圆环图与饼图类似，也是反映各个部分的占比情况，看各种类型的数据与整体之间的关系。下面将展示一下在R与python中的实现方法。...R的实现 (ggplot2) R中是没有封装好的包来直接实现的，我们将用ggplot2中的geom_bar进行极坐标变换得到。...image 2. python的实现 (matplotlib.pyplot) python将用matplotlib中的pyplot画出两个pie图来实现。...} # 创建图片 plt.figure(figsize=(8,8)) fig, ax = plt.subplots() #做出三个pie图，最后一个用作中间的空心 pie_1 = ax.pie...ax.text(0.1, 2.1, 'test', fontsize=18, style='oblique', ha='center',va='top',wrap=True) # 画出每个pie图的边的颜色
写在前面 旭日图（sunbrust diagram），通常也被称为多层饼图（multi-level pie chart）或径向树图，通常会用来展示层级占比关系，通过一系列的圆环展示层次结构。...冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。...开始绘图 需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv...分割角度与某个数值成比例 ggraph(graph, layout ='partition', circular = TRUE) + geom_node_arc_bar(aes(filter =(depth...分割角度与某个数值成比例 #冰柱图 分割角度与某个数值成比例 ggraph(graph, layout ='partition')+ geom_node_tile(aes(filter =(depth<
《R语言数据可视化之美》中详细介绍了各种峰峦图的绘制方法。其中关于R-ggridges包的问题1今天有了新的认识，并做修正奉献给大家。...ggridges包有一个很惊艳的函数geom_density_ridges_gradient（）可以绘制多数据系列的核密度估计图，如下图所示： 在这个函数中，fill的颜色还可以以x轴的数值作为映射，...如下图所示： 新书《Python数据可视化之美》也介绍了这种图的绘制方法，joypy 包提供了joyplot()函数，它根据数据可以直接绘制不同颜色的核密度估计峰峦图，其具体代码如下： import...新插件可以轻松绘制矩阵气泡图，一键生成的效果如下图所示： 我们即将推出的Excel插件EasyCharts 1.0的升级版-EasyShu，也可以一键绘制峰峦图，其效果图如下所示。...增强版配套源代码下载地址 Github https://github.com/Easy-Shu/Beautiful-Visualization-with-R 百度云下载 https://pan.baidu.com
网页版的我们就不赘述了，在其官网只要输入fasta文件就可以获得相应的weblogo图。 本期我们主要实现通过调用python中的weblogo包将最终的weblogo图在R语言中保存。...首先，我们要建立python与R语言之间的联系需要一个包rPython。此包主要基于的开发环境是Linux。我们前面介绍过如何让Linux下的R包在windows下运行。在此不再赘述。...当然，这次还涉及到与python的对接。 接下来我们介绍下，在安装过程中的几个注意事项： rPython包的下载，下载地址：https://github.com/cjgb/rPython-win。...安装好以上的两个包接下来就是绘制weblogo图。...接下来我们在R中去实现我们的weblogo图绘制。 首先看下rPython中相关的函数： python.assign用于将R语言变量传递给python,与之相对应的是python.get函数。
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。
declare c int default 0; set c=a+b; return c; end & set @sum=calc(50,20); select @sum; 二、E-R图...作用用于业务流程的需求分析 实体： 用矩形框表示。...属性： 实体的属性用椭圆框表示。 联系：实体间的联系用菱形框表示，并在连线上标明联系的类型，即1—1、1—n或m—n。 1—1、1—n或m—n。...实体与实体之间的关系有三种 一、 一对一 肖锐对应他的身份证这就是一种一对一的关系 二、一对多 多对一 java2204 -> 肖锐 java2204-> 谢松林 java2204-
柱状堆叠图在许多的单细胞文章中被使用，通过它可以更好向我们展示一个亚群中各个细胞的占比情况，可见它如此重要！！！...今天，我们来使用R的ggplot2和python的matplotlib分别绘制柱状堆叠图。 绘制技巧如下图所示： 先画出图的大致轮廓，再根据需求，添加更多的细节和细节调整，一张完美的图就出来了啊！...R的ggplot2绘图 这是一张5个样本中各种免疫细胞比例情况的可视化 1.模拟数据： library(reshape2) library(ggplot2) #模拟数据并创建一个5样本细胞数据集 status...Python的matplotlib绘图 #安装matplotlib、numpy和pandas库，如果之前有安装，就不用安装了 #在pycharm终端输入下面命令就可以进行安装了 pip install...[0.2,0.15,0.1,0.12,0.05], 'B':[0.1,0.25,0.05,0.22,0.2], 'T':[0.1,0.1,0.35,0.16,0.15] } #与R
最近在使用ggplot2对箱线图叠加点图是发现奇怪的现象，只要我改变点的形状，绘图就出问题了。 下面我通过一个简单的示例展示这个问题。...我们先生成一组简单的数据，并绘制一个正常的叠加图： library(ggplot2) library(dplyr) head(mtcars) ## mpg cyl...来解决点也需要分配到不同的fill组中的问题。...= shape), position=position_jitterdodge()) 如果我们对比上面这个图和第一个图，很容易发现点的坐标变化了！...几何对象无法利用fill这个属性，那么需要让因此我们可以手动指定数据的分组，让绘点的这个图层意识到分组的存在。
R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。...饼图 饼图，将一般的柱图进行直角坐标轴到极坐标轴的转换（coord_polar()) ggplot(df,aes(x=factor(1),a,fill=factor(var)))+ geom_bar...) # 点和线距图是对象a的数据有盘高盘低，条形图是关于对象b的图，成交量 # facet_grid(item~....瀑布图 瀑布图可表现图形涨跌趋势，后一个柱子和前一个柱子有增长和下降的关系。...漏斗图 漏斗图的数据分布在图形中间，用coord_flip()转换方向，可以看到不同组的最大，最小值的差异 df_tmp4% select(1:3) %>% arrange(a) %
本文介绍对 R 的安装与配置，以 Windows 系统为对象进行操作，其他操作系统过程类似。本文算是一个老司机的经验之谈，初学者按照操作配置可以减少以后不必要的麻烦，对于其他读者，希望也有所启发。...根据我这一两年多反复安装 R，遇到错误不得不重装 R 的一些经历，在安装时有以下几个重要的建议： 尽量不要安装在 Program files 相关目录下，考虑到现在大多数电脑都是一个 C 盘，可以选择在...配置 Windows R 默认使用用户文档目录作为家目录（等同于 Linux 中的 ~），使用系统指定的临时目录作为临时目录，使用安装路径下的 R版本/library 目录作为 R 包存储目录。...当你想要更新 R 版本时，你不得不面临重装所有包的举动（如果你使用几个月，装了几百个包~~），或者想其他办法解决。 下面就是教你自己创建自定义的临时目录与包目录，这样上面情况都不会发生了。...保存后重启 RStudio 或者点击菜单栏 Session 下的 Restart R 。 ? 每次都会输出你包的存储路径和 R 的临时路径，方便提醒自己。
蜜蜂图或蜂群图（beeswarm）这个名字，大家可能比较陌生，但是大家肯定都见过他的尊容。下面这张图就是一个典型的蜜蜂图。因为看上去像一群飞舞的蜜蜂而得名。...从图中可以发现，beeswarm很好的体现了数据的分布，更加清楚、直观。而jitter图和散点图，难以快速获取信息，point图中点过于密集，jitter中分布过于散乱。...这也是很多科学论文选择beeswarm图的原因，在小样本下也许jitter或者points的方法也能够传达我们想要传递的信息，但是在样本量较大的时候，这两个绘图方法就不太适合了。...而beeswarm图在大样本的情况下也比较适用。不仅可以体现每一个样本具体情况，而且能够查看整体的情况。...后面小编会详细给大家介绍beeswarm这个R包的使用，绘制更多不同类型的蜜蜂图。
布局函数 layout() 上面的方法创建的子图大小是相同的，而 layout() 就要高级不少。...layout() 将图片内部区域分割为一组行和列，但行高和列宽度可以分别控制，并且每个子图可以占据超过一行或一列的位置。 layout() 用矩阵作为参数来表示上述的思想，矩阵的值就是子图的序号。...巧妙地设定矩阵，就可以自由实现多种组图方式了。不过显然到这里，还感觉差一些东西：默认情况下，所有的行高和列宽尺寸都是相同的， 而且内部也是以这种方式分割。怎么实现自定义的行高或列宽？...这里 heights 设定的是一个相对占比，比如子图 1 占 5/(5+3)。同样的操作可以应用到 widths上。...更多的操作查看文档啦~ 这里其实只要知道 layout() 函数，以及通过矩阵设定子图排列的思想使用起来就简单的。 更复杂的操作就要学习 grid 了，可能未来的某天我会学习并写写。
输入1： install.packages("ggraph") library(ggraph) install.packages("igraph") libr...
survminer包应该是目前最常见的用来做生存分析可视化的包了。之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。...读者需要记住的是，该包可视化的组件基本都是由ggplot2驱动的，所以常见的ggplot2修改方法同样适用于survminer可视化的生存曲线、表格等等。...查看文档的方法很简单，函数名前面加一个问号。 ?ggsurvplot ? 信息就出来了，每一个选项都有说明，还有相关函数及链接。...RStudio 打开文档还可以进行搜索，实在不能更方便了，比 Python 文档强多了。 接着我讲一个今天看到的小例子。 直接画一个生存曲线。...估计这就是万佛朝宗吧，ggplot2的伟大在此。 ★相关链接：https://github.com/kassambara/survminer/issues/196 ”
本期推文为峰峦图的Python和R绘制方法。 02. Python-joypy 制作 Python 制作峰峦图有直接的第三方库joypy进行绘制，该库可以直接通过pip安装。...:\DataCharm\Artist_charts_make_python_R\joyplots\Joyplot_python.png', width=7,height=5,dpi...R-ggridges 绘制 借助于R语言丰富且强大的第三方绘图包，在应对不同类型图表时，机会都会有对应的包进行绘制。...本次就使用ggridges包（https://wilkelab.org/ggridges/）进行峰峦图的绘制。...总结 本期分别介绍了使用Python 和R 绘制峰峦图的结果，将主要的代码及对用结果展示出来，以便于大家快速阅读。当然，如果对此感兴趣和获取对应的数据，都可以在 读者讨论 或者加群进行交流。
参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 关于绘图图，前面介绍了一些： R绘图笔记 | 一般的散点图绘制 R绘图笔记 | 柱状图绘制 R绘图笔记 | 直方图和核密度估计图的绘制...R绘图笔记 | 二维散点图与统计直方图组合 这里介绍散点分布图与柱形分布图，这些图形在文章中是很常见的，也是必须要掌握的。...4.带误差线的散点分布图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ geom_jitter(aes(fill = Stage),position = position_jitter...5.带误差线的柱形分布图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ stat_summary(mapping=aes(fill = Stage),fun.y=mean...6.带误差线柱形与抖动图 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ stat_summary(fun.y=mean, fun.args = list(mult=1),
如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中，是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构，本章将会面对一个实质性问题，学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。...62 Edges: 159 这里使用了两个全新的函数 V() 和 E()，其中 V() 是获取图的点集，E() 是获取图的边集，今后的大部分分析是建立在这两个集合之上，这两个函数会伴随你的 R 语言旅程直到结束...导入的网络可以保存为 R 文件，下次可以直接载入使用，使用同样的方法也可以持久化实验数据。...全连接图 树状图 k-正则图 Erdos-Renyi Random 小世界网络 提示 其他人工结构请查看 igraph 文档：https://igraph.org/r/doc 图的基本分析...判断图的连通性 计算图的度 计算图的密度 对图的路径分析 计算图的聚类系数 ✏️ 练习 1. 试着在数据集网站中下载其他网络导入到 R 程序中； 2. 试着计算导入网络的平均度； 3.
今天给大家介绍的的图表为雷达图(Radar/Spider chart),这种类型图表在生活中较常使用，是一种以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。...本期推文带你使R-Python绘制雷达图，主要内容如下： R 绘制雷达图 Python 绘制雷达图 R 绘制雷达图 在R语言中，绘制雷达图的包主要为fmsb包和*ggradar包，这里我们首先介绍fmsb...Mult Var Charts 当然，我们还可以使用 「+」 对其进行其他图层熟悉的添加(和ggplot2一样) 以上就是使用R进行雷达图的绘制，接下来，小编再简单介绍下，使用Python 进行绘制。...Python 绘制雷达图 这里我们先看下数据： ?...Radar chart Python make 总结 以上就是关于雷达图(Radar chart)的R和Python绘图方法，大家可以结合自己喜好选择工具进行绘制哈(感觉还是R方便哈
大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。...首先我们看下安装和载入，其安装通过bioconductor安装： source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("ComplexHeatmap...#下面是中间的热图提供数据，此处直接可以不绘制热图只绘制我们想要结合在一起的图。...其中主要的函数是： oncoPrint（）其为绘制热图的核心函数，其主要可以对热图的中的cell进行分割，更加细致显示数据的分布。其主要参数如下： ?...grid.rect(x, y, w-unit(0.5, "mm"), h*0.33, gp = gpar(fill ="#008000", col = NA)) } ) #颜色的设置与类型一致
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理，通过轮廓点和分组来定义每一个地区（国家边界），通过多边形填充来完成区域填色。...ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层； 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现： 包的导入： library(maptools) library(ggplot2) library...图层中指定数据源为合并后的业务数据，散点面积（大小）用zhibiao1来映射，气泡图颜色用zhibiao2来映射（本来散点是只有点颜色（使用colour控制，没有填充色的，可是当给散点指定其形状后，散点就有了面积属性可以使用...之后的scale_size_area（）和scale_fill_gradient2（）是对前面geom_point内的fill与size两个标度进行的深度调整，scale_size_area（）告诉软件散点大小与面积要严格的与指标...最后的ggtitle定义主题，theme内的参数清除掉所有图层上的无关元素（背景、网格系统、横纵轴标签、刻度线、轴标题、图例）
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