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R for data science （第一章） ②

使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...geom_smooth（）将为您映射到linetype的变量的每个唯一值绘制一个不同的线型，具有不同的线型。...在这里，geom_smooth（）根据他们的drv值将汽车分成三行，描述汽车的动力传动系统。 一行描述具有4值的点，一行描述具有f值的点，并且一行描述具有r值的点。...我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。ggplot2提供超过30个geoms，扩展包提供更多（请参阅https://www.ggplot2-exts.org）。...许多geom，如geom_smooth（），使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。

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生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。...mpg中的哪些变量是分类变量？哪些变量是连续变量？当调用mpg时，如何才能看到这些信息？glimpse(mpg)显示为chr的是分类变量，为int的是连续变量。...将一个连续变量映射为color、size和shape。对分类变量和连续变量来说，这些图形属性的表现有什么不同？...空白单元代表没有drv值和cyl值对应的组合（3）以下代码会绘制出什么图？“.”的作用是什么？...facet_grid()只会是单列或者单行，不需要nrow和ncol这两个参数。（6）在使用函数facet_grid()时，一般应该将具有更多唯一值的变量放在列上。为什么这么做呢？

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    ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    stat可以向数据集添加新变量。将几何映射到这些新变量是可能的 几何体：是指绘制来表示数据的几何对象；每个geom控制我们创建的打印类型。...在散点图中，随机抖动点以减少过度绘制 尺度：每个几何属性都有一个函数，称为尺度；比例控制从数据到几何属性的映射，以确保数据值对该几何属性有效。此外，在统计变换之前执行缩放。...4.3.2 使用gglot()创建绘图时的简单概念 Ggplot2的算法很简单：您提供数据，告诉ggplot2如何将变量映射到几何，使用什么图形，它负责细节。...例如，对于位置，用线性比例变换连续值，并将分类值映射到整数；对于颜色，将连续变量映射到HCL颜色空间中的平滑路径，将离散变量映射到具有相等亮度和色度的均匀间隔的色调，例如，对于位置，连续值被映射到整数；...要实际绘制散点图或折线图，我们必须使用geom图层显式地请求gglot()。对象p是类ggPlot的R S3对象，由数据和其他包含关于该图的信息的组件组成。

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    R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

    经过这么长时间对R语言的学习，相信对于R中的四种独立图形系统，你肯定也不会感到惊奇。...这里，变量wt的值映射到沿x轴的距离，变量mpg的值映射到沿y轴的距离。...函数ggplot()指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示(使用点、条、线和阴影区)。表1列出了几种常见的几何函数（目前有37个几何函数可供使用）。 表1，几何函数 ?...图6，小提琴图和箱线图的组合 ? 讲到这里，必须要强调使用ggplot2的最终目的还是为了更好的理解数据。而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。

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    生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)

    多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 前面我们看到的常量和变量，都只有一个元素，是最简单的向量，实际上向量可以有多个元素，比如小明同学这个变量，他可以有名字（通常是字符），也可以有语数外的考试成绩...同样的道理，小明，小红和小绿这3个同学的语数外三门考试的成绩，可以跨越多个年度多次统计，这样就多了一个时间的维度，就是三维数组啦！...至于高级可视化，就不得不提ggplot2了 如何通过Google来使用ggplot2可视化 如何通过Google来使用ggplot2可视化 因为ggplot2本身包含数据映射到图形元素的思想，不会适合所有人.../5NRQO8t 第六步：无限R包或函数 前面我们提到过，掌握了变量和常量的概念，数据类型和数据结构的概念，我们就相当于是半只脚踏入R语言的大门了，然后加上这些数据的高级操作，就相当于入门了，可是R语言远不止那么简单...在如何一个方向学习R，就不仅仅是R本身的语法了，你需要学习的东西太多了，我简单列出几个我接触过的方向吧：统计，科学计算，数据挖掘，文本挖掘，基础绘图，ggplot绘图，高级编程，都有着丰富的书籍和视频资料

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    数据处理基础—ggplot2了解一下

    5.8.2 ggplot2的原理 如果要使用ggplot2绘制数据，则数据必须是数据框。 使用aes映射函数来指定数据框中的变量如何映射到图上的要素 使用geoms来指定数据在图表中的表示方式，例如。...5.8.3 使用aes映射功能 该aes函数指定数据框中的变量如何映射到绘图上的要素。...ggplot()初始化一个ggplot对象并获取参数data和mapping。我们将计数的数据框传递给data并使用aes()函数来指定将变量cell1用作x变量，而将变量cell2用作y变量。...任务4：使用更新的counts数据框绘制散点图，其中Gene_ids为x变量，Counts为y变量 5.8.6 绘制热图 可视化基因表达数据的常用方法是使用热图。...在这里，我们将使用R包pheatmap来执行此分析，并使用我们将命名为test的一些基因表达数据作为测试数据。

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    R基础知识及快速检阅你的数据

    而各位大佬在写好包后会心有灵犀的上传到R包的仓库，即CRAN，bioconductor等，以便于大家下载使用~~书中会多次使用tidyverse这个用于共享如何构建以及使用数据的R包合集，让大家更轻松地使用数据...这是因为其提供了一个统一的接口和若干选项来代替基础绘图系统中对图的缝缝补补。本章主要帮助我们从基础绘图过度到ggplot2之中。 2.1绘制散点图 Q: 如何绘制散点图？...*使用ggplot时会经常使用+将命令分割成很多行，使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图？...) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值的频数表，使用BOD数据，时间为x值，demand为y值，使用geom_col()函数 ggplot(BOD,aes(x=BOD$Time,Y=BOD$demand...R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构

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    R for data science （第一章）①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

    - John Tukey 本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。...这是积极的吗？ 负？线性？非线性？ mpg数据框 您可以使用ggplot2（又名ggplot2 :: mpg）中的mpg数据框测试您的答案。 数据框是变量（列）和观察（行）的矩形集合。...ggplot2附带了许多geom函数，每个函数都为绘图添加了不同类型的图层。 ggplot2中的每个geom函数都采用映射参数。这定义了数据集中的变量如何映射到可视属性。...这些车的里程比您预期的要高。 你怎么解释这些车？ ? 让我们假设汽车是混合动力车。测试这个假设的一种方法是查看每辆车的等级值。 mpg数据集的类变量将汽车分类为组，例如紧凑型，中型和SUV。...语法强调了对x和y的有用见解：点的x和y位置本身就是aesthetic，可以映射到变量以显示有关数据的信息的可视属性。 绘制美学图后，ggplot2会处理其余部分。

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    R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据|附代码数据

    我们可以通过简单地查看数据来了解所有这些信息以及判断如何建模。ggpairs(hp[, c("IL6", "CRP", "住院时间", "医生经验")],我们的连续预测因子之间似乎没有强的线性关系。...让我们看看我们的变量在癌症阶段中的分布情况。因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。...我们将小提琴图绘制在具有透明度的抖动点之上，这样就可以看到原始数据。因为IL6和CRP都有偏斜分布的倾向，所以我们在Y轴上使用了平方根刻度。...每种方法都有一些优点和缺点。对数表很方便，因为它是线性化的，这意味着一个预测因素增加1个单位，结果就会增加一个系数单位，而且无论其他预测因素的水平如何。缺点是这个量表的可解释性不强。...现在我们有了一些背景和理论，我们看看如何实际去计算这些东西。我们得到一个住院时间（我们感兴趣的预测因子）的摘要，然后在其范围内得到100个值，用于预测。

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    R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据|附代码数据

    我们可以通过简单地查看数据来了解所有这些信息以及判断如何建模。...因为住院时间是以天为单位的，我们可以用气泡图来研究癌症阶段与它的关系。每个气泡的面积与具有这些数值的观察值的数量成正比。对于连续的预测因子，我们使用小提琴图。所有的原始数据都按癌症阶段分开显示。...小提琴图只是围绕绘图轴反映的核密度图。我们将小提琴图绘制在具有透明度的抖动点之上，这样就可以看到原始数据。因为IL6和CRP都有偏斜分布的倾向，所以我们在Y轴上使用了平方根刻度。...每种方法都有一些优点和缺点。对数表很方便，因为它是线性化的，这意味着一个预测因素增加1个单位，结果就会增加一个系数单位，而且无论其他预测因素的水平如何。缺点是这个量表的可解释性不强。...现在我们有了一些背景和理论，我们看看如何实际去计算这些东西。我们得到一个住院时间（我们感兴趣的预测因子）的摘要，然后在其范围内得到100个值，用于预测。

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    【生信菜鸟经】如何系统入门R语言

    第二步：明白R中的变量 向量和因子：向量特简单,没什么好说的，因子太复杂了，我说不清楚，你们慢慢理解。 数据框：就像我们的表格,第一行就是每一列的名字,我们称之为字段,或者变量名。...用list( 字段1, 字段2,….. )创建 数组：其形式就像我们玩的模方,每一个面都是一个矩阵数据,用array(数据,各维度的最大值,各维度的名称) 第三步：了解变量的基础操作函数 变量怎么来，对它们处理什么...高级可视化不得不提ggplot了： 如何通过Google来使用ggplot2可视化 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下） 第五步：数据对象的高级操作 前面我们对向量，数据框，数组，列表都了解了，...也知道如何查看数据的特性，但是要进行高级转换，就需要一些时间来学习apply系列函数，aggregate，split等函数的用法。...在如何一个方向学习R，就不仅仅是R本身的语法了，你需要学习的东西太多了，我简单列出几个我接触过的方向吧：统计，科学计算，数据挖掘，文本挖掘，基础绘图，ggplot绘图，高级编程，都有着丰富的书籍和视频资料

    3.5K100

    原创 | R的基础及进阶数据可视化功能包介绍

    R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。...最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然我们也可以根据需求使每个数据点在图表中呈现不同的颜色和形状、并排绘制多个图表等。...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理，我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...与ggplot2相似，我们首先需要生成静态图表 在生成静态图表的基础上，动图及为多张静态图按一定规则堆在了一起。这里的规则便是我们提到的，按照声明的变量，比如：时间或类别顺序。...绘制出基本的图表和几何类型永远是最首要也是最耗时的任务。因为在实际情况中，数据集往往并不如我们想象的完美，我们需要使用R语言对数据进行很多整合、清理。

    3.7K30

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    in 绘制带有数据的拟合线 ggplot ggplot(Sample, aes(x, y)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm) 查看图或 summary...您会看到函数的构造与因变量数据是分开的。为了证明这一点，我们将使用 smoothCon。...我们为这些数据拟合GAM 它拟合具有单个光滑时间项的模型。我们可以查看以下预测值： plot(CO2_time) 请注意光滑项如何减少到“普通”线性项的（edf为1）-这是惩罚回归样条曲线的优点。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单的模型，但是对于更复杂的模型，最好知道如何使用predict预测数据 。...R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据 R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归 在r语言中使用

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    in 绘制带有数据的拟合线 ggplot ggplot(Sample, aes(x, y)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm) 查看图或 summary...您会看到函数的构造与因变量数据是分开的。为了证明这一点，我们将使用 smoothCon。...我们为这些数据拟合GAM 它拟合具有单个光滑时间项的模型。我们可以查看以下预测值： plot(CO2_time) 请注意光滑项如何减少到“普通”线性项的（edf为1）-这是惩罚回归样条曲线的优点。...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单的模型，但是对于更复杂的模型，最好知道如何使用predict预测数据 。...R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据 R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归 在r语言中使用

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    gganimate动画GIF | 让你的图形跳动起来！！！

    R语言绘制数据动图 随着互联网+和大数据科技的发展，VFX可视化和数据可视化越来越受到人们的喜爱，在R语言中，绘制GIF动图主要是在gganimate包中运行，制作视频主要是在av包,gganimate...) library(tidyverse) library(lubridate) 02 箱形图.gif #构建数据框 为了节省时间，直接使用系统内置的mpg数据框，mpg的部分数据如下： ?...当transition_states()为渐变计算中间数据时，它需要决定从一个值到另一个值的变化应该如何进行。这是一个叫做缓动的概念。默认的缓动是线性的。...gganimate通过为每个帧提供一组变量来解决这个问题，这些变量可以使用glue语法插入到plot标签中。 Enter and Exit：输入Enter和exit函数。...这些函数负责修改出现(进入)和消失(退出)数据的状态，以便动画可以在新状态和新状态之间进行转换。

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    R语言之 ggplot 2 和其他图形

    分面是将整个数据按照某一个或几个分类变量分成多个子集，然后用这些子集分别作图。例如，要将上图按照变量 am 的两个水平分别展示，可以使用下面的命令。绘图结果如下图所示。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征 在探索数据的过程中，最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量，可以绘制直方图或密度曲线图。...下面以 epiDisplay 包里的数据集 Oswego 为例绘制金字塔图，这里需要用到数据集里的两个变量 age 和 sex。...sjPlot 包里汇集了很多用于可视化流行病学和社会科学领域的数据的函数。使用这些函数能够轻松地绘制出既美观又实用的统计图形，值得读者进一步探索。...该数据集包含 3 个数值型变量 Girth、Height 和Volume。我们分别以这 3 个变量为坐标轴绘制三维散点图，结果如下图所示。

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    体验R和python的不同绘制风格

    下面是ggplot2绘图体系的一些关键概念： 数据：ggplot2使用数据框作为数据输入的基本单位。数据框是一个二维表格，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。...图层（Layer）：图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起，可以创建复杂的图形。...ggplot2提供了多种主题，如theme_gray、theme_bw等。 通过组合和调整这些概念，ggplot2可以绘制出高度可定制的、美观且具有统计意义的图形。...它的语法简洁明了，易于学习和使用，同时也具有很高的灵活性和扩展性。...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！

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    R语言基于Excel数据绘制多系列条形图

    本文介绍基于R语言中的readxl包与ggplot2包，读取Excel表格文件数据，并绘制具有多个系列的柱状图、条形图的方法。   ...首先，我们配置一下所需用到的R语言readxl包与ggplot2包；其中，readxl包是用来读取Excel表格文件数据的，而ggplot2包则是用以绘制柱状图的。...此外，如果大家是使用RStudio软件进行代码的撰写，还可以双击这一变量，更直观地查看读入后的数据具体是什么样子的，如下图所示。   接下来，我们需要对数据加以长、宽转换。...如以下代码就表示，我们希望将转换后表示变量的列的名称设置为Factor，表示观测值的列的名称设置为q。...fill参数表示我们需要将柱状图分为多个系列（如果大家的柱状图只有1个系列，那么就不需要fill这个参数了），其后指定的变量就表示我们需要基于这一变量对数据的系列加以区分。

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