R语言作图——Beeswarm plot拓展

一只羊

发布于 2022-04-19 10:21:12

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发布于 2022-04-19 10:21:12

文章被收录于专栏：生信了生信了

从2018开始，小仙开始在公众号上分享R语言作图系列的文章，虽然是龟速更新，但到现在也是有了不少文章，常见的图表类型也画差不多了。可能R语言作图系列会有结束的一天，但小仙目前还是想继续写下去，目前小仙的思路是先把初级教程完善，尽量达到一号在手、美图我有的状态，然后在此基础上提供一些图形拓展的思路，拓展系列的教程不会那么详细，但会尽量保障大家在结合初级图形教程的基础上能够画出来。如果大家有什么图形想要画、但暂时有困难的，欢迎来信！

上次给大家分享了蜜蜂图的画法，这篇文章是在上次文章的基础上进行了一些拓展。蜜蜂图基本的作图语句可以看这里 https://mp.weixin.qq.com/s/XgtoTiz_aUNWmobvjPRSIQ

插播一句题外话，为了方便大家学习，小仙将R语言作图系列的数据共享到百度网盘链接里，在公众号里回复“数据”可收到链接以及提取码，欢迎大家使用。

本次用到的数据如下：

此数据可以通过在公众号里回复“R split beeswarm”获取

按照Class的类别改变点的颜色

p1 <- ggplot(df, aes(x = variable, y = value, color = Class)) +
      geom_beeswarm(priority = "descending") +
      scale_color_manual(values = c("#AF0F11", "#3372A6")) +
  theme(axis.line = element_line(colour = "black"),
        panel.background = element_blank(),
        axis.ticks = element_line(),
        axis.text = element_text(color = "black")) + 
  labs(x = " " , y = "Gene expression")
p1

改变点弯曲的方向

p2 <- ggplot(df, aes(x = variable, y = value, color = Class)) +
  geom_beeswarm() +
  scale_color_manual(values = c("#AF0F11", "#3372A6")) +
  theme(axis.line = element_line(colour = "black"),
        panel.background = element_blank(),
        axis.ticks = element_line(),
        axis.text = element_text(color = "black")) + 
  labs(x = " " , y = "Gene expression")
p2

与小提琴图结合

p3 <- ggplot(df, aes(x = variable, y = value)) +
  geom_violin(aes(fill = variable), width = 1.2, trim = FALSE) +
  geom_beeswarm(color = "white") +
  theme(axis.line = element_line(colour = "black"),
        panel.background = element_blank(),
        axis.ticks = element_line(),
        axis.text = element_text(color = "black")) + 
  labs(x = " " , y = "Gene expression")
p3

与split violin plot 结合

p4 <- ggplot(df, aes(x = variable, y = value)) +
  geom_split_violin(aes(fill = Class), width = 1.2, trim = FALSE) +
  geom_beeswarm(color = "white") +
  theme(axis.line = element_line(colour = "black"),
        panel.background = element_blank(),
        axis.ticks = element_line(),
        axis.text = element_text(color = "black")) + 
  labs(x = " " , y = "Gene expression")
p4