@TOC介绍R包regplot：这个包提供了一个函数，用于绘制回归模型的列线图（Nomogram）。这种图形是一种可视化工具，用于展示预测模型的结果，使得模型的预测过程更加直观和易于理解。...regplot函数可以处理多种类型的回归模型，包括线性回归、逻辑回归和Cox回归等。它允许用户自定义图形的各个方面，如协变量分布的展示方式、图形的标题、是否显示P值星号等。...加载R包library(regplot)library(survival)# Survival model for pbc data生存分析data(pbc) pbccox 绘制回归模型的列线图
列线图在预后建模的相关文章中随处可见，除了传统的只有坐标轴的列线图，还包括下列这种展示信息更加丰富的列线图 在经典的列线图的坐标轴元素的基础上，对于连续型变量，采用了直方图的形式来展示其分布，另外还可以在图上标记比较某个患者各个指标的...points 以及基于模型预测的生存概率。...像这样一张信息丰富的列线图如何来实现呢？
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。...下面小编就来简单介绍一下代码 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer...) library(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...= 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) %>%
---- 条形图 函数barplot()的最简单用法是： barplot(height) 其中的height是一个向量或者一个矩阵。 接下来示例中，我们绘制一项探索类风湿性关节炎新疗法研究的结果。...数据已经包含在随vcd包分发的Arthritis数据框中。...在关节研究中，变量Improved记录了对每位接受了安慰剂或药物治疗的病人的治疗结果： > library(vcd) 载入需要的程辑包：grid > library(grid) > counts R的默认图形作出大量修改，这里只给出一个示例： par(mar=c(5, 8, 4, 2)) # 增加y边界大小 par(las=2) # 旋转条形的标签...此图可以由vcd包的函数spine()绘制。
今天在逛github时发现了一个非常无聊但又很有趣的R包，可以一键绘制画花里胡哨的键盘。...unnamed-chunk-3 ggkeyboard(palette = keyboard_palette("cyberpunk")) plot of chunk unnamed-chunk-4 全尺寸键盘也是支持的。...以上就是今天的内容，希望对你有帮助哦！
❝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。...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...geom_sina函数绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的...month.abb[1:12]) + scale_y_continuous(breaks=c(seq(0,8,2))) + coord_polar() + # 使用极坐标系 # 使用cowplot包中的
论文 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后更新的绘图文档代码，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggtreeExtra
加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs Season 3")) 数据可视化 ggplot(df, aes(x = Episode_order)) + # 为y轴的值添加文本注释...(y = F_count_total, fill = as.factor(Season)), alpha = 0.8, show.legend = FALSE) + # 添加柱状图，表示RK的计数...8) + # 手动设置填充颜色 scale_fill_manual(values = c("#788FCE","#E6956F","#A88AD2")) + # 设置y轴的范围和间隔
在之前的文章中，我们介绍了列线图的含义和构建方法，本文重点介绍下绘制列线图的代码，经典的列线图如下所示 当我们构建好一个预后模型之后，可以通过列线图来可视化其公式，最常用的绘图方法是通过rms这个R包...time,status) ~ age + sex, data = pbc, dist='lognormal') > nom <- nomogram(f) > plot(nom) 效果图如下 和文献中的列线图相比...，rms的默认输出结果中多出了Linear Predictor这个轴，如果想要去掉这个轴，可以通过如下方法 > f 的生存时间和生存概率，基础的列线图显然并没有这样的信息，为此，我们需要自己写函数来添加我们想要的轴，用法如下 > f 的文字大小，在plot函数中通过cex.axis参数设置大小 3.
作者：科研猫 | 西红柿 责编：科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...主要原因是，如果哑变量出现在列线图中，结果将难以解释清楚。 因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。...mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。然后，我们可以使用coxph()函数拟合加权数据集的竞争风险模型，再将其给regplot()函数以绘制列线图。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估，例如计算C指数和绘制校准曲线等。
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1....数据描述 数据来源是我编写的R包learnasreml中的fm数据集。...使用R语言默认的方法：列选择 这一种，当然是简单粗暴的方法，想要哪一列，就把相关的列号提取出来，形成一个向量，进行操作即可。..., y1 = dj, y2 = dm, y3 = h3) 5. select函数注意事项 「常见的坑：」 ❝注意，MASS包中也有select函数，而且优先级更高，如果你载入了MASS包，select...5.2 放到环境变量中 「推荐的方法：」 r$> select = dplyr::select r$> a3 = a2 %>% select(ID,F1,y1,y2,y3) 推荐在载入包时，将下面代码放在开头
R语言meta分析⑴meta包 介绍 在科学研究中，设立对照是一项基本原则，如病例对照研究的病例组和对照组、队列研究中的 暴露组和非暴露组，临床随机对照试验的试验组 和对照组。...单个率可包括流行病学现况研究中的患病率、感染率，临床试验的有效率，药物试验中的不 良反应发生率等，只要收集到各个原始研究的样 本量和事件发生数，在R软件就可以用metaprop 函数对单个率进行定量的Meta...R软件是一种共享的免费统计软件，有专门的Meta分析程序包，可以进行单个率的Meta分析，而且提供了五种方法估算率，研究者可以根据原始率的分布选择合适的方法。...本文结合编程和Meta分析程序包，以实例说明R软件在单个率Meta分析中的应用，以期为今后的Meta分析提供方法学指导。...总结 本文结合实例，介绍了在R软件中如何实现单个率的资料Meta分析，由于单个率的Meta分析各原始文献为单个组的率，稳定性可能不同于具有两个组的研究，因此在合并时统计学异质性可能会比较大，当异质性较大时
errorbar图在很多文章中都是可见的，其意义也就是展现两组数据的差异性，柱高代表的一组数据的均值，顶部的横线代表的该组数据的标准差。...为了方便广大学者也有很多现成的工具可以绘制errorbar图，例如ploty，origin甚至Excel都是可以的。...我们今天给大家分享下在R语言中如何实现errotbar图的绘制，同时把图的每一部分都拆开，实现在R语言中任意调整。...接下来就是先绘制Bar图。...总结，以上只是errorbar的绘制过程，前期的数据处理还是需要自己进行认真处理，最后才能让自己的图更有意义。
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。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...= 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) %>%
地图绘制思路： ① 绘制需要展示的地图，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； ② 在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； ③ 根据数据的大小，设置每个区域展示的颜色的深浅...，以区分每个区域； √ 对数据进行标准化处理，使用[0,1]值，代表颜色的透明度，以控制颜色深浅； ④ 根据颜色进行填色 ⑤ 根据经纬度进行标注地图的名字 那么如何绘制地图呢？...text(data$x, data$y, data$name, cex = 0.6) 绘制好的地图： ?...热力地图绘制函数： symbols(x,y,circles,inches=TRUE,add=FALSE，bg) x x轴的坐标，经度 y y轴的坐标，纬度 circles 圆形的半径...，设置为显示数值的大小 inches 缩放比例，将圆形的大小缩放到合适程度 add 是否追加到图形中，在地图上增加图形，需要设置为TRUE bg 图形的背景色 代码实现： library
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...❞ 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后的绘图资料和代码更新，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale
本次讲的是差异箱线图的绘制，在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等）等方面应用比较多。 先看看示例图（以孵化率为例）： 那么这样的图该如何绘制呢？...第一步、准备数据 数据格式如下（未截全，展示部分）： 第二步、运行代码 将数据导入Rstudio中，复制粘贴以下代码即可出图： #安装并加载ggplot2和ggpubr install.packages...("ggplot2") install.packages("ggpubr") library(ggplot2) library(ggpubr) #设置工作目录（这里注意R中'/'和Windows中'...\'是不同的） setwd("D://桌面内容//test") #读取输入文件 library(readxl) data 列，第3列的列名 x=colnames(data)[2] y=colnames(data)[3] #显示Treatment中因子水平名称 group=levels(factor
树图(TreeMap) 通过矩形面积的大小，以及填充颜色的深浅，来显示节点的统计数据，通过嵌套层次来显示分组的层级的可视化图形。...for example: 某公司产品在世界六大洲的销售情况，矩形的大小表示人口的数量，颜色的深浅表示销售额的多少。 ? 那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col...,type=”value”) x 数据框 index 进行分组的列 vSize 指定面积大小的列 vColor 指定颜色深浅的列 palette 颜色的范围向量 range...("treemap", repos='http://cran.r-project.org') library(treemap) data <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors
来源: lintcode-排序数组中的单个元素 描述 给定一个排序数组，只包含整数，其中每个元素出现两次，除了一个出现一次的元素。 找到只出现一次的单个元素。...从index=0开始,与之后的每一个元素比较,如果遇到相同的,则将两个元素一起移除掉,如果遍历至结尾,还没有和当前元素相同的,则返回当前元素. 但是今天我不用这两个方法,使用位运算符来解决....异或(^): 两个操作数的位中，相同则结果为0，不同则结果为1。 比如:7^6=1;怎么计算的呢?当然不是直接减法了!...比如: 两个相同的数异或为0....出现两次的数字异或之后都为0,拿到0和唯一出现一次的数字异或,结果就是所求的只出现一次的数字. 所以此题的机智的解法就是:对数组中的所有数字异或即可.
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。...order", groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...layout = "davidson-harel", initial_layout = "reingold-tilford") 进行组间比较，并绘制树状热图...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
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