专注R语言在生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load(..."E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family...scale_alpha_manual(values = c(0.3, 0.6), guide = "none") + # css样式的标题 labs(title = "突出显示...个别条形的重叠条形图")+ # 主题细节调整 theme(plot.title = element_markdown(),...axis.text.x = element_blank() ) 本文用到了很多之前学过的R包和技巧： ggplot2修改坐标轴详细介绍 超详细教程：修改ggplot2
我在看过的一些 Nature 文章和 COSMIC 数据库中看到用点图来展示不同癌症类型下 TMB 的分布差异。...在 R 包中，我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图，用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较，这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题，我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。...而且，该图可以拓展到任意可以适应的场景下，所以我想基于 ggplot2 来创建一个通用的绘图函数。 ?...下面是一个使用示例，通过构建一个示例数据进行绘图，展示如何传入分组变量和值变量、分组标签位置、排序以及点的透明度等： set.seed(1234) data <- data.frame( yval...源代码 目前该图的实现代码如下，代码通过 https://github.com/ShixiangWang/sigminer/blob/master/R/show_group_distribution.R
第一部分：点图 在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图，参数x是一组数值型向量，labels这个参数则是代表x中每个值的标签...在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。...第二部分：条形图 在R中我们可以使用barplot(height)函数来绘制条形图，这里height可以是一个向量或者矩阵。如果是一个向量的话，则它的值就决定了每一个条带的高度。...如果height是一个矩阵并且beside=F，则每一个条带代表的是height的一列，将beside改为T是则绘制的是并列的条形图。...在条带数目很多的情况下，条带的标签可能彼此之间有重叠而无法完整显示。如果想是标签排版简洁且不重叠，可以使用cex.name=这个选项来使各个字体大小递减。
主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...定制的点图 相关信息 第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。...设置仅显示dose为0.5mg和2mg两个分组的点图 p + scale_x_discrete(limits=c("0.5", "2")) ?...在下面的R代码中，使用参数mult（mult = 1）指定常量。 默认情况下，mult = 2。...第七步：按组更改点图颜色，在下面的R代码中，点图的填充颜色由剂量水平自动控制： # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len
github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天的推文重复一下论文中的Extended Data Fig. 1 image.png 这里是散点图，然后突出显示其中某些点...这里还新接触到一个R包 mdthemes 可以解析代码中的markdown语法 https://github.com/thomas-neitmann/mdthemes 部分示例数据集截图 image.png...第一个图的代码 df<-read.delim("ExtendedDataFig1.txt", sep="\t", header = TRUE...= Beta_EA, y = Beta_AA,label=label), color="darkorange",seed=5678) p.EA image.png 第二个图的代码
具有多个组的点图 # Change dot plot colors by groups ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom_dotplot...更改点图颜色并添加框图： # Change colors p+scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9")) # Add box
背景介绍 对于一些研究领域，如GWAS、EWAS研究，常常会用到曼哈顿图可视化基因组中与表型相关的潜在感兴趣区域、QQ图表示观察到的检验统计量的分布假设、火山图是针对其效应大小、优势比或对数倍数变化绘制的...今天小编给大家介绍的这个R包manhattanly，整合了这几种常用的绘图方式，可以方便的进行分析可视化！...R包安装 #CARN install.packages("manhattanly") #github(development version) if (!...HapMap.subset$SNP, 20) head(HapMap.subset) manhattanly(HapMap.subset, snp = "SNP", gene = "GENE") 突出重点关注的...SNPs manhattanly(HapMap.subset, snp = "SNP", gene = "GENE", highlight = significantSNP) 如果我们确定了一些SNPs位点，
参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 关于绘图图，前面介绍了一些： R绘图笔记 | 一般的散点图绘制 R绘图笔记 | 柱状图绘制 R绘图笔记 | 直方图和核密度估计图的绘制...R绘图笔记 | 二维散点图与统计直方图组合 这里介绍散点分布图与柱形分布图，这些图形在文章中是很常见的，也是必须要掌握的。...5M-AAT4-01 Stage IV 7.56 TCGA-5M-AAT6-01 Stage IV 4.99 TCGA-5M-AATE-01 Stage II 7.41 二.绘图 1.散点抖动图...4.带误差线的散点分布图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ geom_jitter(aes(fill = Stage),position = position_jitter...参考资料： 1.R语言数据可视化之美，张杰/著
[toc] 在R中根据shapefile进行点的抠取 当我们有一个图层文件时候，然后再放些采样点在该图层上，发现，某些采样点落在地图的外面，如下图所示。...如果用Arcgis操作，很容易把外围的点抹去，保留图层内的点，那么如果在R里面，实现该操作呢。 image.png 本篇文章，主要介绍在R中实现根据shp文件进行地图点的抠取。...数据准备 首先我们利用广西，云南为案例，随机生成一些散在的点。...#### 根据shp文件进行抠图 library(rgdal) spg = df_point # 1)point change to SpatialPixelsDataFrame coordinates...= raster(shape, res=0.05) shape_r = rasterize(shape, r, "val") plot(shape_r) plot(shape,add=T) 参考
简介 在可靠性实验中，不同产品的测试失效时间可以通过克利夫兰点图进行可视化，今天就对该系列的图进行系统的介绍。主要参考张杰博士的《R语言数据可视化之美》[1]，并结合我实际使用经验进行修改。...克利夫兰点图 克利夫兰点图（Cleveland's dot plot）：类似棒棒糖图，只是没有连接的线条，重点强调数据的排序展示及互相之间的差距。...克利夫兰点图一般都横向展示，所以 Y 轴变量一般为类别型变量。 只需使用geom_point()即可绘制克利夫兰点图。...哑铃图 哑铃图（dumbbell plot）：可以看成多数据系列的克利夫兰点图，只是使用直线连接了两个数据系列的数据点。...参考资料 [1] 《R语言数据可视化之美》: https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R
今天偶然从一篇paper里看到了一张R绘制的相关性图，跟以往看到的有些不一样。这张图里面不仅展示了相关系数，并且相关系数显示的大小跟相关系数是成比例的。...这个引起了小编的兴趣，想自己也画一张这样的相关性图。 说干就干，就拿mtcars这套数据来练练手。...先来个简单的，由简入繁 #加载corrplot包 library(corrplot) #计算相关系数矩阵 M <- cor(mtcars) #绘制对称圆圈图，显示相关系数，大小都为1 corrplot...不过文章中的相关性图是三角形的，接下来我们也来画一个三角形的图，胜利在望。...如箭头所示的方向和顺序 接下来就是最终章了 #申明一个空变量来装size的大小 size=c() #循环按列来获取相关系数，第一列取前一个，第二列取前两个 #依次类推 for(i in 1:ncol
查看umap plot，检查需要获得的点 library(tidyverse) library(Seurat) #1....查看umap plot，检查需要去除的点 pbmc_small % RunUMAP(dims = 1:10) DimPlot(pbmc_small) 查看降维图...，并考虑获得右上角的点的坐标。...= F) + geom_point(data = points_selected, color = "black") points_selected 使用sp包计算所有在选区中的点，...并在umap中展示套索选区和选中的点。
ps打不了字只显示一个点 在ps中展开画布后，有时候会发现上面打字的地方变成了一个点，这时候无法进行文字的编辑。遇到这种情况可以往4个方面进行分析。 1、字体大小太小，增加字体大小。...以上就是ps打不了字只显示一个点的解决方法，当我们发现不能输入文字时，可以尝试本篇的不同解决方法分别进行测试，找到不能输入文字的原因。
p=22537 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。 相关视频 但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。...首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。 本文创建了一个封装函数，使其更容易绘制一组饼图。 例如，假设我们有以下数据。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用，我发现很多人喜欢它...我实现了一个legend层为饼的大小添加了一个图例，如上图所示。
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最近在使用ggplot2对箱线图叠加点图是发现奇怪的现象，只要我改变点的形状，绘图就出问题了。 下面我通过一个简单的示例展示这个问题。...我们先生成一组简单的数据，并绘制一个正常的叠加图： library(ggplot2) library(dplyr) head(mtcars) ## mpg cyl...来解决点也需要分配到不同的fill组中的问题。...+ geom_boxplot() + geom_point(aes(shape = shape), position=position_jitterdodge()) 如果我们对比上面这个图和第一个图...，很容易发现点的坐标变化了！
正文 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。 原理比较简单，做法大概分为两种，第一种是定义数据集后，画图自动取交集。...绘制韦恩图的目的主要是查看数据集之间的异同。
一段 While 说明了程序员的每一天 压缩的原理 很想找几根网线插上 CSS 的作用 客户想要 VS 客户预算 关于浏览器。。。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import...
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