我在ggplot2上的热图没有显示部分数据，但data.frame似乎没问题 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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ggplot2版本的热图-方便拼图！

之前写了8篇推文详细介绍了complexheatmap画热图，大家可以在公众号后台搜索即可看到！...超详细的R语言热图之complexheatmap系列1 前几天介绍了ggplot2版本的韦恩图，说到现在R语言画图都在ggplot2化,热图当然也不能例外！...今天介绍的ggheatmap，国产R包，必须支持！支持图层语法，也是把热图分为好几个部分，然后再拼起来，得到一个ggplot2对象，最大的好处是方便拼图，因为生信文章里就喜欢把热图和其他图片拼一起。...ggheatmap_plotist()：提取热图各组件 github主页上把ggheatmap()这个函数的所有参数都列出来了，大家看看，我就不翻译了，名字非常直观！...这个热图和前面介绍过的aplot拼热图类似，也是可以拆分成不同部分的，然后可以对每个部件进行自定义，支持ggplot2的theme()。

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116-R可视化36-把你长长的坐标轴弄短

参考： Line segments and curves — geom_segment • ggplot2 (tidyverse.org)[1] 前言最近发现一张有意思的umap 图：看起来，比传统的...而因为二者的长度并不相同，如果在图上显示等长的线段，因为比例的差异，UMAP_1 上显示的长度相对较长，就会让我们错以为二者并非是等长的。...而且如果我想要给小坐标图坐标轴加点文字，就得用geom_text 在坐标里寻找它们的位置了。如果是拼图呢？可直接拼接的话，是没有办法得到这种覆盖的效果。...ggplot 图层的叠加：但问题是，这种方法是无法在坐标框以外的位置添加的。...似乎左下角的箭头被遮住了似的。用图层叠放函数方法反正坐标空隙都已经出来了，即使是在坐标轴的图层位置叠放，也不难看的。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

abline()、hline()与vline() 　　在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()：　　...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...； 2.4 bin2d() 　　二维热图也是一种非常实用的图像，我们可以用来一览数据的某两个变量上的指标分布情况： library(ggplot2) d 部分内容伸出边界，这里我们令vjust = "inward", hjust = "inward"使得它自适应的调整位置以显示全部信息： ggplot(df, aes(x, y)) + geom_text...，且更为美观，ggplot2可以绘制出与seaborn中的小提琴图同样优美的图形，因为涉及的内容比较复杂，我准备在之后单独开一篇来介绍，下面仅展示一张简单的小提琴图： library(ggplot2)

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一步一步教你使用ggtree

里，我介绍了强大的系统发育树在线可视化工具iTOL。然而，掌握一款本地的系统发育树可视化工具也是十分必要的。...中的treeio，以及ggplot2、ggstance、ape等软件包，如果安装失败，可能是没有预先安装依赖包。...⑵系统发育树与其他数据整合展示除了系统发育树内置数据的注释，ggtree还可以整合其他数据进行可视化注释，接下来我们使用facet_plot函数在发育树后面绘制每个物种的序列分布柱状图，完整脚本如下：...接下来我们还可以使用gheatmap在发育树后面绘制每个物种的序列分布热图，gheatmap支持矩阵作为输入数据，完整脚本如下： library(ggplot2) library(ggtree) library...ggtree软件包的inset函数可以实现系统发育树节点或末端内插注释图形，从而极大丰富系统发育树的展示内容，下面我们在系统发育树tip处添加序列分布饼图，完整脚本如下所示： library(ggplot2

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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...") x<-seq(-1,1,by=0.001) dfdata.frame(matrix(sample(x,90),nrow = 6)) head(df) colnames(df)data.frame( x = -Inf, xend = Inf, y = seq(1.5,14.5,1), yend = seq(1.5,14.5,1) ) 画图 library(ggplot2...暂时不知道了，手动编辑吧，可能得费一些时间 image.png 这样手动调整还挺费时间的，今天就先到这里了，好好想想有没有用代码实现的办法，欢迎大家留言讨论呀!

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这26款好看的可视化R包助你一臂之力

参数设置包括：1)连续型9种颜色；极端型11种颜色等2）配色高大上，基本满足大部分的使用场景3）可以生成多种自己喜欢的颜色库。...5.名称：ggannotate包简介：在github上，对于ggplot2觉得调legends的位置，图形形状觉得费力的同学，可以使用ggannotate进行交互式修图，让你使用R有一种使用Graphpad...7.名称：Plotly 简介：Plotly更多是因为其在线绘图工具的属性为人所知，比如GEPIA网站中一个热图的可视化就用到了plotly的外接，但其实他也是一个可视化R包。...8.名称：ggstatsplot 简介：ggstatsplot能够提供更为丰富信息的包,其实就是画出高质量的图，不需要我们花费过多的精力去调整绘图细节,举个例子，一般的探索性数据分过程析包括数据可视化与数据统计两个部分...一个矩阵，一个分组文件，是否显示坐标轴，三个参数到位，一个精美的PCA图就来了。想加上椭圆没问题，设置ellipse为T，想加上箭头没问题，var.axes=T. 缺点：加上三维展示更好。

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数据处理基础—ggplot2了解一下

很明显，我们刚刚创建的图表信息量不大，因为它们上没有显示数据。要显示数据，我们需要使用geoms。 5.8.4 Geoms 我们可以使用geoms来指定我们希望数据在图表上显示的方式。...例如，我们选择的geom可以指定我们的数据显示为散点图，条形图或箱形图。让我们看看我们的图形怎样看起来像散点图。...现在我们可以看到，cell1和cell2中的基因表达之间似乎没有任何关联。鉴于我们counts随机生成，这并不令人惊讶。任务2：修改上面的命令以创建折线图。提示：执行?...我们可以创建一个10维图来绘制来自所有10个细胞的数据，但这是a）不可能与ggplot b）不太容易解释。...任务4：使用更新的counts数据框绘制散点图，其中Gene_ids为x变量，Counts为y变量 5.8.6 绘制热图可视化基因表达数据的常用方法是使用热图。

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cytofWorkflow之基本质量控制（三）

facet$params$ncol <- 6 p 密度图显示，信号值被归一化。...样品之间的距离关系这样的图表在我一直讲解的表达矩阵分析也是如此。...抗体信号强度在所有病人的热图可以看到，在Ref组里面非常多的CD4表达，在BCRXL组却低，所以最后对这些样本的细胞进行聚类分群后，是可以看到CD4阳性T细胞的比例差异的。...PCA-based non-redundancy score 比较难理解，反正绝大部分情况下我是忽略这张图的，虽然说cytofWorkflow教程里面展现了它。...其实这个时候的分析，跟纯粹的单细胞转录组就非常类似了。单细胞转录组数据分析的细节，以及背景我就不赘述了，看我在《单细胞天地》的单细胞基础10讲。

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「Workshop」第十五期：热图

热图可以直观上通过颜色深浅来呈现多个变量之间的关系或者区别热图可以呈现出多变量聚类结果基本元素数据预处理热图主图参数注释内容（显著性；图例）解决问题色块控制（热图红蓝色块问题，数字大小和正负值问题...）显示部分热图标记相关系数热图显著性数值差异太大热图区分不明显配色 pheatmap包 1....画热图默认参数 > pheatmap(test) 参数都没有设置，聚类是默认的，默认同时对矩阵数据的行和列聚类，可以单独设置仅仅对行或者列聚类。...，在图上没有直接显示类中的具体变量，但是可以通过查看热图列表得到这个信息。...pheatmap这个包使用的数据形式是矩阵，在变量内部进行相关分析时，有一半数据冗余，但是矩阵形式只能通过test[upper.tri(test)] 似乎参数里也没有可以直接画上下三角热图的参数

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ggplot2实现一幅自己叫不上来名字的图

在论文里看到了一张图如下： ? 最近可能会用到，就琢磨了一下如何实现。不知道这种图叫什么名字，没办法搜索。但是感觉R语言里应该有现成的包来做这幅图。这幅图和ggplot2做的热图有点像。...试着用ggplot2来实现这张图。...通常用ggplot2做热图会用geom_tile()函数首先是geom_tile()函数的一个例子参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2...想到一个解决办法是将Metric4，3，2，1 分成四份数据集，分别使用geom_tile()函数作图，然后在将图拼接起来。...image.png 接下来发现一个问题：图片之间的空白部分有一点大，如何调整让他们紧挨着呢？

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绘图代码|10种绘制热图方法，你想要的全都有！

热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法，它具有丰富的色彩变化，并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。...R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包，今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法，一起来学习一下吧 ? ? ?...静态热图 01 ggplot2包的ggplot函数 library(ggplot2) ####建立模拟数据集 set.seed(123) Year <- rep(2006:2015, each = 4)...05 ComplexHeatmap包 ComplexHeatmap包擅长绘制复杂的热图，有很多功能，大家在实操的时候可以多多尝试。...小编总结其实上述工具包的功能都很强大，有些小编只是针对热图方面进行简单介绍，大家可以去安装学习，借鉴到符合自己数据可视化的方法~ 科研菌学术讨论群，在群内可以用自己的昵称，广告一律踢；其他公众号的宣传也不发

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做数据分析，Python和R究竟哪个更强？

根据Stack Overflow在2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言。另一方面，11.2％的数据科学家使用R语言。 ?...根据Ben Frederickson进行的一项调查显示，Jupyter Notebook在Github上的月活跃用户(MAU)的占比在2015年后大幅上升。 ?...与基础的R图形相比，ggplot2允许用户在更高的抽象级别自定义绘图组件。ggplot2提供的50多种图像适用于各种行业，我最喜欢的图有日历热图，层次树图和集群图等。...ggplot2中的日历热图(左上)、集群图(左下)和层次树图(右下) Python也有出色的数据可视化库。Matplotlib及其seaborn扩展对可视化和生成统计图很有帮助。...在此我没有进行探索性数据分析和特征工程，我简单地做了80-20的训练测试的分割，用预测器来匹配逻辑回归模型。

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10种绘制热图方法，你想要的全都有！

导语 GUIDE ╲ 热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法，它具有丰富的色彩变化，并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。...R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包，今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法，一起来学习一下吧静态热图 01 ggplot2包的ggplot函数 library....2函数该函数能够产生高度定制的热图。...= annotation_col #添加注释 ) 05 ComplexHeatmap包 ComplexHeatmap包擅长绘制复杂的热图，有很多功能，大家在实操的时候可以多多尝试...，有些小编只是针对热图方面进行简单介绍，大家可以去安装学习，借鉴到符合自己数据可视化的方法~

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R语言学习 - 热图绘制 (heatmap)

热图绘制热图是做分析时常用的展示方式，简单、直观、清晰。可以用来显示基因在不同样品中表达的高低、表观修饰水平的高低等。任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。...本篇使用R的ggplot2包实现从原始数据读入到热图输出的过程，并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具，只需要提供矩阵，即可一键绘图。...在使用ggplot2作图时，有一种长表格模式是最为常用的，尤其是数据不规则时，更应该使用（这点，我们在讲解箱线图时再说）。...p ## 如果你没有使用Rstudio或其它R图形版工具，而是在远程登录的服务器上运行的交互式R，需要输入下面的语句，获得输出图形（图形存储于R的工作目录下的Rplots.pdf文件中）。...但实际绘制时，经常会碰到由于数值变化很大，导致颜色过于集中，使得图的可读性下降很多。因此需要对数据进行一些处理，具体的下次再说。

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tidyHeatmap使用长数据绘制热图

tidyHeatmap基于ComplexHeatmap，遵循图形语法，最大的好处是直接使用长数据画热图，这是目前其他画热图的R包所不具备的。...目前大部分图形都是基于ggplot2绘制的，需要长数据，现在画热图也可以直接用长数据了，不需要再进行各种转换，这是我认为最大的优点。...tidybulk我用过，初体验还不错，以后有机会给大家介绍。...value, scale = "row", palette_value = c("red", "white", "blue") ) 分割热图...热图分割的思路也是非常tidy，直接使用group_by()即可。

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审美不够，配色来凑，数量不够，拿啥来凑?

这个问题分R和python两个部分来讲。首先是R 配色R包很多，比如ggsci，RcolorBrewer，我最喜欢的当属paletteer，它集百家之长，是大量配色R包的合体。...其实热图的帮助文档教我们了：运行这句代码你会发现他就是把RdYlBu分成了100种。...，体会不到着100种颜色具体是什么，但Rstudio的脚本编辑器是可以显示背景色的，把上面的结果复制一下就能显示出来啦。...然后是python 可搞笑了，我画图时，以为get_camp就是拆分颜色用的，结果当细胞亚群数量多的时候，画出来的图居然有重复色！那不就尴尬了吗，不同的细胞亚群应该是不同的颜色才对的！...拆完之后图上就没有重复色啦这些配色风格都是来自matplotlib，除了上面用到的twilight和Set1之外还有很多：以下来自kimi：在matplotlib中，有多种预定义的颜色映射（colormaps

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空间转录组细胞类型和配受体的空间定位图

作者，Evil Genius空间细胞类型方向图空间细胞类型密度分布图空间转录组数据分析之近邻热图绘制10X单细胞（10X空间转录组）分析回顾之一些细节绘图操作10X空间转录组的画图操作（基础知识）文献中的热图代码实现...（热图标记感兴趣的基因,基础知识）ggplot2给并排条形图自定义添加P值这一篇我们继续来分享一点空间的个性化绘图内容，当然我知道了大家做了空间转录组拿到了公司的分析结果，但是都是标准化的结果，连图片什么的都是标准化的做法...，大家要注意一点，凡是好一点的文章图片都是精修的，而且没有两篇文章的图片格式是一样的。...今天我们来实现下面这张图图片好看的图片需要以下几个要素： 1、主题：一幅好照片必须有一个鲜明的主题，可以是表现一件事、一个人，也可以表现组照作品故事中的某一个细节。...人生没有永远的高居临下，也没有永远的低谷失意，一路走下去才是人生的本意。其实无论发生任何事，都是教我们如何做人，低调前行是最为稳妥的做法，平凡就很好。生活很好，有你更好

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答读者问：R语言ggplot2绘制热图展示GO富集分析结果的简单小例子

昨天有读者在公众号留言问下面这个热图如何画 image.png 这个图的实现办法有很多，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2实现上图的代码。...首先是构造示例数据构造两份数据一份是最左侧的分组颜色条一份是右侧展示数值的热图构造数据用到的代码 x<-seq(0,1,by=0.001) set.seed(1234) x1<-sample(x...，或者直接在文末留言数据部分截图如下 image.png image.png 首先是画右侧的如图最基本的热图代码 df1<-read.csv("GO_qvalue.csv",header = T,row.names...(angle = 90,hjust=1,vjust = 0.5))+ scale_fill_gradient(low="red",high="green") image.png 说实话这个红绿配色的热图我真欣赏不来...image.png 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本

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R语言ggplot2画热图添加分组信息的颜色条

之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现，又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文，发现他是用geom_tile()函数实现的，仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。...首先解决昨天的遗留问题：ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线非常感谢下面这位的留言文本添加下划线的小例子 dfdata.frame(A=1:10, B...首先是准备热图的数据如何画这个热图昨天的推文已经介绍过了，点击下方蓝色字可以直达昨天的推文 R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子接下来是准备分组颜色条的数据下面是画这个颜色条...用代码如何实现我暂时还不知道，出图以后手动编辑吧！

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使用decoupleR一次性实现11种基因集的活性打分（R与Python我都要）

我们有：掌握Python，解锁单细胞数据的无限可能，也有：生信入门&数据挖掘线上直播课12月班，掌握多种编程语言更方便应对各种生物信息学数据分析场合！...就是因为考虑到绝大部分小伙伴是Python和R编程语言的二选一，所以为了自己的工具使用更广泛，很多开发者会特意分发不同版本的软件。...acc=GSE119931，是一个表观调控的项目，其中转录组数据部分样品信息如下所示： 1、首先加载示例数据作者已经对此数据集进行了预处理，并放到了包中： # 加载 inputs_dir 的模型为：Multivariate Linear Model (MLM)，MLM在文章中方法的可靠性排前三。...::xlab("Pathways") p 结果：与野生型（WT）相比，敲除型（KO）中的p53和TRAIL通路被抑制，而MAPKK和JAK-STAT通路似乎被激活，与上面的每个样本中活性打分热图基本一致

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