R中的汇总和密度图 - 腾讯云开发者社区

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【R绘图】散点图+直方图（密度图）

前面我也给大家简单介绍过 ☞R计算mRNA和lncRNA之间的相关性+散点图 ☞R语言绘图：复杂散点图绘制相信大家在读paper的时候也见到过下面这种类型的图这张图在传统的相关性散点图的基础上还多了一个直方图...今天我们就来带大家来重现这样的图。...) 首先我们用默认参数来画图看看效果 #绘制SATV和SATQ之间的相关性散点图和直方图 with(sat.act,scatter.hist(SATV,SATQ)) 这个是默认参数画出来的图，问题还是比较多的...数据中还包含有性别这一列，我们用不同的颜色来区分两种性别，并展示密度图。...，如果大家觉得有用，别忘了点"在看"，分享给更多的小伙伴~ 参考资料： ☞R计算mRNA和lncRNA之间的相关性+散点图 ☞R语言绘图：复杂散点图绘制

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R语言作图——density plot(密度图)

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R云朵图：等高线图+密度图

之前看到师妹画的一张图很好看，是等高线图和密度图的组合。今天自己模仿了一下，幸得师妹提名：云朵图。不同分组的点用类似于等高线图的形式呈现，点越密颜色越深。上侧和右侧为点的密度分布图。...目前看着还比较丑，美化的工作就交给读者了。。。

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python中的密度图与柱状图

以下密度图与柱状图都是用Seaborn实现完成。...kedeplot实现密度图： sns.set_style("whitegrid") sns.kdeplot(train_data[train_data['Survived']==1]['Age'],...'blue' ) plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Density') plt.title('Age') plt.show() sns.set_style: 设置主题，类似于R中的...data=train_data, hue='Survived') plt.title(var) plt.legend(loc="upper right") plt.show() plt.title : 设置图的名字...plt.legend(loc=) : 设置legend的位置。 ? countplot可以直接实现分组，方便快捷。

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使用Python中的folium包创建热力密度图

最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法，使用folium包来创建热力图，实际效果非常赞，过程简单，代码量少。...folium包基于leaflet在线地图库封装，在R语言中leaflet的接口已经非常完善，如果你对R语言中的leaflet包api接口感兴趣，可以参考这几篇文章。...leaflet地图：动态地理信息可视化——leaflet在线地图简介动态地理信息可视化——散点地图系列动态地理信息可视化——leaflet构造路径图动态地理信息可视化——leaflet填充地图...来了，从此动态地图又多了一些乐趣~~~ folium包支持多种类型的空间可视化形式，今天这一篇仅就其中的热力密度图进行分享。...以上数据是虚构的，整体效果也没有任何意义，接下来尝试着对全球城市发展报告中中国各个城市的gdp数据进行热力图展示。

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R-Python 基础图表绘制-核密度估计图

前面介绍了基础直方图的绘制教程，接下来，同样分享一篇关于数据分布的基础图表绘制-核密度估计图。具体含义我们这里就不作多解释，大家可以自行百度啊，这里我们主要讲解R-python绘制该图的方法。...本期知识点主要如下： R-ggplot2.geom_density()绘制方法 Python-seaborn.kdeplot()绘制方法各自方法的图片元素添加 R-ggplot2.geom_density...()绘制方法我们还是使用前几期绘制的数据，关注公众号DataCharm,后台回复柱形图，即可获取练习数据啦。...最终的效果如下： ? 暗黑风格的图片添加效果如下： ?...总结本期将R-ggplot2绘图和Python-seaborn 进行了汇总整理，一方面因为内容较为基础，另一方面，大家也可以对比下R-ggplot2系列和Python-matplotlib系列绘图。

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R语言可视化——ggplot绘制中心密度辐射图

因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图（或者称它为热力辐射图，就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型）的合适解决方案，最近在看github官网上ggmap...的介绍帖，看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。...rstudy的文件包（我在刘万祥老师的公众号里发现的，现在应该也还可以获取），如果手上没有数据可以添加魔方学院的QQ群，在群共享里查找R语言资料。...针对本图表类型，核心参数是第二个geom_polygon()中的fill = ..level..和stat="density_2d"统计变换，使得多边形图转换成为二维水平密度图，但是至今我还没有搞懂里面的算法是什么样的...ggmap包中的，必须加载才能用感兴趣的小伙伴儿可以移步去github官网上搜索ggmap官方介绍，里面使用ggmap调用谷歌地图做的热度图，效果很棒。

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复现 sci 顶刊中的 3D 密度函数图

文中在模拟阶段给出了一个用 matlab 得到的 3D 密度函数图。原文图形主要目的：解释使用该方法预测出未来时间点对应剩余使用寿命（RUL）的分布，对应的点估计和真实值。...可以看出，该方法点估计和真实值非常接近，并且还给出对应点的核密度函数。根据这个核密度函数你可以求出的预测区间。好像内容介绍太多了，本文不是文献解读?。主要是复现这个图，那正式开始吧！...这里我们假设每个时间点的密度函数服从正态分布，均值分别为 1：5，标准差都为 1。颜色是自己比较喜欢的几种配色，参考小明的推文：R语言ggplot2画图一套好看的配色以及调整字体的简单小例子。...= TRUE 加入各个密度函数图以及点估计。...这时基本得到了与文献中类似的 3D 密度函数图啦！

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工具 | R语言数据可视化之数据分布图(直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图)

数据分布图简介绘制基本直方图基于分组的直方图绘制密度曲线绘制基本箱线图往箱线图添加槽口和均值绘制2D等高线绘制2D密度图数据分布图简介中医上讲看病四诊法为：望闻问切。...“望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...密度曲线表达的意思和直方图很相似，因此密度曲线的绘制方法和直方图也几乎是相同的。区别仅在于密度曲线的横轴要绑定到连续型变量，另外绘制函数的名字不同。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 绘制2D密度图本例选用如下测试集： ?...等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?

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超简单的高密度和条件密度图绘制方法推荐~~

如何计算一维和二维的最高密度区域和以一个协变量为条件的单变量密度函数核估计以及多模态回归?小编今天给大家推荐的一个超强工具即可解决上述问题。...详细内容如下： R-hdrcde包介绍 R-hdrcde包样例样式 R-hdrcde包介绍 R-hdrcde包为最高密度区域和条件密度估计(Highest Density Regions and Conditional...Density Estimation)的缩写，主要用于计算和绘制高密度估计函数，更多详细内容可参考：R-hdrcde介绍[1] R-hdrcde包样例样式这一小节小编主要介绍R-hdrcde包优秀的计算和绘图函数...rnorm(200,4,1)) y <- c(rnorm(200,0,1),rnorm(200,4,1)) hdr.boxplot.2d(x,y) hdr.boxplot.2d hdr.den():具有最高密度区域的密度图...总结今天推送了一篇简单的用于计算和绘制最高密度区域和条件密度估计的优秀工具-R-hdrcde，希望可以帮助到大家，更多案例可参考官方网址~~ 参考资料 [1] R-hdrcde介绍: https://

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使用R语言ggplot2包绘制SCI论文配图密度散点图

R适用于统计分析，绘图的一款编程软件，R属于开源，自由，免费的软件。随着生物信息学的发展，R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要的优势。尤其是现在大部分科研绘图，都使用R语言来完成的。...我仔细想了一下自身的实力，觉得可以试一下。那么下面我就用所学R知识不多的情况下教大家绘制这幅SCI配图。本次绘图工具：RStudio。...本次绘图所使用的R包：ggplot2和ggpointdensity ggplot2是R语言绘制图形一个十分重要也是非常基础的一个包，使用ggplot2再加上R自带的base画图基本可以完成所有图形的绘制...ggpointdensity是这次绘制密度散点图的包。...知乎的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109468400，详细介绍了R和Rstudio的安装，大家可以参考一下。接下来打开RStudio来完成这幅图的绘制。

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R中优雅的绘制物种冲积图

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...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= 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) %>%

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R中优雅的绘制物种冲积图

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...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color = "black"), # 设置...= 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) %>%

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R中优雅的绘制环状sina图

❝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...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

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跟着Nature Communications学画图：R语言circlize包画弦图展示基因密度

论文中的部分代码是公开的，代码的链接是 https://github.com/CornilleAmandine/-apricot_evolutionary_history_2021 ?...其中有一个画弦图的代码正好自己最近在学习circlize这个包，所以重复一下这个代码但是这个代码只有一部分，数据也只公开了染色体长度的部分，所以我们只能按照这个代码画出最外圈表示染色体的部分，也就是论文中...如果想要实现内圈的内容可以参考 https://mp.weixin.qq.com/s/KY9IZ91YYLNNXasJh2E2Ug 介绍的很详细了我按照这个推文模仿了基因密度，如何统计基因密度可以参考推文...使用Tbtools根据gtf文件统计基因密度代码 library(ComplexHeatmap) library(circlize) col_text <- "grey40" lncRNA_density...pushViewport(viewport(x = 0.5, y = 0.5)) grid.draw(gene_legend) upViewport() circos.clear() 最终出图

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R中轻松绘制南丁格尔图

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...为间隔添加水平线 geom_hline(yintercept = seq(0, 50, by = 10), colour = "grey70", linewidth = 0.3) + # 添加柱状图，...geom_col(aes(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 geom_col(aes(y = F_count_RK, fill = as.factor(Season)), show.legend = FALSE) + # 添加富文本

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【R语言】复现paper中的韦恩图

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

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R中实现面积图 (Area plot)

面积图是一种基于折线图的图形，可以通过图中的面积来表示数据的大小情况，比如下面两种都是面积图： ? ?...wiki 下面是堆积面积图 (stacked area plot) 的在R中的简单实现，主要是用geom_area画出面积： set.seed(1492) Sector <- rep(c("S01","...gis.stackexchange.com/questions/163143/why-is-my-stacked-area-graph-in-ggplot2-returned-as-stacked-lines http://r-statistics.co.../Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html http://t-redactyl.io/blog/2015/12/creating-plots-in-r-using-ggplot2

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R中轻松绘制树状热图的若干方法

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

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如何在R中绘制树图(TreeMap)

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...("treemap", repos='http://cran.r-project.org') library(treemap) data <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors...border.col='#63B8FF', palette=c("#FFFFFF00", "#1C86EE00"), range=c(minSales, maxSales) ) 一副完美的tree图就搞定啦

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