那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...geom_errorbar 误差线（通常添加到其他图形上，比如柱状图、点图、线图等） geom_errorbarh 水平误差线 geom_freqpoly 频率多边形（类似于直方图） geom_hex...六边形图（通常用于六边形封箱） geom_histogram 直方图 geom_hline 水平线 geom_jitter 点、自动添加了扰动 geom_line 线 geom_linerange 区间...） geom_vline 竖直线 统计变换函数 描述 stat_abline 添加线条，用斜率和截距表示 stat_bin 分割数据，然后绘制直方图 stat_bin2d 二维密度图，用矩阵表示 stat_binhex...，需要用到统计变换 annotate：添加注释 #由于设置的文本会覆盖原来的图中对应的位置，可以改变文本的透明度或者颜色例：annotate(geom='text')会向图形添加一个单独的文本对象 annotate
安装 在R中安装ggpubr可以使用以下命令： install.packages("ggpubr") 主要特点 ggpubr是一个基于ggplot2的扩展，因此它继承了ggplot2的所有功能，并添加了更多的实用功能和自定义选项...ggpubr提供了一系列简单易用的函数，使用户能够快速创建各种常见的统计图形，如线图、散点图、柱状图、箱线图、直方图、小提琴图、QQ图、核密度图、热力图和配对图等。...可以支持多组数据，自动添加置信区间和显著性标记。 ggscatter()：创建散点图，用于展示两个连续变量之间的关系。支持添加回归线、椭圆和置信区间。...gghistogram()：创建直方图，用于展示单一变量的分布情况。可以设置分组、密度曲线和填充颜色。 ggviolin()：创建小提琴图，用于展示不同组别之间的分布情况。...支持分组、分面和添加自定义标记。 ggqqplot()：创建QQ图，用于检验数据是否符合正态分布。支持添加参考线和自定义颜色。 ggdensity()：创建核密度图，用于展示单一变量的分布情况。
ggpubr:简化使用ggplot2生成的图形的美化和扩展功能 graph:ggraph在绘制数据结构（图形、网络、树、层次结构) cowplot 可以将多个ggplot2图形组合成一个布局，支持绘制漂亮的图形排版...ggalluvial:绘制流程图和分层桑基图 ggridges:绘制密度图和堆叠图，用于展示数据在一个连续变量上的分布。 ggside:用于创建分面图（faceted plots）的扩展包。...ggfortify 更方便地处理和绘制多种类型的统计图形。 ggExtra 向 ggplot2 散点图添加边际密度图或直方图。 ggradar 使用 ggplot2 构建雷达图。...gghalves 向ggplot图添加半几何图。 ggstance ggstance 实现常见 ggplot2 几何体的水平版本。 ggcorrplot 使用ggplot2可视化相关矩阵。...ggwordcloud 词文的云图展示。 ggmosaic 通过 geom_mosaic在 'ggplot2' 中实现马赛克图。 ggfx “ggplot2”和“grid”的像素过滤器。
接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形的方法。 2.分布的特征 在探索数据的过程中，最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量，可以绘制直方图或密度曲线图。...参数 color 用于设置矩形边框的颜色。我们还可以将直方图和密度曲线同时展示，如下图所示。...除了直方图和密度曲线图，箱线图也经常用于展示数值型变量的分布，尤其多用于各组之间分布的比较。...ggpubr 包提供了在平行箱线图上添加组间比较的统计学差异的功能。该包是一个 ggplot2 的衍生包，可以生成用于论文发表的统计图形，值得医学研究工作者探索。...geom_bar(color = "black") + scale_fill_brewer() + theme_bw() 上图被称为叠加条形图，是为了在一幅图中同时展现多个变量
abline()、hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条，在ggplot2中当然也有类似的方法： geom_abline()： ...x轴，则可以使用geom_vline()来快捷地添加垂直线条，xintercept传入的参数即为线条在x轴上的位置，若传入向量则可同时添加多条线条： library(ggplot2) p ggplot2) library(reshape2) #将原数据转置以处理成行对应一个年份的形式 data <- data.frame(t(USPersonalExpenditure)) #添加年份变量...，箱线图是非常有代表性的，它通过图形表现五数概括的情况，在数据基本的描述性统计中具有重要意义，而ggplot2中必然可以绘制箱线图，而且可以绘制得非常精美，下面先看一个最朴素的分组箱线图形式： p <-...~cut) p 2.8 curve()与segment() 有时候我们需要在已绘制的图形中添加线段、曲线、小箭头之类的注解，这时候就可以用到ggplot2中的geom_curve()与geom_segment
最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...ggplot函数设置图形但没有自己的视觉输出。使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。labs()函数是可选的，可以添加注释、轴标签、标题等。 ggplot2中有很多函数，并且大多数包含可选的参数。...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。...theme()函数中的选项可以让我们调整字体、背景、颜色和网格线等。主题可以使用一次，也可以保存起来应用到多个图中。
geom="histogram"，直方图 (5) geom="density"，核密度估计图 (6) geom="bar"，条形图barchart ...# 2.3：单变量，直方图 qplot(carat, data = diamonds, geom = "histogram") ?...下面的图形在一开始的基础上添加了新的元素：分面，多个图层以及统计数据。分面和图层扩展了上面提到的数据结构：每一个分面的每一个图层都有属于自己的数据集。...你可以将它想象成是一个三维的数组：分面构成了二维平面，然后图层给予其在新的维度上的扩展。在这个例子中，不同图层上的数据是一样的，但是从理论上来讲，不同的图层中可以有不同的数据。...ggplot2中的基本概念 将数据中变量映射到图形属性。映射控制了二者之间的关系。 ? 标度：标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。
添加回归模型拟合线 5.7 根据已有模型向散点图添加拟合线 5.8 添加来自多个已有模型的拟合线 5.9 向散点图添加模型系数 5.10 向散点图添加边际地毯 5.11 向散点图添加标签 5.12 绘制气泡图...绘制基本箱型图 6.7 向箱型图添加槽口 6.8 向箱型图中添加均值 6.9 绘制小提琴图 6.10 绘制点图 6.11 基于分组数据绘制多个点图 6.12 绘制二维数据的密度图 第五章 散点图...cw_sp+geom_boxplot(aes(group=Time))#分组时间 cw_sp+geom_boxplot()#不分组 5.6 添加回归模型拟合线 Q：如何向散点图添加回归模型拟合线？...轴范围是一样的了 5.9 向散点图添加模型系数 Q：如何向图形添加模型信息？...传递一个指定x和y带宽的向量到h，这个参数会被传递给实际生成密度估计的函数kde2d().在本例中，我们将在x，y轴方向上生成一个更小的带宽，以使密度估计对数据的拟合程度更高。
继续“一图胜千言”系列，直方图(Histogram)又称柱状图，是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况，也可以展示数据的概率分布情况。...本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的直方图。...一 绘制基本直方图 准备数据及R包 library(ggplot2) set.seed(1234) df 添加均值线，设置线型，颜色等 ?...1.3 添加密度曲线 ggplot(df, aes(x=weight)) + geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white
stat可以向数据集添加新变量。将几何映射到这些新变量是可能的 几何体：是指绘制来表示数据的几何对象；每个geom控制我们创建的打印类型。...在ggplot2中，层负责创建我们在绘图上感知到的对象。层由四个部分组成：数据和几何映射、统计变换(STAT)、几何对象(GEOM)和位置调整(Wickham 2010)。一个图可能有多个图层。...第二步，加点 第三步，为了绘制具有平滑曲线的散点图，我们在上一个plot对象中添加了一个名为geom_smooth()的附加几何层。...尺度函数既可用于连续变量，也可用于分类变量。例如，在连续情况下，用刻度填充直方图或密度图；在离散情况下，比例用于填充直方图或条形图，或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。...刻面是在一个图中绘制多个图形。faceting的功能类似于lattice包中的panel。它经常出现在微生物组学研究的出版物上。在ggplot2中，刻面可以通过两种主要方式执行：网格刻面和包裹刻面。
密度图和直方图 sunqi 2020/8/3 Density Plot Density Plot：也称作核密度图 函数和参数 geom_density() color, size, linetype:...颜色、大小和线的类型 fill：填充 alpha：透明度 绘图 # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position...# 添加密度图默认绘图 p1 <- p + geom_density() + # 添加垂直线 geom_vline(aes(xintercept = mean(weight)), linetype...= "dashed") # y轴为计数 p2 <- p + geom_density(aes(y = stat(count)), fill = "lightgray") + # 添加垂直均值线...结束语 核密度图和直方图一般在论文中使用的很少，这也就注定是一个数据探索阶段的绘图，所以修的再漂亮也没什么用 love&peace
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。...绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用的图表 连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图...主要变量即为图形的两个坐标轴，其中y在纵轴上，x在横轴上。变形：单变量绘图，用 ~ x 即可；三维绘图，用z ~ x*y；多变量绘图，使用数据框代替y ~ x即可。...= proportion) 分组变量：将每个条件变量产生的图形叠加到一起，在同一幅图中展示，只需要将条件变量放到绘图函数中的group声明中即可。...Split/position 数值型向量，在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量，设定一个或多个散点图的绘图参数，（如p=点，l=线，r=回归，smooth=平滑曲线，g=格点） xlab/ylab
通常而言，在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形，例如绘制一张散点图，绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形，可能是因为这些图形有某种联系，需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。...三、添加边缘分布图 在绘制散点图的时候，如果希望进一步了解单个变量的分布，可以在散点图中添加边际分布图。...使用ggExtra包可以非常轻松的在图形中添加边缘分布图，可以添加的图形包括直方图，箱线图和密度图。 下面的代码首先绘制了一幅散点图，然后添加了边际图形，如图7所示。...图7 添加边际图形 上面的代码中使用了ggMarginal函数为散点图添加编辑图形。默认添加的是密度曲线。代码’ggMarginal(scatterPlot)’表示为图形添加密度曲线。...从图中可以看到，散点图同时添加了密度曲线和直方图。 四、 在ggplot中插入一个外部图形元素 使用annotation_custom()函数，可以在图中添加表，图和其他的元素。
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...（variable）——可以度量的数量、质量或属性行：观测值（data point observation ）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量...，在aes()中定义使用geom_形状（）定义一个几何图形,表示数据的几何对象形状：bar-条形图；line-折线图；boxplot-箱线图；point-点对于有缺失值的数据，散点图内没有显示，但有报错...；这三条线可以让您了解分布的分布，以及分布是在中位数附近对称还是偏向一侧。...)第二个图是通过在几何中设置 position = "fill" 创建的相对频率图，对于比较岛屿之间的物种分布更有用，因为它不受岛屿上企鹅数量不相等的影响。
几何对象的形式由geom_xxx（）函数定义，基于数据变量的几何对象的属性（位置，大小，颜色）由美学（aes（））函数指定（ 在geom_xxx（）函数中）。...使用+将图层添加到ggplot对象中。可能最常见的geom层是geom_point。 在geom_point（）里面，您将指定从变量到所需几何对象的美学映射。...但是，如果您想使用数据框中的变量来定义geoms的颜色（或任何其他美学特征），需要将它包含在aes（）函数中。...其他类型的图层 到目前为止，我们只看到了散点图（点）和线图，但是，还有许多其他可以添加的geom，包括： 直方图 直方图仅需要指定X轴。...自定义ggplot2 虽然我们在这里保留了默认的ggplot2功能，但是你可以用ggplot2来做很多事情。 例如，通过练习，您将学习如何通过将多个层组合在一起来生成高度自定义的绘图。
Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...创建直方图 密度图（核密度估计） 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 计数图（条形图） 计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。 ...Seaborn 双变量数据可视化 在seaborn中，创建散点图的方法有很多 创建散点图可以使用regplot函数。...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 6月份一直在忙期末考试，今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。...在ggplot的官方手册中提及到， 一张统计图形是由从数据到几何对象（geometric object，记为geom，如点，线，条形等），图形属性（aesthetic attributes，记为aes，...以下用的数据是一份毕业生数据，来自王斌会主编的《数据分析与R语言建模》的练习数据，一共48个样本点，9个属性 一、数据 在ggplot2中，接受的数据集必须是以data.frame格式的。...)) 最后一句出现了错误，是因为在aes中, color = “blue”的实际意思是把”blue”当为一个变量, 用这个变量里的数据去关联图形属性中的参数, 而”blue”只含有一个字符变量...三、图层 1.在几何对象中设定映射 我们可以在在ggplot()中设定了映射了关系, 这种映射关系是默认的, 也可以在后面的几何对象中沿用已设定的默认映射关系, 也可以随时在几何对象中进行更改。
比如画多个分组变量(SNV和INDEL的het,hom)的条形图，并且标记每个变量的数值，还有修改图例，重新排序！...在ggplot2中，你首先利用 qplot()完成类似于基本绘图系统中 plot的操作，参数包括 geom/asethetics等；随后你可以利用 ggplot()这个核心实现 qplot()所无法实现得功能...关于ggplot2，下面的内容很重要！ 首先必须练习几个基本图形来了解它映射的思想。 散点图、直方图、条形图、密度图、箱线图。...=cut), position="fill") 直方图只需要一个数据，自动分组来得到X,Y轴变量，直方图把连续型的数据按照一个个等长的分区（bin）来切分，然后计数，画柱状图 3.条形图 以上两个等价...=clarity)) 密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象， geom_histogram告诉 ggplot要画直方图，而 geom_density则说我们要画密度函数图，也是同样的把连续型的数据按照一个个等长的分区
), 1000), ] ##查看数据情况 head(small) summary(small) #画图实际上是把数据中的变量映射到图形属性上。...直方图 #直方图最容易，提供一个x变量，画出数据的分布。...数目在这里不用提供，因为ggplot2会通过x变量计算各个分类的数目。...密度函数图 #说到直方图，就不得不说密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象，geom_histogram告诉ggplot要画直方图，而geom_density则说我们要画密度函数图...箱式图 #数据量比较大的时候，用直方图和密度函数图是表示数据分布的好方法，而在数据量较少的时候，比如很多的生物实验，很多时候大家都是使用柱状图+errorbar的形式来表示，不过这种方法的信息量非常低，
连续型数据的的分组比较在科研生活中非常常见，比如：实验组和对照组基因表达量的比较、临床病人存活组和死亡组某项检查指标的比较 等等。检验两组连续型数据之间是否存在差异通常会使用T检验。...对数据进行展示通常可以使用柱形图，箱线图，小提琴图，直方图，散点图等几种方式。今天的推文分别介绍一下以上5种图形的ggplot2实现代码。...data是包含两个变量，分别是CRP和Status。...image.png 接下来我们就来看看分别可以用哪些图来展示这样的数据 带误差线的柱形图 首先是对数据集进行转换 library(dplyr) df1在直方图的基础上，我们也可以添加核密度曲线： ggplot(data, aes(CRP))+ geom_histogram(aes(y = ..density.., fill = Status
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