9.0rigin画图软件版本：9.0 写论文画图阶段有时候会遇到需要把多个子图（layer）画到同一张画布（graph）上。...如果是多个2D子图，这种方式是可以实现多个子图融合。 但如果是多个3D的子图，再点击merge后，会提示你不允许多个3D子图的融合。...如果再想加入新的子图，做与上一步相同的操作即可。 这样，多个子图(2D/3D)就可以加入到一个画布中。 画布鼠标右键–>Add Text–>可以添加文字，这种方式可以给不同的子图起名字。
通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，散点图等。...plt.subplot(gs[0,:]) ax1.set_title("ax1 title") ax2 = plt.subplot(gs[1,:2]) ax2.plot([1,2],[3,4],'r'...▲method3 result c 图中图 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() x = [1,2,3,4,5,6,7] y = [1,3,4,2,5,8,6...figure #如果使用fig.add_axes会添加轴 ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])# main axes ax1.plot(x,y,'r'
蜜蜂图或蜂群图（beeswarm）这个名字，大家可能比较陌生，但是大家肯定都见过他的尊容。下面这张图就是一个典型的蜜蜂图。因为看上去像一群飞舞的蜜蜂而得名。...可能大家觉得蜜蜂图跟散点图或者jitter图差不多，但实际上他们之间还是有很大区别的。 上面三张图，从上至下分别为jitter图，蜜蜂图（beeswarm）和散点图。...而jitter图和散点图，难以快速获取信息，point图中点过于密集，jitter中分布过于散乱。...而beeswarm图在大样本的情况下也比较适用。不仅可以体现每一个样本具体情况，而且能够查看整体的情况。...后面小编会详细给大家介绍beeswarm这个R包的使用，绘制更多不同类型的蜜蜂图。
survminer包应该是目前最常见的用来做生存分析可视化的包了。之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。读者需要记住的是，该...
R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。...面积图——geom_area 面积图就是将折线图下面的区域标注颜色，表示面积。...) # 点和线距图是对象a的数据有盘高盘低，条形图是关于对象b的图，成交量 # facet_grid(item~....框架图）") # 用不同颜色等高线画框架图，和上图比增加了组距。...瀑布图 瀑布图可表现图形涨跌趋势，后一个柱子和前一个柱子有增长和下降的关系。
对于这种图我一直都是使用R的base函数来完成的，代码其事并不复杂涉及到的无非就是plot、barplot、axis、text、mtext、par等几个基本的函数。...dr R.Season.txt",header = TRUE,row.names = 1,sep = "\t") dt <- read.table("Season.txt"...#F0E442","#0072B2","#D55E00","#CC79A7","#CC6666","#9999CC","#66CC99") 对相对丰度文件进行处理，选取丰度排名前十的物种，并将剩余物种合并为...接下来绘制条形图。...条形图绘制完成之后绘制折线图。
之前看到师妹画的一张图很好看，是等高线图和密度图的组合。 今天自己模仿了一下，幸得师妹提名：云朵图。 不同分组的点用类似于等高线图的形式呈现，点越密颜色越深。 上侧和右侧为点的密度分布图。
QQ图和曼哈顿图是GWAS结果展示必备的图，今天小编教大家使用R包"CMplot"绘制这两个图。 首先准备输入文件： ?...## 安装R包 install.packages("CMplot") ## 加载R包 library("CMplot") ## 导入数据 gwas 图和曼哈顿图就绘制好啦！ 参考资料： https://github.com/YinLiLin/R-CMplot
布局函数 layout() 上面的方法创建的子图大小是相同的，而 layout() 就要高级不少。...layout() 将图片内部区域分割为一组行和列，但行高和列宽度可以分别控制，并且每个子图可以占据超过一行或一列的位置。 layout() 用矩阵作为参数来表示上述的思想，矩阵的值就是子图的序号。...如果某子图序号多次出现，那么该子图就会占据多个区域。 layout(matrix(1:4, byrow=TRUE, ncol=2)) layout.show(4) ?...巧妙地设定矩阵，就可以自由实现多种组图方式了。不过显然到这里，还感觉差一些东西：默认情况下，所有的行高和列宽尺寸都是相同的， 而且内部也是以这种方式分割。怎么实现自定义的行高或列宽？...这里 heights 设定的是一个相对占比，比如子图 1 占 5/(5+3)。同样的操作可以应用到 widths上。
\usepakage{subfig} \begin{figure*}[!htb] \centering \subfigure[Derm101 d...
R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的...R&bioconductor包（非常适用于基因组数据分析） 首先使用ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames...scale_fill_gradient2('legend name', low = 'blue', high = 'red', mid = 'white') #修改图例名字以及图中颜色 大神Y叔也有画热图的
饼图（pie chart）被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。...饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。 下面会介绍两种在R中实现饼图的方法。...graphics包绘制饼图 library(RColorBrewer) library(dplyr) library(graphics) library(ggplot2) init.angle可设定饼图的初始角度...ggplot2 包绘制饼图 使用R中ggplot2包的geom_bar()函数绘制堆积柱形图，然后将直角坐标系转换成极坐标系，就可以显示为饼图，但还是需要使用geom_text()函数添加数据标签。...但是可以看到：由于缺乏饼图与数据标签之间的引导线，总感觉美观度不够，所以推荐使用graphics包的pie()函数绘制饼图。 代码以及资料存在我的github上，可见文末原文链接。
metagenomics reveals role of iron metabolism in drought-induced rhizosphere microbiome dynamics 中有这么一张补充图，...这种图通常被称为时间热图或时间线图，结合了颜色块、标签和标记，我们按照以下步骤进行绘图： 数据准备：整理你的数据，确保每个时间点的数据都在正确的位置。...下面我们尝试用R复现此图 1生成示例数据 data <- data.frame( Category = c(rep("Control", 18), rep("Drought", 18)), TimePoint
使用pheatmap包绘制热图 一般而言，pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解，对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE treeheight_row=0, treeheight_col=0 # 在热图格子里展示文本 pheatmap(test...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE是否聚类,#可设置参数display_numbers将数值显示在热图的格子中，可通过number_format设置数值的格式...#pheatmap还能够根据特定的条件将热图分隔开； # cutree_rows, cutree_cols：根据行列的聚类数将热图分隔开； pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols
在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。...它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。...森林图的类型主要包括以下两种： 1. 二值变量的森林图 当研究对象为二值变量（如发生与不发生）时，采用RR和OR作为统计学指标。...连续性变量的森林图 分析指标是连续变量，也称数值变量，可选择加权均数差(WMD)或标准化均数差(SMD)为合并统计量。...以上就是森林图的理论知识。接下来我们介绍其是如何在R语言中实现的。 首先我们需要导入R包forestplot。具体的安装载入不再赘述。 下面我们看下其主要的函数forestplot。 ?
对于饼图，上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包（可见R可视乎|饼图）。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。...ggpie包绘制饼图 ?...接下来介绍圆环图的各种方式绘制（圆环图和饼图的意义其实差不多，都是给出各数据的比重，只不过，圆环图中间少了一块，变成环状）。主要有两个包：ggpubr包（推荐使用）与ggplot2包。...ggplot2包绘制圆环图 在[R可视乎|饼图]中ggplot2包绘制饼图的基础上，只要再加一条代码即可完成：xlim(c(0, 5))，即将x轴范围控制在0-5。...可以看到：ggpubr包绘制圆环图十分方便，而ggplot2绘制则需要很多代码，这里不建议使用。 这是今天R可视化的学习笔记，我们下次再见。
极树状图类似于系统发育图或者环形的聚类图，其效果如下图所示： 查了一下相关资料，可以通过以下两种方法实现。以下用mtcars数据为例。
气泡图 气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列，和散点图一样。...气泡图通过气泡的位置及面积大小，可分析数据之间的相关性。 本文可以看作是《R语言数据可视化之美》[1]的学习笔记。...后面是图表美化的过程，参考thr R Graph Gallery: Bubble plot with ggplot2[3]。...参考资料 [1] R语言数据可视化之美: https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R [2] data-to-viz: https...://www.data-to-viz.com/graph/bubble.html [3] thr R Graph Gallery: https://www.r-graph-gallery.com/320
R中plot3D包的polygon3D()函数和segments3D()函数可以绘制三维面积图，lines3D()函数可以绘制三维曲线图，所以，综合这几个函数可以绘制三维瀑布图，该代码，数据来源R语言书可视化之美...在此，就完成这个三维瀑布图了，美观度极佳，可解释性也不错。 添加第四个变量 如果想加入第四变量也是没问题的，具体不再重复。完整代码可见R语言书可视化之美或者我的github中。 ?...行分面的带填充的曲线图 使用分面图的可视化方法也可以展示瀑布图的数据信息，关于分面图可视化方法我已经在R可视乎|分面一页多图介绍过。...本篇视为《R语言数据可视化之美》学习笔记，并进行函数详细介绍与解释，版权归原作者所有。其他可视化图可在菜单命令[可视化]中搜索得到。...参考资料 [1] R语言书可视化之美: https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R
火山图是用于差异表达分析结果可视化的一种有效方法。...今天，我们来介绍一个用于增强火山图绘制的强大 R 包：EnhancedVolcano ，该包拥有强大的绘图功能，用户可以简单的通过设置颜色、形状、大小和阴影等参数定义不同的绘图属性，此外通过可以通过添加连线的方式有效避免数据点之间的重叠现象...使用 EnhancedVocalno 包绘制的火山图基本可以直接用于文献发表，可以说非常简单又实用的一款神器了。 1. 下载与安装 R 版本：3.6.1。...c('Spp1','S100a11','Mgp','LOC498555','Sh3bgrl', 'Ring1','Apoe','Tcn2','Ager','Mc1r'...EnhancedVolcano 包绘制火山图就先介绍到这里。
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