绘制不同ymin和ymax处的重叠geom_rect - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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ggplot2（r包）绘制基因棒棒糖图

前面已经介绍的四个软件： maftools（r包）绘制棒棒图等 trackview（r包）包绘制基因棒棒图 GenVisR（r包）介绍：基因组可视化工具 G3viz（r包）绘制基因棒棒糖图数据准备...1、使用geom_rect函数绘制边框 ## 绘图 # 绘制边框 gp <- ggplot() + geom_rect(data = subset(domain.df, Type == "str"...fill = str.fill, colour = str.col) gp 2、将上边绘制的边框压缩成一个长条形 # 添加y轴范围，刻度，将上边绘制的边框压缩成一个长条形 gp...element_line(linetype = "dotted")) + labs(x = "AA", y = "Freq", fill = "Mutation") gp 6、再优化：将两个重叠的棒子分开不重叠...= 0.3, ymax = 0.7), fill = str.fill, colour = str.col) + # 绘制突变结构域 geom_rect

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ggplot2优雅绘制多组旭日图

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...，那么连接处我们可以当做是旭日图的第三圈并独立对其进行渐变颜色填充，至于拼图个人建议还是AI编辑器实现更为简便。...目前会员文档(2023+2024)「已经更新上传了140+案例文档」，每个案例都附有相应的数据和代码，并配有对应的注释文档，方便大家学习和参考。...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=aes(xmin=xmin, xmax=xmax, ymin=ymin, ymax=ymax), fill="white")+ geom_rect

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ggplot2优雅绘制多彩折线图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍使用ggplot2来通过添加背景色的方式来展示数据，主要使用「ggforce包」来绘制圆圈「ggrect函数」来绘制背景。...(aes(xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = 64, ymax =Inf), fill = COLORS_ZON[8]) + geom_rect(aes(xmin = -...Inf, xmax = Inf, ymin = 44, ymax =64), fill = COLORS_ZON[7]) + geom_rect(aes(xmin = -Inf, xmax = Inf..., ymin = 24, ymax =44), fill = COLORS_ZON[6]) + geom_rect(aes(xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = 0, ymax...[3]) + geom_rect(aes(xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = -64, ymax = -44), fill = COLORS_ZON[2]) + geom_rect

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ggplot2带你轻松绘制旭日图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝之前在会员交流群内看到有朋友询问旭日图的绘制方法，本节来介绍如何使用ggplot2来绘制并添加内外圈，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用..., xmax = 1.5, ymin = ymin, ymax = ymax, fill = character2), alpha = 1, color = "white", linewidth...(data = outer_ring, aes(xmin = 0.25, xmax = 1.5 + 2 * words_share.season, ymin = ymin, ymax...= ymax, fill = character2), color = "white", linewidth = 0.1)+ geom_rect(data = inner_ring, aes...(xmin = 0.5, xmax = 1.5, ymin = ymin, ymax = ymax, fill = character2), alpha = 1, color = "white"

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跟着Genome Biology学作图：R语言ggplot2+ggforce画桑基图

，但是桑基图的作图数据相对比较简单我们可以自己来构造数据今天的推文主要内容是重复一下论文中的Figure1D桑基图 image.png 昨天的推文介绍的也是绘制桑基图，但是是借助的现成R包ggalluvial...=1+0.1,ymin=5.84,ymax=100), fill="#7fa7d8")+ geom_rect(aes(xmin=2-0.1,xmax=2+0.1,ymin=0...,ymax=76.15), fill="#e3e2e2")+ geom_rect(aes(xmin=2-0.1,xmax=2+0.1,ymin=76.15,ymax=100)...,xmax=1+0.1,ymin=5.84,ymax=100), fill="#7fa7d8")+ geom_rect(aes(xmin=2-0.1,xmax=2+0.1,ymin...=0,ymax=76.15), fill="#e3e2e2")+ geom_rect(aes(xmin=2-0.1,xmax=2+0.1,ymin=76.15,ymax=100

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R可视乎|马赛克图

对于非均匀的马赛克图，关注的数据维度非常多，一般的用户很难直观理解，在多数情况下可以被拆解成多个不同的图表，以下我们会对其进行绘制。...2.方法绘制马赛克图可以使用ggplot2包的geom_rect()函数、graphics包的mosaicplot()函数，或者vcd包的mosaic()函数绘制马赛克图。...ggplot()+ geom_rect(aes(ymin = ymin, ymax = ymax, xmin = xmin, xmax = xmax, fill = variable),dfm2,colour...，从横向来看，不同变量（A,B等）的宽度代表该变量占所有数据的占比情况，越宽说明该变量数据总和越大。...2.3 graphics包的mosaicplot()函数该方法和上面类似，掉包就行，数据类型与上面相同。

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ggplot2优雅绘制别致条形图

❝本节来介绍如何使用「ggplot2结合ggforce」来绘制别具一格的条形图，下面小编通过一个案例来进行展示，图形仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。...library(tidyverse) library(ggtext) library(ggforce) 导入数据 df <- read_tsv("data.tsv") 定义圆点数据 # 定义一些常量，用于后续的图形绘制...添加一个矩形区域作为背景 geom_rect(aes(xmin = 0, xmax = n / 10, ymin = -.125, ymax = 1.125), fill = "#add8e6",...= NA) + annotate(geom = "rect", xmin = -5 / 10, xmax = 0, ymin = .35, ymax = .65, color = "white",...fill = "white") + annotate(geom = "rect", xmin = -7 / 10, xmax = -5 / 10, ymin = .15, ymax = .85,

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ggplot2优雅的绘制轨道图

❝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...Richmond") 数据可视化 ggplot(plot_data) + geom_col(aes(max_price, nhood), width = 0.4, fill = colors[2]) + geom_rect...(aes(xmin = q1, xmax = q3, ymin = y_start, ymax = y_end), fill = colors[2], alpha =1) +...geom_rect(aes(xmin = q1, xmax = q1-30, ymin = y_start, ymax = y_end), fill = darken(colors...[1],0)) + geom_rect(aes(xmin = q3, xmax = q3 + 30, ymin = y_start, ymax = y_end), fill

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R语言ggplot2环形图小例子

=y,ymax=y+1))+ geom_rect(aes(fill=z),color="grey50")+ theme_bw() ?...) df$yminymax,n=-1)) 第二步：画图 ggplot(df,aes(ymax=ymax,ymin=ymin, xmax=4,xmin...image.png 变成环形用到的是coord_polar()函数 ggplot(df,aes(ymax=ymax,ymin=ymin, xmax=4,xmin=3))+...: ",df$count) ggplot(df,aes(ymax=ymax,ymin=ymin, xmax=4,xmin=3))+ geom_rect(aes(fill=...image.png 调整圆环的粗细 ggplot(df,aes(ymax=ymax,ymin=ymin, xmax=4,xmin=3))+ geom_rect(aes(fill

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R可视乎|饼图

饼图（pie chart）被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。...饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。下面会介绍两种在R中实现饼图的方法。...这里做了两种类型的标签，下面两图就是根据不同标签绘制的。labs包含了百分比和名字，中间用\n来分行；lab则只包含百分位数。...注意的是：ymax，ymin也需要自己计算得到。...-1)) ggplot(data = df, aes(fill = group, ymax = ymax, ymin = ymin, xmax = 4, xmin = 3)) + geom_rect(

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跟着Nature Genetics学画图~ggplot2画折线图并在指定区域添加灰色背景

geom_rect(aes(xmin=23,xmax=28,ymin=-Inf,ymax=Inf), fill="grey",alpha=0.3)+ geom_rect(aes...xmax=28,ymin=-Inf,ymax=Inf), fill="grey",alpha=0.3)+ geom_rect(aes(xmin=35,xmax=52,ymin...xmax=28,ymin=-Inf,ymax=Inf), fill="grey",alpha=0.3)+ geom_rect(aes(xmin=35,xmax=52,ymin...xmax=28,ymin=-Inf,ymax=Inf), fill="grey",alpha=0.3)+ geom_rect(aes(xmin=35,xmax=52,ymin...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？

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商务图表案例——仿经济学人分组漏斗图~

图形汇总： ggplot()+ geom_rect(data=raster_data,aes(xmin=x_start,xmax=x_end,ymin=y_start,ymax=y_end),fill=..."#E8F2F4")+ geom_rect(data=rect_data,aes(xmin=x_start,xmax=x_end,ymin=y_start,ymax=y_end,fill=class...colour属性的点进行映射来规避颜色标度冲突，因为scale_colour_xxx和scale_fill_xxx是两个不同属性的标度。...数据地图多图层对象的颜色标度重叠问题解决方案但是针对本例而言，这个问题没法直接解决，因为我要填充的两个图层都是fill属性，但是并不是一点儿也没有解决办法，我将其中一个图层（polygon）的颜色类别变量因子拆开成了三个图层分别映射...(data=raster_data,aes(xmin=x_start,xmax=x_end,ymin=y_start,ymax=y_end),fill="#E8F2F4")+ #条形图图层 geom_rect

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跟着Nature Genetics 学画图：R语言ggplot2画基因结构示意图

image.png 首先是准备数据表示整个基因的矩形数据 gene1<-data.frame( xmin=15000, xmax=16000, ymin=1, ymax=2 ) 外显子的数据..., ymax=ymax), fill="white",color="black")+ geom_rect(data=exon...( data = gene1, aes( xmin = xmin, xmax = xmax, ymin = ymin, ymax = ymax...xmax = xmax, ymin = ymin, ymax = ymax ), color = "black" ) + geom_fit_text(...data = exon, aes( xmin = xmin, xmax = xmax, ymin = ymin, ymax = ymax, label

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R可视乎|圆环图

对于饼图，上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包（可见R可视乎|饼图）。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。...接下来介绍圆环图的各种方式绘制（圆环图和饼图的意义其实差不多，都是给出各数据的比重，只不过，圆环图中间少了一块，变成环状）。主要有两个包：ggpubr包（推荐使用）与ggplot2包。...df$fraction = df$value / sum(df$value) df$ymax = cumsum(df$fraction) df$ymin = c(0, head(df$ymax, n =...-1)) ggplot(data = df, aes(fill = group, ymax = ymax, ymin = ymin, xmax = 4, xmin = 3)) + geom_rect...geom_text(aes(x = 3.5, y = ((ymin+ymax)/2),label = labs) ,size=3.6) ?

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跟着NatureMetabolism学作图：R语言ggplot2画热图展示基因表达量

，用柱形图来展示 ggplot()+ geom_rect(aes(xmin=0.5,xmax=3.5,ymin=0.5,ymax=1.5), fill="#c1bebf")...+ geom_rect(aes(xmin=3.5,xmax=6.5,ymin=0.5,ymax=1.5), fill="#71cddd")+ geom_rect(aes(...xmin=6.5,xmax=9.5,ymin=0.5,ymax=1.5), fill="#3a54a3")+ theme(axis.text = element_blank(...3个图组合到一起的，但是遇到了点问题，暂时不知道是什么原因了，可以把第三个图的代码叠加到第一个图上 p1+ geom_rect(aes(xmin=0.5,xmax=3.5,ymin=305.5,ymax...6.5,ymin=305.5,ymax=310.5), fill="#71cddd", inherit.aes = FALSE)+ geom_rect

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「R」绘制分组排序点图

在 R 包中，我有看到过 maftools 中可以绘制这样的图，用来表示新的数据队列与 TCGA 数据的比较，这也是应用于 TMB 分析。因为研究问题，我最近也想尝试使用改种图形来展示数据。...难度有以下几点，感兴趣的读者不妨带着这些问题阅读源代码：怎么对点排序，构建绘图坐标？怎么对不同的 panel 展示不同的背景颜色？theme() 中的选项都不支持向量化，所以必须另辟蹊径。...我尝试过 geom_ribbon() 和 geom_area() 来实现都不行。我最后使用了 geom_rect()，我是怎么保证矩形画出来的填充跟背景效果一致的？...= min(.data$ymin) - (.data$ymax - .data$ymin) * 0.015, ymax = max(.data$ymax) + (.data$ymax -....data$ymin) * 0.015, ymin = min(.data$ymin), ymax = max(.data$ymax) ) if (order_by_fun

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ggplot2优雅的绘制流程图

❝本节来介绍一个用R语言绘制流程图的案例 ❞ 「代码链接」https://gist.github.com/AlbertRapp/438102c458fc8fbdffcb6feb76ff93f7 可以从网站直接获取..., 'Yes_4', 'Yes_4', 'You\'re not a horse_4' ) 创建图形和布局 graph ymax)) %>% select(-c(ymin, ymax)) %>% mutate(x = case_when(s_e == 'to' & id %in% c(5, 14) ~ x...ggplot() +geom_path(data = edges, aes(x,y, group = id),arrow = arrow(length = unit(0.25, 'cm'))) + geom_rect...(data = boxes,aes(xmin=xmin,xmax = xmax, ymin = ymin, ymax = ymax, fill = type)) + geom_text(data =

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ggplot2都有哪些使用不多但是却异常强大的图层函数

要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数，我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。...geom_rect() geom_rect()一般用于制作自定义矩形，仅需在美学映射中指定每一个矩形在坐标系统中的左边界、右边界、下边界、上边界即可。...按照x轴进行圆周化： ggplot(mydata)+ geom_rect(aes(xmin = xstart,xmax = xend , ymin = ystart , ymax = yend ,...只需要指定x值，y轴的上下边界即可。即x,ymin,ymax。 ?...(mydata) + geom_linerange(aes(x = xstart, ymin = ymin , ymax = ymax , colour = class) , size = 1.5)

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ggplot2优雅的给线条添加置信区间

', linetype='blank')+ geom_ribbon(aes(ymin=moving_pck -(moving_rnw/2), ymax=moving_pck +(moving_rnw...(xmin =-Inf, ymax =Inf,xmax= as.Date("2011-9-01"), ymin = 540,alpha = 0.1, fill="white",color...="black")+ geom_rect(xmin= as.Date("2009-7-01"), ymax = 600, xmax = as.Date("2009-12-01"),...as.Date("2009-7-01"), ymax = 570, xmax = as.Date("2009-12-01"), ymin=550, color="#b96d76...location = ph_location_type(type = "dt")) print(ppt,target = "20220807.pptx") ❝本节介绍到此结束，其实小编主要想介绍的是如何使用

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87-R可视化19-利用其他图层映射自由的控制背景的颜色

在[[57-R可视化6-ggplot2三部曲最终之进阶为菜鸟]] 中我也提到过主题中的panel.background 参数，比如下图：但是，它并不能让我们满意的生成不同的背景颜色，尤其是，最好可以根据不同的组别...： aes(xmin = 4.5, xmax = 9.5, ymin = -Inf, ymax = Inf) 不难看出，这种柱状图其实是一个分类数据（x轴）的展示：...因为考虑到geom_rect 图层主要运用在连续数据的展示（比如时间序列曲线）: 而如果是分类数据结合连续数据（对不同图层不同data）会导致报错，而如果直接对一个分类数据调整geom_rect 则会非常的怪异...(data = my_data2,aes(xmin = -.5, xmax = 4.5, ymin = -Inf, ymax = Inf),fill...= "blue", alpha=0.03) + geom_rect(data = my_data2, aes(xmin = 4.5, xmax = 9.5, ymin

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