大家应该在很多文章中看到类似箱线图或者小提琴形状的散点图。有时候的确给文章增彩不少，这种图就是抖动散点图。...今天我们给大家介绍一个绘制抖动散点图的R包ggbeeswarm，但是呢，如果真正多样化绘制还需要ggplot2的协助。...那么也就是我们需要两个包来完成我们抖动散点图的绘制：ggbeeswarm和ggplo2。具体安装我们不再赘述，ggplot2的使用可以参考我们前面的《R语言绘图之ggplot2》。...library(ggplot2) library(ggbeeswarm) set.seed(12345) n<-100 dat<-rnorm(n*2) 接下来我们绘制简单的抖动散点图： labs<-rep...当然抖动散点图不是所有的都会绘制出来很好看，这就需要我们自己去实践，下面是对不同个数样本的数据的绘制，到时候可以根据自己的数据选择是否适合，毕竟美观才是我们的目的。
散点图 散点图在生物信息分析中是应用比较广的一个图，常见的差异基因火山图、功能富集分析泡泡图、相关性分析散点图、抖动图、PCA样品分类图(后续推出)等。凡是想展示分布状态的都可以用散点图。...横纵轴都为数字的散点图解析 绘制散点图的输入一般都是规规矩矩的矩阵，可以让不同的列分别代表X轴、Y轴、点的大小、颜色、形状、名称等。...0.887981;2.43067804654905e-26;Unchanged;- E00047;-0.610941;5.51696648645932e-57;Unchanged;-" # 数据的读取之前的R语言统计和绘图系列都已解释过...0.973987 4.829824e-01 Unchanged - 6 E00017 -1.302050 5.556939e-04 Baodian_UP B 绘制散点图...一网打进散点图绘制 假如有一个输入数据如下所示(存储于文件scatterplot.xls中) Samp Gene1 Gene2 Color Size GC_quality
, prefix = "", cex.cor, ...) { usr <- par("usr") on.exit(par(usr)) par(usr = c(0, 1, 0, 1)) r...（fit） 例如：使用mtcars数据集来绘制散点图： library(car) scatterplotMatrix( ~ mpg + disp + drat + wt, data = mtcars,...例如，使用hexbin()来绘制高密度散点图，六边形的颜色深度表示散点的密度。...三维散点图 三维散点图用于对三个变量之间的交互关系进行可视化，scatterplot3d包中的函数scatterplot3d()，可以用于绘制三维散点图： scatterplot3d(x, y=NULL...例如利用mtcars数据集，绘制wt，disp和mpg之间的三维散点图： install.packages("scatterplot3d") library(scatterplot3d) with(mtcars
R语言绘制基因表达基因的“对称散点图 转录组分析中，计算了两组间差异表达的基因后，通常怎样表示？您可能第一时间想到可以使用火山图。...提到散点图，常见的还有另一种展示差异表达基因的样式：横纵坐标轴可分别代表两组基因表达均值，这种风格可以更方便直观对比基因在两组中的差异状态。...接下来通过该示例文件，展示使用R语言绘制差异基因表达“对称散点图”过程。 2 数据预处理 首先对数据做一些预处理。...第一种类型是将基因按上调、下调或不显著类型着色，便于从图中辨认差异基因。我们使用ggplot2的方法绘制差异基因散点图。...在该图中，我们可以很轻松地观察差异基因整体分布状态和数量比较的信息。 4 绘制差异基因散点图，颜色表示p值 上图中没有将p值信息展示出。
本次讲的是差异箱线图的绘制，在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等）等方面应用比较多。 先看看示例图（以孵化率为例）： 那么这样的图该如何绘制呢？...install.packages("ggplot2") install.packages("ggpubr") library(ggplot2) library(ggpubr) #设置工作目录（这里注意R中
如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中，通常称其为三维散点图，即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。...有关散点图前几部分系列可见（可跳转）： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 气泡图 R 中scatterplot3d包的scatterplot3d()函数、rgl包的plot3d()[2]函数、...plot3D包的scatter3D()函数等都可以绘制三维散点图。...同理，我们绘制出以鸢尾花不同类别作为第四个变量的三维散点图。通过该图可以清晰看到不同类别的鸢尾花特征非常不同。...参考资料 [1] R语言数据可视化之美: https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R [2] plot3d(): http:/
前面给大家介绍了☞【R语言】rep函数的使用，今天我们来举几个数据分析中的应用，例如差异表达分析时，样本类型变量，我们就可以使用rep函数来生成。...我们在☞GEO芯片数据差异表达分析 中分析的GSE68840这套数据，一共有7个样本，分别是 "plx4032 sensitivity: Sensitive" "plx4032 sensitivity:...c("normal","tumor","tumor","normal","tumor","normal","tumor") 方法二、巧用因子，事半功倍 ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞【R语言...参考资料： ☞【R语言】rep函数的使用 ☞ GEO芯片数据差异表达分析 ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞【R语言】因子在临床分组中的应用
散点图 1. 简单散点图 在R中有很多方式去绘制散点图，其中最基本的就是是用plot(x, y)函数，往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了，下面直接看实例图。...R包“car”里提供的scatterplot()是一个高效绘制散点图的函数，它可以用来添加拟合线、绘制边际箱线图等等。...散点图矩阵 散点图矩阵是数据分析者特别喜欢的一类图，因为它能简洁而优雅地反映出大量信息，比如变化趋势和关联程度等等。在R中也有很多函数可以用来绘制散点图矩阵。...# 使用hexbin()函数绘制高密度散点图 library(hexbin) #加载R包 x <- rnorm(1000) #生成1000个服从标准正态分布的随机数 y <- rnorm(1000) #...到现在为止关于R语言基础绘图部分我们已经全部介绍完毕，如果还有不明白的地方可以在菜单栏里查看往期内容，接下来我们将进入到基础统计部分的学习，希望大家能感兴趣！
引言 本期推文，我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图，关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据 ? ? 。 02....R-ggplot2 绘制 （1）默认格式 我们首先使用ggplot2 的基本设置对数据进行散点绘制，这里散点形状 shape=15 为黑色方块。...（3）添加R2、误差线、误差统计等统计指标 这里就体现出R-ggplot2 绘制图表的灵活之处了，我们使用 ggpubr 包中的stat_cor()和stat_regline_equation() 直接绘制...（4）样式更改 还是和 Python-matplotlib 绘制一样Python-matplotlib学术散点图绘制 ，我们通过定制化修改进行散点图样式的更改，具体代码如下： library(ggpubr...到这里，一幅符合学术出版的相关性散点图就绘制完成了，我想需要绘制的图表元素应该都体现出来了 ? ? 03. 总结 R-ggplot2 绘制相关性学术散点图还是很方便的(毕竟有好多优秀的第三方包
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程，也算是自己的一个基础知识积累和巩固，希望和大家一同学习进步。...这期的推文是关于散点图的绘制，主要知识点如下： R-ggplot2 散点图绘制 ggplot2 散点图美化 （毕竟好看的图表设计会使人眼前一亮，当然也会增加自己的学习兴趣） R-ggplot2 散点图绘制...数据预览 ggplot2 对于绘制目前所见的图表都是有对应的绘图函数可以绘制，后面我们陆续介绍。...size=5)))+ labs(x = "Bill length (mm)", y = "Bill depth (mm)", title = "Base Charts in R...今后基础图表的绘制也都会按照这个样式(基础图表+美化)，希望大家能够喜欢，并且有所获得。
R适用于统计分析，绘图的一款编程软件，R属于开源，自由，免费的软件。随着生物信息学的发展，R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图，都使用R语言来完成的。...那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。 本次绘图工具：RStudio。 RStudio是R的集成开发环境，界面更加丰富实用，使用起来更加方便。...本次绘图所使用的R包：ggplot2和ggpointdensity ggplot2是R语言绘制图形一个十分重要也是非常基础的一个包，使用ggplot2再加上R自带的base画图基本可以完成所有图形的绘制...ggpointdensity是这次绘制密度散点图的包。...知乎的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109468400，详细介绍了R和Rstudio的安装，大家可以参考一下。 接下来打开RStudio来完成这幅图的绘制。
多组差异表达分析火山图合并绘制 我这里有很多差异分析的结果，获取这些结果的完整路径 degr = dir("output/016_hot_cold_tumor/DEG", "DESeq2...ACC 0 447 4.636853e-11 Down ACC 0 469 8.875275e-05 Up ACC 0 计算每组差异分析中...dfcol<- data.frame(x=c(0:3), y=0, label= unique(alldeg2$cancer)) 绘制背景图...(data = dfbar1, mapping = aes(x = x,y = y), fill = "#dcdcdc",alpha = 0.6) 添加散点图...，频率为4的基因就是共同的差异表达基因。
可先阅读文章：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 1.利用plot()绘制散点图 R语言中plot()函数的基本格式如下： plot(x,y,...) plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标...绘制第一个散点图 ####第一个图 x <- runif(50,0,2) y <- runif(50,0,2) plot(x, y, main="我的第一个<em>散点图</em>", sub="subtitle",...3.其他散点图函数 除了上面的包和函数可以绘制散点图外，还有一些包也可以绘制复杂性的散点图。比如说car包中的scatterplot()函数和lattice包的xyplot()函数。...car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...参考资料： 1.R语言数据可视化之美，张杰/著 2.scatterplot()函数帮助文件 3.ggscatter()函数帮助文件
示例数据就直接使用R语言内置的鸢尾花数据集 首先是矩形的分组边界 使用的是 geom_mark_rect() 函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法，较为系统的介绍了绘图的基础语法...本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制，也是自己一直想制作的图表。...主要涉及的知识点如下： geom_smooth()绘制拟合线 ggrepel::geom_text_repel()绘制不重叠文本 ggplot2 + ggrepel 图表再现 这期的推文绘图示例我们使用的是经济学人经典的一张图表...接下来我们就使用ggplot2 + ggrepel 包进行再现，首先，我们预览下本期数据(数据都已经进过处理，也就是简单的数据替换和选择，Python的pandas包和 R的dplyr等包都可以进行处理...lm",formula = y ~ log(x),se = FALSE,color = "red",size=.8,fullrange = TRUE, aes(fill = "R^
我们对于目标数据集，我们做的第一个事情就是差异分析，来寻找有差异的结果。所有的表达芯片做的差异表达分析都是基于limma的算法来的。我们今天介绍的这个GEO2R也只是把这个算法更加方便使用了而已。...PS：GEO2R只是适用于表达谱芯片。对于二代测序是不适用的，我们下面说到的数据类型都是表达谱芯片来进行阐述的。 1 所谓差异分析 我们在进行科学研究的时候，同样也是需要比较才能得到结果的。...对于表达谱芯片而言，我们会得到上万的基因的表达量变化，但是这上万的基因不一定都参与疾病的发生。我们进行差异分析的目的也是要得到和疾病相关的那些变化基因。毕竟这些基因才是符合我们研究目的的。 ?...2 GEO2R GEO2R就是一个基于GEO数据库来对表达谱芯片进行差异分析的一个软件。我们在每个数据集的下面都可以看到这个软件的的入口。...3 结果解读 通过以上的过程，我们就得到了这个数据集所有差异 表达的结果。但是所有的结果，并不是都有意义的结果，所以我们要进行一定的筛选。目前对于差异的筛选结果，其实并没有一个严格意义上的标准。
csv', sep = ',', skip = 1) colnames(Mouse.Weight) <- c('A', 'B', 'Weight') 检查因素A和因素B下数据的正态性 对数据的正态性，R中有许多的方法和函数...（可以参考博文R语言与正态性检验），这里利用自带常用Shapiro-Wilk正态检验方法(W检验)进行正态性检测。...B2 A3:B2-A1:B2 Q2 对数据进行标准化，每个数取底为10的对数后绘制箱线图 首先读入数据，然后处理为正确的数据集，最后运用apply函数进行列操作得到标准化数据，接着画出箱线图形。...箱线图 筛选差异表达基因 先用一行进行计算P-value测试 x = protein.dataset[1,] a <- rep('A', times=5) b <- rep('B',...apply(protein.dataset,1,anova_test) table(anova_result < 0.05) 结果计数 FALSE TRUE 1062 1048 由此得知差异表达基因数有
前面给大家介绍 ☞【R绘图】散点图+直方图（密度图） 今天小编给大家介绍第二种方法，绘制散点图，并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）里面使用的数据。...这次我们使用的R包叫ggExtra #安装相应的R包 BiocManager::install("ggExtra") BiocManager::install("ggplot2") #加载相关的包 library...轴名称 theme_bw()+ #黑白背景 theme(legend.position="none") #删除图注 p 我们可以得到下面这张散点图...(fill = "green"), #指定颜色 yparams = list(fill="orange"), #指定颜色 ) 2.添加直方图 #在散点图上添加...+在散点图上添加histogram ggExtra::ggMarginal(p, type = "densigram", xparams=list(fill =
今天跟大家介绍下此图在R语言中的绘制。首先我们看下在R语言中实现双标图的绘制所需要的包ggbiplot和GGEBiplotGUI。...两个包各自有各自的优势，GGEBiplotGUI绘制的图形界面比较简化，但是包含多种绘制形式；ggbiplot借用了ggplot2的优势可以使得图像更加美化，但是呢，绘制形式比较单一。 ?...接下来我们看下如何绘制双标图： 首先看下GGEBiplotGUI这个包的，我们直接看实例，因为就只有一个命令： data(Ontario) GGEBiplot(Data = Ontario) ?...从上面的例子我们也可以看出，虽然此包包含了的很多样式的绘制，但是最为可以拿得出手的科研图来说，还是有点太过简单了，接下来我们看下一个更加美观的双标图的绘制包ggbiplot。...此包包含的功能也是很单一，就三个函数绘制双标图（ggbiplot），绘制碎石图（ggscreeplot），及一个数据集（wine）。那么我们就直接入主题，来看下函数ggbiplot： ?
今天我们介绍在R语言中如何绘制Circos图。 首先我们看下Circos的官网（http://circos.ca/），其实他们提供了自己的绘制工具包，为了更加方便绘制Circos。...我们利用了R语言中的circlizeR包进行Circos的绘制。 ? 1. Install.packages(“circlize”)#安装R包。 2. R包的载入之后的状态 ? 3....我们看下R包中可以实现的功能函数列表。...，cell也是矩形 circos.polygon 绘制多边形，或者说是阴影区域 circos.segments 绘制两点之间直线 circos.axis,circos.xaxis,circos.yaxis...circos.genomicInitialize 基因染色体分布图形绘制不带条图 circos.genomicHeatmap 绘制热图 circos.genomicDensity 基因密度图绘制 circos.genomicLabels
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