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。...df %>% janitor::clean_names() %>% # 使用 janitor 包的 clean_names() 函数将列名转换为小写 mutate(fold_change...), alpha = 0.6, shape = 16, size = 1) + # 从 up_genes 数据框中绘制特定形状的散点图，填充颜色为红色，边框颜色为黑色，大小为 2 geom_point...(data = up_genes, shape = 21, size = 2, fill = "red", colour = "black") + # 从 down_genes 数据框中绘制特定形状的散点图...# 设置图的主题样式，包括边框、网格线、背景等 theme(panel.border = element_rect(colour = "black", fill = NA, size = 0.5
❝本节来绘制一个简单的绘图案例；暂且称之为轨道图；下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图；关于此图的实践应用以后在做介绍 加载R包 library(tidyverse) library(systemfonts
❝本节来介绍如何使用ggplot2来绘制森林图，下面通过一个小例子来进行展示 ❞ 加载R包 library(tidyverse) 导入数据 unicox <- read_csv("AKT3_mRNA_OS_pancan_unicox.csv...") 绘制森林图 p1 <- ggplot(unicox,aes(HR_log, cancer, col=Type))+ geom_point(aes(size=-log10(p.value))...legend.background=element_blank(), # 设置背景为空 legend.box.background=element_rect(colour="black"), # 图例绘制边框...=c(1,0),legend.justification=c(1,0))+ scale_color_manual(values = c("gray", "steelblue", "red")) 绘制基因名称
绘制条形图，简单调整柱子的宽度以及加上 x，y 轴标题。...这里的细节调整包括：使用 ggthemes 包中的 theme_tufte() 主题，viridis 包的 scale_fill_viridis() 离散配色。...主要细节调整：geom_col() 中的 aes(fill = score)，连续性变量填充使用 scale_fill_gradient2() 以及加上了图例。...小编有话说 本推文最主要知识点：使用 geom_rangeframe()并配合 ggthemes 包中的 theme_tufte() 主题，得到 x，y 轴分离的图形。...推文以条形图作为例子进行详细讲解（试图教会你们）。当然这种技巧也可以使用其他图形中。读者如有需求，可以自行探索。
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制箭头表格，主要使用「geom_segment」函数来实现，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。。
❝本节来介绍一个用R语言绘制流程图的案例 ❞ 「代码链接」https://gist.github.com/AlbertRapp/438102c458fc8fbdffcb6feb76ff93f7 可以从网站直接获取
❝之前在一篇论文里面看到一张特殊的组合饼图感觉很不错，下面来构建数据进行复现，来看具体案例❞ 加载R包 library(tidyverse) library(scales) library(ggtext
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 p4 写在最后 其实我的ggplot2...功底也不是很好，没有很系统的去钻研ggplot2的语法和结构。...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。...绘图当然很重要，但是科研节奏这么紧张，ggplot2的学习到底应该投入多少时间（当然也看悟性），这点见仁见智。最后给大家分享一本我经常翻阅的ggplot2工具书 - END -
机器学习中的逻辑回归 简介 逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。...本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用 Python 进行实现的代码。 逻辑回归的基本原理 逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。...公司应用 逻辑回归在实际业务中得到了广泛的应用，以下是一些公司应用逻辑回归的实际场景： 1. 金融行业 金融公司常常使用逻辑回归来评估信用风险。...通过考虑患者的健康指标、家族病史等信息，可以提前进行干预和治疗。 3. 营销领域 在营销中，公司可以使用逻辑回归来预测客户是否会购买特定产品或响应某项推广活动。这有助于优化广告投放和改进销售策略。...通过分析图像中的特征，模型可以判断图像中是否存在某个人的脸。 模型评估与调优 1. 模型评估指标 在使用逻辑回归模型时，了解模型的性能是至关重要的。
❝本节来介绍如何灵活使用「geom_segment」与「geom_point」这两个几何对象来构建圆柱形条行图，下面通过1个案例来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) 加载数据...dashed", color = "grey3"), axis.text.x = element_text(size = 10, color = "black"))+ # 绘制图例
❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggfx」来绘制发光点图，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。..."Sydney", "New York") df_time % group_by(zone) %>% # 按时区分组 slice_max(end) %>% # 选择每组的最大值..., group = city), df_circle, colour = NA), colour = "grey20", expand = 2, sigma = 5) + # 添加带内部发光的圆形...scale_fill_identity() + # 使用原始填充色 coord_fixed() + # 固定坐标轴 theme_void() + # 使用空白主题 theme(plot.background
❝最近在进行绘图实战颇有感触，今天来介绍一下如何使用「ggplot2绘制组合热图」，有时我们如果只想对部分数据进行热图形式的展示可以用到这种类型的图表；绘图过程倒也简单主要是选择好合适的展示场所 library...sample=as.character(sample)) #定义因子 df$sample % unique()) 绘制文本热图...color="black",hjust=0.5,vjust=0.5)+ labs(x = NULL,y = NULL,color=NULL,fill=NULL)+ theme_niwot() 绘制组合热图...❝此处将数据数据拆分成两份进行图形绘制，本想借助「ggh4x」 的分面功能，但是此份数据不太适合，关于ggh4x后面再做介绍 ❞ p2 % filter(group=="A") %>%
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制镶嵌条形图,下面通过一个小例子来展示 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(ggtext
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用packcircles来计算圆圈大小通过ggplot2来绘制圈图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢...，并为每个圆圈指定一个id df_plot % mutate(id = 1:5) # 利用circleLayoutVertices函数生成每个圆圈上的点的坐标信息...df <- circleLayoutVertices(pack, npoints = 50) # 为每个圆圈指定一个title，用于绘制文字标签 df$title <- df_plot$title[...match(df$id, df_plot$id)] 数据可视化 ggplot() + # 利用geom_textpath绘制围绕圆圈的文字标签 geom_textpath(data = df,...aes(x, y, label = title), hjust = "ymax",size = 4.5) + # 利用geom_text绘制圆圈内的文字标签，数字使用逗号分隔方便阅读 geom_text
p=6322 当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。...对于我们通常使用逻辑回归建模的二元结果，事情并不那么容易（至少在尝试使用图形方法时）。首先，Y对X的散点图现在完全没有关于Y和X之间关联的形状的信息，因此在逻辑回归模型中应该如何包含X....LOWESS技术图 解决这个问题的一种方法是绘制单个（Y，X）值，而不是绘制Y的平均值随X变化的平滑线。...检查逻辑回归的函数形式 这给出了 该图表明Y的平均值在X中不是线性的，但可能是二次的。我们如何将这与我们从X线性进入的模型生成数据的事实相协调？...我们可以通过绘制为我们计算的估计概率（Y的平均值）的logit来克服这个问题。在Stata中，lowess命令有一个logit选项，它给出了一个平滑的logit对X的图。
❝本节来回答一个老爷的问题，介绍常见绘图案例中几个基本参数的设置问题，主要用在柱状图与箱线图中。下面小编通过两个案例来进行展示，图形仅供展示用过程仅参考，希望各位观众老爷能够喜欢。...position_dodge(), position = "dodge"和position_dodge2()这三个参数，该系统参数都用于调整图层元素（如柱子或点）的位置，以避免重叠。...但它们之间有一些细微的差别： ❞ 1. position = "dodge" 这是position_dodge()的简写形式，它会自动计算需要的dodge宽度。不能设置preserve参数。...使用position="dodge"或position_dodge()，你会得到四个等宽的柱子（两个A=1和两个A=2），它们按B的水平分开。...使用position_dodge2(preserve="single")，如果A=1和A=2的柱子高度不同，那么A=1的两个柱子会比A=2的两个柱子更接近，因为它们的宽度被保留了。
❝本节来介绍如何使用ggplot2绘制配对连线云雨图，图形倒也简单主要是细节；小编给了两个案例来进行展示，有循环绘图需求的可以看最后一个案例；❞ 加载R包 library(tidyverse) library...legend.position = "none", panel.spacing = unit(0,"lines"))+ coord_cartesian() ❝上面的案例我们使用了分面的形式来绘制图...，但是实际中大家也许需要使用循环进行批量绘图，下面介绍循环绘图的具体代码 ❞ 循环绘图 continents <- unique(df$continent) plots <- map(continents
最后一个方式是做底层的自绘，使用平台最底层的绘制逻辑，或者其他渲染框架的封装进行二次封装，如 Skia 或 GTK 等，对此进行渲染。...在 MAUI 里面，既可以使用平台提供的原生控件进行拼接制作界面，也可以使用基于的各个平台的独立 UI 框架提供的自绘能力绘制界面，也可以调用到底层的渲染逻辑进行渲染 但，这也不是免费的。...另一个方式对各个底层绘制渲染逻辑包括 Skia 和 GTK 甚至是 DirectX 进行封装，从而提供给上层统一的逻辑，只需要简单的代码即可切换 接下来是在有 Microsoft.Maui.Graphics...我接下来将告诉大家，如何使用 Maui 提供的框架层，配合 WPF 提供具体的自绘逻辑，两个放在一起，从而实现 WPF 使用 MAUI 的自绘逻辑 核心的实现方法是 WPF 提供画布功能，让 MAUI...的逻辑 有了画布之后，想要在界面绘制内容，那还需要告诉框架层想要画出什么内容。
R适用于统计分析，绘图的一款编程软件，R属于开源，自由，免费的软件。随着生物信息学的发展，R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图，都使用R语言来完成的。...我仔细想了一下自身的实力，觉得可以试一下。那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。 本次绘图工具：RStudio。...本次绘图所使用的R包：ggplot2和ggpointdensity ggplot2是R语言绘制图形一个十分重要也是非常基础的一个包，使用ggplot2再加上R自带的base画图基本可以完成所有图形的绘制...知乎的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109468400，详细介绍了R和Rstudio的安装，大家可以参考一下。 接下来打开RStudio来完成这幅图的绘制。...，总共使用了30行左右的代码，是不是很赞，大家对这幅图有什么建议或者有什么问题都可以私聊我，也可以找我要源代码。
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。...这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。...数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径...R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。...这些如果是用ggplot2来做，都可以用代码实现，省去了手动拼图的过程。
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