使用png()和dev.off()在R中打印图(lm(y~x))_使用R中的x和y变量在ggplot中创建直方图_在R中创建一个包含X试验、Y代表和Z图的data.table - 腾讯云开发者社区

<- c(63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, 72, 62, 48) # Apply the lm() function. relation <- lm(y~x) # Give...= "身高和体重回归", abline(lm(x~y)),cex = 1.3,pch = 16,xlab = "体重(Kg)",ylab = "身高(cm)") # Save the file...= 170) result <- predict(relation,a) print(result) 多元回归 lm() 函数在多元回归的基本用法 lm(y ~ x1+x2+x3......,data) ormula - 即：y ~ x1+x2+x3...是呈现响应变量和预测变量之间关系的符号。 data - 是应用公式的向量。...该包中含有Surv()函数，它将输入数据作为R公式，并在所选变量中创建一个生存对象进行分析。然后使用survfit()函数来创建分析图。

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R语言模拟:Bias Variance Decomposition

接上一篇《R语言模拟：Bias-Variance trade-off》，本文通过模拟分析算法的泛化误差、偏差、方差和噪声之间的关系，是《element statistical learning》第七章的一个案例...(X1>1/2,1,0) 样本2 ：训练集和测试集均为20个自变量，80个样本，自变量服从[0,1]均匀分布，因变量定义为： Y = ifelse(X1+X2+......+X10>5,1,0) 通过两类模型、两种误差度量方式共四种方法进行建模，分析误差，模型为knn和best subset linear model。...knn根据距离样本最近的k个样本的Y值预测样本的Y值，knn模型用于样本1,R语言中可通过函数knnreg实现。...结果说明每种方法模拟100次，在每个模型中计算偏差、方差和预测误差并作图分析结果，最终得到结果如下： ? 其中，红色线表示预测误差，蓝色线表示方差，绿色线表示偏差平方，对比书上的结果 ?

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R语言入门之基本绘图

R语言绘图系统除了统计分析之外，R语言还具有强大的数据可视化功能，这里面除了一些常用的基本函数如plot()，还有‘grid’、‘lattice’和‘ggplot2’等各种包。...第一个参数是X，第二个参数是Y abline(lm(mpg~wt)) #abline()函数主要是画一条直线 title("Regression of MPG on Weight") #给图添加上标题...上面的图主要是一个散点图加上拟合直线，每一个点代表一种类型的汽车，X轴变量是wt（汽车重量），Y轴变量是mpg（每加仑汽油所跑的英里数），这两个变量实际上是描述汽车性能的两个参数。...)) title("Regression of MPG on Weight") dev.off() #这一步的目的是关掉之前plot创建的显示层面 #使用getwd()可以查看当前工作路径，方便查看刚刚保存的文件...Tips：大家可以使用?plot()去查看plot函数的详细参数和功能； R语言绘图是一个庞大的体系，原则上可以画出任何图形，希望大家多去挖掘这个宝库。

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R语言教程之-线性回归

线性回归的一般数学方程为 - y = ax + b 以下是所使用的参数的描述 - y是响应变量。 x是预测变量。 a和b被称为系数常数。...为了做到这一点，我们需要有一个人的身高和体重之间的关系。创建关系的步骤是 - 进行收集高度和相应重量的观测值的样本的实验。使用R语言中的lm()函数创建关系模型。...从创建的模型中找到系数，并使用这些创建数学方程获得关系模型的摘要以了解预测中的平均误差。也称为残差。为了预测新人的体重，使用R中的predict()函数。...语法线性回归中lm()函数的基本语法是 - lm(formula,data) 以下是所使用的参数的说明 - 公式是表示x和y之间的关系的符号。数据是应用公式的向量。...relation <- lm(y~x) # Give the chart file a name. png(file = "linearregression.png") # Plot the chart

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【学习】R语言的高质量图形渲染库Cairo

本文将介绍，Cairo在R语言中的使用。目录 Cairo介绍 Cairo安装 Cairo使用 1....Cairo使用 Cairo使用起来非常简单，和基础包grDevices中的函数对应。...散点图 x<-rnorm(6000) y<-rnorm(6000) # PNG图 png(file="plot4.png",width=640,height=480) plot(x,y,col="#....svg",width=6,height=6) plot(x,y,col="#ff000018",pch=19,cex=2,main = "Cairo-svg") dev.off() 以下为PNG图：...三维截面图 x <- seq(-10, 10, length= 30) y <- x f <- function(x,y) { r <- sqrt(x^2+y^2); 10 * sin(r)/r }

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比较不同流程（limmavoom，edgeR，DESeq2 ）差异分析的区别

几天前，曾老师在群里给我布置了一份学徒作业，比较不同流程（limma/voom，edgeR，DESeq2 ）差异分析的区别，拟使用的数据集是TCGA-BRCA的counts值矩阵。...(color="red")+stat_smooth(method="lm",se=FALSE)+stat_cor(data=a, method = "pearson") png("cor_edgeR_limma.png..._edgeR.png") p1+p2+p3+ plot_layout(guides = "collect") dev.off() #三大R包差异基因对比之韦恩图 rm(list = ls()) load...text.scale = c(2, 3, 4, 1.5,1.5, 2)) png("upset.png") p1 dev.off() 第一个是3大R包的火山图和如图： ?...TCGA-BRCAheat_vo 然后是3大R包的各自的上下调基因的韦恩图： ? TCGA-BRCAheat_ve_pca 跟韦恩图一个意思的upset图 ?

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R03 绘图

它的主要功能包括以下三个方面：映射变量：aes()函数可以将数据框中的列名或变量名映射到图形属性上，例如将x和y变量映射到点图的x轴和y轴上，或将fill变量映射到柱状图的填充颜色上。...dev.off() dev.new() dev.off()是一个用于关闭图形设备的函数。在R中，我们可以使用不同的图形设备来绘制图形，例如屏幕、PDF文件、PNG图像等。...dev.off()函数的主要作用有两个：关闭当前的图形设备：当我们使用pdf()、png()、jpeg()等函数打开某个图形设备后，需要使用dev.off()函数来关闭它，以便释放内存资源和保存图形文件...切换图形设备：在R中，可以使用pdf()、png()、jpeg()等函数打开多个图形设备。使用dev.off()函数可以切换到之前开设的某个设备上，以便继续在该设备上进行图形绘制。...需要注意的是，在使用dev.off()函数关闭图形设备之后，如果还需要绘制图形，就需要重新打开一个新的图形设备。否则，所有的图形绘制将会输出到同一个设备中，可能导致图形重叠或其他问题。

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多元线性回归公式推导及R语言实现

为了方便计算，我们将上式写成矩阵形式: Y = XW 假设自变量维度为N W为自变量的系数，下标0 - N X为自变量向量或矩阵，X维度为N,为了能和W0对应，X需要在第一行插入一个全是1的列。...Y为因变量那么问题就转变成，已知样本X矩阵以及对应的因变量Y的值，求出满足方程的W，一般不存在一个W是整个样本都能满足方程，毕竟现实中的样本有很多噪声。最一般的求解W的方式是最小二乘法。...模拟数据我们这里用R语言模拟实践一下，由于我们使用的矩阵运算，这个公式一元和多元都是兼容的，我们为了可视化方便一点，我们就用R语言自带的women数据做一元线性回归，和多元线性回归的方式基本一样。...*% X.T %*% y > w [,1] [1,] -87.51667 [2,] 3.45000 > lm.result png(file="chart2.png") > plot(women$height, women$weight) > lines(women$height, X %*% w) > dev.off(

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ggplot2_总纲

ggplot2 介绍语法构成 GGPlot2是一个强大而灵活的R包，由HadleyWickham实现， ggplot2中的gg表示Grammar of graphics，ggplot通过使用“语法”来描述图形...,基本部分为: plot =data+Aesthetics+Geometry: data: a data frame aesthetics: 用于表示x和y变量。...它也可以用来控制颜色，大小和形状的点，等等 geometry: 几何:对应于图形的类型(柱状图，盒状图，线状图，…) 主要的函数 Plot types GGPlot2 functions Initialize...# 添加分组，这里在geom_point中使用aes ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))+ geom_point(aes(color...# 分面问题Facet ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))+ # 点图分组 geom_point(aes(color = Species

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R语言lattice包的页面布局策略以及示例

在R语言的lattice包中，页面布局策略是通过layout参数来设置的。这个参数是一个长度为2的向量，分别定义了每行和每列的子图数量。通过调整layout参数，可以改进图表的视觉效果。...scatterplot <- xyplot(y ~ x, data = data, type = c("p", "r"), pch = 16)# 默认布局png("default_layout.png"...= layout1)dev.off()# 修改布局，将两个图表放在一个网格中layout2 <- c(2, 1)png("layout2.png")print(scatterplot, layout...= layout2)dev.off()在这个例子中，我们使用了xyplot函数创建了一个散点图，然后通过修改layout参数来改变图表的布局。...最后，我们将两个图表放在一个网格中，通过设置layout为c(2, 1)。这样，两个图表会垂直排列在一个网格中。输出图表命名为layout2.png。

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R语言模拟：Cross Validation

前两篇在理论推导和模拟的基础上，对于误差分析中的偏差方差进行了分析。本文在前文的基础上，分析一种常用的估计预测误差进而可以参数优化的方法：交叉验证，并通过R语言进行模拟。...因为筛选过程使用了全样本，再使用CV，用其中K-1份预测1份，使用的预测能力强的变量中实际上包含了这一份的信息，因此存在前视误差。...而使用第二种方法计算的相关系数远低于第一种方法。模拟我们通过R语言模拟给出一个通过CV估计最优参数的例子，例子为上一篇右下图的延伸。...y, sd, len = 1, col = "black") { len <- len * 0.05 arrows(x0 = x, y0 = y, x1 = x, y1 = y - sd, col...= col, angle = 90, length = len) arrows(x0 = x, y0 = y, x1 = x, y1 = y + sd, col = col, angle = 90

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R语言读写json 散点图饼图柱状图

语法 pie(x, labels, radius, main, col, clockwise) x - 是包含饼图中使用的数值的向量。...radius - 用来表示饼图圆的半径(-1和+1之间的值)。 main - 用来表示图表的标题。 col - 表示调色板。 clockwise - 是一个逻辑值，指示片是顺时针还是逆时针绘制。...dev.off() [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Sr1R9F37-1592321342997)(https://i.loli.net/2020/06/...16/I1TSW5oEfUH7scK.png)] 条形图条形图语法 barplot(H,xlab,ylab,main,names.arg,col) H - 是包含条形图中使用的数值的向量或矩阵。...xlab - 是x轴的标签。 ylab - 是y轴的标签。 main - 是条形图的标题。 names.arg - 是在每个栏下显示的名称向量。 col - 用于给图中的图条给出颜色。

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R语言之可视化⑥R图形系统续目录

目录 R语言之可视化①误差棒 R语言之可视化②点图 R语言之可视化③点图续 R语言之可视化④点韦恩图upsetR R语言之可视化⑤R图形系统 R语言之可视化⑥R图形系统续 ===============...======================= ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。...R函数：facet_wrap（）。 ggplot2的另一个有趣特性是可以在同一个图上组合多个图层。例如，使用以下R代码，我们将：使用geom_point（）添加点，按组着色。...() 请注意，对于ggplot，还可以使用以下函数导出图形： ggsave（）[在ggplot2中]。...它从文件扩展名中猜出图形设备的类型。 ggexport（）[在ggpubr中]。一次安排和导出多个ggplots。

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跟着Cell学作图：R语言ggplot2做散点图并添加拟合曲线和文字标签

今天的推文我们来重复一下论文中的 Figure5 image.png 数据集用到的是TableS4，部分数据如下 image.png 加载需要用到的R包 library(readxl) library...scale_x_continuous(name = "mean rate of Missense / Slient") + scale_y_continuous(name = "mean value...of LoF mutation rate") + geom_smooth(method = "lm", formula = y~x,...0.6, y=0.03, label = "atop(italic(R) ^ 2 == 0.61, 'P value = 9.43e-5')", parse...() 最终结果（还是稍微有点差别的，原论文中绿色的那些点没有找到数据） image.png 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本小明的数据分析笔记本公众号主要分享：1、R语言和python

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生信技能树-day19 转录组下游分析-标准化、聚类、差异分析

准备工作数据标准化标准化前需要进行数据预处理过滤低表达的基因，并检查是否有异常样本以下是常见的几种过滤方式（过滤的标准都可以自己调整）在至少在75%的样本中都表达的基因（表达是指在某个样本中count....+ Nm/Lm) 和FPRM值一样都矫正了深度和长度，但TPM先对每个基因的read数用基因的长度进行校正，之后再用校正后的这个基因read数(Ni/Li)与校正后的这个样本的所有read数（sum(...dev.off() ## png ## 2 ## 2.样本表达总体分布-小提琴图 p2 <- p + geom_violin() + mythe + theme(axis.text =...= 900,res=150) print(p2) dev.off() ## png ## 2 ## 3.样本表达总体分布-概率密度分布图 m <- ggplot(data=data, aes(...如果服务器上安装了RStudio，可以用在线的RStudio Server，和本地一样使用传参脚本 Rscript edgeR.R --count filter_count.txt --group group.txt

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单细胞数据复现-肺癌文章代码复现9

/results", width = 10, height = 10, units = "cm")图片拼图的时候发现我又缺了一张图，天天丢来丢去的我，不过其他的图跟这个代码是类似的，所以基本上按照上面的代码...lm", se = FALSE, size = 1, color = "black") + geom_errorbar(data = CD123_average, aes(x = Plasmacytoid_Dendritic..._average, mapping = aes(x = Myofibroblast2, y = mean, color = patient_id), method = "lm", se = FALSE,...lm", se = FALSE, size = 1, color = "black") + geom_errorbar(data = CXCL9_average, aes(x = CD14_Macrophages2...其中有很多的比较好用的函数，比如绘制热图、计算相关性的函数，还有一些比较好用的R包，可以用来表格的数据的整理，因此需要整理一下里面的基本的函数，以及这些的基础，加强后期对R语言基础的学习。

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空间地理数据可视化之 ggplot2 包及其拓展

其中，aes() 用于将数据中的变量映射为对象的视觉属性；可选的元素，如标尺、标题、标签、图例和主题等。我们可以使用 geom_sf() 函数和一个简单特征对象（ sf 类）来创建地图。...更多设置在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...另外，我们也可以通过指定一个设备驱动（如 png、pdf ）来保存绘图，打印绘图，然后用 dev.off() 关闭设备。...("plot1.png") ggplot(map) + geom_sf(aes(fill = SID74)) + scale_fill_viridis() + theme_bw() dev.off(...R可视乎｜棒棒糖图 R可视乎｜合并多幅图形 R可视乎|等高线图 R可视乎|气泡图

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showtext：字体，好玩的字体和好玩的图形

使用字体图片无法显示中文，究其原因，是R的很多图形设备只能使用一些标准的字体，但它们往往不包含中文的字符。而包含中文的字体，如Windows自带的宋体、黑体等，R又不知道如何使用它们。...于是这就成了一个死循环：我们有中文字体吧，R不会用；R能用的字体吧，我们又看不上——所以说R和useR都不好伺候…… 不过现在情况有了一定的改善，我们有了sysfonts这个包，专门用来加载系统里的字体文件...例如，在Windows系统下，以下命令将导入系统中的楷体文件，并给它取名为“kaishu”： font.add("kaishu", "simkai.ttf") 添加完字体之后，可以使用font.families...showtext showtext.end(); # 关闭图形设备 dev.off(); 也就是说，要让R使用我们之前加载的字体，只需要将画图命令包含在一对showtext.begin()和showtext.end...图2：用特殊字体绘图其实这幅图本质上就是一个堆叠的条形图，但这样画出来之后，可以很直观地体现出各个类别的人数和性别比例，而且图形本身就已经有解释性，不需要再额外添加图例等元素。

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生信技能树学习笔记 Day 2

ggplot2参数设定① 形状(shape)标识选择图片② color & fill 区分：color指边框颜色，fill指内容物颜色，如果二者颜色不一致，color和fill都要写③ 分面：指按照数据的某一列把数据分成几张子图...，尽量不要直接在数据上修改④ 局部设定 & 全局设定图片geom_开头是几何对象函数stat_开头是统计变换函数+geom_bar(mapping = aes(x,y), stat='identity)...1))Tips：+theme_classic() #去除背景+theme_bw() #带格子⑤图片保存ggsave('xxx.png') #导出画板中的图片ggsave(p1, filename =...'xxx.png') #导出赋值的图片pdf('xx.pdf')——绘图——dev.off() #关闭画板并保存图片如果代码可以运行但是不出图，可能是因为画板被占用，可以多次dev.off()关闭画板如果还是不行...#注意元素个数不能过多7️⃣ 一个好用的箱式图 #从帮助文档可以直接复制代码library('ggstatsplot')ggbetweenstats(morley, x= Expt,y= Speed,

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「R」ggplot2数据可视化

Data", x="Weight", y="Miles Per Gallon") > dev.off() ?...分组在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颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...分面如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...允许的值包括lm, glm, smooth, rlm, glm,分别对应线性、广义线性、loess、健壮线和广义相加模型。smooth是默认值 formula= 在光滑函数中使用的公式。...mytheme.png 多重图基础绘图中，我们使用图形参数mfrow和基本函数layout()把两个或多个基本图放到单个图中，同样，这种方法在ggplot2中不适用。

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R语言统计知识以及常用方法实例

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「R」ggplot2数据可视化

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