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用R画带ErrorBar分组条形图

用R画带ErrorBar分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar分组条形图,将相关代码分享一下。...本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar分组条形图方法。 所用数据是模拟生成:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量是3种基因表达量。...第一种实现方法:用aggregate计算数据 # 导入数据 setwd("E:/") df <- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名,这些列名就是最终图上X标签名...<- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名,这些列名就是最终图上X标签名。...################ # 导入数据 setwd("E:/") df <- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名,这些列名就是最终图上X标签名

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matlab绘制figurex y特殊标签数据

做数据分析Matlab用户最常见问题之一是如何在日期绘制数据。很多时候,分析师最初会使用Excel处理数据,然后用相应工具去处理数据,分析数据。...Excel有一种在日期绘制数据简单方法,但在Matlab中使用日期需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应一些函数,使用Matlab完成这项任务并不难,而且和大多数Matlab函数一样,它具有相当大通用性。...Matlab用户应该熟悉几个函数是datenum、datevec和datestr。Matlab将每个日期编码为数字,从1月1日开始,0000作为数字1。...Matlab将datenum输出用于绘图上x数据。 例如,假设用户希望以6个月间隔绘制3年数据。首先要创建要绘制日期、月份和年份矢量。

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教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

我们将 x 和 y 数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 不同类别,y_data 表示 y 条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组比较不同性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。

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5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

我们将 x 和 y 数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 不同类别,y_data 表示 y 条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组比较不同性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。

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5个快速而简单数据可视化方法和Python代码

直线图非常适合这种情况,因为它们基本可以快速总结为两个变量(百分比和时间)协方差。同样,我们也可以使用颜色编码分组。从我们第一个图表开始,折线图就属于“超时”类别。 ?...我们将看到三种不同类型条形图:常规条形图分组条形图和堆叠条形图。在我们进行过程中,请查看下图中代码。 常规条形图如下面的第一个图所示。...在' barplot() '函数中,' xdata '表示x标记,' ydata '表示y条高。误差条是以每个栏为中心一条额外线,用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x上画出每一个刻度横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠条形图对于可视化不同变量分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天服务器负载。...我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧条形图上绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

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Matplotlib绘图时x标签重叠解决办法

在使用Matplotlib画图时,我遇到了一个尴尬情况,那就是当x标签名字很长时候,在绘制图形时,发生了x标签互相重叠情况。...在使用上述数据进行绘图时候,就出现了本文一开始描述问题,我们可以从柱状图看到,除了第1个x标签之外,后面4个都发生了重叠。...方法一:拉长画布 既然x标签是由于横向空间不足,导致发生了重叠,那么,我们只需要将图形横向空间拉长即可,也就是设置一个更大画布。...但是该方法存在一个很大问题,那就是当x标签数量很多时,那么就无法通过这样方法进行解决了。...方法四:标签旋转 我们只需要将x标签旋转一定角度,就可以让其不再发生重叠。

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R语言 | 条形图绘制

本次内容介绍条形图绘制,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。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图宽度和间距、添加数据标签等内容。...x分类变量和一个绘制在y连续型变量。...有时候,我们想额外添加一个分类变量跟x分类变量一起对数据进行分组。 此时,可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图,这里fill参数用来指定条形填充色。...该命令会把Date对应到x,并以Cultivar作为填充色。...3.94 3.96 2.48 绘图代码 使用geom_bar(),同时不要映射任何变量到y参数,geom_bar()函数在默认情况下将参数设定为stat = "bin",该操作会自动计算每组(根据x上面的变量进行分组

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《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

除了条形图之外,我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应位置上来进行展示。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠条形图来进行展示。...同时也可以把两个类别映射到X和Y,这样就得到了热图来进行展示了。 ? 另外,对于多组别的数目的展示的话,如果是想要展示不同交集之间数目可以使用venn图和upset图。 ?...堆叠条形图对于每一部分比较不是很容易区分,但是在比较多组比例时候很有用。 ? 如果要进行多组比较时候,这个时候饼图空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话,分组条形图可以使用。...对于成对数据,沿x和y变量以相同单位测量,通常添加一条表示x = y线通常会有所帮助。 ? 对于大量点,常规散点图可能会由于点过多,就容易看不清趋势。...另一方面,当我们要可视化两个以上变量时,我们可以选择以相关图而不是基础原始数据形式绘制相关系数。 ? 当x表示时间或严格增加变量(例如治疗剂量)时,我们通常绘制线图。

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了解绘制条形图和折线图细节

接下来我们就连载其中一个佼佼者系统性学习五本书笔记: 下面是YT分享 上一个笔记是:R基础知识及快速检阅你数据 第三章 条形图 条形图通常用来展示不同分类下(x)某个数值型变量取值(y...本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列数据框,一列为x位置,一列为y对应高度,基于此如何绘制条形图?...group,y=weight))+geom_col()# 是不是很简单啊,寥寥几句代码即可 : #时间是连续性变量,此时会在x介于最小值和最大值之间所有可能取值范围处绘制条形 ggplot(BOD...会自动分组 #如果想借助其他变量对数据进行分组,那么应该使用group #使用group进行合理分组可以避免出错 #不同数据标记shape ggplot(tg,aes(x=dose,y=length...) #supp被映射到颜色所以自动作为分组变量 ggplot(tg,aes(x=dose,y=length,colour=supp))+ geom_line(linetype='dashed')+

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60种常用可视化图表使用场景——(

3、弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间连接关系。...12、多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」,是条形图变种。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间关系,原理类似双向 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺具有相等长度...分组式面积图在相同开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列最后数据点开始。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X )。 推荐工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

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数据视化三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

R语言不仅提供了基本可视化系统graphics包,简单图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标...: 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点:一次成图;适用于关系变量间交互:在变量z不同水平,变量y如何随变量x变化。...主要变量即为图形两个坐标,其中y在纵轴x在横轴。变形:单变量绘图,用 ~ x 即可;三维绘图,用z ~ x*y;多变量绘图,使用数据框代替y ~ x即可。...A ~ x表示A在纵轴展示,x在横轴展示。 条件变量为连续型变量时,要先将其转换成离散型变量。...Facet就是控制分组绘图方法和排列形式。

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用matplotlib画以时间日期为x图像

分析 ---- 1.效果展示 主要效果就是,x 显示时间单位。 下图展示就是想要到达效果。 其实主要是运用了datetime.date这个类型变量作为x坐标的数据输入。 ? 2....源码 将data.txt中数据读入,用matplotlib中pyplot画出,x为时间。 数据文本 data.txt,除了第一行表头外,每一列都用制表符Tab(\t)隔开。...= 0: if time == l_time[-1]:#如果这一行时间与一行时间相等,删除一行数据 print('删除一行:' + time...) l_time.pop(-1) #删除一行记录数据 l_article.pop(-1) l_fans.pop...,将str类型数据转换为datetime.date类型数据,作为x坐标 xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time

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