简介 本文将使用histogram函数来进行数据分析。 直方图是一种用于可视化数据分布的图表。它可以帮助我们理解数据的集中程度、偏移程度和分散程度。以下是直方图的一些主要作用： 1....展示数据分布：直方图可以将数据按照不同区间进行分组，并以柱状图的形式呈现。通过观察直方图的形状和高低，我们可以了解数据在不同区间内的分布情况。 2. 检测异常值：直方图可以帮助我们发现数据中的异常值。...异常值往往会导致直方图在某一区间内出现明显的峰值或者缺口。通过观察直方图，我们可以发现这些异常值并进行进一步的分析。 3. 判断数据分布的偏度和峰度：直方图的形状可以反映数据的偏度和峰度。...偏度指的是数据分布的对称性，而峰度指的是数据分布的尖锐程度。通过观察直方图的形状，我们可以初步判断数据的偏度和峰度。 4. 比较数据分布：直方图可以用来比较不同数据集的分布情况。...通过将多个直方图进行重叠或并列显示，我们可以直观地比较数据集之间的差异和相似性。 总的来说，直方图是一种简单而有效的数据分析工具，可以帮助我们了解和解释数据的分布特征。
image.png 对照论文然后看数据和代码，能够更好的理解论文的设计和分析思路，非常好的学习素材。论文的主要研究内容还没有看太懂，好像是研究了越南和坦桑尼亚的一些厕所的微生物多样性。...数据集的部分截图，总共是81行，52列，行是物种，列是地点，数值代表物种丰度 ?...row.names=1指定第一列作为数据集的行名 check.names 参数我平时很少用，，查了一下帮助文档，作用是检查每列的名字是否符合规范 ?...(Samples),transform,rescale=sqrt(Value)) ggplot2画图 library(ggplot2) p ggplot(df, aes(Species, Samples...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他的用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图的一个过渡....ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar() #当变量为因子型,绘制频数条形图,而且不用指定y 3.画直方图 基础绘图系统: hist(mtcars$mpg...) #绘制直方图 hist(mtcars$mpg, breaks=10) #修改组数 qplot: qplot(mpg, data=mtcars, binwidth=4) #绘制直方图...,其中binwidth用于修改竖块的宽度 ggplot: ggplot(mtcars, aes(x=mpg)) + geom_histogram(binwidth=4) #绘制直方图 4:箱线图: 基础绘图系统
aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式，aes是Aesthetic的缩写。 下面我们来绘制一个直方图作为示例。数据集仍采取mpg，对hwy变量绘制直方图。...首先加载了扩展包，然后用ggplot函数建立了第一层，hwy 数据映射到X轴上；使用+号增加了第二层，即直方图对象层。...，第二层是直方图对象（geom_histogram），geom表示几何 对象，它是ggplot中重要的图层控制对象，因为它负责图形渲染的类型。...下面我们尝试两种更为复杂的直方图，首先将数据按照year这个变量划分为两组，用不同的颜色绘制直方图，而且用频率而非计数来刻画Y轴，并添加密度曲线。...如果想将两个直方图分开绘制，也可以使用facet_grid参数，结果如下图所示。 ?
方法一： $a = $a^$b; $b = $b^$a; $a = $a^$b; 这就是位运算带给我们的奇妙之处！
ggplot2提供的geom_histogram()用于绘制统计直方图 该函数有两个主要参数，binwidth(箱型3宽度)和bins（箱型数量） ggplot2提供的geom_density()用于绘制估计的和密度图...该函数两个主要参数bw(箱型的宽度)和kernel(核函数)，核函数默认为高斯函数gaussian其他函数包括：epanechnikov,rectangular,triangular,biweight...,cosina,optcpsine. 1数据构造 统计直方图是对一个变量的统计，所以aex里面的参数是一个变量，不同于以往的x和y，这里我们对MXSPD进行统计 image.png 2绘制统计直方图 ggplot...black"),#, legend.position=c(0.8,0.8), legend.background = element_blank() ) image.png 3分开绘制统计直方图...ggplot(df, aes(x=MXSPD, fill=Location))+ geom_density(alpha=0.55,bw=1,colour="black",size=0.25)+
：快速浏览数据 简单的函数我们经常使用R基础包中的绘图函数，但是如果图形更复杂，ggplot2就会成为更好的选择。...) 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...Q: 如何绘制直方图查看一维数据的分布特征？...A: 1.hist()函数绘制直方图 hist(mtcars$mpg,breaking=10)#通过breaks参数指定组距 2.使用ggplot2绘制直方图 ggplot(mtcars,aes(x=...~supp,data=ToothGrowth) #在x轴引用两个变量的交互 boxplot(len~supp+dose,data=ToothGrowth) 3.ggplot2绘制箱线图 #基础画法
R语言ggplot2包用来画折线图的函数默认应该是带有棱角的，如果想要实现平滑的曲线好像不太容易，之前的推文介绍过 ggalt这个包 R语言的ggplot2做平滑的折线图简单小例子 R语言ggplot2...常规的折线图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df) + geom_line...上面链接里有实现这两个图的代码，感兴趣的可以自己尝试重复一下 话说这个 Bump chart 对应的中文是啥意思呢？...这个数据可视化的类型具体的应用场景是啥，我暂时还不知道 突然想到可以用这种方式来画平滑的折线图 最简单的平滑折线图 #install.packages("ggbump") library(ggbump...) library(ggplot2) library(dplyr) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df
常见的热图看腻了，这节来介绍如何通过ggplot2绘制圆形热图，为了方便各位观众老爷观看，我制作了一个交互式文档，后台回复关键词2021-4-14获取本文代码及文档 （这个是我转载的推文，如果需要这个代码和数据...7 2007 170 7 8 2007 143 8 9 2007 146 9 10 2007 145 10 数据可视化 先画一张常见的热图...ggplot(accidents, aes(x=Month, y=Year, fill=Deaths)) + geom_tile(colour="white") + scale_fill_gradient
直方图例子 而条形图如下列例子统计了不同国家的样本数量。可以看到下图的柱子之间有间隔，体现出国家并非一个连续变量而是一个分类变量。 ? 条形图例子 直方图/条形图怎么画？...ggplot2提供了绘制直方图和条形图的功能，分别为geom_bar()和geom_histogram()。...如何绘制直方图/条形图 1）需要什么格式的数据 本次我们来看一个新的R提供的数据，就是闪闪发光的钻石?Diamonds。 ?...可以看到重量是一个连续型变量，而净度是一个分类型变量。所以前者我们做直方图，后者我们做条形图。 2）如何使用ggplot2做直方图 首先我们来看看钻石重量的直方图。...3）如何使用ggplot2做条形图 然后我们来瞧瞧条形图。
这种图又称 cross-talk ，当数据集做完富集分析后，查看两个通路里有哪些基因是重叠的。...输入矩阵 假设我们整理好这样的矩阵，第一列是FC值，第二列是基因名，第三列是基因所在的通路名，其中在两个通路中都有的基因用intersect表示。...",width=7200,height=4800,res=1200) ggplot(test) + geom_point(aes(x=test$Symbol,y=test$log2FoldChange.C2...一直以来都觉得自己是弱弱的小透明，执着的学一点就在简书上更一点，和众多在生信路上自学的伙伴抱头前(tong)行(ku)…… 扯远了，补一下健明大大给我的建议，用upsetR绘制crosstalk 1...6个，和上面的crosstalk花瓣图一致 总结：如果想讨论两个通路的交集，请选择花瓣图，如果超过3个，请毫不犹豫的选择UpsetR。
五脏俱全的散点图 library(ggplot2) # 表明我们使用diamonds数据集, ggplot(diamonds) + # 绘制散点图: 横坐标x为depth, 纵坐标y为price...下面展示箱线图最长使用的一些方法： library(ggplot2) # 绘图 library(ggsci) # 使用配色 # 使用diamonds数据框, 分类变量为cut, 目标变量为depth...p1 <- p + geom_boxplot(aes(fill = cut)) + theme(legend.position = "None") # 两个因子型变量时, 可以将其中一个因子型变量设为...当研究某个连续型变量的箱线图涉及多个离散型分类变量时，我们常使用分面facetting来提高图表的可视性。...瓦片图、 热力图 机器学习中探索性分析我们可以通过corrplot直接绘制所有变量的相关系数图，用于判断总体的相关系数情况。
散点图经常用来描述两个连续变量之间的关系。...还是要加载第一章的这些包哦~ ---- 5.1 绘制基本散点图 Q：如何用两个连续变量绘制散点图？...#使用更小的点 ) *值得注意的是：这里没有使用ggplot2，因为它无法绘制散点图矩阵，现在GGally包已经被开发出来用来作为ggplot的拓展包，其中的ggpair（）函数可以用来绘制这种图。...第六章描述数据分布 这一章会探寻一些对数据分布可视化的方法 ---- 6.1 绘制基本直方图 Q：如何绘制直方图？..., group = sex), width = .25) +#对两个箱线图操作 #这里将x变量视为数值型变量并加减一个小的数值实现箱型的左右移动，这必须指定group，否则会只绘制一个箱线图 geom_dotplot
散点图 使用场景：散点图通常用于分析两个连续变量之间的关系。...如下图所示： 下面是一个简单的画直方图的例子，使用的是R中的ggplot()和geom_histogram()函数。...下面是一个简单的画堆叠条形图的例子，使用的是R中的ggplot()函数。...面积图 使用场景：面积图通常用于显示变量和数据的连续性。和线性图很相近，是常用的时序分析方法。另外，它也被用来绘制连续变量和分析的基本趋势。...热点图 使用场景：热点图用颜色的强度（密度）来显示二维图像中的两个或多个变量之间的关系。可对图表中三个部分的进行信息挖掘，两个坐标和图像颜色深度。
如你所见，直方图上叠加核密度图，专业来说，核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。...=c(2,2)) #图形按照2行2列排列 > hist(mtcars$mpg)#简单直方图 > hist(mtcars$mpg,breaks=12,col="red",xlab = "Miles Per...小提琴图 小提琴图是箱线图与核密度图的结合。可以使用vioplot 中的vioplot()函数绘制它。...ggplot绘制箱线图和小提琴图 简单箱线图 >install.packages("ggplot") >library(ggplot2) > p ggplot(mpg, aes(class,hwy...点图 点图提供一种在简单水平刻度上绘制大量有标签值的方法 。
EPA（环境保护署）提供了空气污染数据，本文选择了颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）这两个关键变量，以可视化和分析空气污染的趋势和模式。...本报告中使用的县级AQI数据包括四个类别变量，代表每个类别的天数。下面的代码直观地显示了四个类别变量的分布。...在这一年中，很少出现两个变量都具有高值的站点。...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。 ##按州汇总aqi（区域水平）。..., fill = good) 下面还绘制了不健康天数变量的平均值，这证实了以前的观察结果，即东部各州的空气条件较好。
()函数，该函数可以调用文本编辑器然后使用键盘来对数据框进行修改，如下所示： 使用names()函数可以调用或重新赋值变量名，如下所示： ②数据融合与删除 横向合并两个数据框，需要使用merge()...⑶其他图形 ①直方图 对于单一变量，我们可以采用hist()绘制直方图来展示在不同范围（字段）内数据分布，如下所示： attach(mtcars) hist(mpg, nclass=10) 直方图将随机变量数值范围分成一定份数...（scale）：将数据的取值映射到图形空间 ggplot2中两个主要的作图函数为qplot()和ggplot()。...qplot()更简单一些但是参数较少，下面通过一个简单的例子来介绍ggplot2图形构建方法： attach(mtcars) #加载R内置示例数据 library(ggplot2) ggplot(mtcars...⑵直方图 在ggplot2中，geom_histogram()可以在图层上添加直方图，stat_density()可以在图层上添加密度曲线，我们使用ggplot内置的示例数据mpg做直方图，如下所示：
直方图 #直方图最容易，提供一个x变量，画出数据的分布。...ggplot(small)+geom_bar(aes(x=clarity)) #柱状图两个要素，一个是分类变量，一个是数目，也就是柱子的高度。...数目在这里不用提供，因为ggplot2会通过x变量计算各个分类的数目。...箱式图 #数据量比较大的时候，用直方图和密度函数图是表示数据分布的好方法，而在数据量较少的时候，比如很多的生物实验，很多时候大家都是使用柱状图+errorbar的形式来表示，不过这种方法的信息量非常低，...ggplot2提供了很多的geom_xxx函数，可以满足我们对各种图形绘制的需求。
print(PRD.fields[1]) #提取变量，可以尝试更改数字查看，改变的是仰角 dbz=PRD.fields[1]["dBZ"].values #是data array格式，可以学习xarray...norm=norm, shading='auto', **kwargs) 说明一下，普通的业务用双偏振雷达是不开RHI模式的，所以画成这鸟样 不过这个数据是单偏振格式的，双偏振的数据会多几个变量 什么，...这时候就有不懂的小伙伴问了，仰角有哪些？当然是自己看拉。...range in this tilt warnings.warn("Requested data range exceed max range in this tilt") 1.2.4 其他可计算的变量...- | Data and other attributes defined here: | | data_crs = #绘制透明图层
安装 在R中安装ggpubr可以使用以下命令： install.packages("ggpubr") 主要特点 ggpubr是一个基于ggplot2的扩展，因此它继承了ggplot2的所有功能，并添加了更多的实用功能和自定义选项...ggpubr提供了一系列简单易用的函数，使用户能够快速创建各种常见的统计图形，如线图、散点图、柱状图、箱线图、直方图、小提琴图、QQ图、核密度图、热力图和配对图等。...ggscatter()：创建散点图，用于展示两个连续变量之间的关系。支持添加回归线、椭圆和置信区间。 ggbarplot()：创建柱状图，用于展示不同组别之间的比较。可以设置分组、堆叠和分面。...ggboxplot()：创建箱线图，用于展示不同组别之间的分布差异。支持分组、分面和添加自定义标记。 gghistogram()：创建直方图，用于展示单一变量的分布情况。...ggdensity()：创建核密度图，用于展示单一变量的分布情况。支持分组、填充颜色和密度曲线。 ggheatmap()：创建热力图，用于展示两个变量之间的相关性。支持调整颜色映射、标签和注释。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
