本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息学专业,目前在复旦大学就读研究生,研究方向为宏基因组。
ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书,在此书中将graphs 分解成scales和layers,并将原始数据与表现形式分离开。
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:
学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包. 先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggpl
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。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一,添加点,线,箭头,线段,注释,甚至函数,公式,方差表都没有问题。
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:
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包,它有助于数据绘图。在本实验中,我们将简要介绍该软件包的一些功能。如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息,我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。
randomcoloR和paletteer的使用方式类似,都提供了直观的函数来生成和应用颜色方案。randomcoloR 包可以生成随机的颜色方案,非常适合当你需要快速创建一个颜色方案时使用。
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。
R基础教程可先阅读:R语言编程基础第一篇:语法基础 1 barplot()函数绘制 数据: Group Count1 Count2 Control 10 8 Drug1 28 13 Drug2 23 14 Drug3 9 18 Drug4 15 6 #读入数据 data = read.table("barplot.txt",header=T) #绘制条形图,仔细喊下面没一行代码都生成一个图,看他们的差别会知道参数是干嘛的。 barplot(data[,2]) barplot(data[,2],nam
在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图,这就很困难了。
今天是大年初二,这篇文章我只想传达一点: 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的,如果有,请换个关键词继续Google! 第一部分 首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言: 因为这个语言是肉丝儿(Ross Ihaka)和萝卜特(Robert Gentleman)两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言,所以叫做R语言。这两个人是统计学教授出身,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统!如果你平时的工作和统计相关,你好意思不会点R语言么? 另外,在R语言的官网上,有这样一
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;
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图,将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议,提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复,所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议,欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下: ## g
这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化,并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果:
泳道图可以展示不同患者在一定时间内接受不同治疗(或者处于不同时期)的情况,在肿瘤治疗领域的文献中很常见,但是竟然百度不到它的具体含义。。。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。
过去一年里,BBC 视觉与数据新闻(Visual and Data Journalism)团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表,我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。
作图的时候常出现一个问题,我把windows系统字体Times New Roman指定为图形里的字体,虽然在RStudio图形窗口会显示指定字体,但是在保存为PDF时出现问题,出现字体类别错误,指定字体无法显示。
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggforce」来绘制别具一格的条形图,下面小编通过一个案例来进行展示,图形仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。❞
介绍一个R包UpSetR,专门用来集合可视化,当多集合的韦恩图不容易看的时候,就是它大展身手的时候了。
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:
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.
话说“一图胜千言”,在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形,例如折线图、条形图、箱线图、点图等。
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。
不过,我做不到,我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。
为了严格实现图形语法,ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素,而且在很大程度上简化了代码的可读性。
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。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图,请使用facet_wrap()。 facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。 传递给facet_wrap()的变量应该是离散的。
Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包,是可视化工具的必备包。但是,需要知道ggplot2一定的理论与原理,对新手来说,入门门槛还是比较高的。
本次内容介绍条形图的绘制,包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
就是下面这张图,在途中用条形图展示了不同季节样本浮游动物的组成情况,同时使用带误差棒的折线图来表示浮游动物生物量的变化,相当于在一幅图中同时展示了群落的相对丰度和绝对丰度。
在数据分析报告中,条形图是很常见的一种表现形式,可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中,为了更加直接、美观,对图表的展现形式也有了越来越高的要求。通过强大的ggplot2包,也可以画出有特色的条
我们使用df <- df[-which(df$fraction < 0.03),]去掉部分或用AI处理.
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包,它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射,例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式,允许用户一步步构建图形,并且便于图层的修改。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
"ggplot2"是我们常用的绘图包,但是使用ggplot2绘图时,输出的坐标轴标签总是按照字母排序,无法使用我们输入文件中排列的顺序。今天小编就教大家解决这一问题。
柱状图又称条形图,在统计分析中的使用频率最高,也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
upset plot我们已经介绍了多种画法,包括最流行的UpsetR,还介绍了使用complexHeatmap包画upset plot,以及ggupset包。这些包各有各的特色,基本用法差不多,在一些组合图形方面各有不同,大家可以翻看之前的文章。
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