使用ggplot stat_summary绘制p值_使用ggplot绘制散点图_如何使用带有geom = "line“的stat_summary在ggplot2中绘制NA间隙？ - 腾讯云开发者社区

「ggpubr」包中的 stat_compare_means() 函数是非常常用于对 ggplot 图形添加统计比较结果的方法，近期有粉丝问到了如何对其展示的 P 值进行格式化，这里简要地做一个记录。...这里我们直接使用官方示例： library(ggpubr) #> Loading required package: ggplot2 data("ToothGrowth") head(ToothGrowth...p + stat_compare_means() 可以看到图中是以检验方法+P值的结果来展示 P 值的，那么该如何修改它呢？...，下面是一个简单的修改： p + stat_compare_means(aes(label = paste0("P = ", round(as.numeric(..p.format..), 1))))...stat_compare_means 提供的说明修改 P 值的位置： p + stat_compare_means(aes(label = paste0("P = ", round(as.numeric

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「R」ggplot2 添加矫正p值

ggpubr 实现了 ggplot2 绘图添加 p 值的良好支持，但读者需要注意它是没有经常矫正的。矫正 p 值需要额外的处理。...% mutate(y.position = 35) stat.test # A tibble: 3 x 9 dose .y. group1 group2 statistic p...method p.adj y.position 1 0.5 len OJ VC 3.1697328 0.0064 T-test...p <- ggboxplot( ToothGrowth, x = "supp", y = "len", color = "supp", palette = "jco", facet.by...= "dose", ylim = c(0, 40) ) p + stat_pvalue_manual(stat.test, label = "p.adj") ?

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R语言之可视化①误差棒

本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。...使用三种剂量水平的维生素C（0.5mg,1mg和2 mg）和两种递送方法[橙汁（OJ）或抗坏血酸（VC）]中的每一种： > library(ggplot2) > df <- ToothGrowth >...标准差用于绘制图形上的误差线。首先，使用下面的辅助函数将用于计算每组感兴趣变量的均值和标准差。...使用线图绘制误差棒 # Default line plot p<- ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp, color=supp)) + geom_line...使用点图绘制误差棒 p <- ggplot(df, aes(x=dose, y=len)) + geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center') # use

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课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果

「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」参数介绍：「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。...image.png 数据调整及误差线增加在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary...image.png 调整下字体大小和线条 p <- ggplot(dat,aes(x=Group,y=Relative,fill=Group))+ geom_bar(stat="summary",fun...p.png 组间差异性分析使用stat_compare_means()函数。

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「R」ggplot2误差棒快速指南

标准差用来绘制图形中的误差棒。...img 你也可以使用函数 geom_pointrange() 或 geom_linerange() 替换 geom_errorbar() # Use geom_pointrange ggplot(df2...阅读ggplot2线图更多信息: ggplot2 line plots 有均值和误差棒的点图使用函数 geom_dotplot() and stat_summary() ： The mean +/-...geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center') # use geom_crossbar() p + stat_summary(fun.data="mean_sdl...(fun.y=mean, geom="point", color="red") # Use geom_pointrange() p + stat_summary(fun.data=mean_sdl,

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绘制韦恩图及计算P值

（1）计算韦恩venn图交集的P值 #======================================================= #=======================...计算韦恩图P值的代码为 > phyper(inter-1, a, 20000-a, b, lower.tail = F) [1] 2.098632e-06 可以看到P值小于0.05，因此该overlap...计算venn图P值的具体资料大家可以检索：超几何分布检验（hypergeometric test）与费歇尔精确检验（fisher's exact test）； Statistical significance...of the overlap between two groups of genes; Calculate venn diagram hypergeometric p value using R等。...（2）绘制韦恩venn图 categrory1 <- c("DEG", "PRG") lty1 <- rep("blank", 2) fill1 <- c("light blue", "pink"

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ggplot2优雅的绘制配对气泡图

", size = 4) + theme_bw() + mytheme p1 image-20230616113300005 上面的P值是用stat_compare_means...计算的，其实多组间的两两比较还可以考虑用校正后的P值，可以使用rstatix包进行计算： stat.test% group_by(Type) %>% t_test(Expression...remove.bracket = T,hjust=1)+ labs(x= NULL,y="Gene expression")+ theme_bw() + mytheme p2 P值太长了，这里可以用星号...= ifelse(as.numeric(stat.test$p.adj) > 0.05,"NS",stat.test$p.adj) p4 = ggplot(pan.meta, aes(x = Group...因为我认为我只要会修改别人的ggplot2绘图代码，然后把自己想要绘制的各种元素，能转化为语言去进行网络搜索，这样想绘制的图，基于上都可以根据百度谷歌和工具书去实现。

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一行代码绘制Graphpad Prism风格学术图表

guides(y/x = "prism_minor/") + P值添加(p-values) ggprism包通过add_pvalue() 自动添加统计P值，这个小编认为对于经常绘制统计图表的同学们来说可谓是非常贴心了...(palette = "complete") + labs(subtitle = "complete") (p1 + p2) / (p3 + p4) fill set 添加P值(p-values...) 这一部分小编就选择常见的图表进行P值添加，更多详细例子，大家可参考官网，这里我们导入一个新包(rstatix)，详细代码如下：样例一： library(rstatix) df_p_val <- rstatix...()中的参数对P值样式进行设置。...而想使用Graphpad Prism软件却因为价格、语言等原因导致无法使用的小伙伴(所谓的破解版就算了哈)，可使用此包进行学术风格的图表绘制哈~~。

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R语言之可视化②点图

VC 0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 第二步：绘制最基础的点图...，然后修改点的大小，然后翻转X，Y轴 library(ggplot2) # Basic dot plot p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) +...第三步：在点图上添加摘要统计信息，使用函数stat_summary（）可用于向点图中添加均值/中值点等。...# dot plot with mean points p + stat_summary(fun.y=mean, geom="point", shape=18, size...=3, color="red") # dot plot with median points p + stat_summary(fun.y=median, geom="point", shape=18,

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ggplot Stripchart and line

% ggplot(aes(x = dose, y = len, group = 1)) # 基本的线图和点图 p1 <- p + geom_line() + geom_point...# 添加分组线图，这里使用数据集2，用于绘制分组线图 p % ggplot(aes(x = dose, y = len, group = supp)) # 根据分组添加不同的线...# 更改线的宽度 # 这里使用的是为工作的和总人口的比例 # 因此出来的图为宽度不同的线 economics %>% ggplot(aes(x = date, y = pop)) + geom_line...# 绘制多个线 # 在总体布局不设置y变量，通过两个line函数绘制两个曲线 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_line(aes(y = psavert...# 绘制曲线下面积 # 使用fill函数 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_area(aes(y = psavert),

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R语言基础绘图教程——第7章:小提琴图

R基础教程可先阅读：R语言编程基础第一篇：语法基础 ggplot2绘制小提琴图 library(ggplot2) library(gplots) library(RColorBrewer) options...cancers") print(p) ?...#changeing params p <- ggplot(data,aes(CANCER,EXP))+ geom_violin(adjust=1,trim=T)+ geom_boxplot(width...=0.3,fill="black",alpha=1,outlier.colour=NA)+ stat_summary(fun.y=mean,geom="point",fill='white',shape...alpha=1,outlier.colour=NA)+ stat_summary(fun.y=mean,geom="point",fill='white',shape=21,size=2)+ theme_bw

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ggplot2|详解八大基本绘图要素

： p <- ggplot(data=diamond, mapping=aes(x=carat, y=price, shape=cut)) p+geom_point() #绘制点图 #将钻石的切工（cut...数据与映射部分介绍了ggplot函数执行各种属性映射，只需要添加不同的几何对象图层，即可绘制出相应的图形。...箱式图箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...#fun.ymax 表示取y的最大值，输入数字向量，每组返回1个数字 g + stat_summary(fun.y = mean, fun.ymin = min, fun.ymax = max, color...= "red") # 计算各组均值，最值 ?

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ggplot2中的position参数解析

(x=NULL,y=NULL)+ theme(legend.position ="non") p2 <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), fill = factor...preserve = "single"))+ labs(x=NULL,y=NULL)+ theme(legend.position ="non") p1+p2+p3 ❝在上方代码中可以看到...使用position="dodge"或position_dodge()，你会得到四个等宽的柱子（两个A=1和两个A=2），它们按B的水平分开。...error bar geom_boxplot() + # 绘制箱线图 stat_summary(fun = mean, geom = "point...", col = "#00A08A") + # 绘制均值点 stat_summary(fun = mean, geom = "text", col = "#00A08A", # 绘制均值标签

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ggplot_Violin Plot & dot plot

ggplot_Violin Plot & dot plot sunqi 2020/8/2 概述小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。...) library(patchwork) library(tidyverse) # 绘图 # 基本绘图参数设置 p % ggplot(aes(x = dose, y...= len)) # 添加小提琴图并添加统计均值和标准差 p1 <- p + geom_violin(trim = FALSE) + stat_summary( fun.data = "mean_sdl...点图 geom_dotplot() stackdir:点的堆叠方向默认为向上 stackratio：点的距离 color, fill:同之前 dotsize：点的大小 # 点图绘制并添加均值和标准差 p3...= "lightgray") + stat_summary(fun.data = "mean_sdl", fun.args = list(mult = 1)) # 点图和箱式图的合并 p4 <-

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跟着Nature Communications学作图：R语言ggplot2做柱形图并添加误差线和显著性P值

V1) %>% select(V1,value) %>% na.omit() -> dfb.1 最基本的柱形图 library(ggplot2) ggplot(data=dfb.1,aes...fun.max = ebtop, width=0.2)+ geom_jitter(width = 0.3) image.png 添加显著性p值...ggplot(data=dfb.1,aes(x=V1,y=value))+ stat_summary(geom = "bar", fun = mean,...1.1,1.3,1.5), #annotations = c(""), parse = T) image.png 如何在geom_signif()函数里调整P值的文字格式暂时想不到办法了...，使用annotate()函数吧 ggplot(data=dfb.1,aes(x=V1,y=value))+ stat_summary(geom = "bar", fun

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R绘图笔记 | 散点分布图与柱形分布图

参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数关于绘图图，前面介绍了一些： R绘图笔记 | 一般的散点图绘制 R绘图笔记 | 柱状图绘制 R绘图笔记 | 直方图和核密度估计图的绘制...read.csv("BioInfoNotesData1.csv",row.names = 1) 假如我们需要绘制某基因在不同分期的表达情况。...Stage I Stage II Stage III Stage IV 11 75 176 128 64 先检查数据是否有缺失值，...5.带误差线的柱形分布图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ stat_summary(mapping=aes(fill = Stage),fun.y=mean...6.带误差线柱形与抖动图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ stat_summary(fun.y=mean, fun.args = list(mult=1),

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ggplot2|从0开始绘制箱线图

继续“一图胜千言”系列，箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的箱线图。...使用ToothGrowth数据集，dose变量为分类横坐标，对len变量做箱线图 ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_boxplot() ?...4）添加最大值和最小值的两条须线 ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + stat_boxplot(geom = "errorbar",width=0.15...1)分组更改箱线的颜色 p<-ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len, color=dose)) + geom_boxplot() p ?

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生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

mpg（4）使用hwy和cyl绘制一张散点图。...ggplot(data = mpg)+ geom_point(mapping = aes(x=hwy,y=cyl))（5）如果使用class和drv绘制散点图，会发生什么情况？...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？...（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？...stat_summary()函数的默认几何对象：pointrangegeom_pointrange用于绘制数据点的范围（2）geom_col()函数的功能是什么？它和geom_bar()函数有何不同？

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详谈R中散点图添加误差线的细节

❞ df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) ❝使用 df 数据帧创建了一个新的 ggplot 对象，并将 x 轴和 y 轴变量分别设置为 case_control...fill 和 color 美学设置为 case_control，这意味着点的填充和颜色将基于该列的值。参数 pch 指定点的形状，width 指定点的宽度，size 指定点的大小。...参数 geom 指定使用哪种误差条，参数 width 控制误差条的宽度。...❞ stat_summary(geom="crossbar", fun="mean", width=0.2, linetype="solid") ❝向图表添加了一条水平线，以显示每个 case_control...❞ 自定义函数绘图 ❝上方给出了该图像绘制的代码及解释，那么我们也可以将其写成一个函数使其居然通用性，下面针对会员朋友小编将介绍如何定义函数绘制此图，代码见会员群文档。 ❞

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详谈如何使用ggplot2绘制火山图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近VIP群内有朋友询问火山图的绘制方法，那么本节就来详细介绍在R中如何使用「ggplot2绘制火山图」，小编添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢。...("data.xls", header = TRUE, sep = "\t") 数据清洗 plot_data % janitor::clean_names() %>% # 使用...janitor 包的 clean_names() 函数将列名转换为小写 mutate(fold_change = 2^log_fc) %>% # 计算折叠变化值 fold_change =..."Slc22a3") down_genes % filter(symbol %in% c("Il15", "Il34")) 数据可视化 plot_data %>% ggplot...(aes(x = log2(fold_change), y = -log10(adj_p_val))) + # 绘制基础散点图，并根据 gene_type 对点的颜色进行分类，设置点的透明度 (alpha

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