Tukey在ggplot boxplot上的后自组织 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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好看又可爱的散点图——Beeswarm蜂群图

除了减少过度绘图之外，它还有助于可视化每个点（类似于小提琴图）上的数据密度，同时仍单独显示每个数据点。...将beeswarms与 "boxplot"或 "bxplot"结合起来 boxplot(len ~ dose, data = ToothGrowth, outline = FALSE,...color=factor(cyl))) + geom_quasirandom(dodge.width=1) #闪避，dodge.width 调整组内的不同颜色亚组的距离（2）几种散点的分布方式 ggplot...(iris, aes(Species, Sepal.Length)) + geom_quasirandom(method = "tukey") + ggtitle("Tukey texture")...Tukey + density") #图2，图基+密度 ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length)) + geom_quasirandom(method = "frowney

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R数据科学|5.5.1 习题解答

() + geom_boxplot(mapping = aes(y = sched_dep_time, x = cancelled)) 问题二在钻石数据集中，哪个变量对于预测钻石的价格最重要？...color与price之间存在微弱的负相关关系。钻石颜色的等级从D(最好)到J(最差)。目前，color的级别顺序是错误的。在绘图之前，我将重排color的顺序，使它们在x轴上的质量顺序递增。...ggplot(diamonds, aes(x = cut, y = carat)) + geom_boxplot() ? 在每种切割类别中，克拉大小的分布有很大的变化。...carat与cut之间有轻微的负相关。值得注意的是，克拉最大的钻石上均值最低。这种消极的关系可能是由于钻石被选择出售的方式。较大的钻石可以通过较简单的切割就可获利出售，而较小的钻石需要较精细的切割。...y = hwy ), method = "tukey" ) ?

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箱线图进行方差分析并添加显著性标记

❝本节来介绍如何「在计算多样性指数的基础上来进行显著性标记」；加载R包 library(tidyverse) library(vegan) library(magrittr) library(multcompView..."#FB9A99","#E31A1C","#FDBF6F","#B2DF8A", "#A6CEE3","#BA7A70","#9D4E3F","#829BAB") ❝上面这些基本是上一篇文档的内容为了文档结构的完整...，但显著性标记是不区分图形的因此在此通过上面的代码构建箱线图的数据，由于还存在离群值因此做了过多的处理，各位观众老爷细细品味 ❞ 定义绘图函数 make_plot <- function(data,x,...y,z){ ggplot(data,aes(x={{x}},y={{y}},fill={{x}}))+ stat_boxplot(geom="errorbar",position=position_dodge...(width=0.2),width=0.2)+ geom_boxplot(position=position_dodge(width =0.2),width=0.5,outlier.shape

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R语言单因素方差分析简单小例子

单因素方差分析是用来检验3组或者3组以上的数据间是否有差异的的一种统计分析方法。比如下面用到的示例数据：探究三种不同的肥料是否对某种作物的产量有影响。...做实验的时候就是将一块地随机划分成若干小块，分别施用3种不同的肥料，最终统计产量。最后用单因素方差分析检验不同组之间的均值是否相等。...单因素方差分析的零假设是不同处理间的均值没有差异，如果计算得到的P值小于0.05，则拒绝原假设，即不同处理间是有差异的以下内容参考https://www.scribbr.com/statistics/...具体谁和谁之间是有差异的还不知道，还需要借助多重检验。 tukey.test<-TukeyHSD(one.way) plot(tukey.test) ?...接下来用箱线图展示结果 library(ggplot2) ggplot(df,aes(x=fertilizer,y=yield))+ geom_boxplot(aes(fill=fertilizer

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R优雅的进行统计分析(2)自定义添加统计信息

margin = margin(t = 5)), legend.position = "non") } 数据可视化(1) ❝此次抛弃了上文通过geom_text()添加显著性标记的方法...，改用add_pvalue进行 ❞ df %>% ggplot(....%>% anova_test(len ~ dose) 方差分析事后检验 stat.test4 % mutate(dose=as.factor(dose)) %>% tukey_hsd...theme_niwot()+ scale_fill_jco() 数据可视化(3) ❝按不同分子分别对组内组间进行统计分析，并对整体进行方差分析；想对于add_pvalue而言stat_pvalue_manual的功能更加丰富...，hide.ns = T移除不显著的信息 ❞ ToothGrowth %>% mutate(dose=as.factor(dose)) %>% ggplot(aes(dose,len))+ stat_boxplot

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带统计学的PCoA完美解决打样本量多组数据不好区分的问题！！

样品数目多了很多的时候也就意味着分组数目的增加，在文章必备的beta多样性分析结果图中，很有可能会造成不同组样品之间的互相重叠，直观无法有效的看出分组聚类。...在图中整体上使用PCoA来展示样品的beta多样性分析结果，之后分别在上方和右侧添加相须图来展示不同组样品在PC1和PC2轴的分布情况，并给出统计学检验结果，最后在右上角的位置给出PERMANOVA的检验结果...⚠️另外就是最后一行需要根据你自己的分组名自定义排列顺序，关系到分组在图中显示的先后顺序。...，顺序与上一步保持一致。...p1 ggplot(plotdata,aes(Group,PC1)) + geom_boxplot(aes(fill = Group)) + geom_text(data = test,aes

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机器学习与R语言实战笔记（第三章）

mode <- function(x) { temp <- table(x) names(temp)[temp == max(temp)] } 3.5 在R中进行多元相关分析为避免单个变量的负面影响...0.8521620 1.0000000 0.9020329 # disp -0.8475514 0.9020329 1.0000000 # 相关矩阵热力图 library(reshape2) library(ggplot2...5.000 # TukeyHSD事后比较检验（多重比较检验） TukeyHSD(aov(mtcars$mpg~as.factor(mtcars$gear))) # ############## Tukey...，如果整体F检验显著性水平较大，可以进一步事后检验，最常用的是Scheffe、Tukey-Kramer方法和Bonferroni修正。...= 'gear', ylab = 'mpg', main='manual') # 前驱齿轮*变速方式与mpg关联分析的盒图 boxplot(mtcars$mpg~factor(mtcars$gear

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ggplot2学习笔记：美国1850年到2013年间陆地温度变化

US 1850-2013 读入数据这一步学到一个新函数 tidyr::separate() 作用是根据指定分隔符拆分列通过函数help(package="tidyr")查看separate()函数的帮助文档里面的实例...，比如 1999-11-11 拆分成三列，分别是年月日代码 library(dplyr) library(tidyr) library(ggplot2) df<-read.csv("../../.....df3 数据可视化美国1850到2013年间的年平均温度 ggplot(df3,aes(x=Year,y=Temp))+ geom_point(aes(color=Temp))+ geom_smooth...(df4,aes(x=Year,y=Temp,group=Year))+ geom_boxplot(aes(fill=Year))+ theme_bw()+ ggtitle("Average...--- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 > TukeyHSD(c) Tukey

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在Web上登录Domino后直接打开用户的邮件

阅读更多 /** * Title: MailRedirectServlet * Description: 登录Domino服务器后直接打开用户的邮件！... * 打开Names.nsf，配置，服务器文档，Internet协议，Domino Web引擎，Java 服务器小程序，选择：Domino 服务器小程序管理器 * 保存后重启...Domino * 把这个编译后的.class文件放到%DOMNIO%\Data\Domino\servlet目录下面 * 然后通过http://%SERVER%/servlet...gb2312"); ServletOutputStream out = response.getOutputStream(); out.println("直接打开登录用户的邮件开始...return strTemp; } } public String getServletInfo() { return "登录Domino服务器后直接打开用户的邮件

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在越狱后的iOS上运行QEMU虚拟机~

你也许不知道QEMU 但你有可能知道UTM这个iOS端的虚拟机 UTM就是以QEMU为后端的一个虚拟机简单说就是iOS上带GUI界面的QEMU 但是由于苹果限制 UTM并不能发挥很好的性能所以如果你很想高速在你的设备上跑虚拟机..._0qg#qemu]点击进入[/button] 3.NewTerm2和Filza(可以在Cydia内安装) 4.手第一步解压下载好的压缩包用Filza将解压后的文件移动到/usr/local目录下...然后输入 mv /usr/local/qemu/bin/* /usr/bin/ 然后输入 qemu-system-x86_64 --version 如果有提示就是安装成功了使用提示: 1.运行启动命令后按...ctrl+c 结束运行 2.如果你退出了NewTerm2 QEMU也许仍然在运行彻底杀死QEMU进程方法(请先su) ps -ef | grep qemu 找到QEMU进程记住他的PID 然后输入.../qemu-tools-i386 即可如果刚才的方式失败了可以编译安装此工具 sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc

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R语言ggplot2画热图的时候在色块上添加文本

今天的推文没有详细介绍代码，代码的介绍会以视频形式放到B站，欢迎大家关注我的B站小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 image.png 首先是示例数据的格式...画热图的数据 image.png 用来添加文本的数据 image.png 如果还有其他文本需要添加，可以再准备一份数据 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2...) library(tidyverse) #install.packages("see") library(see) ggplot2 是用来作图的 tidyverse 是用来做数据整理的 see 这个包里有很多配色函数...X, names_to = "Y", values_to = "Value") -> dfc.1 head(dfc.1) 作图的代码 ggplot...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python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记

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pyecharts-10-箱型图绘制

两种数据连续型数据离散型数据箱型图介绍 5个统计量绘图常见的两种数据在数值型数据中，常见的数据类型有两种：连续型数据和离散型数据，分别解释为：连续型数据连续型数据：在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量...大多数图表可视化的都是这类数据，比如柱状图、折线图等。什么是箱型图发明者箱图的发明者John Tukey。Tukey先生1915年出生于美国麻省的新贝德福德。...他22岁的时候在布朗大学获得了硕士学位，之后又在普林斯顿大学拿到了化学博士。...有趣的是，他并没有直接开始让他青史留名的统计学工作，而是在二战期间进入了火控研究室，在那里，大量武器相关的研究最终都转而需要先解决统计学问题。...中位数上四分位数Q3 最大值 ?

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ggplot2|从0开始绘制箱线图

继续“一图胜千言”系列，箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...2）修改异常点的属性设置outlier的 color, shape and size ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_boxplot(...1)分组更改箱线的颜色 pggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, color=dose)) + geom_boxplot() p ?...三图例，标题设置 1）设置legeng Legend是对箱线图的解释性描述，默认的位置是在画布的右侧中间位置，可以通过theme()函数修改Legend的位置 p + theme(legend.position...ggplot2：数据分析与图形艺术好了，就是这么简单，输出基本图形后，根据自己的喜好进行细节的调整即可。

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python单因素方差分析实例

正常拿到数据后需要对数据是否符合正态分布和组间方差是否一致做检验。如何来做以上两个检验今天先忽略掉，在默认拿到的数据符合条件后直接在做单因素方差分析。...15.390307 37.757911 27.912748 4 5.167490 20.374576 18.669367 33.772163 34.394511 箱线图展示一下数据 df.boxplot...7.617131 2 ctl 5.078861 3 ctl 4.749667 4 ctl 5.167490 使用seaborn模块绘制箱线图 import seaborn as sns sns.boxplot...多重检验比较常用的检验方法是邓肯多重检验（Tukey HSD test） from statsmodels.stats.multicomp import MultiComparison mc = MultiComparison...(df_melt['Value'],df_melt['Treat']) tukey_result = mc.tukeyhsd(alpha = 0.5) print(tukey_result) Multiple

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R语言标记组间的信息

大家对ggplot应该很熟悉，那么围绕ggplot也开发了很多辅助的包，今天给大家介绍下如何在我们绘制的图像上简单的标注差异信息，比如P值、倍数差等。那么需要用到包ggsignif。...接下来通过实例来看下具体的参数设置： ##载入包 library(ggplot2) library(ggsignif) ##基础的绘制 ggplot(mpg,aes(class, hwy)) +...Y_position是指的横线的位置；xmin和xmax组合对应两组的位置（3，5）(1,4) ggplot(mpg,aes(class, hwy)) + geom_boxplot() +...##去除连接的竖线，或者增加长度 ggplot(iris,aes(x = Species, y = Sepal.Length)) + geom_boxplot() + # using `ggsignif...至此这个包的主要参数都已展示，当然这只是一些简单的基础图，真正在需要的时候可以美化后在进行标记组间信息。欢迎大家学习交流！

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手把手带你复现NC图表之Figure5

数据和mxIHC分类显示外膜和肌成纤维细胞在胰腺癌、结直肠癌和口腔癌中是保守的，而肺泡成纤维细胞是肺特异性的 R包载入与数据准备 library(Seurat) library(sctransform)...检测这些成纤维细胞表型是否在不同癌症类型中是保守的，分析了PDAC49、HNSCC29和结肠直肠癌（CRC）。...ggarrange(Sample_UMAP, Class_UMAP, Prob_VlnPlot, nrow = 3, align = "v") Fig_5ABC 这表明，在分析的所有癌症类型中...Figure 5D 来自组织微阵列（TMA）的mxIHC分析的代表性图像，所述组织微阵列由胰腺癌、口腔癌和结肠癌组织块构建。...与scRNA-seq结果一致，这表明在每种癌症类型中，外膜和肌成纤维细胞是主要的亚群 Figure 5E-F All_TMA.data.df.Fibroblasts <- All_TMA.data.df

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R语言可视化——箱线图及其美化技巧

今天跟大家分享如何在R语言中利用ggplot函数制作箱线图及其美化。箱线图也是经常会用到的用于呈现数据分布形态的重要的图表类型。...还是以ggplot2包内置的数据集为例进行案例演示： ggplot(mpg,aes(class,displ))+geom_boxplot() 以上是最简单的形式，一个分类变量，一个连续性数值型；我们通过添加分类变量...ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot() 接下来我们还像往常一样，通过position参数的切换来验证boxplot图表的position...，分类后的箱线图会在对应的X轴分类项相互叠加，造成遮挡阅读不便，不推荐此参数。...ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+geom_boxplot(position="dodge") 果然在添加有多分类变量时，箱线图默认使用的position

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Lesson6

run一下这三个代码看一下区别 library(ggplot2) ggplot(data = iris)+ geom_boxplot(mapping = aes(x = Species,...y = Sepal.Width, color = Species)) ggplot(data = iris)+ geom_boxplot...Species)) boxplot线默认就是黑色的，如果改填充色直接改fill就好了图层的叠放顺序和代码存在关联，最后一行代码在最上面的图层思路：先排框架 “+”用来分隔函数（或者理解为分隔图层）..., y = Species, shape = Species)) #先全局后局部 ggplot(data = iris, mapping = aes(x = Sepal.Width, y = Species...，格式要求严格好像上课的时候有点啥疑问但是又忘了最近正好做到这里，实践的时候再看

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56-R可视化-5-ggplot2基石三部曲之基础二

开始前主要为ggplot2 中的后四个部分的内容。 geometries 几何对象不同的几何对象 image.png 几何对象的叠加几何对象的本质，也就是画面上的不同图层。...当我们通过 ggplot(data=example) 后，便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层，接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等，便可以实现图层的添加...也正因其代表不同的图层，因此也可以利用新的图层对旧的图层进行叠加（或覆盖）。先后顺序但也正和图层的叠加一样，R中ggplot 的叠加也有先后顺序，后来的图层会覆盖在原来的图层上。...散点图 jitter 通过为本来重叠在同一位置的点添加随机的“抖动”，使重叠的点产生错位，也因此能够完全地显示在图像里。柱状图 dodge 可以让组中的直方图并列显示。...点图覆盖在箱线图上。后设定的图层在更靠近顶层的位置。

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R03 绘图

geom_jitter(aes(shape = Species)) aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。...它的主要功能包括以下三个方面：映射变量：aes()函数可以将数据框中的列名或变量名映射到图形属性上，例如将x和y变量映射到点图的x轴和y轴上，或将fill变量映射到柱状图的填充颜色上。...在使用某个设备绘制完图形后，我们需要关闭它以释放内存资源并保存图形（如果需要的话）。这时就可以使用dev.off()函数来关闭当前的图形设备。...dev.off()函数的主要作用有两个：关闭当前的图形设备：当我们使用pdf()、png()、jpeg()等函数打开某个图形设备后，需要使用dev.off()函数来关闭它，以便释放内存资源和保存图形文件...切换图形设备：在R中，可以使用pdf()、png()、jpeg()等函数打开多个图形设备。使用dev.off()函数可以切换到之前开设的某个设备上，以便继续在该设备上进行图形绘制。

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