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文章/答案/技术大牛

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R for data science （第一章） ②

添加其他变量的一种方法是aesthetics。另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。 facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。传递给facet_wrap（）的变量应该是离散的。

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R基础知识及快速检阅你的数据

考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包）

相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。然而，虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法，但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法，使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。在实践中，其结果在图形上接近于corrplot函数的结果，这是优秀的arm包的一部分。

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R03 绘图

aes()函数是ggplot2包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。它的主要功能包括以下三个方面：

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我当然理解初学者可以不懂，但是感觉有些底层知识点没必要在微信群提问

在R中，你可以使用.libPaths()函数来查看R包的安装路径。这个函数会返回一个字符串向量，其中包含了所有R包的安装路径。默认情况下，第一个路径是你的个人R库的路径，其他的路径则是系统级别的R库路径。

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[R包分享] ggtextcircle绘制环状文本

这个函数的主要目的是生成每个文本标签在圆上的坐标和角度，以便它们可以围绕圆形排列。它使用以下步骤完成

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数据处理基础—ggplot2了解一下

ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包，它有助于数据绘图。在本实验中，我们将简要介绍该软件包的一些功能。如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息，我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。

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KMunicate--绘制严谨且个性化的生存曲线！

KM法即乘积极限法（product-limit method），是现在生存分析最常用的方法，是由Kaplan和Meier于1958年提出，因此称Kaplan-Meier法，通常简称KM法。KM法是这样估计生存曲线：首先计算出活过一定时期的病人再活过下一时期的概率（即生存概率），然后将逐个生存概率相乘，即为相应时段的生存率。

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R for data science （第一章）①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，

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R语言 | R基础知识

使用install.packages()函数来安装包，括号中写上要安装的包的包名。以安装ggplot2包为例：

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数据处理的R包

整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。

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R语言作图

作图baseggplot2 ★ggpubr拼图par里的mfrowgrid.arrange cowplotcustomLayoutpatchwork ★导出经典三段论ggsave ★（属于ggplot2,可以存储）eoffice （可以导出为ppt）ggplot2语法入门级绘图模板ggplot(data=<DATA>)+ <GEOM_FUNCTION>(mapping=aes(<MAPPINGS>)) #ggplot() 括号里面是数据例如 ggplot(data=iris)+ geom_po

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R语言数据处理：飞机航行距离与到达延误时间有什么关系??

数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。本文试图通过一个案例，对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍

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R语言进阶笔记2 | 长数据与ggplot2

之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上，比如learnasreml包中的fm数据，它有h1~h5五年的株高数据，想对它进行作图。

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生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。

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「R」ggplot2在R包开发中的使用

没有特别系统的学习 tidy evaluation 这方面的高级操作，最近有空准备补一补，学习下这方面的知识。

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绘制让人眼前一亮的美图--你需要这个！

ggthemr为ggplot2提供了近20种主题，可以直接使用，也可以根据需要设置配色，或改变图表细节。

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survivalAnalysis——生存分析和相关图的高级接口

右删失数据：在随访中，观察起始时间已知，但终点事件的发生时间未知，无法获取具体的生存时间，这种类型的生存时间称为右删失。右删失是实际研究中最常见的数据删失类型。进行生存分析需要标准的分析方法，常见于临床肿瘤学的试验报告论文中。

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ggplot2绘图点的形状不够用怎么办？

fviz_pca_ind是factoextra里面用来可视化PCA结果的一个参数，具体见PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据。

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ggBubbles--气泡图的不同画法！

今天小编给大家介绍一个不同的气泡图画法--mini bubble plots，在比较离散数据时，迷你气泡图允许通过颜色、形状或标签显示比传统气泡图更多的信息。使用R包ggBubbles可以方便地绘制这种气泡图。

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基于 mlr 包的 K 最近邻算法介绍与实践（上）

这里是林小编的新模块 ~ 一直想系统学习一下 R 语言关于机器学习的应用，主要从算法和 R 包的角度出发，并把自己的学习笔记分享出来，希望大家可以批评指正，一起交流，主要参考书是《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr[1]》，本书涉及两个非常重要的 R 包为 mlr 和 tidyverse，感兴趣的读者可以先行安装：

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ggcor |相关系数矩阵可视化

相关系数矩阵可视化已经至少有两个版本的实现了，魏太云基于base绘图系统写了corrplot包，应该说是相关这个小领域中最精美的包了，使用简单，样式丰富，只能用惊艳来形容。Kassambara的ggcorrplot基于ggplot2重写了corrplot，实现了corrplot中绝大多数的功能，但仅支持“square”和“circle”的绘图标记，样式有些单调，不过整个ggcorrplot包的代码大概300行，想学习用ggplot2来自定义绘图函数，看这个包的源代码很不错。还有部分功能相似的corrr包（在写ggcor之前完全没有看过这个包，写完之后发现在相关系数矩阵变data.frame方面惊人的相似），这个包主要在数据相关系数提取、转换上做了很多的工作，在可视化上稍显不足。ggcor的核心是为相关性分析、数据提取、转换、可视化提供一整套解决方案，目前的功能大概完成了70%，后续会根据实际需要继续扩展。

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Seurat 中的数据可视化方法

本文[1]将使用从 2,700 PBMC 教程计算的 Seurat 对象来演示 Seurat 中的可视化技术。您可以从 SeuratData[2] 下载此数据集。

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中了数据可视化的毒：BBC如何使用R语言绘制数据图表？

过去一年里，BBC 视觉与数据新闻（Visual and Data Journalism）团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表，我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。

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R语言基于Excel数据绘制多系列条形图

本文介绍基于R语言中的readxl包与ggplot2包，读取Excel表格文件数据，并绘制具有多个系列的柱状图、条形图的方法。

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R语言从入门到精通：Day17 (ggplot2绘图)

四种常见的作图系统中，ggplot2包基于一种全面的图形“语法”，提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴，提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化，并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。

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表达矩阵转换为数据框画图

列名中含有数值型数据，可以names_prefix/names_transform提取，可以用readr包中的parse_number()函数直接解析

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不同安装R语言的R包的方法

在R语言中，安装R包是数据分析过程中不可或缺的一部分。当你需要执行特定的统计测试、可视化或其他任务时，你可能会发现相应的功能已经被封装在一个或多个R包中。然而，对于新手或需要一次性安装多个R包的用户来说，这个过程可能会有些繁琐。为了大规模安装所需要的R包，你可以使用几种不同的方法。以下是两种常见的方法：

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R语言之 ggplot 2 和其他图形

ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。

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一个震撼的交互型3D可视化R包 - 可直接转ggplot2图为3D

虽然3D的plot见得比较多了，但是看见这样的R包，我的心还是砰了一下，这个简直不能再好看了！

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介绍一个很实用的R包——R包管理工具

在浏览器中，可以使用Extension Manager插件来管理各种各样的插件，也可以使用油猴插件来管理各种各样的脚本。

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R语言学习--R for Data Science - 2.1 ggplot2

上一节介绍了跟练所需的软件，R包和数据，这节开始跟练书中的第一块内容：数据可视化。

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ggplot2 图形排版：patchwork 包简单入门

在前面我们学习了基础绘图系统和 ggplot2 绘图系统的图形排版组合，具体可见下面推文。

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如何通过Google来使用ggplot2可视化

今天是大年初二，这篇文章我只想传达一点：没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的，如果有，请换个关键词继续Google！第一部分首先用两分钟的时间简单介绍一下R语言：因为这个语言是肉丝儿（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人1992年在S语言的基础上发明出来的开源语言，所以叫做R语言。这两个人是统计学教授出身，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！如果你平时的工作和统计相关，你好意思不会点R语言么？另外，在R语言的官网上，有这样一

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Seurat新版教程:New data visualization methods in v3.0

本文介绍了新版Seurat在数据可视化方面的新功能。主要是进一步加强与ggplot2语法的兼容性，支持交互操作。

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R入门？从Tidyverse学起！

很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first，学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构，再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。

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终于等到你——ggplot2树状图

2017年8月份的R语言更新包中，默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象，从此在R语言中制作树状图，不用再求助于第三方包的辅助了。该包既有Cran上的正式发行版，也有托管在GitHub上的开发版，安装方式如下： CRAN: install.package("treemapify") Github: devtools::install_github("wilkox/treemapify") GitHub主页： https://github.com/wilkox/treemapify 载入本文章所

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「R」ggplot2数据可视化

R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。

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高效R编程

这是《高效R语言编程》的学习笔记，前面的笔记在这里：https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员，我也是:)，精通专业知识，理解R语言的标准数据结构，但是缺乏正规编程训练，你是这样的吗？

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ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。

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R数据可视化之ggplot2 (一)

学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包. 先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggpl

R tips: rlang中的expression操作符

在R中，library函数的表现有点特殊，传给它的参数变量不是类似于常规R表达式的即时执行，而是像是被‘冻结’了一样。

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空间地理数据可视化之 ggplot2 包及其拓展

上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。

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这也太简单了吧！一个函数完成数据相关性热图计算和展示

NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程（原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第四章数据的图形描述（下）

ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。

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Top50ggplot2Visualizations_第一幅：散点图

很早之前就发现了这个教程（Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code)），自己作图的时候经常会参考这个教程中的例子，接下来的这段时间自己争取每天都重复其中的一个例子。如果你也想学习R语言ggplot2绘图，欢迎和我一起重复这篇教程中的50幅美图。相信我们在坚持重复完这50个教程之后，我们的R语言技能可以得到显著提升。如果你在重复这些教程中，欢迎添加我的微信，我们可以一起讨论在重复过程中遇到的问题。

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12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视化

ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。

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R语言之可视化⑥R图形系统续目录

ggplot2包中的主要功能是ggplot（），它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。例如，以下R代码将数据集初始化为ggplot，然后将一个图层（geom_point（））添加到ggplot上，以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width：

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Day7：R语言课程 (R语言进行数据可视化)

在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。

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这50个ggplot2现成图表你居然没有从头到尾自己画一遍

不过，我做不到，我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。

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