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ggplot2中的密度图和直方图

ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包，它提供了丰富的绘图功能。密度图和直方图是ggplot2中常用的两种图形类型，用于展示数据的分布情况。

密度图（Density Plot）是通过估计概率密度函数来展示数据分布的图形。它通过将数据分布在一条连续的曲线上，来表示数据的相对频率。在ggplot2中，可以使用geom_density()函数来创建密度图。密度图可以帮助我们观察数据的峰值、分布形状以及可能存在的多个峰值。

直方图（Histogram）是将数据按照一定的区间进行分组，并统计每个区间内数据的频数或频率，然后将这些统计结果绘制成柱状图。直方图可以帮助我们观察数据的分布情况和集中趋势。在ggplot2中，可以使用geom_histogram()函数来创建直方图。

这两种图形在数据分析和可视化中经常被使用。它们可以帮助我们了解数据的分布情况、发现异常值、比较不同组别之间的差异等。

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ggplot2 核密度图和直方图

密度图和直方图 sunqi 2020/8/3 Density Plot Density Plot：也称作核密度图函数和参数 geom_density() color, size, linetype:...颜色、大小和线的类型 fill：填充 alpha：透明度绘图 # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position...Histogram 直方图为令一种展示分布的方式主要的函数和参数 geom_histgram color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度代码 rm(list...# 和和密度图组合 # 添加核密度图 p3 <- p + geom_histogram(aes(y = stat(density)), colour="black...结束语核密度图和直方图一般在论文中使用的很少，这也就注定是一个数据探索阶段的绘图，所以修的再漂亮也没什么用 love&peace

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直方图和密度图

直方图和密度图一、直方图直方图反映的是一组数据的分布情况 0x1 绘制直方图 hist方法可以用来绘制直方图，为了使图像更清晰，可以指定每个柱间宽度： s = Series(np.random.randn...直方图反应的是分布情况，为了加深这一理解，可以看如下实验： ? 反映了每个值出现的次数 0x2 指定分布区间通过bins指定分布区间个数 ? 0x3 指定颜色 ?...二、密度图 0x1 绘制密度图生成密度图只需要在plot的时候指定kind=‘kde’即可： ? 可以看到是反映出一些数据的分布密度。可以看到，在0附近的数据占到了全部数据的进40%

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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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【数据分析与可视化】直方图和密度图

numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt 直方图...# randn正态分布 s = Series(np.random.randn(1000)) # 直方图和柱状图不同（是一个取值范围） plt.hist(s, rwidth=0.9) (array([...# 理解取值范围分布直方图 a = np.arange(10) a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 0-2之间有一个，依次如此 plt.hist(a, rwidth...# 理解Series的数据，直方图tuple数据类型 re = plt.hist(s, rwidth=0.9) len(re) 3 ?...密度图 s.plot(kind='kde') ?

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ggplot2画散点图拼接密度图

每个月接受10篇稿件，任何和科研内容相关的都可以，包括但不限于实验方案技巧，论文写作心得体会，期刊选择投稿经验，读研读博的感想随笔吐槽，任何科研软件的使用技巧，等等等等。欢迎大家投稿呀！...image.png 前几天有一个读者在公众号留言问上面这幅图应该如何实现，我想到一个办法是利用ggplot2分别画散点图和密度图，然后利用aplot包来拼图，aplot包是ggtree的作者新开发的一个包...image.png 按照Y轴的范围填充三个颜色，比如大于3填充一个，小于-3填充另外一种，-3到3中间的填充另外一种给数据添加一列新的用来映射颜色 df$color3,"A...image.png y轴的密度分布也是这样画，下面就不重复了接下来是拼图 library(ggplot2) library(aplot) p1<-ggplot(df,aes(x,y))+ geom_point...image.png 遇到的问题是：如何给密度图的右下角的一部分填充另外一个颜色，这个我暂时还不知道如何实现？大家如果知道如何实现欢迎留言呀！欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本

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ggplot2散点图直方图条形图

背景熟悉ggplot2绘图，有一本书，可以介绍大家使用，《R数据可视化手册》第二版 https://www.bookdown.org/ 可以在上述网址中找到网页版本。...绘制基因组大小与基因数目相关性图二、直方图 x <- read.table("H37Rv.gff",sep = "\t",header = F,skip = 7,quote = "") x 直方图三、条形图 # hg19_len <- read.csv(file = "homo_length.csv",header = T) # x 图写在最后：有时间我们会努力更新的。...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。 bioinfoer.com 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。

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【数据分析可视化】seaborn实现直方图和密度图

216 from PyObject return f(*args, **kwds) # 正态分布生成1000个数据 s1 = Series(np.random.randn(1000)) 普通画 # 直方图...# 密度图 Series 的方法直接画.plot s1.plot(kind='kde') <matplotlib.axes....seaborn画 # 直方图，密度图.distplot() # 参数数据，分块，是否直方图，是否密度图,rug分布情况 sns.distplot(s1, bins=20, hist=True, kde...# 密度图 # 参数数据，颜色填充, 颜色 sns.kdeplot(s1, shade=True, color='r') 的方法(以前sns可以调用现在不行了) plt.plot(s1) [] ?

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数据分布图之统计直方图和和核密度估计图

ggplot2提供的geom_histogram()用于绘制统计直方图该函数有两个主要参数，binwidth(箱型3宽度)和bins（箱型数量） ggplot2提供的geom_density()用于绘制估计的和密度图...该函数两个主要参数bw(箱型的宽度)和kernel(核函数)，核函数默认为高斯函数gaussian其他函数包括：epanechnikov,rectangular,triangular,biweight...,cosina,optcpsine. 1数据构造统计直方图是对一个变量的统计，所以aex里面的参数是一个变量，不同于以往的x和y，这里我们对MXSPD进行统计 image.png 2绘制统计直方图 ggplot..."),#, legend.position=c(0.8,0.8), legend.background = element_blank() ) image.png 3分开绘制统计直方图...legend.position=c(0.8,0.8), legend.background = element_blank() ) image.png 4绘制估计概率密度图

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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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ggplot2拓展功能：局部放大和边际密度图

01 — ggExtra/ggpubr：边际密度示意图 ggplot拓展功能第一部分的添加边际密度示意图。...#-----ggExtra:Add marginal density plots-------# library(ggplot2) # Create a scatter plot p <- ggplot...02 — ggforce：局部放大 ggplot拓展功能第二部分的局部放大。

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数据科学 IPython 笔记本 8.8 直方图，分箱和密度

8.8 直方图，分箱和密度原文：Histograms, Binnings, and Density 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python...之前，我们预览了 Matplotlib 直方图函数（参见“比较，掩码和布尔逻辑”），一旦执行了常规的导入，它在一行中创建一个基本直方图： %matplotlib inline import numpy...) # [ 12 190 468 301 29] 二维直方图和分箱就像我们通过将数字放入桶中，创建一维直方图一样，我们也可以通过将点放入通过二维的桶中，来创建二维直方图。...这将在“深度：核密度估计”中全面讨论，但是现在我们只是提到，KDE 可以被认为是“消去”空间中的点，并将结果相加来获得平滑函数的一种方式。...scipy.stats包中存在非常快速和简单的 KDE 实现。

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《数据可视化基础》第六章：分布可视化：直方图和密度图

进一步我们再去绘制一个基于分组形成的数据来绘制类似条形图的形状。 ? 通过以上直方图绘制的步骤我们可以了解到，其实直方图的绘制还是和分组的多少(bin)。...在密度图中，我们试图通过绘制适当的连续曲线来可视化数据的潜在概率分布。关于密度图的绘制，其实和直方图一样也是分了两步，只不过第一步的分组是分了很多小组。...都是先分组后绘制的，所以分组的多少也就导致了曲线是不一样的。 ? 另外，关于密度图有一个陷阱就是：有时候密度图会在没有数据的地方绘制出曲线。例如下面这个图，就出现了年龄是负数的曲线。...所以对于密度图的时候，其实在一次性可视化多个分布的时候是有好处的。如果是可视化一个分布的话，可能直方图更好一些。 ?...当可视化年龄分布时，通常使用这个技巧，结果图通常称为年龄金字塔。 ? 以上介绍的，都是两组分布的时候如何可视化，如果是多组的话，如果使用直方图就比较混乱了。这个时候，就应该使用密度图可能更好一些。

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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。...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...，这些函数主要用于估计和绘制最高密度区域和条件密度估计。...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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ggplot2画密度分布图按取值范围填充不同的颜色

之前发过一篇推文 ggplot2画散点图拼接密度图模仿下面这幅图片。但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ?...参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki...- STHDA 首先是最基本的密度分布图第一步是构造数据 x<-rnorm(500,0,1) df<-data.frame(x) df 基本的密度分布图 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？...image.png 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本

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使用R语言ggplot2包绘制SCI论文配图密度散点图

最近有一位小伙伴要发SCI论文，给我发了3w多条数据，问我可不可以画和下图基本相似的图。大家都知道论文的发表除了实验和数据以外，图片也非常重要。一般图画的越好，那么论文发表的问题也不大。...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。...2.安装包和导包安装包install.packages("ggpointdensity")和install.packages("ggplot") 导包library(ggplot2)和library(

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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。...直方图的分组图和本系列前面一些博文中讲的一些分组图不同，它不能进行水平方向的堆积 – 这样看不出频数变化趋势;也不能进行垂直方向的堆积 – 这样同样看不出趋势。...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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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。...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。...是不是效果看起来很良心呀，而且整体的代码量和过程都无比简单，快学起来吧！数据源：https://github.com/ljtyduyu/DataWarehouse/tree/master/File

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跟着Nature学作图：R语言ggplot2柱形图添加误差线和频率分布直方图

https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y s41586-022-05275-y.pdf 代码没有公开，但是作图数据基本都公开了，争取把每个图都重复一遍...今天的推文重复论文中的extended Figure5 频率分布直方图和柱形图添加误差线 image.png 其中图b的数据没有找到，我们只重复其他5个小图首先是两个频率分布直方图这两个作图代码是一样的...20221014/extendFig5.xlsx", sheet = "Source Data for Panels a - c") head(dat01) library(ggplot2...trunc_upper = 6000))+ labs(x="Variance explained by each haplotype (in %)", y="Frequency") p3 图d...柱形图误差线叠加散点图 dat02<-read_excel("data/20221014/extendFig5.xlsx", sheet = "Panel d")

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ggplot2绘制散点图配合拟合曲线和边际分布直方图

图形展示图形解读 ❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示，在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值，后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图，使用已有R包进行绘制非常的方便，此图大概有以下几点注意事项...❞ 1.拟合曲线的添加 ❝拟合曲线的添加在R中常用的大概有两个函数geom_smooth与ggmpisc::stat_poly_line。两者均可用于在R图形中添加平滑线或拟合线，需要选择正确的模型。...它们有一些相似之处，但也有一些关键的区别。 ❞ stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。...它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。 geom_smooth是一个更通用的函数，用于在 ggplot2 图形中添加平滑曲线或拟合线。...回归方程的添加 ❝stat_poly_eq:用于添加多项式回归方程和相关统计量(如 R2、p 值等)的标签。这个函数不仅仅限于线性回归，还可以用于更高阶的多项式回归。

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【R语言】散点图+直方图+密度曲线（二）

前面给大家介绍 ☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）今天小编给大家介绍第二种方法，绘制散点图，并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）里面使用的数据。...这次我们使用的R包叫ggExtra #安装相应的R包 BiocManager::install("ggExtra") BiocManager::install("ggplot2") #加载相关的包 library...(ggplot2) library(ggExtra) #加载数据 load("data.RData") #绘图 p <- ggplot(sat.act, aes(SATV, SATQ)) + #横轴是...#添加拟合直线 labs(x = "SATV", y = "SATQ") + #设置x轴和y轴名称 theme_bw()+ #黑白背景 theme...(legend.position="none") #删除图注 p 我们可以得到下面这张散点图接下来我们在这张图的基础上本别来添加直方图或者密度曲线 1.

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