从列开始宽度的小提琴图ggplot2

从列开始宽度的小提琴图是一种数据可视化图表，通过使用ggplot2软件包可以实现。小提琴图结合了箱线图和核密度图的特点，可以展示数据的分布情况和离群值。

在小提琴图中，每个小提琴代表一个变量或一个类别，横轴表示变量的取值范围，纵轴表示变量的密度或频率。小提琴的宽度可以根据数据的密度自动调整，较宽的小提琴表示数据分布较为稠密，较窄的小提琴表示数据分布较为稀疏。

小提琴图可以用于比较不同类别之间的数据分布情况，也可以用于观察单个变量的分布情况。它可以帮助我们发现数据的集中趋势、离散程度和异常值。

在腾讯云的产品中，可以使用DataV数据可视化产品来创建小提琴图。DataV提供了丰富的图表类型和交互功能，可以灵活地定制和展示数据可视化效果。您可以通过以下链接了解更多关于DataV的信息：DataV产品介绍

同时，ggplot2软件包也是一个强大的数据可视化工具，它基于R语言，并提供了丰富的图形语法和功能。您可以通过以下链接了解更多关于ggplot2的信息：ggplot2官方文档

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R语言ggplot2分组的小提琴图加箱线图简单小例子

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有点歧义

title: "有点歧义"output: html_documentdate: '2022-12-25'editor_options: chunk_output_type: console---平平无奇小提琴图...：scale 默认count，点的数量决定小提琴图的胖瘦，scale = "width"是让多个小提琴显示同样的最大宽度。...trim 默认T 会修剪小提琴的上下尖尖，画出来的图范围就是数据分布范围。trim = F 画出来的图上下两端是尖的，颜值变高了。...就是因为横坐标数量太多，所以小提琴被挤扁了，调图的宽度没用。scale参数你值得拥有2.我画的是cibersort免疫浸润的结果，怎么可能会有负数?...因为翻了之前的示例代码，带有trim = F，一开始没注意它，现在看到，会让人误解数据分布范围，用的时候得比较一下和正确的数据分布范围查的多不多，不能为了美观丧失正确性啊！

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「R」ggplot2数据可视化

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天天Get 新技能！！

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ggstatsplot：R统计绘图的颜值天花板

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配色神器R-grafify

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精心整理（含图PLUS版）|R语言生信分析，可视化

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scRNA分析| gghalves绘制单细胞数据的豆荚图对半小提琴图

前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式本次介绍ggplot2 - gghalves 绘制豆荚图.../对半小提琴图的方法。...= sce2, vars = c("celltype",gene,"group")) ) exprs$Proj <- "Seurat" 二 gghalves 绘图 1，绘制单一基因首先绘制单个基因的对半小提琴图...| 关于标题，坐标轴和图例的细节修改，你可能想了解，ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ，ggplot2|详解八大基本绘图要素等。...values = c("#E39A35","#68A180")) + labs(x = "", y = 'Expression Level') #y轴标题本文内容修改 p52 到这里就完成了分组情况下的对半小提琴图的绘制

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一文解决基本科研绘图需求（可视化神器ggstatsplot）（1）（概述）

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（数据科学学习手札38）ggplot2基本图形简述

abline()、hline()与vline() 　　在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()：　　...data$year <- as.numeric(row.names(data)) #利用reshape2中的melt函数按照year列将原数据集伸展为“年份、变量名、对应数值”的形式 data <-...； 2.4 bin2d() 　　二维热图也是一种非常实用的图像，我们可以用来一览数据的某两个变量上的指标分布情况： library(ggplot2) d <- ggplot(diamonds, aes...(aes(label = text), vjust = "inward", hjust = "inward") 2.10 violin() 　　小提琴图是一种功能和箱线图类似，但增加了核密度估计功能的图形...，且更为美观，ggplot2可以绘制出与seaborn中的小提琴图同样优美的图形，因为涉及的内容比较复杂，我准备在之后单独开一篇来介绍，下面仅展示一张简单的小提琴图： library(ggplot2)

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箱线图的N种画法

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可视化之为什么要使用箱线图？

在图形解读之Volcano plot | 别再问我这为什么是火山图中，我们提出图形解读的一般原则：从图的基本构造入手，拆解图的横轴、纵轴、几何对象和对象属性的含义，理解图的每一部分代表什么，然后再整体解读图中的差异点...小提琴图（Violin plot）展示单细胞Marker基因的表达 ? 上图展示的是Seurat或其它工具绘制的单细胞基因表达小提琴图。...每个点可以视作一个细胞，其在Y轴对应的值表示该基因在相应簇（簇的名字在X轴显示）的细胞里面的表达值。小提琴的宽度表示表达有对应表达值的细胞的密度。...这个图除了可以用函数ggbeeswarm绘制，还可以利用ggplot2包的 geom_boxplot+geom_jitter生成。 ?...箱线图绘制方法 R语言学习 - 箱线图（小提琴图、抖动图、区域散点图） R语言 - 箱线图一步法 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) 推荐使用功能强大的在线绘图网站-ImageGP

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预测癌症免疫治疗反应-TIDE数据库学习及知识整理

TIDE：每个患者的预测分数，该列较高表明该患者具有较高的肿瘤免疫逃潜力，可能无法从ICB治疗中得到获益。...最后三列分别代表了MDSC/CAF/TAM-M2细胞(通常认为是免疫抑制相关的细胞) 与输入文件的pearson相关性。...，TIDE是从网站上获取的结果meta <- read.csv("....colour = cluster))+ #fill参数不要设置，会不好看 geom_violin(#color = 'grey', alpha = 0.8, #alpha = 0.8 参数控制着小提琴图的透明度...scale = 'width',#小提琴宽度 #linewidth = 1, #外轮廓粗细 trim = TRUE)+ # trim = TRUE 参数控制着小提琴图的形状。

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我还需要和我的猫一起发文章吗？

，小提琴图下的第一行正在奏响独行侠之歌呢！...乍一看，生信领域发表文章，一人即可成团的，还真不少！大神先从NCBI收集了一波数据，然后用R语言进行了统计，最后用经典的R包ggplot2包对自己的统计结果做了可视化。 ?...实际上用到的就是这两列信息。 ggplot太复杂，ggpubr考虑下？...接下来加载ggpubr包，设定变量x和y，主标题和副标题，调整小提琴图的宽度，去掉y=1以下的图，去掉图例，将杂志名旋转75°，代码简单了许多，能够画出一个类似的图，但是数据信息还是没能放到图片上显示出来...小结从结果来看，现在的科研环境显然允许一个人成团发文章了，这样的独行侠还不少，不用拿无辜的猫凑数啦，R语言博大精深，希望能够画出能展示所有信息的神图，practice，practice，practice

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