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    ggvis包—数据可视化交互

    简介 ggvis[1]是R一个数据可视化包,它可以: 使用与ggplot2类似的语法描述数据图形; 创建丰富交互式图形,在本地Rstudio或浏览器中使用这些图形; 利用shiny基础结构发布交互式图形...2 分组散点图 如果想要使用分组说明散点图,可以加入fill = ~factor(cyl)或者group_by(cyl)进行分布。...4 曲线图 使用layer_lines()绘制线图,当然可以和散点图合并,效果更好。...add_axis()可以设置坐标轴名称等其他参数。 6 型图 使用layer_boxplots()绘制型图,具体内部参数再次不做具体陈述。...小编有话说 本篇推送参考ggvis cookbook[2],小编也只是一个搬运工。这篇主要是对该包中常见图形进行静态展示,但是其实这个包更强大功能在于交互式。

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    散点图及数据分布情况

    接下来我们就连载其中一个佼佼者系统性本书笔记: 下面是YT分享 上一个笔记是:了解绘制条形图和折线图细节 本章节内容目录如下所示,如果觉得微信公众号排版不方便学习,也可以文末阅读原文前往电脑浏览器打开哦...即如果点太多,反正画出来也很乱,不如直接搞线图了。 #比如上面的数据集,我们希望把time设置为一个离散变量,但是time却被默认为数值型变量,因此要告诉ggplot进行分组。...#与直方图类似,可以通过binwidth()函数来控制折线图组距 #或者通过设定每组组距将x轴分为特定数目的组 ggplot(faithful, aes(x = waiting)) + geom_freqpoly...(outlier.size = 1.5, outlier.shape = 21) *之前我们探索了一些关于线图原理 线图是由和须两部分组成,范围是从数据下四分位数到上四分位数,也就是四分距..., group = sex), width = .25) +#对两个线图操作 #这里将x变量视为数值型变量并加减一个数值实现左右移动,这必须指定group,否则会只绘制一个线图 geom_dotplot

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    mlr3校准曲线也是一样画!

    tidymodels不能画校准曲线? 众所周知,tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线!相同类型mlr3也是不支持!大家多去github提issue,加速对校准曲线支持!...今天介绍mlr3怎么画校准曲线,还是那句话,校准曲线就是散点图,非说是折线图也行...... 加载R包 首先还是加载数据和R包,和之前数据一样。...曲线: autoplot(rr, type = "prc") plot of chunk unnamed-chunk-10 线图: autoplot(rr, measure = msr("classif.auc..."dashed")+ labs(x="Predicted Probability", y= "Observed Probability")+ theme_minimal() “校准曲线,学会了吗...生存资料怎么搞? 关于这两个问题,可以翻看我之前推文: 二分类资料校准曲线绘制 生存资料校准曲线绘制

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    R语言学习 - 线图(小提琴图、抖动图、区域散点图)

    线图 线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮展示图。在2014年Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用线图好处和一个在线绘制线图工具。...http://www.nature.com/nmeth/journal/v11/n2/full/nmeth.2811.html 一步步解析线图绘制 假设有这么一个基因表达矩阵,第一列为基因名字,后面几列为样品名字...绘制单个基因 (A)线图 为了更好展示效果,下面的矩阵增加了样品数量和样品分组信息。...长矩阵绘制线图 常规矩阵绘制线图要求必须是个方正矩阵输入,而有时想比较几个组里面检测值数目不同。...=50,hjust=0.5, vjust=0.5)) + theme(legend.position="none") p dev.off() 长表格形式自身就是常规矩阵melt后格式,这种用来绘制线图就很简单了

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    如何在线图添加显著性--代码分享

    多个水平线图,可以展示不同水平分布、平均值、方差等信息,也可以把显著性甚至多重比较加上去,R语言包这方面越来越友好了,代码都封装好了,十分流畅!...本节要实现下面截个图: 「单因素二水平T检验线图可视化」 「单因素三水平T检验线图可视化」 「单因素三水平柱形图」 「单因素三水平折线图」 「二因素柱形图」 「二因素折线图」 1....ggpubr包进行绘图: 1.1 绘制线图 library(ggplot2) library(ggpubr) ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y") 在这里插入图片描述...1.2 线图添加不同颜色 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group") 1.3 线图添加散点图 ggboxplot(dd,x = "Group...aes(group=Group2), label = "p.signif") # 有误差线图 p = ggline(dd,x = "Group1",y = "y",add = "mean_se"

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    R语言线图添加显著性--不同水平实现方法

    本节,介绍一下线图实现显著性添加方法,类似这种: 「单因素二水平T检验线图可视化」 「单因素三水平T检验线图可视化」 「单因素三水平柱形图」 「单因素三水平折线图」 「二因素柱形图」...ggpubr包进行绘图: 1.1 绘制线图 library(ggplot2) library(ggpubr) ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y") 在这里插入图片描述...1.2 线图添加不同颜色 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group") 1.3 线图添加散点图 ggboxplot(dd,x = "Group...",y = "y",color = "Group",add = "jitter") 1.4 线图+散点图+显著性水平 这里,默认统计方法是非参数统计Wilcoxon,如果想用t.test,见下面操作...aes(group=Group2), label = "p.signif") # 有误差线图 p = ggline(dd,x = "Group1",y = "y",add = "mean_se"

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    R数据科学|5.5.1 习题解答

    解答 可以绘制线图进行比较 nycflights13::flights %>% mutate( cancelled = is.na(dep_time), sched_hour =...然而,由于数据中有大量点,我将绘制对carat进行分区线图,需要注意是,装箱宽度选择很重要,如果宽度太大,就会模糊任何关系;如果宽度太小,值可能变化太大,无法揭示潜在趋势: ggplot...问题三 安装ggstance包,并创建一个横向线图。这种方法与使用coord_flip()函数有何区别?...问题四 线图存在问题是,在小数据集时代开发而成,对于现在大数据集会显示出数量极其庞大异常值。解决这个问题一种方法是使用字母价值图。...安装lvplot包,并尝试使用geom_lv()函数来显示价格基于切割质量分布。能发现什么问题?如何解释这种图形? 解答 像形图一样,字母值图形图对应于分位数。

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    数据处理神器tidyverse(2)ggplot2

    例如,如果你想在x轴上绘制带有gdpPercap散点图,在y轴上绘制lifeExp,那么可以添加一个带有相关美学函数geom_point()几何图层: # describe the base ggplot...我们还可以将points geom图层与line geom图层或任何其他类型geom图层组合在一起。 线图适用于绘制时间序列,因此下面我们使用点和线图绘制平均预期寿命。...如果你想在我们每个大陆地块上有一条单独线(而不是所有大陆聚合线),不需要为每个大陆添加一个单独层来得到以下图: ? 相反,当您按年计算平均预期寿命时,首先按“大陆”分组。.../地区年份分组数据框架上绘制一条线,则会得到一个奇怪锯齿形图案。...对于上面的线图示例,我们绘制了每个大陆平均预期寿命时间线,而不是指定“group”参数,您可以将colour参数指定为continent。 这将由continent自动分组和着色。

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    技术解析|如何绘制密度分布图

    前言 在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析文章中,我们使用了密度分布图和线图对薪资水平与学历对薪资影响进行了分析,那么早起就对这两种图形绘制方法进行解析,也借着这个机会讲一下我最喜欢绘图包...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来误差,能够精确地反映总体分布规律,密度分布图其实就是密度分布曲线填充。 原文密度分布图绘制软件为R,为啥不用Python?...OK,成功对不同岗位进行了区分,只剩下最后一步填充,并且有没有发现坐标轴是以科学计数法呈现,我们也对这一块处理一下 options(scipen=200) p + geom_density(aes(fill...= mean, aes(xintercept = salary,color=professional),linetype="dashed") 来看看最终效果,学会了吗 ?...结束语 以上就是使用R绘制漂亮密度分布图过程,我已将原始数据放在公众号后台回复招聘获取,感兴趣读者可以利用原始数据自己使用python进行处理得到我们需要数据格式再绘制,最后留一个问题,怎样绘制学历关于薪资线图

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    一行代码绘制出朋克风格可视化作品!?除了Python,这个技巧也可以~~

    当然有啦,今天小编就给大家推荐一个可以绘制赛博朋克风优秀第三方R包-ggCyberPunk,今天推文主要内容如下: R-ggCyberPunk包简介 R-ggCyberPunk包实例演示 R-ggCyberPunk...geom_glowing_line():绘制赛博朋克风发光线图(line plot )。 geom_linesaber():绘制赛博朋克风激光剑外观线图(line plot)。...", values_to = "count") #可视化绘制 plot01 <- ggplot(data = df,aes(x=Time, y = count, color = group, fill...R-ggCyberPunk包三个绘图函数,接下里,我们使用改包主题对常见图表进行朋克风格图表绘制,如下: 「geom_boxplot」:线图 plot4 <- ggplot(mpg, aes(class...如果不喜欢R绘制类似的图表,可以试试python可视化库-mplcyberpunk,更多关于mplcyberpunk库详细内容大家可参考:python-mplcyberpunk库[2] 总结 本期这篇推文

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    R语言ggplot2分组小提琴图加线图简单小例子

    作图是用groups做x轴,type填充颜色,每个group分为A,B两组 作图时候和普通线图小提琴图是一样 代码 ggplot(data = df, aes(x = groups, y =...image.png 线图宽度有点大,盖住了背后小提琴图,把宽度设置小一点,需要加width参数 ggplot(data = df, aes(x = groups, y = value, fill...image.png 这样就好了,上图每组小提琴图之间距离好像有点大,这个也可以用position这个参数调节 ggplot(data = df, aes(x = groups, y = value,...欢迎大家关注我公众号小明数据分析笔记本 另外还遇到一个问题是 R语言ggplot2作图如果文字标签包含罗马数字,如何输出pdf呢?...image.png 写代码有时候还挺无聊,找一些有意思代码自娱自乐一下,上面的视频是一个 玫瑰花代码,大家感兴趣可以自己试一下呀!大家记得关注我视频号呀!

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    ggplot2分组条形图饼图线图

    三、线图 head(ToothGrowth) ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose) #按提供药物种类分组 ggplot(data = ToothGrowth...,aes(x=supp,y=len,fill=supp))+geom_boxplot() #按剂量分组 ggplot(data = ToothGrowth,aes(x=dose,y=len,group=...') + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) + theme(legend.position = 'bottom') ggplot2 绘制线图加抖动点...(palette = 'Set1')+ facet_grid(~ supp,scales = 'free') ggplot2 绘制分面线图 写在最后:有时间我们会努力更新。...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缺憾。 bioinfoer.com 有些板块也可以预设为大家日常趣事分享等,欢迎大家来提建议。

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    qqboxplot--实现Q-Q plot和型图整合!

    导语 GUIDE ╲ qqboxplot作为ggplot扩展,可以实现q-q线图绘制。 背景介绍 形图(Box-plot)又称为盒式图或线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料统计图。...今天小编给大家介绍qqboxplot,正是整合了这两类图形,将Q-Q plot尾部信息合并到传统线图中,并显示尾部置信区间,qqboxplot对于大型数据集具有更高可靠性。...R包安装 BiocManager::install("qqboxplot") library(qqboxplot) 可视化介绍 01 比较线图、q-q图和 q-q线图 使用来自一名自闭症患者和一名对照患者随机基因样本...rep("t distribution, df=8", 1000), rep("t distribution, df=32", 1000))) 使用模拟数据绘制型图...: simulated_data %>% ggplot(aes(factor(group, levels=c("normal, mean=2", "t distribution, df=32", "

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    R绘图 | 表达矩阵画线图

    箱式图用于多组数据平均水平和变异程度直观分析比较。每组数据均可呈现其最小值、最大值、平均水平,最小值、最大值形成间距都可以反映数据变异程度。 主要函数为geom_boxplot()。...1 原始数据 常规表达矩阵每一行为一个基因,每一列为一个样本,如果拿到数据不符合上述规则,首先需要对数据进行调整。 如果每一行为一个样本,每一列为一个基因则需要使用t()进行转置。...|” as.data.frame() %>% # 只有数据框才能使用将行名变成一列命令 rownames_to_column() %>% # 将行名变成一列 mutate(group...= rep(c("control","treatment"),each = 4)) # 新增group列 转置后表达矩阵 2.2 宽数据转换长数据 宽数据是比较常用数据收集与储存样式,而长数据常用于画图...3 作图 library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ # 绘制线图

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    可视化绘制技巧|对多图合理排版布局

    图1 合并多幅图形 上面的代码中,首先绘制了三幅图形,线图,点图和时间序列图。然后使用cowplot包中plot_grid函数将三幅图形合并到一幅图当中。...使用ggExtra包可以非常轻松在图形中添加边缘分布图,可以添加图形包括直方图,线图和密度图。 下面的代码首先绘制了一幅散点图,然后添加了边际图形,如图7所示。...在散点图中添加一个关于x轴线图。 使用annotation_custom()函数函数添加图形元素,由于添加一个线图会与原来图形有一些点重叠,因此可以调整图形透明度。如下图8所示。...() # 线图 p3 <- ggplot(df2, aes(factor(1), y))+ geom_boxplot(width=0.3,color = 'red')+ theme_ipsum() #...图8 添加图形元素 上面的代码首先使用散点图中x轴对应数据创建了一幅线图,然后使用y轴对应变量绘制了一幅线图。然后将图形使用ggplotGrob函数转换成为一个图形元素(grob对象)。

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