尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...将ggplot2列入Depends会让你的包在被加载/测试的同时加载ggplot2。这会让其他想要使用你包的人通过::使用你的函数而无需加载它。...而这两个函数都使用了非标准计算，如果你在包中直接使用它，后面再CMD check的使用会引入一个note。 所有的Error, warning和note都需要解决才能上传到CRAN。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。...这与ggplot()不同，除非交互使用或者显式地调用print()，否则是不是展示的。因为这个原因，ggplot2定义了一个自己的泛型函数autoplot()，调用它会返回一个ggplot()。
facet_grid()形成由行和列面化变量定义的面板矩阵。当有两个离散变量，并且这些变量的所有组合存在于数据中时，它是最有用的。如果只有一个具有多个级别的变量，请尝试facet_wrap()。...labeler：默认情况下使用label_value()。 as.table：如果为真，则默认情况下，facet的布局类似于在右下方具有最高值的表。...如果为假，那么这些面就像一个在右上角有最高值的情节一样被布置。 switch：默认情况下，标签显示在绘图的顶部和右侧。如果“x”，顶部的标签将显示在底部。如果是“y”，则右侧的标签将显示在左侧。...facets：此参数不建议使用，请使用行rows和cols代替. dir: 方向:“h”代表默认水平方向，“v”代表默认垂直方向。 strip.position:默认情况下，标签显示在图形的顶部。...使用地带。位置通过设置条带，可以将标签放置在四个边的任意一边。position = c("top"， "bottom"， "left"， "right")。
双变量数据可视化可能对于我们比较简单， 但是如果变量是三个或者更多，怎么在一幅图一起显示呢？今天我们就来讨论这个问题，解决方案有两种。 1.数据介绍 使用R包自带的mpg数据集，前几行展示如下。...ggplot2的分面有两种方式，分别使用 facet_wrap 或 facet_grid 函数。...3.1.facet_wrap() 当想通过单个变量进行分面，则可以使用函数`facet_wrap()`其第一个参数是一个公式，创建公式的方式是在~符号后面加一个变量名，并且该变量应该是离散的。...如果使用连续变量进行分面，得到的图会非常的多，每个数值分一次面，可读性很差，不建议使用该方法。 4.2....使用facet_grid(drv~cyl)生成的图中，空白单元的意义说明drv与cyl在该单元没有关系。以下代码可以看出两者之间的关系。
前几天看到一篇综述解读，来源于水生态健康： 微生物生态学中的多变量分析 里面一个表感觉比较有意思：统计了100多年应用各种统计方法的文章比例。...得到如下表格，数字为文章数，没有算比例。 我搜索的条件（数据库，文章类型）比原文还严格，但是得到的文章数远远高于他的结果。...但是PCA数量/比例最多这一规律是一致的。而其他方法使用比例都很低。我也做了一下CA分析，结果如图。 原文中不同方法能分得比较开，细菌和微生物关键词会聚到一起。...而我的结果中不同物种类型分得很开，分析方法则比较集中，离细菌比较近。其中DCA，PCA，CCA，Mantel区分不开。看来不同物种分析方法差距还是比较大的。...点分享 点点赞 点在看 一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困扰。想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。
然后进去看了一下，打开了ggplot新天地： 这个网页中居然收录了140+个ggplot2可视化扩展包，妈妈再也不用担心我的绘图问题了吧！...library(gggenes) library(ggplot2) 使用 geom_gene_arrow()函数绘制基因箭头： geom_gene_arrow() 是一个 ggplot2 的几何对象...：需要注意的是这里所用的数据只是一个示例数据，因为同一个基因应该不可能在不同的染色体上面。...make_alignment_dummies() 在分面图中对基因进行对齐 通常我们可能会希望某个基因在分面中的坐标垂直对齐： 这里使用genE作为参考位置，其他基因与其坐标对齐。...= "Set3") + theme_genes() ggsave(filename = "plot3.png", width = 12, height = 8, plot = p) 可以看到不同分面中的基因位置有了相对变化
如果绘制的基因来自不同基因组的位置的数值相差很大，一般指定scale =“free”来调整横轴的坐标展示，以避免部分数字太大压缩了小基因组的基因的展示。...用theme_genes美化图形 由于生成的图可能看起来很混乱，因此ggplot2主题theme_genes提供了一些合理的缺省值美化结果。...使用make_alignment_dummies()跨面对齐基因 通常我们会想要所有物种按某一个指定的基因对齐，比如下面例子中的geneE。...make_alignment_dummies()会根据给定的数据和待对齐的基因，生成一组空基因；再使用geom_blank()将这些空基因添加到绘图中，就可以填充两侧的空白，以在图上直观地对齐所选的基因...使用geom_subgene_label()给子区域在图上加标签，它的工作原理类似于geom_gene_label()，但主要的区别是它需要xsubmin和xsubmax属性 (而不是xmin和xmax
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： 引言： 在C++系列P15中，我们发现sort函数的迭代器参数出现了[RandomAccessIterator]这是什么呢？...让我们继续来探讨吧~ 一.查看STL使用文档时发现"迭代器分为许多种类" 如下文图所示： 二.容器与不同迭代器的关系 不难发现，其实迭代器分为许多种类，不同种类的迭代器由容器的底层结构决定，查阅资料后发现大概能分为以下三类...forward_list/unordered_xxx 双向（bidirectional） list/map/set 随机（random） vector/string/deque 下面是我们查阅文档所得的资料...: 三.容器在使用含迭代器参数相关函数时的注意点 根据迭代器种类来说：单向是双向的一种特殊情况，双向是随机的一种特殊情况 所以总体迭代器兼容程度是【随机>双向>单向】
ggplot2多图Panel 组合【facet_wrap() and facet_grid()】 今天就说下ggplot在绘制多图时候的一些骚操作。...这时候ggplot里面的(facet_wrap() and facet_grid())[https://www.r-graph-gallery.com/ggplot2-package.html]就提供了极大的便利...本文主要介绍： 根据一个变量分组展示 根据两个变量分组 更改head title空隙 更改head title位置 长head title处理 以ISLR中的Credit数据集为例子，展示，如何进行facet_wrap...331 6 6 80.180 8047 569 4 77 10 Male No No Caucasian 1151 我们首先绘制不同年龄组的收入水平...(~year) image.png 关于设置y坐标参考比例，更改 facet_wrap的图出现的顺序及 facet_grid的设置，篇幅有效，下期再说。
所谓“美学特征”指的是：#colour或者shape等参数，分别将不同分组以不同颜色/点形表述。这里指的是将group1中#a,b以不同颜色表示。...ggplot(diamonds2, aes(x = price)) + geom_freqpoly() #频次表，显示不同价格出现的次数 ?...color标颜色，点的大小因价格而区分，根据不同的depth显示不同的透明度 ?...#facet_wrap和facet_grid不同在于facet_wrap是基于一个因子进行设置，facets 表示形式为：~变量（~单元格）；而facet_grid是基于两个因子进行设置，facets...表示形式为：变量~变量（行~列），如果把一个因子用点表示，也可以达到 facet_wrap的效果，也可以用加号设置成两个以上变量 ggplot(diamonds2, aes(carat, price,
最终结果 ❝通常绘图在进行分面操作时，有时需要将面板间距设置为0，通过这样的操作会减小面板间间距，但是也会产生一个问题，即面板间的轴线会叠在一起形成一条粗线。...在默认的theme函数中想要去除面板间的轴线则会发现axis.line.y等主题设置项会不执行操作，若使用theme_classic()主题的结果则会使得最右侧会缺少一条轴线。...unit(0,"cm"), strip.background.x =element_rect(fill="grey",color="black")) theme_classic() 使用此主题后会发现右侧会缺少一条线...()+ facet_wrap(....更多内容持续更新中 ❞
要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。...facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。...每个图使用不同的可视对象来表示数据。 在ggplot2语法中，我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。 人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...image.png 如果将映射放在geom函数中，ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。...您可以使用相同的想法为每个图层指定不同的数据。 在这里，我们的平滑线仅显示mpg数据集的子集，即小型汽车。 geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。
ggplot 中，我们可以 更多颜色的知识 这里有本关于颜色的pdf：http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf 对于颜色，我们也需要对应不同数据...分面 我们常常能看到一些炫酷的分面的图片： 其实也就是在本来的x, y等映射之上，增加了分面的映射，我们不仅可以按照行也可以按照列做应映射，其中主要包括两个函数：facet_wrap，对单一变量映射，...与grid 的区别 warp 只能对一种变量进行分类（一个维度），因此如果对其使用两个变量，则其会罗列在一个维度。...调整分面的文字带 在ggplot 中，分面的这部分内容，被称为strip： 比如： ggplot(chic, aes(x = date, y = temp)) + geom_point(color...，可以使用图例对应的aes 属性修改，比如创建的是在aes 中定义了color，则可以在labs 中指定： ggplot(chic, aes(x = date, y = temp, color = season
这个问题的答案在Plotnine中。 Plotnine的风格与R中的ggplot2有99%的相似之处，主要区别在于括号的使用，您将在下面的几个简短示例中看到。...使用plotnine的一个最好的收获是，输出基本上与在R中得到的相同。在视觉上没有显著的区别。 接下来我们简要介绍如何使用Plotnine。...对于plotnine中的API，我们可以使用许多选项来创建图形。...R中的ggplot的主要卖点之一是FACET的能力。...只需在前面代码的末尾添加facet_wrap(' ~gear ')，我们现在就有了一个分面情节。这实际上比使用Matplotlib和Seaborn要简单得多。
今天介绍关于直方图的美化技巧！ 数据集仍然使用上一节使用到的有关钻石的数据信息。...直方图的做法与我们之前做柱形图（条型图）所使用函数主题语法大致相同，不同仅仅在于添加的图层对象为geom_histogram() 由于直方图呈现数据分布趋势，所以仅需一个数值型变量进入即可。...以上两句直方图语法是等价的，也就是说，无论参数price在ggplot函数中，还是在图层对象geom_histogram括号内，只要是被aes()美学映射包括着，都将作用于全局。...ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.2) ? 当然也可以在直方图中直接添加fill填充为喜欢的颜色。...关于直方图的分面技巧： ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()+facet_wrap(~cut) ?
一般分页绘图可以用par(nfrow())，但是这一方法在ggplot2中并不适用，ggplot2使用facet把数据按分类进行画图。...对一个变量进行分类 要想通过单个变量对图进行分面，可以使用函数 facet_wrap()。...其第一个参数是一个公 式，创建公式的方式是在 ~ 符号后面加一个变量名 library(ggplot2) data(iris) head(iris) ?...image.png p ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length,y= Sepal.Width)) +geom_point()+facet_wrap(~ Species) p ?...这个函数的 第一个参数也是一个公式，但该公式包含由 ~ 隔开的两个变量名。
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式，可以展示基因的表达量，也可以展示GO富集分析结果，基因注释数据等。...文件中 #dev.off() ?...在柱子中标记百分比值 首先计算百分比，同样是group_by (按照给定的变量分组，然后按组操作)和mutate两个函数(在当前数据表增加新变量) # group_by: 按照给定的变量分组，然后按组操作...长矩阵分面绘制 再复杂一些的矩阵 (除了有不同时间点的信息，再增加对照和处理的信息) library(ggplot2) library(reshape2) library(dplyr) data_ori...# scales: free_y 表示不同子图之间使用独立的Y轴信息 # 但x轴使用同样的信息。
ggplot2 初探 在ggplot2中，图是采用串联起来（+）号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。...分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...最后，一个地毯图设置在左侧以指示薪水的一般扩散。 当几何函数组合形成新类型的图时，ggplot2包的真正力量就会得到展示，让我们利用singer数据集再来一探究竟。...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）。...语法 结果 facet_wrap(~var, ncol=n) 将每个var水平排列成n列的独立图 facet_wrap(~var, nrow=n) 排成n行独立图 facet_grid(rowvar~colvar
其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。...分面 5.1 使用分面将数据分割绘制到子图中 5.2 在不同坐标轴下使用分面 5.3 修改分面的文本标签 5.4 修改分面标签和标题的外观 6....5.2 在不同坐标轴下使用分面 使每个分面的坐标轴不一样，将标度设置为"free_x"、"free_y"或"free"。...对离散型变量使用不同的调色板 ?...不同的调色板 6.3.1 默认调色板 library(gcookbook) # 为了使用数据集 ggplot(uspopage, aes(x=Year, y=Thousands, fill=AgeGroup
数据和mxIHC分类显示外膜和肌成纤维细胞在胰腺癌、结直肠癌和口腔癌中是保守的，而肺泡成纤维细胞是肺特异性的 R包载入与数据准备 library(Seurat) library(sctransform)...检测这些成纤维细胞表型是否在不同癌症类型中是保守的，分析了PDAC49、HNSCC29和结肠直肠癌（CRC）。...ggarrange(Sample_UMAP, Class_UMAP, Prob_VlnPlot, nrow = 3, align = "v") Fig_5ABC 这表明，在分析的所有癌症类型中...与scRNA-seq结果一致，这表明在每种癌症类型中，外膜和肌成纤维细胞是主要的亚群 Figure 5E-F All_TMA.data.df.Fibroblasts 的scRNA-seq数据进行了类似的分析，结果表明所有三个亚群都具有高概率得分,值得注意的是，该分析还显示，IPF中与肌成纤维细胞分类相关的概率低于癌症数据集
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