趋势（五）利用python绘制烛台图 烛台图（Candlestick）简介 烛台图也叫K线图，通常用作交易工具，用来显示和分析证券、衍生工具、外汇货币、股票、债券等商品随着时间的价格变动。...绘制基本烛台图 由于不是专业的金融从业者，这里只是简单的进行分享，更多用法可参考baostock 数据平台[1]、mplfinance文档[2]以及Candlestick charts in Python....astype(float) bs.logout() 基于mplfinance import mplfinance as mpf moving_averages = [5,10,15] # 需要绘制的均线...0.98, font=dict(size=12) )) 总结 以上基于baostock获取股票数据，并利用mplfinance和plotly快速绘制烛台图
火山（Volcano Plot）图在一张图中显示了两个重要的指标（Fold change/pvalue），可以非常直观且合理地筛选出在两样本间发生差异表达的基因。...检验分析出两样本间显著差异表达的基因后，以log2（fold change）为横坐标，以T检验显著性检验P值的负对数-log10（pvalue）为纵坐标，即可得火山图（Volcano Plot）。...> install.packages("ggplot2") > library(ggplot2) > R0_vs_R3_isoforms_fitter <- read_excel("~/Downloads.../R0-vs-R3.isoforms.fitter.xlsx") > data <- R0_vs_R3_isoforms_fitter > r03 ggplot(data,aes(log2FC,-1
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近VIP群内有朋友询问火山图的绘制方法，那么本节就来详细介绍在R中如何使用「ggplot2绘制火山图」，小编添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢。..."Slc22a3") down_genes % filter(symbol %in% c("Il15", "Il34")) 数据可视化 plot_data %>% ggplot...(aes(x = log2(fold_change), y = -log10(adj_p_val))) + # 绘制基础散点图，并根据 gene_type 对点的颜色进行分类，设置点的透明度 (alpha...将图例大小设为 5，位置设置为右上角 guides(color = guide_legend(override.aes = list(size = 5))) + theme_bw() + # # 设置图的主题为白色背景...# 设置图的主题样式，包括边框、网格线、背景等 theme(panel.border = element_rect(colour = "black", fill = NA, size = 0.5
1绘制 ggplot(mydata) + + geom_bar(aes(x=a, y=b),width = 1,stat="identity", + colour = "black...(size=0.25), + axis.text.x=element_text(size = 13,colour="black",angle = myAngle)) 4.png 2绘制不带空心的玫瑰图...ggplot(diamonds,aes(x=clarity,fill=color))+ + geom_bar(width=1.0,colour...size=0.25), + axis.text.x=element_text(size = 13,colour="black",angle = myAngle)) image.png 3绘制带空心的玫瑰图...> ggplot(diamonds,aes(x=clarity,fill=color))+ + geom_bar(width=1.0,colour="black",size=0.25)+ +
可以方便的与ggplot进行涂层叠加，实现在R中的地图绘制需求。 ggmap简介 1，get_map( )：ggmap包中最基本函数，用来下载地图。注意，要访问外国网站后才能下载地图。...3，ggmap( )：绘制地图函数，可与ggplot2中函数进行叠加。 案例实现过程 现在，通过在上海地图中标记相应位置的点为例，介绍实现过程。...接下来，用get_map()下载上海地图，并用ggmap()绘制地图。同时设置地图显示范围和颜色。 这里设置地图显示颜色为黑白，默认为彩色。
如何将下图中的左图（低配版）转化为右图（高配版， x，y 轴分离）。 低配版条形图 首先，构造一个数据集作为样例，读者可以根据自己的数据进行调整即可。假设 y 是分类变量，x 是连续型变量。...df1 <- data.frame( term = paste0('term', 1:4), p.val = runif(4, 1, 5) ) 样例数据集 之后，使用 geom_col() 绘制条形图...ggplot(df1, aes(p.val, term)) + geom_col(width = 0.6) + labs(x = '-log(BH p value)', y =...'Terms') 低配版条形图 高配版条形图 使用 geom_rangeframe()将 x,y 轴分离。...ggplot(df1, aes(p.val, term)) + geom_col(aes(fill = term), width = 0.6) + geom_rangeframe(data =
20220518_ggplot2绘制玫瑰图 library(ggplot2) library(cowplot) library(ggsci...= c('ZT2','ZT6','ZT10','ZT14','ZT18','ZT22')) windowsFonts(myFont = windowsFont("楷体")) ## 绑定字体 ggplot...= A, fill = B)) + theme_bw() + geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.7) + coord_polar() ggplot...identity", alpha = 0.8,fill = "#89CDBF") + coord_polar(theta = "x") 111.png 222.png 注意： 玫瑰图与雷达图非常相似做好区别
本文内容: ggplot2绘制热图 热图展示方格为方块 热图分面、添加标记 换行长字符 配色 热图展示为点图 加载R包 pkgs = c('tidyverse', 'forcats', 'gtools'...scale_fill_simpsons() + theme(axis.text.x = element_text (angle = 45, vjust = 1, hjust=1)) 7、用点绘制热图...# 用点绘制热图，颜色为分类变量 data %>% gather(key, value, paste0('Dilution', 1:3)) %>% unite(condition, condition...scale_color_simpsons() + theme(axis.text.x = element_text (angle = 45, vjust = 1, hjust=1)) 8、用点绘制热图...绘制个性化热图](https://zhuanlan.zhihu.com/p/442663764) [ggplot2合并共享坐标轴的图片](https://aosmith.rbind.io/2019/05
sig <- 0.05 / nrow(gwas) 数据可视化 ggplot(gwas, aes(x = bp_cum, y = -log10(p),color = as_factor(chr), size
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来随意绘制一张组合图，数据为R内置数据，图表无实际意义，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...Africa = sum(gdpPercap)) %>% mutate(type="Africa", year=as.character(year)) 数据可视化 p1 ggplot...element_text(angle =0,color="black",vjust=0.5), axis.ticks.length.x = unit(0.3,"cm")) p2 ggplot...淘宝店铺 2024年案例图展示
❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制嵌套圆形图，图形绘制倒也简单主要是细节的调整结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) 导入数据 bytes_total % mutate(x_label = c(0.45, 1.4, -0.57, -1.3)) 数据可视化 ggplot
>% arrange(-age) %>% mutate(g_rank = row_number(), name = fct_reorder(name, age)) %>% ungroup() 绘制一个基础图...p ggplot(cent_bee) + geom_beeswarm(aes(age, "group"), groupOnX = FALSE) + theme_minimal() +...theme(plot.background = element_rect(fill = "grey99", color = NA)) # 构建ggplot图形，将结果存储在pp变量中 pp ggplot_build(p) # 从pp对象中提取数据，并创建一个新的数据框pp_df # 包含x, y坐标，半径r，以及cent_bee数据框中的其他相关列 pp_df % select(-x.x,-y.x,-x.y,-y.y) %>% select(x,y,color,color2,id,gender) 数据可视化 ggplot
本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制文献级别的KEGG富集分析气泡图。...一 载入数据集和R包 library(ggplot2) pathway = read.csv("KEGG.csv",header=TRUE,check.names = FALSE) head(pathway...二 绘制KEGG气泡图 2.1初始化数据并绘制散点图 ggplot(pathway,aes(Pvalue,PATHWAY)) + geom_point() ?...可在以下几个方面进行优化： A：标题，横纵坐标轴； B：按照通路上基因的多少定义点的大小； C：根据P值定义点的颜色； 2.2 修改点的大小 #按照Gene个数定义点的大小 ggplot(pathway...四 参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 好了，更换成自己的数据集即可以自己动手绘制KEGG通路气泡图了。
❝本节来介绍如何对常见的柱状图稍加改造绘制成一张美观的面积图，下面通过一个小例子来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <-...mean_probability * -1) drought_df % filter(str_starts(code, 'D')) 数据可视化 drought_df %>% ggplot...year, y = mean_probability, fill = legend_text)) + geom_area(alpha = 0.95)+ # 也可使用 geom_col()来绘制条形图
❝本节来介绍如何使用分面来绘制热图并填充特殊字符，下面通过一个小例子来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) library(ggforce) 数据清洗...case_when( PR_evolution > 0 ~ "↑", PR_evolution < 0 ~ "↓", TRUE ~ "=")) 数据可视化 df %>% ggplot
欢迎关注R语言数据分析指南 案例图 仿图 绘图思路 ❝此图用R绘制难点有两处 (1)在于绘制连接处并进行渐变色填充 (2)绘制独立的甜甜圈图进行拼图 目前ggplot2 3.5已经能指定为图形进行渐变色填充...markdown注释文档+文档清单」 library(tidyverse) library(geomtextpath) library(ggnewscale) load("da.Rdata") # 加载数据 绘制旭日图...p1 ggplot()+ geom_rect(data=data.frame(xmin=0, xmax=1, ymin=0, ymax=.75), mapping=...element_blank(), panel.background =element_blank(), plot.background=element_blank()) 绘制甜甜圈图...%>% arrange(desc(pct_hl)) colors <- c("#3B9AB2","#7294D4","#C6CDF7","#E6A0C4","#A2A475") p2 ggplot
这篇是生信技能树的一个学徒作业：小队列的肿瘤外显子临床预后意义 主要学习的图是这几个： 突变全景图 fig2a fig2c 读取数据 附件下载地址：https://ehoonline.biomedcentral.com...Function" "Transcript" "ExIn_ID" "Cosmic ID" "Vary Type" ## [11] "caseAF" Fig2a Fig2a其实就是突变全景图的右边条形图部分...## 19 TET2 3 10 0.189 ## 20 TP53 1 8 0.151 画图即可： mutationper |> ggplot...： p1 ggplot(aa, aes(factor(PatientID),fct_rev(gene_symbol)))+ geom_tile(aes(fill=Function))+ labs...画条形图部分： up.df count(PatientID,Function) p2 ggplot(up.df, aes(factor(PatientID),n))+ geom_bar
❝本节来绘制一个简单的绘图案例；暂且称之为轨道图；下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图；关于此图的实践应用以后在做介绍 加载R包 library(tidyverse) library(systemfonts..., "Nob Hill", "San Francisco", "Inner Sunset", "Outer Sunset", "Inner Richmond") 数据可视化 ggplot
predicted_risk) %>% mutate(pred_risk_med = median(predicted_risk_value)) %>% ungroup() 数据可视化 ggplot
_1.5.1 dplyr_1.1.4 purrr_1.0.2 readr_2.1.5 tidyr_1.3.1 [11] tibble_3.2.1 ggplot2...rev()) df1 % filter(name=="WES RNA-seq") %>% dplyr::rename("WES RNA-seq"="value") df %>% ggplot
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