在分享完即可统计又可可视化绘制的优秀可视化包后(具体内容可看统计绘图 | 既能统计分析又能可视化绘制的技能 。就有小伙伴私信问我“需要绘制出版级别的可视化图表有什么快速的方法？“。...主要内容如下： R-ggpubr包主要类型函数介绍 R-ggpubr包主要案列展示 R-ggpubr包主要类型函数介绍 虽然在Python中我们也可以通过使用Matplotlib定制化出符合出版要求的图表...而我们今天则介绍一个高性能的R包-ggpubr，从名字就可以看出这个包的主要用途了。...= 1, b = 12)), plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15),...= 1, b = 12)), plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15),
在分享完即可统计又可可视化绘制的优秀可视化包后(具体内容可看统计绘图 | 既能统计分析又能可视化绘制的技能 。就有小伙伴私信问我“需要绘制出版级别的可视化图表有什么快速的方法？“。...主要内容如下： R-ggpubr包主要类型函数介绍 R-ggpubr包主要案列展示 R-ggpubr包主要类型函数介绍 虽然在Python中我们也可以通过使用Matplotlib定制化出符合出版要求的图表...而我们今天则介绍一个高性能的R包-ggpubr，从名字就可以看出这个包的主要用途了。...= 1, b = 12)), plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15),...table2 总结 今天推文我们介绍了「R-ggpubr」实现极少代码绘制出符合期刊要求的可视化图表，极大省去了绘制单独图表元素的时间，为统计分析及可视化探索提供非常便捷的方式，感兴趣的小伙伴可探索更多的绘图函数哦
.), position=position_dodge(width=1), , vjust=-0.5) + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),....), position=position_dodge(width=1), , vjust=-0.5) + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),....), position=position_dodge(width=1), , vjust=-0.5) + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),....), position=position_dodge(width=1), , vjust=-0.5) + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),...不同仓位的乘客幸存率不同 对于Cabin变量，其值以字母开始，后面伴以数字。这里有一个猜想，字母代表某个区域，数据代表该区域的序号。类似于火车票即有车箱号又有座位号。
桑基图（Sankey Diagram） 是一种用于可视化数据流的图表类型，常用于展示数据、能量、物料、资金或其他资源在系统中不同部分之间的流动和分配情况。...桑基图的主要组成部分节点（Nodes）：代表系统中的不同部分或类别，例如部门、阶段或类别等。流线（Flows）：连接不同节点的线条，表示资源或数量从一个节点流向另一个节点。...= -1.5, hjust = 0.5) + # 调整 vjust 和 hjust 使标签与条带对齐 geom_text(data = subset(conver_res, x == "status...百分比需要手动调整，其实蛮麻烦的。调整标签的垂直对齐 (vjust) 和水平对齐 (hjust)：通过修改 vjust 可以控制标签和百分比的上下移动。...通过修改 hjust 可以控制标签和百分比的左右移动。注：若对内容有疑惑或者有发现明确错误的朋友，请联系后台(欢迎交流)。更多内容可关注公众号：生信方舟 - END -
这个年龄段分布的也是相当有规律啊，川普大叔很得中老年选民的亲来，而希拉里阿姨则俘获了青少年的心。...从种族上来看，希拉里在black、latino、asian以及其他种族中占据绝对优势，川普则把控着white的选票。...=5,hjust=0.5),position=position_dodge(width=0.9),size=10,col="white")+ scale_fill_manual(values=c("#2196F3...=5,hjust=0.5),position=position_dodge(width=0.9),size=10,col="white")+ scale_fill_manual(values...川普在已婚男性选民群体中的支持率有明显优势，而希拉里在未婚女性选民群体中优势明显。
添加显著性标记用到的是ggsignif包中的geom_signif()函数 在昨天推文的基础上，如果是利用带重复的原始数据作图，然后利用geom_signif()函数作图的时候我遇到了报错，暂时还不知道如何解决...Nest Building Behavior as an Early Indicator of Behavioral Deficits in Mice （这个期刊好特殊，还提供做实验的视频） 论文里有一幅图...) df$Material<- factor(df$Material, levels=(c("Shredded paper","Square", "Bedding", "Twist"))) 加载需要的R...+ geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity")+ scale_fill_manual(values=c("#CCCCCC", "#666666...of space to center title in jpeg file theme(plot.title=element_text(lineheight=0.8, face="bold", hjust
image p + geom_point() + geom_text(hjust = 0, nudge_x = 0.05) ?...image p + geom_point() + geom_text(vjust = 0, nudge_y = 0.5) ?...themama中描述了显示的详细信息，但请注意geom_text使用字符串，而不是表达式。...(0.9), vjust = 0 ) ?...image 如果将文本放在堆积的条形图中每个条形图的中间，需要设置position_stack（）的vjust参数 ggplot(data = df, aes(x, y, group = grp)
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。...n() + 1)) #%>%是dplyr包中的管道函数,把左件的值发送给右件,并作为右件表达式函数的第一个参数 #mutate函数是添加新的列，将新增变量放在数据集的最后面 1....from_id = from, to_id = to_id)) + geom_net(fiteach=T, directed = T, size = 3, linewidth =0.5, #网络图是否分别安装在每个面板中...例一 绘制后，将鼠标放置在图中的节点或者边上，会提示节点/边的详细信息 library(geomnet) library(plotly) data(blood) #blood是geomnet自带数据...ggplotly(gg) 小编总结： 除了Cytoscape软件以外，我们也可使用geomnet包来绘制网络图，而且这种交互式展示方法可用于数据库的设计中，美观且功能性强，大家可以借鉴哦！
R-grafify介绍 R-grafify样例介绍 R-grafify介绍 这一部分小编重点放在R-grafify可绘制的5大类可视化图表和颜色搭配上，内容如下： 5大类可视化图表 R-grafify包可绘制的...颜色搭配 R-grafify 包有其自己独有的颜色搭配设计，这里直接列出其所有的颜色条，如下图所示： R-grafify包所能使用的颜色条示例 你可以像使用ggplot2种的scale_fill......, b = 12)), plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15), plot.caption = element_markdown..., b = 12)), plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0,vjust = .5,size=15), plot.caption = element_markdown...Nature都推荐的箱线图(Boxplot)绘制工具长啥样？免费、在线、灵活操作...？ 集成Matplotlib、Bokeh、Plotly！这个交互式可视化工具这么强的吗？
install.packages("ggtext") 示例 所有文本渲染都是通过gridtext软件包中的richtext_grob（）或textbox_grob（）来执行的。...两者的行为都类似于element_text（），但将提供的文本呈现为markdown / html。...image 没有框架或背景的标签也是可以的。...ggplot(df) + aes( x, y, label = label, angle = angle, color = color, hjust = hjust, vjust =...= hjust, vjust = vjust, orientation = orientation ) + geom_textbox(width = unit(0.4, "npc"))
-create-sce.R load(file = 'first_sce.Rdata') ### 来源于 step2-anno-first.R load(file = 'phe-of-first-anno.Rdata...，就好像我们做基因表达量差异分析，很少会比较不同基因之间的表达量，因为基因本来就是不同的功能，管家基因的表达量本来就是超级高，无需跟其它基因比较。...), width=.2,position=position_dodge(0.05)) p1vjust=0.5), legend.position= "none") + xlab("") + geom_errorbar(aes(ymin=lower, ymax=upper...), width=.2,position=position_dodge(0.05)) p1 } 首先，我觉得作者的数据转换代码很弱，其次绘图太复杂了，我就懒得解读了。
简介 在查阅文献的过程中，看到了几幅非常不错的出版图，今天就跟着小编一起学习下，他们是怎么使用 R 绘制出来的。 今天主要介绍 第二幅图（B) ，直观来看是由两幅图所构成的。...后面几幅图会一一介绍，读者在学习过程中，可以将内部学到的知识点应用到自己的图形绘制中。推文已经将主要知识点进行罗列，更有利于读者学习和查阅。...那我们来看看，作者是怎么实现这个功能的吧，本文知识点较多，大家耐心学习，建议自己实践。...() 添加子图； 使用 ggforce 包中的 geom_regon() 函数绘制修饰图形； 使用 expression() 函数添加带有特殊符号的公式。...如果觉得文章对你有一丝丝用处，帮忙点赞，在看，分享吧～ 参考资料 [1] GitHub - marco-meer/scifig_plot_examples_R: Scientific publication
最近在使用ggtext时，有一个需要geom_text的效果的需求，但是ggtext的图层效果都是类似于geom_label的，要想使用geom_text效果可以通过参数设置来实现。...geom_label和geom_text的视觉区别在于是否有一个边框区域。...这里的上标使用的^字符，也可以html的sup标签。 至于上面的例子中特地提到换行和空格，是因为他们配合R中的无穷量Inf，可以实现一个相对优雅的固定排版布局。...比如我们想实现一个label在右上角的布局，那么就可以设置x和y均是Inf，则label会出现在x和y的最大值处，在图中也就是右上角的位置，再通过hjust和vjust控制此label的中心点，即可实现注释文本永远在右上角对齐的效果...PS：推文都写完了才发现，这个boxplot画错了，一般情况下boxplot不会是x y双连续变量的，所以正常情况下的画法类似于下图，不过不影响本文的内容。
在介绍完这篇关于Python-Matplotlib基础绘图属性后(这些绘图细节(字体、线类型、标记等)让你的论文配图耳目一新),有很多小伙伴私信能不能详细介绍下关于R-ggplot2的类似介绍？...点形状(Point Shape) 这一部分，小编介绍两种绘制点形状的方法，当然，你可以看作是是对点形状的补充，如下： R-ggplot2 点形状介绍 R-ggplot2则通过修改geom_point()...函数中shape属性进行更改，这里有0~25数字分别代表不同形状，且21~26号的点形状有fill属性，其他数字所表示的形状则只有颜色(colour)属性。...()函数中的starshape参数修改形状。...[2] 总结 今天这边推文详细介绍了R-ggplot2绘图体系中基础的点、线、字型的内容，希望对刚学习ggplot2绘图的小伙伴有所帮助。
今天小编就给大家介绍一个非常有用的统计分析小技巧-R-bayestestR。...该包和其他大多数的R包只提供一组有限的索引(如点估计和CI)不同，其可以提供了一套全面且一致的函数来分析和描述由各种模型对象生成的后验分布，包括流行的建模包，如rstanarm、brms或BayesFactor...更多关于该包的介绍可参考：R-bayestestR官网[1] 下面小编就简单介绍下该包的用法，主要如下： 特征(Features) 在贝叶斯框架中，参数以概率方式估计为分布，可以通过以下4种指数来总结和描述这些分布...Effect Existence：效果是否不同于0。 p_direction() 表示频率派 p 值的贝叶斯等效值。...这个贝叶斯因子表示后验分布的质量远离或接近空值的程度(相对于先验分布)，从而表明空值是否变得更小或更可能给定观察到的数据。
前言 在上一节中[[77-R可视化13-多个ggplot图象映射实现以假乱真的dodge+stack效果]]，我们提到了这张图： 下面是本来要复现的图： 有同学给我说了，这个图其实是有它的道理的，它其实显示的是...，堆叠在一起的OM 与YM 的差异基因，各自有50多，合计对应Y 轴上的内容。...这种基本的misunderstanding 可是数据科学家可视化的禁忌啊！ 你明明有更好的选择，比如将另一个对比分组调整到坐标轴的负轴。...), position = position_dodge(0.9), vjust = 1.5) + ggthemes::theme_economist() + # 在这个网站找颜色...), position = position_dodge(0.9), vjust = 1.5) + ggthemes::theme_economist() + # 在这个网站找颜色
接下来，小编就介绍几种绘制该类型图表的绘制方法，详细内容如下： R-ggdist包绘制 R-ggdist包可以很好的绘制云雨图(Raincloud plots)，主要使用其stat_halfeye()...包的介绍，可参考：R-ggdist包介绍[1] R-gghalves包优化 由于上述绘制的结果不同类型图表较为集中，这里可以使用R-gghalves包对其布局进行优化，如下： plot03 <- ggplot...：gghalves包介绍[2] R-raincloudplots包绘制 这里小编再介绍一个专门绘制云雨图(Raincloud plots) 的第三方包-R-raincloudplots 。...该包和上述上述介绍的方法对比： 该包将ggplot功能包装到一个函数中，并不是直接添加geom_或stat_ 绘图层，但其他图层及主题样式还是可以添加的。...包绘制云雨图(Raincloud plots) 的小例子，可参考：raincloudplots[3] 总结 今天的这篇推文，小编简单的汇总了一下如何使用R进行云雨图(Raincloud plots) 绘制的小技巧
不知道大家有没有在R代码中见到过这样的运算符号%||%，看上去有点像或，却又不是。...else x } 看到这个定义我相信大多数人都能够明白了，也就是这个函数有两个参数，当第一个参数x不为NULL的时候，返回的值就是x，如果x为NULL那么就会返回第二个参数y的值。...我们来看一个具体的例子 library(rlang) 1 %||% 2 #[1] 1 NULL %||% 2 #[1] 2 其实在其他的一些R包里面这个函数用到的也很多，比如ggplot2这个包里面就用到了...function (data, params) { hjust hjust %||% 0.5 vjust vjust %||% 0.5...datax + w * hjust datay - h * (1 - vjust) datay + h * vjust data } 还有分析单细胞测序数据的Seurat这个包里面也用到了
file that can be removed") source("H:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/00-fun/filterGeneTypeExpr.R"...) source("H:/MedBioInfoCloud/analysis/TCGA/new/00-fun/del_dup_sample.R") ###TCGA数据库中33中癌症类型 project...Sample))+ geom_boxplot(aes(fill = Sample),notch = FALSE, position = position_dodge...function(g){ ldat <- paired_data[paired_data$miR == g,] #为了防止配对样本信息错乱，先构造一个配对样本的数据集...geom_point(size = 3) + #绘制散点表示单个样本的基因表达信息 geom_line(aes(group = id), color
在一些常见的统计图表中经常需要在一些图表中添加P值，那么今天小编给大家汇总一下关于统计图表中P值的添加方法。...今天推文的主要内容如下： P值简单介绍 可视化绘制中P值绘制 P值简单介绍 P值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。...换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。P值若与选定显著性水平(0.05或0.01) 相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。...，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制 作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的。...以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。
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