ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
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。
group1 = rep(gl(2, 5, labels = c("a", "b")), 2),
facet_grid()形成由行和列面化变量定义的面板矩阵。当有两个离散变量,并且这些变量的所有组合存在于数据中时,它是最有用的。如果只有一个具有多个级别的变量,请尝试facet_wrap()。
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。
这里介绍一下grafify这个包,虽然它只能做基础绘图和基础分析,比如说柱状图、点图和ANOVA,
双变量数据可视化可能对于我们比较简单, 但是如果变量是三个或者更多,怎么在一幅图一起显示呢?今天我们就来讨论这个问题,解决方案有两种。
今天就说下ggplot在绘制多图时候的一些骚操作。R里面的ggplot绘图很强大,有时候一张图可能满足不了我们的需求,需要分组展示,同时放在同一个Panel内。这时候ggplot里面的(facet_wrap() and facet_grid())[https://www.r-graph-gallery.com/ggplot2-package.html]就提供了极大的便利。 本文主要介绍:
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
参见:https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/#prep(挑选的翻译了全文,并结合了一些自己的经验)
gggenes是ggplot2的扩展包,用于绘制基因结构图、多物种基因比较图的很好玩的工具。
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。
若要使右侧的线条可以通过主题元素进行自定义,我们可以通过添加一条辅助轴线的方式来将Y轴右侧轴线变为实际可操作的元素。
年初的时候我好像打算对ggplot2进行一个教程,后来因为其他事情耽搁了,今天打开以往的git日志,才发现有这么一个坑(ggplot2初探),虽然现在绘图的包层出不穷,但是ggplot真的是一个基础的绘图包了。
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。
本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目:tidyTuesday。是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。
前面所讲的图形都是简单图形的拼接,所谓简单,指得是两幅图的布局相同,但是如果两幅图的布局不同,那么利用align来拼图就不行了,这个时候需要使用axis参数,来对齐x轴和y轴。
ps:高级绘图函数是指可以绘制出一张图,而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”,低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制,二者都是base包的内容
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
ggplot2 包提供了一个基于全面而连贯的语法的绘图系统。它弥补了 R 中创建图形缺乏一致性的缺点,使得用户可以创建有创新性的、新颖的图形类型。ggplot2 是 R 语言绘图一个重要特性和优势。通过 ggplot2,只需少量的代码,就可以绘制出高质量的图形,满足出版需要。ggplot2 语法简介,逻辑清晰,功能强大,可以快速上手。在 R 语言中自成一派,目前也有越来越多的绘图包基于 ggplot2 进行二次开发,一般都是以“gg”开头,例如 ggpubr,ggtree,ggvis,ggtree,ggstatsplot 等。
日历图,在环境与生态指标的动态监测中应用普遍,特别适用于显示不同时间段的指标情况。比如污染物中重金属含量、空气中PM2.5变化情况。在金融行业中检测股票收盘价、回测信号等指标中也很常见。生物医药领域的血糖或血压日记录值,新型冠状病毒的逐日确诊数量等等。通过时间分布的日历图动态监测数据,以弥补普通线图的不足。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
ggtext让ggplot2图像也可以使用html、markdown及css语法,丰富了ggplot2文本的表现力。
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。
在前几篇文章中,我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法,如下图所示(滑动以浏览),对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程,拓宽绘图方法,为科研和商业绘图提供帮助。
再比如前面笔记两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制提到的两次差异分析结果的对比,就使用了ggpubr包的ggscatter函数绘制了相关性散点图:
在美学映射那一节中,当我们需要把大于两个变量映射到图形中时,x轴和y轴就已经不够用了,需要通过形状和颜色等可区分的形式来代表新增的变量,但是一味的在一张图中增加多种映射会导致图上的信息密度过高,可读性差,这时分面的作用就体现出来了。
英国广播公司(British Broadcasting Corporation;BBC)是全球最大的新闻媒体,其中各类新闻稿件采用的统计图表能很好地传达信息。为了方便清洗可重复数据和绘制图表,BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化,经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot,帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。
一般分页绘图可以用par(nfrow()),但是这一方法在ggplot2中并不适用,ggplot2使用facet把数据按分类进行画图。
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份思维导图可以
能制作这样图表的工具很多, 我比较喜欢ggplot2+AI, 当然,或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节,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。
geom_point(作图函数(mapping=aes(x=X轴的列,y=Y轴的列))
*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层,从前往后覆盖,因此需要考虑函数书写的顺序
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。
本节主要探讨matplotlib子图的非均匀划分,并在文末补充了axes对象的常用属性。
Python的绘图库(如matplotlib和seaborn)也允许用户创建优雅的图形,但是与R中的ggplot2的简单、可读和层次方法相比,它缺乏实现图形语法的标准化语法,这使得用Python实现它更加困难。。
ggplot2的默认分面功能功能不够强大,支持的自定义参数也比较少,今天介绍的这个包可以对分面进行超多改头换面的操作!
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
Step1. R包和数据加载、主题设置 测试数据在: 链接:https://pan.baidu.com/s/1MuMgMZZCcdO-IGS7_ysfkQ?pwd=1234 提取码:1234 libr
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包,它使用sna包计算网络布局,并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。
Origin 2018(32/64位)下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1tgLxqeLoBp5DuL-hqlUDsg 密码:v46x 安装教程:https://jingyan.baidu.com/article/454316abde29f5f7a6c03a69.html
ggeconodist是开发者受Economist杂志独特风格的启发,开发的一款与普通绘制的箱型图不同风格的R包。
画图的思维:1.我的数据适合什么样的图?2.搜画图代码 3.仿制示例数据 4.套代码,调细节
整理文本进行情感分析是典型的文本分析案例,当打算深度阅读一篇文章时,可以利用我们对单词的情感意图的理解来推断一篇文章是积极的还是消极的,或者其他可能带有一些更微妙的情感特征,比如惊讶或厌恶。最近特别好奇读文学相关的本科生或者硕士生到底毕业论文是写啥,从网上了解一番之后发现,部分文科生的毕业论文是这样的,《从Jane Austen个人感情经历来看<傲慢与偏见>中体现的爱情婚姻观》、《某某作家部分作品及其爱情观的分析》、《浅析某某作家笔下的人物性格魅力:以xxx为例》~
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