使stat_ellipse {ggplot2}轮廓geom_point填充颜色 - 腾讯云开发者社区

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R语言绘图练习——ggplot2画tSNE的聚类点图（带圈带阴影）

开始画图：首先，可以看出这张图是张点图，而x轴、y轴和点的颜色分别对应数据中的tSNE_1、tSNE_2和cluster，所以用映射来实现。...回到正题，给cluster添加一个圆圈在ggplot2中通过stat_ellipse()实现。...修改图片细节： stat_ellipse()中增加参数，按cluster画填充 ggplot(dat,mapping = aes(x=tSNE_1, y...col=cluster))+ geom_point()+ stat_ellipse(aes(fill=cluster), geom = "polygon",...这次练习所get到的几个新的知识点：画图时按照因子/数值/字符分组产生的区别 ggplot2画点图时可以使用stat_ellipse()画圆圈坐标系微调的一些细节，更多内容参考https://blog.csdn.net

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python下使用cv2.drawContours填充轮廓颜色

在使用cv2.drawContours进行轮廓的颜色填充时要注意一点：（1）颜色填充时：给其传参数的时候，需要搞一个轮廓的list给他，要不会导致颜色填充失败。...（2）画轮廓线时：就没必要搞list了，直接contours[i]就可以。 python代码：图片：背景为黑色，有很多白色填充的。下面代码是去除图片中自定义面积小的轮廓，将大的轮廓填充为白色。...[] for i in range(len(contours)): cnt = contours[i] area = cv2.contourArea(cnt) # 处理掉小的轮廓区域...if(area < (h/10*w/10)): c_min = [] c_min.append(cnt) # thickness不为-1时，表示画轮廓线，...，填充为白色。

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ggplot2|从0开始绘制PCA图

本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制可发表级别的主成分分析图。...一载入数据集和R包 library(ggplot2) #使用经典iris数据集 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] head(df) Sepal.Length Sepal.Width...3.2 ggplot2 绘制PCA图 1) Species分颜色 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species))+ geom_point() ?...4) 添加置信椭圆 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color = Species))+ geom_point()+stat_ellipse(level = 0.95, show.legend...percentage[2]) + stat_ellipse(level = 0.95, show.legend = F) + annotate('text', label = 'setosa', x =

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python下使用cv2.drawContours填充轮廓颜色「建议收藏」

你要的答案或许都在这里：小鹏的博客目录 MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 在使用cv2.drawContours进行轮廓的颜色填充时要注意一点...：（1）颜色填充时：给其传参数的时候，需要搞一个轮廓的list给他，要不会导致颜色填充失败。...（2）画轮廓线时：就没必要搞list了，直接contours[i]就可以。 python代码：图片：背景为黑色，有很多白色填充的。下面代码是去除图片中自定义面积小的轮廓，将大的轮廓填充为白色。

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十一、画图（ggplot2、ggpubr）及图片保存

生信技能树学习之画图一、ggplot2与ggpubr作图时的代码之间的差异 ## ggplot2 library(ggplot2) ###用某一个包之前，最好先library()加载一下...Petal.Length), color = "blue") ##color是 geom_point 的参数，是合法输入，是具体的颜色。...Q2 区分color和fill两个属性空心形状和实心形状都用color设置颜色；有填充无轮廓，或者轮廓和填充一样颜色用color；既有边框又有内心的，才需要color和fill...两个参数；边框（轮廓）和填充颜色不一样时，外边用color，里边用fill。...增加组间比较P值 ggpubr可以给箱线图增加组间比较P值，ggplot2不能。

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群体遗传三剑客第一篇：分组和不分组的PCA分析，添加解释百分比

(size=2) + # stat_ellipse(level = 0.95, size = 1) + stat_ellipse(aes(fill=Gen), type...绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color=Gen)) + geom_point(size=2) + stat_ellipse(aes(fill...aes(x=X1, y=X2,color=Gen) 指定x轴为 X1，y轴为 X2，颜色根据 Gen 列进行区分。 geom_point(size=2) 绘制散点图，点的大小为2。...stat_ellipse 绘制椭圆，用于表示每个组的分布。 geom_hline 和 geom_vline 分别添加x轴和y轴的参考线。 labs 用于设置坐标轴标签和颜色标签。...guides(fill=F) 隐藏填充图例。 theme_bw() 设置绘图主题为黑白主题。 10.

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R语言可视化——地图与气泡图结合应用

昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理，通过轮廓点和分组来定义每一个地区（国家边界），通过多边形填充来完成区域填色。...ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层；所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现：包的导入： library(maptools) library(ggplot2) library...以上语法中，使用了geom_polygon()多边形函数来定义并填充地图背景（注意里面的fill参数（指定地图区域颜色），colour参数指定多边形（也就是地区轮廓线）边框颜色），然后通过geom_point...图层中指定数据源为合并后的业务数据，散点面积（大小）用zhibiao1来映射，气泡图颜色用zhibiao2来映射（本来散点是只有点颜色（使用colour控制，没有填充色的，可是当给散点指定其形状后，散点就有了面积属性可以使用...fill进行颜色填充），气泡的轮廓线用colour来指定）。

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R可视乎 | 散点图系列（2）

完整代码如下： #加载包 library(ggplot2) library(RColorBrewer) #颜色 library(scales) x ggplot2包结合ggpubr包也可以绘制，当然改包还有其他好用的功能[2]。...# 按性别改变颜色和形状 ggqqplot(wdata, x = "weight", color = "sex", ggtheme = ggplot2::theme_grey())#更改主题（...3.6 带椭圆标定的聚类散点图有时候我们想突出聚类结果会在结果上画上椭圆，那么可以使用stat_ellipse()。...ggplot(data = mydata, aes(x,y,color=cluster)) + geom_point (alpha=0.2)+ # 绘制透明度为0.2 的散点图 stat_ellipse

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ggplot2学习笔记：加拿大地图按省界填充颜色

https://kieranhealy.org/blog/archives/2018/12/09/canada-map/ 完整代码 library(raster) library(sf) library(ggplot2

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R中一行代码完成置信区间添加

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一个简单实用的功能，使用stat_ellipse为散点图添加置信区间；并且还可通过geomtextpath的结合来进行文本标签的添加。...❞ 安装R包 install.packages("geomtextpath") # 安装 geomtextpath install.packages("ggplot2") library(geomtextpath...3.5.0 [11] tidyverse_2.0.0 基础散点图 ggplot(iris,aes(Petal.Length,Petal.Width,color=Species)) + geom_point...)) + geom_point() + stat_ellipse() 添加标签文本通过level参数可以调整置信区间的范围 ggplot(iris,aes(Petal.Length,Petal.Width...,color=Species)) + geom_point() + stat_ellipse(aes(label = Species),geom = "textpath", hjust =

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R语言ggplot2杂记：图例去掉灰色背景、添加椭圆和圆形分组边界

常规气泡图的图例示例数据就直接用内置的鸢尾花的数据集了 library(ggplot2) colnames(iris) ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width...))+ geom_point(aes(size=Petal.Length,color=Species))+ guides(color=F)+ scale_size_continuous(range...image.png 添加椭圆的分组边界用到的是stat_ellipse()函数 ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length, y=...())+ stat_ellipse(aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species...image.png 添加圆形的分组边界用到的是ggforce这个包里的geom_circle()函数 library(ggplot2) library(ggforce) colnames(iris)

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R语言基础-画图（ggplot2）

---title: "R语言基础-画图（ggplot2）"output: html_documentdate: "2023-09-12"---ggplot2绘图模版# ggplot(data = 颜色、大小、点的形状、透明度、线型等）2.1 手动设置颜色-color；大小-size；形状-shape；透明度-alpha；填充颜色-fill具体的实际参数现查现用即可哦#设置颜色library...(ggplot2)ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...color = Species), shape = 2) #2号，空心的例子图片#通过color-shape-fill三个参数的连用，可以达到双色实心的目的#类似于ppt中的轮廓颜色...、填充颜色，示例如下ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,

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高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

标度（Scale）:标度（scale）的作用是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值。...展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴——它们实际上是从图形到数据的一个映射，使你可以从图形中读取原始的数据。标度包括位置、颜色、大小、形状、线型。...geom_point之外，ggplot2提供了多种几何对象映射，如geom_histogram直方图，geom_bar画柱状图，geom_boxplot画箱式图等等。...对比图10和图11，aes中color参数属性可以发现，如color对应变量为factor因子时，图10中图例分组显示不同颜色；但如factor对应的变量为数值，ggplot将其识别为连续变量，数值大小决定颜色深度..."stat_density" "stat_density_2d" [11] "stat_density2d" "stat_ecdf" "stat_ellipse

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blupf90 VS Plink VS GCTA 基因型数据PCA分析

(("pc1vspc2")) head(pca) names(pca) = c("PC1","PC2") pca$pop = rep(c("A","B","C"),each=400) library(ggplot2...) p <- ggplot(pca, aes(x=PC1, y=PC2, colour=pop)) p geom_point(size=2) p stat_ellipse(...(("pc1vspc2")) head(pca) names(pca) = c("PC1","PC2") pca$pop = rep(c("A","B","C"),each=400) library(ggplot2...) p <- ggplot(pca, aes(x=PC1, y=PC2, colour=pop)) p geom_point(size=2) p stat_ellipse(...) head(dd) p <- ggplot(dd, aes(x=PC1, y=PC2, colour=pop)) p geom_point(size=2) p stat_ellipse

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非靶向代谢组学—全分析流程1（以3分组为例）

(stringsAsFactors = F) # 关闭字符串自动转换为因子（防止类型混乱）# 加载必要的R包library(openxlsx) # 用于读取和写入 Excel 文件library(ggplot2...) # ggplot2绘图系统dir.create("data/3_metabolomics") # 创建结果保存目录# 读取正负离子模式的代谢数据表格（csv格式）POS 颜色...(size = 4, alpha = 0.8) + stat_ellipse(aes(group = Group)) + theme_classic(base_size = 14) +...(size = 4, alpha = 0.8) + stat_ellipse(aes(group = Group)) + theme_classic(base_size = 14) +

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R语言的ggplot2+ggforce包绘制散点图并添加分组边界

之前的推文介绍过ggplot2绘图添加椭圆分组边界和圆形分组边界，借助的函数分别是 stat_ellipse() ggforce包里的geom_circle()函数今天查找桑基图的资料的时候发现了一份介绍...) library(ggforce) ggplot(data=df,aes(x=V1,y=V2,color=V5))+ geom_point()+ geom_mark_rect(aes(fill...library(ggforce) ggplot(data=df,aes(x=V1,y=V2,color=V5))+ geom_point()+ geom_mark_circle(aes(fill...library(ggforce) ggplot(data=df,aes(x=V1,y=V2,color=V5))+ geom_point()+ geom_mark_ellipse(aes(fill...ggforce) #install.packages("concaveman") library(concaveman) ggplot(data=df,aes(x=V1,y=V2,color=V5))+ geom_point

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ggplot2画密度分布图按取值范围填充不同的颜色

之前发过一篇推文 ggplot2画散点图拼接密度图模仿下面这幅图片。但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ?...参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki...image.png 填充颜色用fill参数，更改线条颜色用color参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density(fill="#e72a8a",...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？

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R学习作图

'hello')#在坐标(6.5,4)加一个标记'hello'ggplot2设置横纵坐标和属性ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x =...(ggplot2中内置了RColorBrewer)获取此包中所有配色方案library(RColorBrewer)display.brewer.all(type = "all")根据数据特点选择配色方案离散型颜色...（离散型）、单种颜色渐变色（连续型）、两种颜色渐变色（连续型）ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x=Sepal.Length,...，fill在又有边框又有填充色时使用ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...y = Sepal.Width, fill = Species)) + #箱型图应用fill填充颜色

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R语言PCA可视化3D版

R语言主成分分析 R语言主成分分析可视化(颜值高，很详细) 今天说一下如何提取数据用ggplot2画PCA图，以及三维PCA图。提取数据还是使用鸢尾花数据集。...Petal.Width 0.5648565 -0.06694199 -0.6342727 0.5235971 在上一篇中提到过，经典的PCA图的横纵坐标其实就是不同样本在不同主成分中的得分，只要提取出来就可以用ggplot2...0.01568565 -0.035802870 setosa ## 6 -2.068701 -1.4842053 -0.02687825 0.006586116 setosa library(ggplot2...) library(ggsci) ggplot(tmp, aes(PC1, PC2))+ geom_point(aes(color = species))+ stat_ellipse(aes(...library(scatterplot3d) scatterplot3d(tmp[,1:3], # 第1-3主成分 # 颜色长度要和样本长度一样，且对应！

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PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图

很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color=Gen)) + geom_point...(size=2) + # stat_ellipse(level = 0.95, size = 1) + stat_ellipse(aes(fill=Gen), type

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R语言绘图练习——ggplot2画tSNE的聚类点图（带圈带阴影）

python下使用cv2.drawContours填充轮廓颜色

ggplot2|从0开始绘制PCA图

python下使用cv2.drawContours填充轮廓颜色「建议收藏」

十一、画图（ggplot2、ggpubr）及图片保存

群体遗传三剑客第一篇：分组和不分组的PCA分析，添加解释百分比

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R语言的ggplot2+ggforce包绘制散点图并添加分组边界

ggplot2画密度分布图按取值范围填充不同的颜色

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