ggplot barplot and error bars sunqi 2020/8/3 barplot 主要的函数和参数 geom_col() 绘图函数 color, fill, width: same...p + geom_col() ?...# 按照组改变bar的颜色 p3 geom_col(aes(color = dose), fill = "white") + # 自定义填充颜色 scale_color_manual...(values = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07")) # 按组改变bar的填充颜色 p4 geom_col(aes(fill = dose)) +...# 和点图合并 # 需要注意的是这两部分使用的是不同的数据集 dataset <- ToothGrowth dataset$dose <- as.factor(dataset$dose) p1 <- dataset
我是win10系统 R语言是4.0.3 我之前好像也这样处理过数据，当时好像没有遇到过这个问题呀 暂时不知道问题出在哪了 查了还没有找到资料 linux系统也有这个问题 image.png 现在想到的办法是只能把这一列数据拆分成两列...还有一个办法是用空格替换换行符 然后使用stringr这个包里的str_wrap()函数 pra<-read.csv("abcd.csv") pra ggplot()+ geom_col(data..."BBBBBBB BBBB BBB", "DDDDDDD DDD DDDD"), y=5) ggplot()+ geom_col...欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记...；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释，比如GO或者KEGG的注释，注释好以后通常是富集分析。...这里generation （k/n）我的理解是n是自己感兴趣的基因，k是注释到某个通路的基因 （不知道是不是这个意思，欢迎大家留言讨论这个generatio） 这个kegg的富集分析里没有自己感兴趣的基因...library(ggplot2) ggplot(dat01,aes(x=Input.number/500,y=Term))+ geom_col(aes(fill=Corrected.P.Value.../500)))+ geom_col(aes(fill=Corrected.P.Value)) 接下来是对细节的一些调整，包括更改配色，图例的标题等等 library(see) ggplot(dat01...,aes(x=Input.number/500, y=reorder(Term,Input.number/500)))+ geom_col(aes(fill=Corrected.P.Value
接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记： 下面是YT的分享 上一个笔记是：R基础知识及快速检阅你的数据 第三章 条形图 条形图通常用来展示不同分类下（x轴）某个数值型变量的取值（y轴...()# 是不是很简单啊，寥寥几句的代码即可 ： #时间是连续性变量，此时会在x轴上介于最小值和最大值之间所有可能的取值范围处绘制条形 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+...(position = 'dodge') #这里的fill参数用来指定填充色，并且必须使用dodge使两组数据在水平上错开排列，# 这里映射的变量需要是分类变量ggplot(cabbage_exp,aes...x ggplot(diamonds,aes(x=carat))+geom_histogram() 3.4条形图着色 Q:如何将条形图中的条形设定为不同的颜色？...#不同的数据标记shape ggplot(tg,aes(x=dose,y=length,shape=supp))+ geom_line()+ geom_point(size=4) #不同的数据标记
preserve = "single"))+ labs(x=NULL,y=NULL)+ theme(legend.position ="non") p3 <- ggplot(df) + geom_col...3. position_dodge2() 这是position_dodge()的一个扩展，提供了更多的控制，preserve= "single"：保持每个单独的柱子的宽度不变，而不是整个组。...preserve="total"：保持整个组的宽度不变（这与position_dodge()相同）。...使用position="dodge"或position_dodge()，你会得到四个等宽的柱子（两个A=1和两个A=2），它们按B的水平分开。...使用position_dodge2(preserve="single")，如果A=1和A=2的柱子高度不同，那么A=1的两个柱子会比A=2的两个柱子更接近，因为它们的宽度被保留了。
在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。 ? 促销式的拉动对系统的挑战是什么呢？ 可以从上图里看到：对高可用性的要求是非常高的，需要99.99%的高可用性。...业务服务层 业务服务层我们可以看到的是，比如用户在前台能看到的界面，比如购物车、订单、首页，不管是不是微服务，至少是服务化的。这层就是所有网站应用的核心。除此之外就是第三方平台的api对接。...单体应用的拆分 在做了应用的无状态之后，就是对单体应用的拆分。拆分有几个维度，一个是从系统的维度，最简单的拆法就是前后台拆开。比如购物车、商品、搜索、首页等属于前端，而后端给网站运营人员用。...还可以按功能的维度来拆分，对于用户服务，从service层到表结构，其实是可以独立部署的，这就是微服务的概念。...技术架构反应的就是组织架构，在这种架构下开发团队分为用户服务开发组，价格开发组，商品开发组等。 还可以根据读写维度进行拆分。比如搜索和商城的索引肯定是独立的两个服务。
facet_geo()，它的用法可以类比ggplot2的内置分面函数facet_warp()\facet_grid()(当然在输出方式上略有不同)。...这是一个包含美国各州不同社会指标优略程度的数据集（按照排名由低到高排序）。...然后让我们使用geofacet来给每一个州都创造一个柱形图，我仅需使用一个ggplot2内的geom_col()函数即可，至于分面参数，这里我们摒弃使用传统的facet_wrap（）分面函数，而是使用geofacet...#南非 ggplot(sa_pop_dens, aes(factor(year), density, fill = factor(year))) + geom_col() + facet_geo...好了就写这几个吧，看完是不是觉得这个包很牛掰啊哈哈哈~_~ 我也是被他给惊艳到才立马写出来分享给大家，不过可惜的是这些只能使用内建数据，如果你要呈现的地域包含在内建的地区里面，应该是可以用的，但是内部没有定义的地区编码
微服务架构在大型电商中的运用 ? 电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。 ?...业务服务层 业务服务层我们可以看到的是，比如用户在前台能看到的界面，比如购物车、订单、首页，不管是不是微服务，至少是服务化的。这层就是所有网站应用的核心。除此之外就是第三方平台的api对接。...单体应用的拆分 在做了应用的无状态之后，就是对单体应用的拆分。拆分有几个维度，一个是从系统的维度，最简单的拆法就是前后台拆开。比如购物车、商品、搜索、首页等属于前端，而后端给网站运营人员用。...还可以按功能的维度来拆分，对于用户服务，从service层到表结构，其实是可以独立部署的，这就是微服务的概念。...技术架构反应的就是组织架构，在这种架构下开发团队分为用户服务开发组，价格开发组，商品开发组等。 还可以根据读写维度进行拆分。比如搜索和商城的索引肯定是独立的两个服务。
有的好友确实很热心，但有的时候，也许会过于热心。 例如下面这位（图片来自于网络）： ?...执行的语句是unnest_token，我们把原先的句子拆分成为单词。...我们使用geom_col指令，让R帮我们绘制柱状图。对不同的情绪，我们用不同颜色表示出来。...结果是丰富多彩的，可惜看不大清楚。为了区别不同情绪，我们调用facet_wrap函数，把不同情绪拆开，分别绘制。...是不是分析又出问题了？ 还真不是，这一集的故事，有个另外的名字，叫做《红色婚礼》。
margin = margin(t = 5)), legend.position = "non") } 数据可视化(1) ❝此次抛弃了上文通过geom_text()添加显著性标记的方法...geom_errorbar(aes(ymax = value_mean + sd, ymin = value_mean - sd),width = 0.1,color = "grey30")+ geom_col...geom_errorbar(aes(ymax = value_mean + sd, ymin = value_mean - sd),width = 0.1,color = "grey30")+ geom_col...scale_y_continuous(expand=c(0,0),limits = c(0,42))+ theme_niwot()+ scale_fill_jco() 数据可视化(3) ❝按不同分子分别对组内组间进行统计分析...，并对整体进行方差分析；想对于add_pvalue而言stat_pvalue_manual的功能更加丰富，hide.ns = T移除不显著的信息 ❞ ToothGrowth %>% mutate(dose
源码阅读，我觉得最核心有三点：技术基础+强烈的求知欲+耐心。 我认为是阅读源码的最核心驱动力。...三、微服务 当前微服务很热，大家都号称在使用微服务架构，但究竟什么是微服务架构？微服务架构是不是发展趋势？对于这些问题，我们都缺乏清楚的认识。 为解决单体架构下的各种问题，微服务架构应运而生。...与其构建一个臃肿庞大、难以驯服的怪兽，还不如及早将服务拆分。微服务的核心思想便是服务拆分与解耦，降低复杂性。...加载速度真的很快，用户打开输入网址按下回车立即看到了页面 加载速度并没有变快，但用户感觉你的网站很快 性能优化取决于多个因素，包括垃圾收集、虚拟机和底层操作系统（OS）设置。...必须要明白的是，没有两个应用程序可以使用相同的优化方式，也没有完美的优化 java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。
如果一定要给近些年的分布式系统研究做一个分类的话，我个人认为大概可以包括三大部分：分布式存储系统分布式计算系统分布式管理系统下图是我总结近几年目前分布式最主流的技术： 三、微服务当前微服务很热，大家都号称在使用微服务架构...微服务架构是不是发展趋势？对于这些问题，我们都缺乏清楚的认识。为解决单体架构下的各种问题，微服务架构应运而生。与其构建一个臃肿庞大、难以驯服的怪兽，还不如及早将服务拆分。...微服务的核心思想便是服务拆分与解耦，降低复杂性。微服务强调将功能合理拆解，尽可能保证每个服务的功能单一，按照单一责任原则（Single Responsibility Principle）明确角色。...加载速度真的很快，用户打开输入网址按下回车立即看到了页面加载速度并没有变快，但用户感觉你的网站很快性能优化取决于多个因素，包括垃圾收集、虚拟机和底层操作系统（OS）设置。...必须要明白的是，没有两个应用程序可以使用相同的优化方式，也没有完美的优化 java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。
（SOA）的一种变体，把应用程序设计成一系列松耦合的细粒度服务，并通过轻量级的通信协议组织起来具体地，将应用构建成一组小型服务。...这些服务都能够独立部署、独立扩展，每个服务都具有稳固的模块边界，甚至允许使用不同的编程语言来编写不同服务，也可以由不同的团队来管理Micro frontends, An architectural style...解决遗留系统，才是人们采用微前端方案最重要的原因。聚合前端应用。微服务架构，可以解耦后端服务间依赖。而微前端，则关注于聚合前端应用。热闹驱动开发。新的技术，既然很热闹，那么就学吧。...通过路由将不同的业务分发到不同的、独立前端应用上。其通常可以通过 HTTP 服务器的反向代理来实现，又或者是应用框架自带的路由来解决。前端微服务化。...借助于 Web Components 技术，来构建跨框架的前端应用。SSR服务端渲染合并。利用SSR服务，渲染不同的HTML片段，然后拼凑成完整的HTML文件，直出。业务拆分按照业务拆分。
你读的过程中经常会卡住，而一卡主可能就陷进了迷宫。这时，你需要做的，可能是暂时中断一下，再从外围看看它：如API结构、框架的设计图。 下图是我总结出目前最应该学习的源码知识点： ?...三、微服务 当前微服务很热，大家都号称在使用微服务架构，但究竟什么是微服务架构？微服务架构是不是发展趋势？对于这些问题，我们都缺乏清楚的认识。 为解决单体架构下的各种问题，微服务架构应运而生。...与其构建一个臃肿庞大、难以驯服的怪兽，还不如及早将服务拆分。微服务的核心思想便是服务拆分与解耦，降低复杂性。...加载速度真的很快，用户打开输入网址按下回车立即看到了页面 加载速度并没有变快，但用户感觉你的网站很快 性能优化取决于多个因素，包括垃圾收集、虚拟机和底层操作系统（OS）设置。...必须要明白的是，没有两个应用程序可以使用相同的优化方式，也没有完美的优化 java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。
你读的过程中经常会卡住，而一卡主可能就陷进了迷宫。这时，你需要做的，可能是暂时中断一下，再从外围看看它：如API结构、框架的设计图。...分布式管理系统 下图是我总结近几年目前分布式最主流的技术： 分布式专题.png 三、微服务 当前微服务很热，大家都号称在使用微服务架构，但究竟什么是微服务架构？微服务架构是不是发展趋势？...对于这些问题，我们都缺乏清楚的认识。 为解决单体架构下的各种问题，微服务架构应运而生。与其构建一个臃肿庞大、难以驯服的怪兽，还不如及早将服务拆分。微服务的核心思想便是服务拆分与解耦，降低复杂性。...加载速度真的很快，用户打开输入网址按下回车立即看到了页面 加载速度并没有变快，但用户感觉你的网站很快性能优化取决于多个因素，包括垃圾收集、虚拟机和底层操作系统（OS）设置。...必须要明白的是，没有两个应用程序可以使用相同的优化方式，也没有完美的优化 java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。
- 01 - 从习惯熟悉的思路开始 刚看到这个问题，我想，这不就是判断一组内容是否有一个正确（List.AnyTrue）的常用场景吗？...既然要看当前项目是不是包含关键词里的任何一个，那就针对当前项目将关键词列表转换（List.Transform）为是否被包含（Text.Contains）的判断结果，这一组结果里只要有任意一个是true（...如果按关键词被包含（Text.Contains）的条件对这个列表进行筛选（List.Select），筛选的结果数（List.Count）大于0，不是也代表当前项目包含某些关键词吗？...，拆分列的功能似乎很强大，其中生成的操作公式里经常带一个Splitter的参数，是不是有可能可以直接按多个关键词拆分的用法呢？...于是，通过函数提示直接把这一组函数拿出来看看： 其中明显有个SplitTextByAnyDelimiter，赶紧看帮助，然后试一下： 非常完美地将文本拆分成了多项内容（这个函数的用法很简单但又与我们平时使用的函数有点儿不同
该例子来自《R for data science》[2],案例数据来自tidyr::who，其包含按年份，国家，年龄，性别和诊断方法细分的结核病（TB）病例。...数据集将案例分为七个年龄组： 014 = 0 – 14岁 1524 = 15 – 24岁 2534 = 25 – 34岁 3544 = 35 – 44岁 4554 = 45 – 54岁 5564 = 55...字符分割 接下来就是将key中的字符进行分割,我们使用separate()对字符进行两次分割。 1.将在每个下划线处拆分代码。...将分离sexage到sex和age通过的第一个字符后拆分： who5 % separate(sexage,c('sex','age'),sep=1) who5 ?...可视化 数据清洗完毕,就可以做一些初步的可视化,探索性分析.这里简单绘制了 前几个国家不同年份,不同性别的结核病病例总数。
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