在ggplot2中,panel.lmlineq和panel.text的等价物是geom_smooth和geom_text。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
通过使用这两个几何对象,可以在ggplot2中实现类似panel.lmlineq和panel.text的功能,从而更好地展示数据和添加标签。
cowplot包是ggplot2的简单附加组件。 它旨在为ggplot2提供一个出版物就绪的主题,这个主题需要最少量的轴标签尺寸,情节背景等。对'ggplot2'库的一些有用的扩展和修改。 特别是,这个软件包可以很容易地将多个'ggplot2'图组合成一个并用字母标记它们,例如 A,B,C等,这是科学出版物经常需要的。 该软件包还提供了一个流线型和干净的主题,用于Wilke实验室,因此包名称代表Claus O. Wilke的绘图库。
通常,在统计绘图软件中,我们先确定图片类型(点,线)和所需绘图数据绘制某些类型的图表。在R语言中,许多开发者已经在基础图形之上开发了许多软件包,例如网ggplot2软件包。目前许多的可视化的软件包建立在ggplot2之上。Plotluck的目标是将可视化简单化处理,用户仅指定“(数据和变量关系),然后其他需求(例如,图的类型的选择)软件会自动决定。
ggplot2绘图系统拥有庞大、健全的图形美化系统,这一套图形美化依赖于图例调整系统、标度调整系统、标签调整系统、主题调整系统以及分面系统。 本节仅从主题调整系统来浅析ggplot2是如何实现脱离数据层面的信息,单独实现主题调整系统的。 从大的层面上来说,ggplot2的主题系统知识主要分为三个层面: 一、主题调整函数: 二、元素调整函数: 三、元素调整参数: 主题调整函数很好理解,就是用于封装主题的函数,可以是预设主题(系统默认的主题函数)、也可以是第三方接口包提供的定制主题(如ggthemes包、ggt
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
突然有了想法,做柱形图的时候可以不用 geom_bar() 或者 geom_col()直接画柱子的函数,可以用geom_segment()画线段的函数,只是需要准备示例数据集的时候稍微做一个调整就可以了
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。
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
1写在前面 最近的世界杯结果的确是让人大跌眼镜🕶️, 日本队🇯🇵先后击败世界杯冠军, 德国队🇩🇪和西班牙队🇪🇸, 韩国队🇰🇷逆转葡萄牙🇵🇹, 踩着乌拉圭🇺🇾进入淘汰赛(请韩国队🇰🇷自觉感谢裁判), 让无数人站上天台😂. 不过大家要是看看这几十年日本足球⚽️的发展也就不会觉得奇怪了, 就算有一天日本队将梦想照进现实,捧起大力神杯🏆, 我也不觉得有什么奇怪的. 还是祝各亚洲球队取得好成绩, 也祝梅西和C罗在顶峰相遇, 人生不留遗憾😘. ---- 接着是这一期的教程, 最近用了一下geomtextpath, 是个
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。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样,可以简单的理解为带有缺失值的热图,缺失值是空白格,其他值分别填充颜色。 那我们就按照这个思路来构造数据 将数据集按照以上格式整理好,存储在csv文件中。 首先是读入数据 df<-read.csv("example_da
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如
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:
直方图是一种对数据分布情况进行可视化的图形,它是二维统计图表,对应两个坐标分别是统计样本以及该样本对应的某个属性如频率等度量。
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。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 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
今天在一个交流群里看到有人问这个图如何实现?这种图叫玫瑰图或者花瓣图,如果使用R语言的ggplot2来做的话, 比较常规的实现办法是先做柱形图,然后再用极坐标,比如
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
学习材料:https://bookdown.org/rdpeng/RProgDA/the-grid-package.html#grobs
需求 我用ggplot2做了两幅图: 柱形图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=LETTERS[1:10],y=10:1) df ggplot()+ geo
https://stackoverflow.com/questions/7549694/add-regression-line-equation-and-r2-on-graph
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
The world map was constructed using the R package ggplot2 with the Natural Earth dataset.
在用RStudio的ggplot2包进行画图时常常记不住对应的美化代码,检索又要花费大量的时间。今天给大家推荐一款非常容易上手,且能够解决大家记不住代码痛点的RStudio扩展R包ggThemeAssist。
早上听完讲座才想起来,今天 520 了。那这样吧,小编给做了个小小的惊喜给读者们,年轻的盆友可以用这“小玩意”给自己心仪的对象表白了。
https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.202110625
今天继续 跟着Nature Communications学画图 系列第三篇。学习R语言ggplot2包画箱线图。
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了,可参考Bio|manhattan图 进行绘制。
ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图(利用color分
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码,而且还要反复修改、预览,很是费时费力。
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
本篇讲第一个问题(测度转换之等价物转换),下篇讲第二个问题(测度转换之漂移项转换),我知道现在你听的一头雾水,希望看完这两篇后你能明白其含义。
ggplot2作图X轴默认坐标轴的刻度是朝下的,Y轴默认的刻度是朝左的,如果要改为朝上和朝右,该如何设置。之前也有人问过这个问题
论文对应的代码是公开的 https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
R-Ladies是一个世界性的促进R语言社区性别多样性的组织,本文分析了这个组织的粉丝成员分布信息。
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制",也得到很多小伙伴的响应
概括的说元素函数主要有四种:element_text(文本)、element_lines(线条)、element_rect(矩形块)和element_blank(主题), 方式总体为 theme(主题元素=函数(参数))
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
umap/tsne图作为单细胞转录组的王牌图形之一,当seurat 或者 singleR 直接绘制的umap/tsne 图需要调整的时候,可能比较难调整,当然AI或者PS都可以办到 。但是本次主要分享使用ggplot2进行可视化,能比较方便的进行后期的微调 ,也学习回顾了ggplot2的基本参数。
今天试着重复的图片对应着的是论文附件中的Figure8c,基因结构图,论文中文字部分对图的描述是 Gene structure of Lsat_6X11620. Closed bars represent exons, and open bars represent untranslated regions and introns. The positions of the SNPs in the promoter region are indicated by black triangles. An highly associated SNP, A-to-G transition at Chr. 6:15,542,968 is represented by a red triangle.
基础图形函数可自动调用,而grid和lattice函数的调用必须要加载相应的包(如library(lattice))。要调用ggplot2函数需下载并安装该包(install.packages("ggplot2")),第一次使用前还要进行加载(library(ggplot2))。
在一个交流群看到有人问这个图怎么实现,今天的推文我们来介绍一下如何用R预言的ggplot2实现上面这个图。
第三个小图和第四。五个颜色和透明度都是设置一样的,最后效果看起来 为 啥差别这么大呢?没有想明白原因
guide函数作为scale_类函数中的一个内函数,通常配合比例尺函数一起使用,但是由于取其内含有众多的参数,因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿,因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。
用许多条目来表示和比较时间序列,将它们绘制为折线图可能具有挑战性。绘制此类数据集的一种更方便的方法是地平线图,它能够压缩数据但仍保留所有信息。
R基础教程可先阅读:R语言编程基础第一篇:语法基础 ggplot2绘制小提琴图 library(ggplot2) library(gplots) library(RColorBrewer) options(StringAsFactors=FALSE) #read in the data file data = read.table('violin_plot.txt', sep="\t", header=T) #take a glance at the data head(data) dim(data) d
image.png 另外一种形式,以下代码来自网络,原文地址 https://stackoverflow.com/questions/54964279/how-to-create-a-world-street-map-with-r
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。生信宝典对代码进行了系统测试和解释。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云