遇到这个问题是在使用ggtree可视化展示进化树的时候，我想给进化树的枝分组映射颜色，对应的推文是跟着Nature Genetics学画图：R语言ggtree给进化树的枝分组映射颜色 第一步是准备进化树文件...image.png 加载需要用到的R包 library(treeio) library(ggtree) library(ggplot2) 读取树文件和分组信息 tree<-read.tree("practice.tree...image.png 这个结果右侧的图例最下方式有一个NA的，如果不想要那个NA加一行代码 scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 参考链接是 https://stackoverflow.com...geom_tiplab(offset = 0.1)+ scale_color_manual(values=colors, na.translate=FALSE) 将图例的线更改的粗一点...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 需要示例数据和代码 点赞 点击在看 然后在后台留言 20210605 就可以了 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python
目 正文 自定义ggplot2图的图例。这里我们要修改非数据组件，通常通过theme（）命令来完成。 此页面受到ggplot2（？theme）帮助页面的强烈启发。...image.png 修改图例中的分类名字 basic+labs( colour = "name1", shape = "name2" ) ?...image.png 删除图例中的一类 basic + guides(shape=FALSE) ?...#图例中的字体设置 basic + theme(legend.text = element_text(size = 8, colour = "red")) ?...# 设置图例中的标题 basic + theme(legend.title = element_text(face = "bold")) ?
image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现，这个是箱线图和热图的拼接，右侧的热图可以借助geom_point()函数实现，将点的形状改为正方块，数值按照正负来映射颜色，按照一定的数值来映射大小...基本的思路有了。今天的推文记录一个小知识点是 如何将图例远离主图并且给放到右上角去 首先是构造一份数据 df<-data.frame(x=LETTERS[1:4],y=1:4) df ?...image.png 拉大图例与主图的距离 使用theme()函数中的legend.box.margin参数来调节 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(aes...image.png 还有另外两个知识点是调节图例的标题和图例的距离以及图例的文本和图例的距离 分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数 ggplot(data=...image.png 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
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的...theme_minimal_grid函数设置主题 cowplot::theme_minimal_grid(12, line_size = .3) + # 设置图例和轴的样式 theme(legend.position
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...0.5), units = "cm"), # 设置绘图区边距为0.5厘米 legend.text = element_text(size = 8, color = "black"), # 设置图例文本的大小和颜色...，样式为粗体 legend.key.height = unit(0.5, "cm"), # 设置图例键的高度为0.5厘米 legend.key.width = unit(0.5, "cm..."), # 设置图例键的宽度为0.5厘米 legend.spacing.x = unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...0.5), units = "cm"), # 设置绘图区边距为0.5厘米 legend.text = element_text(size = 8, color = "black"), # 设置图例文本的大小和颜色...，样式为粗体 legend.key.height = unit(0.5, "cm"), # 设置图例键的高度为0.5厘米 legend.key.width = unit(0.5, "cm..."), # 设置图例键的宽度为0.5厘米 legend.spacing.x = unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
韦恩图（venn）又称文氏图，是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集之间的关系。当然也可以进行集合运算。一般用于展示2-5个集合之间的交并集关系。...=========华丽的分割线============ 对于掌控性要求比较高的同学，可以试着自己写R代码来绘制韦恩图。...今天我们就来重现下面这篇学术论文里面的韦恩图 Fig3为韦恩图 下面我们用R里面的VennDiagram包来重现这个图 我们这里就不用原文作者的数据了，而是随机产生了4个gene list，这四个...fill = rainbow(setnum), #控制圆圈中的数字 cex = 0.3, #字体大小 #fontface = "bold", #粗体 #fontfamily...R的UpSetR包来画Upset plot，如下
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。..., groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...metacoder后的结果，其对代码做了简化；下面来通过一个案例来介绍「metacoder」包 ❞ 载入metacoder包 library(metacoder) 解析分类数据 obj <- parse_tax_data...tax_data进行处理 obj$data$tax_data <- zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行...calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(magrittr) library(WGCNA) library(linkET...# 转置 datExpr0 <- t(gene_exp) # 缺失数据及无波动数据过滤 gsg 的缺失数据比例阈值...datExpr <- datExpr0[gsg$goodSamples, gsg$goodGenes] WGCNA绘制模块热图 MEs2 % dplyr::select(1:20)...zlim = c(-1,1), main = paste("Module-trait relationships")) 绘制模块热图...2)) + scale_colour_manual(values = color_pal(3)) + guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r"
一个需求，实现去除列表中的多个重复对象。 比如 a,b,c 在列表1 出现，bc 在列表2 出现，ad 在列表3 出现，那么仅仅保留1:abc, 2:空, 3:d。...这个列表中的对象可以是数据框，也可以是单个字符，也可以是列表，可以是任何类型的对象。...一个举例场景就是： 我有一个列表对象，这个列表对象里还有若干个列表，每个列表里面还有若干个对象，每个对象是一个存放基因名的向量。 这些不同的列表是不同的实验，而每个对象对应的是一个样本的富集基因。...我希望取出那些独立的不重复的基因集。比如去做后续的PPI网络分析。ps：这个例子只是我随便想的，可能不够严谨。就如同我后面的代码。...思路就是循环列表中的每一个子集中的所有内容，去和之前的所有内容进行比较（%in%）；并且子集本身也是去重的。
一.题目 给定一个排序链表，删除所有重复的元素，使得每个元素只出现一次。...这个链表是已经排好序的，那么如果存在相同的元素，一定是相邻的节点，这就好办了，我们可以通过遍历一次链表，在遍历过程中判断当前节点的 val 和下一个节点的 val 是不是相等，如果相等则删除下个节点，以此类推...空间复杂度 代码中我们可以看到只有一个 current 来记录，没有其他额外的空间使用，所以是 O(1)。...一个问题的解可以分解为几个子问题的解 很明显，这个题可以，把删除一个链表的重复数据分解成删除几个子链表的重复数据 这个问题与分解之后的子问题，除了数据规模不同，求解思路完全一样 这个也可以肯定，子链表数据规模小了...> 附思维导图原件：https://mubu.com/doc/xwfVFiHQs0 > 或者扫描二维码： ?
igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...由15 – 23 行(最短路矩阵) 可以知道该网络上每两个定点的最短路。如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。...需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。
首先如下一切操作尽可能均在cmd上进行，本菜鸟电脑有一段时间开机问题比较大，经常卡顿，任务栏闪屏，无反应等等，最终找到元凶，是删除360后残留dll文件的影响，然后想方设法想删掉其，某个全天满课的中午，...经过一个多小时的查找信息，终于搞定，特来汇总心得，以备后用。...1.首先先复制要删除文件的路径，再打开win+R，输入cmd，打开如下界面 2.输入taskkill /im explorer.exe /f关闭桌面，此时桌面消失，不能进行打开文件的操作 3.输入复制路径...，再输入相应盘+：（eg: e:）进入要删除文件夹内，按dir进行查看 4.输入del+要删除的文件名，选择y,即可删除。...ps：cmd中要退后用命令cd..，要进入其它盘直接盘名+：
showlegend：bool型，控制是否绘制图例 legend：字典型，用于控制用图例相关的所有属性的设置，主要键如下： bgcolor：str型，十六进制设置图例背景颜色 bordercolor...，默认为80 r：int型，控制图像距离右边界的留白区域像素宽度，默认为80 t：int型，控制图像距离上边界的留白区域像素宽度，默认为100 b：int型，控制图像距离下边界的留白区域像素宽度... bordercolor：str型，传入十六进制色彩，控制信息框边框的颜色 font：字典型，控制信息框中字体的各属性，其主要键如下： family：同之前，控制字体 ...size：int型，控制字体大小，默认13 color：str型，传入十六进制色彩，控制字体颜色 namelength：int型，控制对信息框中显示的对应trace的名字的长度限制，...int型，控制网格中的行数（放置笛卡尔坐标系类型的子图），也可以设置多于实际绘图需求的行数以达到留白的目的 roworder：str型，设置子图按行，是从下往上叠加还是从上往下叠加，对应'top
2.4.3 图例 showlegend：bool型，控制是否绘制图例 legend：字典型，用于控制用图例相关的所有属性的设置，主要键如下： bgcolor：str型，十六进制设置图例背景颜色...： l：int型，控制图像距离左边界的留白区域像素宽度，默认为80 r：int型，控制图像距离右边界的留白区域像素宽度，默认为80 t：int型，控制图像距离上边界的留白区域像素宽度...，主要键如下： bgcolor：str型，传入十六进制色彩，控制信息框的背景色 bordercolor：str型，传入十六进制色彩，控制信息框边框的颜色 font：字典型，控制信息框中字体的各属性...：int型，控制对信息框中显示的对应trace的名字的长度限制，建议设置为-1，即全部显示，默认为15，即对于长于15的trace只显示前15个字符 grid：字典型，控制一页多图（subplots...）时的规划多个图的网格的属性，其常用键如下： rows：int型，控制网格中的行数（放置笛卡尔坐标系类型的子图），也可以设置多于实际绘图需求的行数以达到留白的目的 roworder：str
没有找到论文中提供的数据，我们自己来构造数据，如何利用otu表格把数据整理成作图需要用的格式，这个今天的推文不做介绍，今天的推文只介绍已经有了作图需要用到的数据后如何作图。...首先是最外圈的数据 最外圈文字的数据 第二圈数据 第三圈的数据 与第二圈的数据格式一致 第四圈的数据 第五圈的数据 利用第三圈的数据生成 最里层连线的数据 完整的代码 library(circlize...20240610/data07.xlsx") data07 brk<-seq(0,30,2) brk circos.par(start.degree =86,clock.wise = T) ## 热图的圈参考链接...sector.index2=data07$phylum02[i], point2=data07$x02[i]) } circos.clear() 图例的部分可能需要借助...AI来拼图了 今天推文的示例数据和代码可以给推文打赏20元获取
Python 有许多可视化库用于制作静态或动态图。在本教程中，我将尽力帮助你理解 matplotlib 逻辑。...Figure 对象由轴（或子图）组成；每个轴都定义了一个具有不同图对象（标题、图例、刻度、轴）。下图说明了 matplotlib 图的各种组件。...我们正在选择四个子图中的三个。 一个简单的方法是使用“plt.subplots”函数创建一个带轴的图形。...fig, ax = plt.subplots(1, 1) ax.plot(np.random.randn(30), linestyle='--', color='r') matplotlib 中可用的线型有...： ‘-’: 实线样式 ‘ — ‘: 虚线样式 ‘-.’: 点划线样式 ‘:’ : 虚线样式 除了 matplotlib 提供的颜色缩写之外，我们还可以通过指定其十六进制代码（例如，‘FFFF
为了支持pylab中的gca()等函数，Figure对象内部保存有当前轴的信息，因此不建议直接对Figure.axes属性进行列表操作，而应该使用add_subplot, add_axes, delaxes...等方法进行添加和删除操作。...3、网格线设置 网格线设置 plt.grid(color='r',linestyle='-.') axis：坐标轴，可选值为x，y color:支持十六进制颜色 linestyle: –，-.，: alpha...6、图例设置 图例设置有两种方法，一种是分别在plot函数中使用label参数指定，再调用plt.legend()方法显示图例；一种是直接在legend方法中传入字符串列表设置图例。...使用legend函数设置图例时，参数如下： 图例名称列表：传递的图例名称列表必须与曲线绘制顺序一致。 loc：用于设置图例标签的位置，matplotlib预定义了多种数字表示的位置。
它默认的蓝色阴影通常难以满足许多数据科学家的需求。 采取默认设置的柱状图 ? 稍加调整的柱状图 ? 同时，Matplotlib 的一个不足之处在于它的可定制性。...您还可以使用十六进制颜色列表定义渐变颜色，但是需要在列表中定义许多十六进制值（至少40个）。...这一点在需要涉及众多十六进制颜色声明时尤其明显。并且也不利于在多个 notebook 中重复使用。 因此，将相关代码统一集成到一个代码文件里，然后在需要时对其进行调用，是一个十分有效的方法。...图例框：图例周围的小框通常是不必要的，并且增加了视觉上的混乱。...可通过以下方式关闭： plt.legend(frameon=False) 删除坐标轴：有时我们想删除一个轴，这可以通过 Seaborn 的 destine 方法完成（根据需要指定左、右、上或下）： sns.despine
自然，线上的点仍然比原始 2D 空间中的点更接近，因为您正在失去区分它们的维度。但在很多情况下，通过降维实现的简化超过了信息的损失，损失可以部分或全部重构。在我们之前的示例中，我们只有一个主成分。...原始特征通常显示出显着的冗余，这也是主成分分析在降维方面如此有效的主要原因。R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。...来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。# 看一下数据head(no)输出转换和标准化数据对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。...本文选自《R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图》。...算法聚类分析间歇泉喷发时间R语言用温度对城市层次聚类、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图可视化R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对
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