ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包. 先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggpl
ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图(利用color分
知道绘图的原理,找到关键路径-绘图就会变的很简单,加上日积月累的练习,就会绘制出亮眼的图形。
话说“一图胜千言”,在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形,例如折线图、条形图、箱线图、点图等。
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构,主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先,我们先讲一下我们今天要用到的数据。是来自于 http://www.stat.ubc.ca/~rickw/gapminderDataFiveYear.txt 的世界经济数据。 我们打开前6行可以看到以下部分: X head(X) 📷 其中country就是统计的国家啦,year则是统计获得的年份,这份数据采集了1952年到2007年的数据,每五年进行一次统计,pop则是人口的数目,continent代表国家所在的大洲,包括Aisa,Africa,America,Eur
对于dot、scatter、stripchart,这三个图,有啥区别,我也看不懂,也没有相关的资料,后续用到再说吧
本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。线图一般表达的目的是:某个因变量随着自变量改变而变化的趋势。因变量可以为数值型变量或者分类变量。可供选的函数有: geom_line(), geom_step(), geom_path() 举例来说:因变量可以是
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
geom_smooth/stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线,不会遍历所有数据点
#ggplot2学习笔记##第一节:尝试ggplot library(ggplot2) #使用的是R内置数据(mpg) qplot(displ,hwy,data=mpg,colour=factor(cyl)) #displ排量x轴,hwy高速油耗y轴,数据源mpg,气缸数cly1. qplot(displ,hwy,data=mpg,facets=.~year)+geom_smooth() #facets分组参数,这里是根据时间分组。geom_smooth()函数为拟合曲线 p <- ggplot(data
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包,它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象(圆圈,线条等),主题和比例放在上面。 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)。任何ggplot图的基础层都是由ggplot()函数定义的空ggplot层,它描述了用于绘图的数据框。
染色质免疫沉淀,然后进行深度测序 (ChIPseq) 是一种成熟的技术,可以在全基因组范围内识别转录因子结合位点和表观遗传标记。
❝本节来复现「nature genetics」上的一张图,自定义绘制误差线图;下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图;❞ 📷 图形展示 📷 ❝此图作为基础图形系列,但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化,如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现,此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标;那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggtext
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
线图 线图是反映趋势变化的一种方式,其输入数据一般也是一个矩阵。 单线图 假设有这么一个矩阵,第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域,第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度,想绘制一张线图展示。 profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 (经过前面几篇的联系,这应该都很熟了) profi
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。
在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置,并将它们存储到一个mysettings列表中:
粗略一看,似乎没有什么特别困难的地方,好像之前也看到过类似的图,但是看到老师发来的链接才发现这居然是Nature出版期刊(Horticulture Research)的配图。volume)上的配图!
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包,它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射,例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式,允许用户一步步构建图形,并且便于图层的修改。
但是有时,我需要将箱子中默认的中位数那条线,改为平均值。下面代码数据来源于上一篇博客:配对样本检验及绘图 - 简书 https://www.jianshu.com/p/e5a24590b5f6
在这篇文章中,我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试。
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。
本文是对ESL中第七章一个小案例的复现,主要是对机器学习算法误差的分解,全文包括理论推导和模拟两部分。
今天小编给大家介绍一个绘制图表时添加阴影(shadow) 的小技巧,R-ggshadow 可视化绘制。R-ggshadow包提供geom_shadowline()、geom_shadowpoint()和geom_shadowpath() 等多个绘制阴影的函数,同时还提供朋克风格绘图样式,接下来将通过几个小例子来了解一下这个包的魅力。
在之前的推送中,曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法,其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单,非常易于操作。 这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。 接下来我以几个案例的形式对图表辅助线操作进行演示: library(ggplot2) library(reshape2) library(ggthemes) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌",
1、获取数据 从 QQ 消息管理器中导出消息记录,保存的文本类型选择 txt 文件。这里获取的是某群从 2016-04-18 到 2016-05-07 期间的聊天记录,记录样本如下所示。 2、数据预处理 打开 R 软件,先通过 File—>Change dir 切换到聊天文件所在目录。 引入包: library(stringr) library(plyr) library(lubridate) library(ggplot2) library(reshape2) library(igraph) 没有的包要
折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法,今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。模仿的是论文 Phased diploid genome assemblies and pan-ge
Step1. R包和数据加载、主题设置 测试数据在: 链接:https://pan.baidu.com/s/1MuMgMZZCcdO-IGS7_ysfkQ?pwd=1234 提取码:1234 libr
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。 可以使用以下函数创建不同类型的错误栏:
https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法,可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson(1999)关于商业周期的章节,但也介绍了一些较新的方法,例如汉密尔顿(2018)替代HP滤波器,小波滤波和经验模式分解。
今天小编给大家介绍一下非常优秀的可视化技巧-R-ggalt包绘图技巧,该包的主要特色是提供geom_xspline()、geom_bkde()、geom_encircle()、geom_lollipop()和geom_dumbbell() 等优秀绘图函数,接下来,小编详细介绍这这几个绘图函数,内容如下:
当样本量足够大,总体标准差已知时,根据中心极限定理可以用标准正态分布估计总体均值;t分布适用于小样本估计呈正态分布的总体均值。
可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
在这篇文章中,我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 )。
在查阅文献的过程中,看到了几幅非常不错的出版图,今天就跟着小编一起学习下,他们是怎么使用 R 绘制出来的。
早上听完讲座才想起来,今天 520 了。那这样吧,小编给做了个小小的惊喜给读者们,年轻的盆友可以用这“小玩意”给自己心仪的对象表白了。
第三个小图和第四。五个颜色和透明度都是设置一样的,最后效果看起来 为 啥差别这么大呢?没有想明白原因
该文件warming.csv包含字段year和value,后者是全球年平均气温,相比于1900-2000的平均水平。
Yan Holtz 和Conor Healys两个人关系很好,一起在业余时间开发了这个网站。基于R和Python做的源代码,这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码,同时我们可以得到一张决策树,用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了,不仅仅给大家了工具,还叫大家如何使用。作为无私的分享,如果对大家有用,请在文章中致谢他们。如果我们需要交流代码,和谁交流呢?那必须是Yan Holtz,这位主要负责代码部分。Conor Healys负责图形设计工作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云