词云首先需要将下载好的“流浪地球”的文本文件读入R，然后使用jieba包对文本进行分词，然后绘制词云。 一 数据准备 载入所需的R包，准备好流浪地球的txt格式的文本文件。...library(jiebaRD) library(jiebaR) library(wordcloud2) 二 分词，统计词频 使用jieba包对文本进行分词。...发动机 发动机 60 4 人类 人类 35 5 地面 地面 30 6 木星 木星 28 五 绘制词云...5.3 指定图形 指定的背景图需要在R包的example文件夹中，本例为微信的开机图，然而不像，，，鬼知道咋回事啊。...OK，词云绘制完毕。 你确定你不想看看你喜欢的书，杂志，都主要是说的些什么？ 你确定你不想看看唐诗三百首，都主要是用的哪些词？
虽然没有细看算法，但是看来该大师做法也是： 1）离散区域呈有限个三角单元； 2）绘制每个三角单元内的isoline； 3）遍历所有三角单元； 4）Done，Enjoy。...double xp,yp,x1,y1,x2,y2,x3,y3,xc,yc,r; 45. double xmin,xmax,ymin,ymax,xmid,ymid; 46....inside= CircumCircle(xp,yp,x1,y1,x2,y2,x3,y3,&xc,&yc,&r); 128. if (xc r)...Thecircumcircle centre is returned in (xc,yc) and the radius r 218.
不等宽柱形图是一个相对于（等宽）柱形图的概念，「除了其高度以外，宽度同样代表一个指标」，可以同时反映两个具有相关性的指标大小。
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!...介绍 【科研绘图系列】R语言绘制SCI论文图合集 加载R包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(reshape2) library(ggbeeswarm...Polychrome) library(uwot) library(mixOmics) library(cowplot) 数据下载 所需要的数据的下载链接： 百度网盘链接: 从百度网盘下载 提取码: 前往R语言绘制
df[,1] <- apply(df[,1], 2, function(x) paste0(str_sub(x,1,4),"-",str_sub(x,5,6))) library(echarts4r)
在得到数据之后，我们经常会用到维恩图来展示各个数据集之间的重叠关系。本文简单的介绍R语言中的VennDiagram包绘制数据集的维恩图。...一 需要安装和导入的包 install.packages("VennDiagram") library(grid) library(VennDiagram) 二 使用函数及参数 ?...所有参数说明详见https://cran.r-project.org/web/packages/VennDiagram/VennDiagram.pdf， 可以看到参数有很多，不用担心，下文的例子会给出常用的调整参数以及说明...lty = "blank",cex = 2,cat.cex = 2,cat.col = c("blue", "red", "green")) grid.draw(venn.plot) 四 根据数据集合绘制韦恩图...VennDiagram函数包最大能绘制5个数据集合的韦恩图，可以看到已经有点乱了，当更多集合的时候，可以使用之前分享的R|UpSet-集合可视化进行绘制。 韦恩图，走你。
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
开始绘图 需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv
热图是我们展示数据时常用的图形，今天小编教大家使用"pheatmap" 快速绘制热图。 首先，我们需要准备输入文件。比如，我想绘制热图来比较30个基因在6个组织里的表达情况。 ?...## 安装R包 install.packages("pheatmap") ## 加载R包 library("pheatmap") ## 输入文件 exp 中基本不表达。...在colorRampPalette后输入要更改的颜色，（10）代表将色阶分为10个梯度。...pheatmap还有许多其他功能，具体使用方法大家可以参考： https://www.jianshu.com/p/1c55ea64ff3f 参考资料： https://cran.r-project.org
在整理转录组下游的时候，看到中科新生命的报告中的基因表达水平分布部分有这么一个图 从图中可以非常直观的看出来不同样本在不同表达区间的分布情况。由于报告没有给出源代码，我们模仿的画一画。...library(edgeR) express_cpm <- log2(cpm(rawcount)+1) 标准化后的基因表达矩阵 数据的分布情况 接下来我们需要将现有的表达情况按一定标准分类，需要用到R包...reshape[2] # 载入R包 library(reshape) # 宽变长 longdata <- melt(data = express_cpm) # 将数据划分成6个区间 cut_data...cut_data) <- c("0<=CPM<1", "1<=CPM<5","5<=CPM<10","10<=CPM<30","30<=CPM<50","50<=CPM<+∞") 画图 画图需要用到R包...ggplot2[3] # 载入R包 library(ggplot2) # 画图 ggplot(longdata, aes(x = X2, fill = group, y = value)) + geom_bar
QQ图和曼哈顿图是GWAS结果展示必备的图，今天小编教大家使用R包"CMplot"绘制这两个图。 首先准备输入文件： ?...## 安装R包 install.packages("CMplot") ## 加载R包 library("CMplot") ## 导入数据 gwas <- read.table("input.txt",sep...="\t",header=T) ## 绘制Q-Q plot CMplot(gwas,plot.type="q",conf.int=TRUE,box=FALSE,file="jpg",memo="",dpi...verbose=TRUE,width=14,height=6,signal.col=NULL) 执行完毕后就可以看到我们的工作目录内产生了一个以"Rectangular-Manhattan"为前缀的文件，可以使用...简单几行命令，QQ图和曼哈顿图就绘制好啦！ 参考资料： https://github.com/YinLiLin/R-CMplot
循环绘制正常与肿瘤两组的柱状图 第一步： 合并数据及 # =================================================== # # # # ===...metadata$group) table(metadata$group ) dt$id <- rownames(dt) dt <- merge( metadata, dt, by='id') 第二步： 循环绘图...ggsave(filename = paste( gene, '.pdf', sep = ''), width = 8, height = 8, units = "cm")} 循环不同
散点图矩阵 1.1 paris()函数 基础函数paris()函数用于创建散点图矩阵，panel.cor()函数是自定义的面板函数(panel function)，用于在矩阵的上三角显示相关度；下三角使用系统预定义的平滑函数...reg.line # 默认值是lm，用于制定绘制回归直线的函数 ellipse # 在非对角线绘制数据密度椭圆 groups # 对数据分组 by.groups # 如果设置为TRUE，那么回归直线按照分组来拟合...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。...= "p" 或 type = "h" 时，根据y坐标把点绘制成不同的颜色； # 其他情况下，使用color参数的值来绘制点的颜色。..., # 数据集 scatterplot3d(wt,disp,mpg, # 绘制图形的三个变量 pch=16, # 设置绘图符号 highlight
加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs <- data.frame...12, 22, 32, 42, 52), label = c('10', '20', '30', '40', '50'), color = "black") + # 在y...轴的范围和间隔 scale_y_continuous(limits = c(0, 52), breaks = seq(0, 50, 10)) + coord_polar() + # 使用极坐标...theme_void() + # 使用空白主题 # 设置主题，移除面板网格和背景 theme(panel.grid = element_blank(),
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.单数据系列柱状图 ###绘图数据 data 在不同样本中的表达 data1 <- as.data.frame(t(data)[,1]) names(data1) <- "gene1" data1$sample 绘制柱状图，ylim设置纵轴值范围，them设置主题，axis.title设置坐标轴名称参数，axis.text设置坐标轴参数。...可将数据进行排序后绘图。...参考资料： 1.R语言数据可视化之美，张杰/著
/sliding_window.tsv", header=FALSE) # 在snp_index中需要用到数据有：V1（所在的染色体位置）、V2（在某条染色体上的特定位置）、V8（SNP-index值...）； # 在sliding_window中需要用到的数据有：V1（所在的染色体位置）、V2（在某条染色体上的特定位置）、V5（滑窗区域中的SNP-index均值）； snp_index sliding_window...2 作整图及美化 library(ggplot2) # 加载绘图包ggplot2 library(eoffice) # 为了后续将绘制好的图保存为ppt的可编辑格式 p1 <- ggplot()...filename = "SNP_ALL.pptx", width = 6, height = 4) 3 作细节图及美化 细节图即是突出显示某一条染色体上的具体情况，以2号染色体为例，与上图的绘制方法基本一致...2") topptx(p2, filename = "SNP_2.pptx", width = 6, height = 4) 4 PPT处理 前面通过eoffice包将图导入ppt中，
在 PyQt 中实现一个“绘图循环”可以使用 定时器（QTimer），让应用程序在指定的时间间隔内反复触发一个绘图函数。这种方法对于需要持续更新绘图（例如动画效果）的情况特别有用。...1、问题背景在GUI编程中，我们经常需要让GUI根据程序中不断变化的数据进行更新。在程序启动时，我们可能已经根据初始数据绘制了GUI。...但是，这些数据会不断变化，因此我们需要一种方法来不断地重新绘制GUI。2、解决方案一种有效的方法是将核心程序运行在一个QThread中，并使用信号与GUI进行通信。...)最后小结在 PyQt 中，使用 QTimer 是实现绘图循环的主要方法。...这种方法非常适合实现简单的动画效果，但对于复杂动画或游戏应用，建议使用更加专业的图形库或 PyQt 的更高级功能。这就是在 PyQt 中实现绘图循环的基本方法，希望对你有所帮助！
目前计划推出基础图表的绘制教程推文(会同时推出R和Python两个版本)，原因在于有时苦苦找不到数据，不仅导致想绘制的图表完成不了，而且也白白浪费了时间，再者也有小伙伴私信要求多些基础教程的推文，当然...上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程，本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作，主要涉及的知识点如下： geojsonio包对...转换成这样的数据格式后，我们就可以使用ggplot2 进行可视化绘制。...定制化设置 以上的代码将主要的绘图结果绘制出来，这部分要做的就是将图表进行美化处理：如配色、图例等绘图元素的定制化设置。...ggtext 实现文本同行不同颜色设置 对一行文本不同颜色、粗细等文本属性的设置，ggtext包 可以轻松实现(这个在Python中目前还无法高效实现)，这里我们只放出相应的代码，如下： #导入ggtext
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...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。...# 分组变量或因子；使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形； by.groups # 为TRUE，则按分组拟合回归线； xlab、ylab # x轴和y轴标签； log # 绘制对数坐标轴； jitter...等； col # 未分组时，直接指定绘制颜色；分组时，设置参数长度应等于组数的颜色向量； pch # 点的绘图符号；分组时默认按顺序使用字符； library(car) scatterplot(Volume
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...) 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。
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