ggplot 的教程大放送之前，我想先把我屯的一些学习资源给大家看看~ 该网站链接：https://www.r-graph-gallery.com/histogram_several_group.html...基本用法 超级强大的网站，提供了各种类型的图形： 按照颜色对其类型进行分类： 基础R 与ggplot 的快捷操作 如果你想通过这个网站初学base 与ggplot 这两类R 的图形对象，也不失为一个不错的选择...进阶的学习库 image.png 除了基础R 和ggplot 外，还有交互图表与R md 的教程，简直是小白们的福音呀！...比如这个plotly::ggplotly 函数，就可以在ggplot 对象基础上，作出漂亮的交互图片： 高阶者们的大礼包 该选项会链接到一个网站data-to-viz：https://www.data-to-viz.com.../caveat/pie.html 该网站汇集了绘图时应该避免的各种问题： 比如排名前十的问题： 这里看看饼图的问题： 对于人类来说，似乎饼图并不是一个很好的表现数据比例及其差异的选择：甚至我们还会让它变得更糟
，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2...这里我们利用R自带的鸢尾花数据绘制了一个简单的散点图，接着我们只需要简单的一行代码就可以实现神奇的转换效果： library(plotly) ggplotly(p) ? ...可以观察到，经过ggplotly()处理后的ggplot2图像通过R-studio中的viewer窗口打开，即当前的图像是网页文件，而随着我们鼠标的放置，可以在保留原有ggplot2外观的情况下，进行plotly...式的交互操作，注意上图中我们鼠标放置点位对应显示的悬浮标签，其中的内容是默认的格式，即在这张ggplot2图像中所涉及到的所有信息，在上图中即为横纵轴对应的数据，以及在定义形状和颜色时使用到的分类属性信息...参考资料：https://www.r-bloggers.com/get-the-best-from-ggplotly/
更多设置 在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...包的颜色(Garnier 2018)； 可用 scale_*_manual() 手动定义我们自己的颜色集，此函数有一个逻辑参数叫 drop ，用来决定是否在尺度中保留不常用的因子水平； 连续变量的颜色刻度可以用...如果你是可视化的 R 小白，推荐你看一下庄小编的 ggplot 可视化教程，课件如下：R分享｜自制112页可视化课件。在公众号回复：可视化文稿 即可免费获得，对应的视频教程见b站。...plotly 与 ggplot2 结合，可创建交互式地图，实现放大、缩小、移动等操作。 例子1： 我们还是使用原来那个地图作为例子，这时候使用ggplotly()将其转化为一个可交互的图形。...) + geom_sf(aes(fill = SID74)) + scale_fill_viridis() + theme_bw() ggplotly(p2) plotly 与 ggplot2
geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包，它使用sna包计算网络布局，并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。...#边有方向 labelon = TRUE, size = 1, labelcolour = 'black', #labelon给节点添加标签，调整大小和颜色...= "label_both") + theme_net() + theme(panel.background = element_rect(colour = 'black')) 二、与ggplotly...ggplotly(p2) 2....guides(linetype = FALSE) #guides,是否移除图例 ggplotly(gg) 小编总结： 除了Cytoscape软件以外，我们也可使用geomnet包来绘制网络图
本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图，本期涉及的知识点如下： stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线 颜色映射相关性散点图绘制...这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中的绘图技巧一样，下面我直接给出代码,如下： #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library...(ggthemes) palette<-brewer.pal(11,"Spectral") plot2 ggplot(data = scatter_data,aes(x = true_data,...", title = "The scatter chart of Train data and Tset data", subtitle = "scatter R-ggplot2...（图中colorbar的位置、字体都是可以自由设置的啊） 总结 使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题，提高绘图效率。
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化，下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。 rCharts包 说起R语言的交互包，第一个想到的应该就是rCharts包。...下面以眼睛和头发颜色的数据(HairEyeColor)为例说明nPlot绘图的基本原理。...我们按照眼睛的颜色进行分组(group=”eye”),对头发颜色人数绘制柱状图，并将类型设置为柱状图组合方式(type=”multiBarChart”)，这样可以实现分组和叠加效果。...如果你已熟悉ggplot2的绘图系统，也可以针对ggplot2绘制的对象p，利用ggplotly函数实现交互效果。...例如我们想对ggplot绘制的密度图实现交互效果，执行以下代码即可： library(plotly) p ggplot(data=lattice::singer,aes(x=height,fill
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。...=1:10) library(ggplot2) ggplot(df,aes(A,B))+ geom_point(size=5)+ theme_minimal()+ ggtitle(expression...expression(paste(italic("ABC"),"123"))) 下面进入今天推文的正式内容 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 df2ggplot2_heatmap_color_bar.csv...legend.title = element_blank())+ scale_fill_manual(values = c("green","blue","red")) 将分组颜色条和热图拼接到一起
继上次使用tmap包制作含有指北针(compass)和比例尺(scale bar)以及南海小地图的添加，详细内容分别见如下两篇文章：R-tmap 绘制带指北针和比例尺的空间地图和 R-tmap+grid...虽然tmap包有着类似于ggplot2绘图语法，但对习惯使用ggplot2绘图的小伙伴怎不怎么友好。那么今天本期推文就使用 ggspatial 包实现指北针和比例尺的添加。...主要涉及的知识点如下： sf包shp文件读取及转换投影 ggplot2 + ggspatial 实现指北针和比例尺的添加 sf 读取shp文件并转换投影 我想经常使用R处理空间数据的小伙伴们对sf包一定特别熟悉...这里提一下：有的小伙伴说R添加字体比较麻烦，我是这么添加的： #添加字体 windowsFonts( Cinzel = windowsFont("Cinzel"),#这里使用的是字体的主题名称...总结 本期推文我们使用ggspatial包、ggplot2包以及sf包的geom_sf()完成另一种指北针和比例尺地图的绘制，希望给大家一些绘制灵感。
最近发现R语言的官方CRAN中有一款名叫plotly的包，详细了解了下，这个plotly是基于js脚本语言开发的专用于动态交互可视化的利器，开发有在线版和桌面本，而且效果相当不错！...而这里提到的plotly包就是该机构专门针对R语言环境发布的可视化包（具有不仅R语言，给MATLAB和Python都留有接口），不但可以协助ggplot2包将静态图表动态化，而且拥有自己独特的作图函数语法...这个包因为是辅助ggplot2开发的，所以需要ggplot2包同时加载协同工作。...但是有了plotly包的辅助，ggplot所做出来的图表立马可是实现以上所述的功能： 而所需要的函数却极其简单： ggplotly() ?...()+theme_economist()+scale_colour_economist()+facet_wrap(~cut) ggplotly() ?
crisis https://www.nature.com/articles/s41586-023-05710-8 s41586-023-05710-8.pdf 大部分图的原始数据都有，争取把有原始数据的图都用R语言来复现一下...) ggplot()+ geom_point(data=fig1a, aes(x=log2(FC_Replicate_1), y=log2...shape=21, fill="#f1f1f1", color="black")+ theme_bw() image.png 给指定的点映射颜色...这里我的处理方式是把想要映射颜色的点单独挑出来，然后再叠加一层 geneSelected<-c("ZBP1","IFNB1","CGAS","IFNAR1","STING","IFNAR2") match...内容可能会存在错误，请大家批判着看，欢迎大家指出其中的错误 示例数据和代码可以给推文点赞，然后点击在看，最后留言获取 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和
背景 ggplot2 色轮图 一、默认修改颜色 mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl) p ggplot(mtcars, aes(x=cyl,...默认配色 p ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg,color=mpg)) +geom_point() p #两种渐变色 p+scale_color_gradient(low...绘图调整以前的excel主题 四、绘图布局 library(ggplot2) library(ggExtra) data(mtcars) # classic plot : p ggplot(mtcars...) library(gridExtra) # Make 3 simple graphics: g1 ggplot(mtcars, aes(x=qsec)) + geom_density(fill...(mtcars, aes(x=cyl, y=mpg, fill=cyl)) +geom_boxplot() ggplotly(p) 生成的是一个网页，鼠标移动、放大、可存储到本地png。
tayloRswift 安装方式 install.packages(c("tayloRswift")) 总共涉及到11个专辑的封面 离散型变量或者连续型变量都可以使用 下面用鸢尾花的数据集演示 library(ggplot2...) library(tayloRswift) colnames(iris) p1ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+ geom_point...(aes(color=Species),size=5)+ theme_bw()+ scale_color_taylor(palette = "lover") p2ggplot(iris,aes
今天推文是R语言ggplot2每周一图活动第二周的示例数据和代码 重复的内容是 image.png 数据和代码的链接是 https://github.com/z3tt/TidyTuesday/blob.../main/R/2019_16_DataVizMistakes.Rmd 当然我没有完全重复这个图的代码，而是做了一些修改，下面是修改过后的代码出图 image.png 以下是作图代码 dat01<-...read.csv("women_research.csv") head(dat01) library(ggplot2) ggplot(data = dat01,aes(x=percent_women...,y=field))+ geom_point() ggplot(data = dat01,aes(x=percent_women,y=field))+ geom_point(aes(size=...percent_women)) ggplot(data = dat01,aes(x=percent_women,y=field))+ geom_point(aes(size=percent_women
以R可视化为桥梁 经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。...终于，可以引出第一个可视化包ggplot2了，这个包在统计学界名气很大，功能也极为成熟，是R语言可视化中不可回避的内容。...在这里，这个变量选取X3,对应变量标签中的Infection Risk 代码如下： infection_ggplot ggplot(senic, aes(X3)) + stat_density(geom...和R语言可视化功能有些认识了？...7.1 与ggplot2的衔接 ggplotly函数可将ggplot2的图转化为plotly ggplotly(infection_ggplot, message=FALSE) 7.2 直方图与离群值
一 载入R包，数据 1）载入数据处理的tidyverse包，使用qqman中gwasResults示例数据集 #载入R包 #install.packages("qqman") library(qqman...BPcum, y=-log10(P))) + #设置点的大小，透明度 geom_point( aes(color=as.factor(CHR)), alpha=0.8, size=1.3) + #设置颜色...当然了既然是ggplot2绘制的Manhattan图（点图），那么关于点，线，坐标，主题的设置当然都可以设置了，看这里 ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化...element_blank(), panel.grid.major.x = element_blank(), panel.grid.minor.x = element_blank() ) ggplotly...以上就是ggplot2绘制一些常见的Manhattan图，好处当然就是兼容ggplot2的参数，也就可以根据需要自行设置。
目录 R语言之可视化①误差棒 R语言之可视化②点图 R语言之可视化③点图续 R语言之可视化④点韦恩图upsetR R语言之可视化⑤R图形系统 R语言之可视化⑥R图形系统续 R语言之可视化⑦easyGgplot2...散点图 R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续 ====================================== 根据组更改条形图颜色 可以将颜色指定为十六进制RGB三元组，例如“...还可以使用其他颜色比例，例如从RColorBrewer包中提取的颜色比例。 这里已经详细描述了R中可用的不同颜色系统。...要根据组更改条形图颜色，必须使用参数groupName指定包含组的数据列的名称。 使用参数groupColors，通过十六进制代码或名称指定颜色。...使用参brewerPalette，使用RColorBrewerpalette指定颜色。
ggplot绘制map R语言可以进行数据分析，也可以进行地图绘制，而且非常简洁，快速。...这篇文章主要讲述如何利用R语言中的ggplot与sf绘制带有指北针、图列与标尺的地图 屏幕快照 2020-06-28 下午9.27.59.png 数据 我们下载非洲地区54个国家的图层Afirca.json...来增加比例尺。...默认的图例颜色是blue色调，我们可以根据 来更改红色基准的色调。...Chapter 8: Making maps with R ggplot2 主题背景设置
今天再介绍一个画upset plot的R包（感觉有点像收集龙珠了），这个包不得了，官方宣传：具有UpsetR的所有优点，且完全支持ggplot2语法！...和其他同类型R包的比较 安装 数据集 基础使用 挑选交集 交集选择模式 展示所有集合 添加图形 调整交集条形图（intersection size） 调整标签外观 增加颜色映射 调整高度比例 隐藏intersection...size 展示集合比例 使用ggplot2继续调整 和其他同类型R包的比较 UpsetR：画upset plot的强大工具和先锋，但是不支持ggplot语法，且很久没更新了； ggupset：支持ggplot...) ## title year length budget rating votes r1 r2 r3 r4 r5 ## 1...r7 r8 r9 r10 mpaa Action Animation Comedy Drama Documentary ## 1 24.5 24.5 14.5 4.5 4.5
宽数据变成 长数据 melt.data <- melt(data, variable.name = 'Cell', value.name = 'Relative') head(melt.data) 基础R包...二、条形图(相对比例) # 8个样品组的 22种免疫细胞比例 p ggplot(melt.data ,aes(x = Status, # 设置x轴...详解RColorBrewer包 ggplot2画图时会自带配色设置，但一般比较难看。当想使用一些高级，现有的颜色搭配时，不妨考虑下RColorBrewer包。...主要通过scale_fill_manual函数添加颜色 先选择色块:调用Spectral调色板，取11个颜色，赋值给cols 把cols赋值给colorRampPalette 添加到ggplot2:scale_fill_manual...：Spectral调色板选择11个颜色，在这11个颜色之间进行连续取值（共22个颜色） # 若添加到ggplot2 # scale_fill_manual(values = colorRampPalette
(cd) + geom_sf(aes(geometry = geometry, fill = covid)) image.png 但是最后的结果图，我们发现，label排序很乱，而且对应的颜色是ggplot...参考GGPLOT LEGEND TITLE, POSITION AND LABELS 3.更改图例颜色 更改颜色及顺序用到scale_fill_manual函数，这里是分类变量的设定。...我们来找一下对应颜色语言配色方案: Colors in R。...参考R 地图绘制-比例尺与指北针如何改变比例尺大小及位置。...后续会更新 参考 ggplot2 legend : Easy steps to change the position and the appearance of a graph legend in R
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