❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggforce」来绘制别具一格的条形图，下面小编通过一个案例来进行展示，图形仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。...tidyverse) library(ggtext) library(ggforce) 导入数据 df <- read_tsv("data.tsv") 定义圆点数据 # 定义一些常量，用于后续的图形绘制...r <- .275 # 圆的半径 xo <- 115 / 10 # 圆心的 x 坐标 yo <- -0.15 # 圆心的 y 坐标 数据可视化 df %>% ggplot() + # 使用...facet_wrap 函数按照 'holder_company_name' 进行分面（子图） facet_wrap(vars(holder_company_name), ncol = 1) + # 使用...= .5, label = holder_company_name), color = "white", fontface = "bold", size = 4, hjust = 1) + # 使用
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggflags」来给环状条形图添加地理图标注释，下面小编通过一个案例来进行展示，图形仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。。...c9cba3", "Women" = "#ee2e31", "Wheelchair Women" = "#f4c095") 构建极坐标柱状图 polar_barplot ggplot
❝本节来介绍如何ggplot2来绘制正负分布的条形图，在之前展示案例的基础上进行了一些小的改动，下面通过1个案例来进行展示 加载R包 library(tidyverse) library(grid)...mutate(rating_diff = avg_rating - mean) %>% filter(abs(rating_diff) >0.05) 数据可视化 df %>% ggplot
❝本节来介绍一个小案例，如何根据某数值来对堆砌条形图数据的趋势变化进行排序， 下面小编就通过一个具体案例来介绍如何处理； 加载R包 library(tidyverse) 构建数据 df = data.frame...banana', 'orange', 'plum'))) %>% ggplot
❝本节来介绍如何一个基础图形如何绘制不规则条图，数据为随意构建，整个过程仅参考。
❝「今天VIP群里有观众老爷询问如何绘制环状堆砌条形图」例图如下所示，既然观众老爷们有需求，那小编就来简单写篇文档进行介绍；下面来看具体案例「数据代码已经上传VIP群，请自行下载」 ❞ 例图 图形解读...❝可以看到就是一张普通的堆砌条形图只不过改为了圆形展示，通过图形我们可以看到数据分为两组，并且每一个样本数值有正负之分，因此与常见的条形图绘制方法无二，只是在于构建极坐标并合理的添加文本；由于小编手里没有合适的数据因此使用...#71D0F5FF","#370335FF","#075149FF","#C80813FF","#91331FFF", "#1A9993FF","#FD8CC1FF") 数据可视化 ggplot
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制环状堆砌条形图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。...% arrange(year,name) %>% group_by(year) %>% mutate(val = cumsum(value)) %>% ungroup() %>% ggplot
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制镶嵌条形图,下面通过一个小例子来展示 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(ggtext...fct_reorder(country, value)) all_1999 % filter(startsWith(provisions, "All")) 数据可视化 ggplot
plot % dplyr::rename("Percentage of species contributingto each pathway,%"="value") %>% ggplot
❝本节来介绍如何使用「rstatix」来进行统计分析，并使用「ggpubr」来添加显著性标记，下面通过一个小例子来进行展示；本次使用R内置数据集； 加载R包 library(tidyverse) library...="versicolor") %>% mutate(group=str_sub(name,start = 1, end = 5)) %>% ggplot(....element_text(color="black",size=10), panel.spacing.x=unit(0.3,"cm")) ❝此图看起来很是简单，但是难点在于如何使用代码构建统计结果
本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...1绘制基本条形图 演示数据 以gcookbook包中的pg_mean数据集为例。...ggplot(pg_mean,aes(x = group,y = weight)) + geom_col(fill="lightyellow",colour="black") 2绘制簇状条形图 演示数据...ggplot(cabbage_exp,aes(x = Date,y = Weight,fill = Cultivar)) + geom_col(position = 'dodge') Tips：最基本的条形图通常只对应一个绘制在...(labels = scales::percent) 输出图片 5 绘制频数条形图 演示数据 以ggplot2包中的diamonds数据集为例。
背景 熟悉ggplot2绘图，有一本书，可以介绍大家使用，《R数据可视化手册》第二版 https://www.bookdown.org/ 可以在上述网址中找到网页版本。...绘制基因组大小与基因数目相关性图 二、直方图 x <- read.table("H37Rv.gff",sep = "\t",header = F,skip = 7,quote = "") x <-...x[x$V3=="gene",] x <- abs(x$V5-x$V4+1) length(x) range(x) ggplot(data = NULL,aes(x=x)) ggplot...绘制基因长度分布直方图 三、条形图 # hg19_len <- read.csv(file = "homo_length.csv",header = T) # x 绘制人染色体长度分布图 写在最后：有时间我们会努力更新的。
条形图，也称柱状图，看起来像直方图，但完是两码事。条形图根据不同的x值，为每个x指定一个高度y，画一个一定宽度的条形；而直方图是对数据集进行区间划分，为每个区间画条形。 ? ?
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近交流群内看到有朋友询问大脑图谱相关的图，本节来介绍如何使用ggseg包来绘制此类图，该包内容十分丰富案例众多同时也兼容ggplot，详细内容请参考官方文档。...fill = region), show.legend = FALSE, color = "black", position = "stacked") 案例 3 ggplot
> install.packages("ggplot2") > library(ggplot2) > R0_vs_R3_isoforms_fitter <- read_excel("~/Downloads.../R0-vs-R3.isoforms.fitter.xlsx") > data <- R0_vs_R3_isoforms_fitter > r03 ggplot(data,aes(log2FC,-1
直接绘制 library(mapdata) library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) library(mapproj) library(...Beautiful-Visualization-with-R-master/map/bou2_4p.shp") plot(china_map) #直接画出来的话地图是扁平的，默认吧进度和纬度作为普通数据，均匀平等对待，绘制在笛卡尔坐标系中...#因此需要用稿ggplot2提供的coord_map（）映射转换坐标系 #bou2表示我们读取的是省级地图，1表示国家层面，数值也大划分越细 image.png 使用ggplot的坐标轴映射函数coord_map...", fill = NA) + theme_grey()+ coord_map() image.png 提取上海单独绘制 names(china_map) #可以发现china_map中有925...group = id), colour = "black", fill = NA) + theme_grey() image.png 根据统计值大小对不同省份着色 #绘制整个中国地图
在数据分析报告中，条形图是很常见的一种表现形式，可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中，为了更加直接、美观，对图表的展现形式也有了越来越高的要求。...通过强大的ggplot2包，也可以画出有特色的条形图。 在网上看到有人画的正负区分条形图，花了点时间打磨其中的美化细节，基本也算是原样画出了。...实现过程 首先，载入ggplot2包，并随机生成二维数据。 ? 接下来，用ggplot()＋geom_bar()画出基本的条形图。 ?...这里面，使用reorder()函数，使得按照Difference取值大小，条形图进行排序。同时，在这一步设置对每个条形加黑色边框，调整条形宽度，并使得中间留有空隙。 ?...最后，我们修改图例的颜色、字体，并在条形图两侧加入标签文字，就可以得到最终的效果了。 ? ? 想要图表做的好看，工具的使用是一方面，审美与图表思维的培养也是特别重要。从模仿开始，是不错的学习方式。
❝本节来介绍如何「对堆砌条形图来进行图形拆分」； 加载R包 library(tidyverse) library(patchwork) 定义主题 theme_niwot <- function(){...manufacturer = str_to_title(manufacturer), manufacturer = fct_infreq(manufacturer) %>% fct_rev()) 绘制主图...unsplit_plot % ggplot(aes(y = manufacturer, fill = class)) + geom_bar(position =...size = 1) + theme_niwot()+ labs(x = element_blank(),y=element_blank(),fill = element_blank()) 拆分条形图...size = 1) + labs(x = element_blank(),y=element_blank(),fill = element_blank())+ theme_niwot() 绘制总图
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..."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...size = 1) geom_point(aes(color = gene_type), alpha = 0.6, shape = 16, size = 1) + # 从 up_genes 数据框中绘制特定形状的散点图
stringsAsFactors=FALSE) > df$date<-as.Date(df$date) > > myAngle <-seq(-20,-340,length.out = 12) > > ggplot
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