可视化理念,数据可视化是数据分析的重要一步,让我们通过由浅入深的掌握数据可视化的精髓。 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 展开一张画布 ggplot2和其他作图工具不同,它是以图层覆盖图层的方式画出一个完美图像的,就像是photoshop里的图层,那么首先我们得有一张画布(如果没有安装R语言和ggplot2请见《 十八-R语言特征工程实战 》) [root@centos $] R> library
set.seed()这个函数大家可能经常会看到这个函数,他的作用是保证自己模拟的数据和示例代码完全一致
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
在图形上显示文本,或者标签(与文本的区别是在文本外有一个矩阵边框)是常规需求。用 ggplot2 画图时,有一个默认的几何对象 geom_text 在图上添加文本,但有时候表现得并不好,比如文本与点重叠在一起,文本与文本之间重叠在一起。
没有难学的技艺,只有不够辛勤的付出! 今天这篇文章推送仿的的是网易数独的一幅信息图,内容呈现的是全球各国人民对于养老所持的态度,数据来源于Pew Reserch Centre。 图表整体难度中等,使用
昨天的分享跟大家简单介绍了关于柱形图图表元素美化的思路,今天接着分享关于套用主题。 因为单独使用代码来调整单个图表元素,实在是太费劲了,更何况图表的细节元素有那么多,每一个都要单独写一句代码,即便简化后,也是一笔很大的工作量。 所以R社区的开发者就创造出了图表主题包这种半成品的图表模板,通过基础图表输出+套用订制主题来达到高效图表美化的目标。 这里为了图表效果最佳,我不用内置数据集,直接使用代码生成数据框: data<-data.frame(conpany=c("Apple","Google","Faceb
2017年8月份的R语言更新包中,默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象,从此在R语言中制作树状图,不用再求助于第三方包的辅助了。 该包既有Cran上的正式发行版,也有托管在GitHub上的开发版,安装方式如下: CRAN: install.package("treemapify") Github: devtools::install_github("wilkox/treemapify") GitHub主页: https://github.com/wilkox/treemapify 载入本文章所
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而,虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法,但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法,使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中,其结果在图形上接近于corrplot函数的结果,这是优秀的arm包的一部分。
在介绍完这篇关于Python-Matplotlib基础绘图属性后(这些绘图细节(字体、线类型、标记等)让你的论文配图耳目一新),有很多小伙伴私信能不能详细介绍下关于R-ggplot2的类似介绍?那么今天的这篇推文小编就系统介绍一下,详细内容如下:
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
柱状图的介绍就先到这里,其他可替代柱状图的图形包含棒棒糖图(Lollipop)、环形柱状图等未在本文中展开介绍,有兴趣的小伙伴可参考文章最后的参考资料。
整体的思路就是Y轴的坐标轴标签去掉,用geom_text()函数添加文本注释的办法作为标签,这样有了坐标位置添加横线表示分组就很方便了
使用 ggplot2 包画箱线图通常使用 geom_boxplot() 函数。箱线图(Boxplot)是一种用于展示一组数据分布特征的图形,它能够提供以下信息:
哑铃图(Dumbbell Chart),也叫DNA图。当我们想要比较不同指标不同组的情况可用多个“哑铃”表示。另外,如果想表示某一组在不同条件下的变化情况也可以用这种方法。哑铃图如下图所示:
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现,其通过柱子的高低,直观地比较离散变量各水平之间的差异,它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
其实 ggplot2 并没有类似于 geom_pie() 这样的函数实现饼图的绘制,它是由 geom_bar() 柱状图经过 coord_polar() 极坐标弯曲从而得到的。 对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函,有人说:“柱状图的高度,对应于饼图的弧度,饼图并不推荐,因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度(柱状图)。” 关于饼状图被批评为可视化效果差,不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少,感兴趣的可以去搜一下。
李誉辉,四川大学硕士在读,研究数据分析与可视化,以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的,从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D,文章都整理讲解得很全面系统,我本人也是很喜欢这样的文章,故而推荐给大家。
不知道大家用ggplot2绘制饼图的时候有没有遇到过饼图上展示的顺序和图注上展示的顺序不一致的情况。今天小编就来跟大家一起来探讨一下这个问题。
对于饼图,上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包(可见R可视乎|饼图)。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。接下来做简单描述,然后进入圆环图的学习。
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
https://stackoverflow.com/questions/17753101/center-x-and-y-axis-with-ggplot2
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
今天的推文就简单画一个月饼(简称 画饼 )吧,没有想到太好的办法,基本的逻辑就是用ggplot2添加已经做好的图片
使用R语言的ggplot2作图,使用geom_text()函数添加文本,因为文本比较长,所以想在文本中间添加一个换行符,这样添加文本后就可以换行显示 📷 image.png 这个是数据 但是使用R语言读取进来的时候为什么会多一个斜杠呢? 📷 image.png 我是win10系统 R语言是4.0.3 我之前好像也这样处理过数据,当时好像没有遇到过这个问题呀 暂时不知道问题出在哪了 查了还没有找到资料 linux系统也有这个问题 📷 image.png 现在想到的办法是只能把这一列数据拆分成两列,读入以后再使
倾斜图,又名斜线图、斜率图,可以展示单指标不同时期的变化情况,既能展示值的大小变化,同时能展示排名变化。倾斜图可以看作简化后的折线图,如果我们对一条线如何发展的细节不感兴趣,而只想看看它沿哪个方向发展,那么斜率图就是一个不错的选择。尤其如果我们有很多折线,它们通常看上去没有普通的折线图那么混乱。以下是两个倾斜图的例子:
ggtree是ggplot2的拓展包,可以应用于进化树的绘制,还能对进化树丰富的注释分析。
今天跟大家分享关于如何在地图图层上添加散点图。 散点图需要精确的经纬度信息才能在叠加的图层上进行映射,因此我们选用中国省级轮廓地图以及各省省会城市的经纬度进行案例演示。 加载包: library(ggplot2) library(plyr) library(maptools) library(sp) 导入中国省界地图: china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") data1<- china_map@data data2<- data.fr
stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型,并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数,即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线,而不是基于数据点的平滑。
火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P value(P值),值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧
ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法,丰富了ggplot2文本的表现力。
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包,它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象(圆圈,线条等),主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx()函数定义,基于数据变量的几何对象的属性(位置,大小,颜色)由美学(aes())函数指定( 在geom_xxx()函数中)。任何ggplot图的基础层都是由ggplot()函数定义的空ggplot层,它描述了用于绘图的数据框。
今天用ggplot2作图y轴的标题想实现上图红框里的形式,查了一下如何实现 记录一下代码
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云