df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
今天小仙给大家分享一下Slope chart(坡度图)的画法，我在paper中看到的图是这样的
最近小仙同学在好几篇文献里看到了这种小提琴图，暂时就肤浅地认为这是作者为了更好地比较对照组与实验组的差别，所以将同一个基因的小提琴图各画了一半，放在一起。为了跟上可视化的潮流，小仙也来尝试画一下这个没查到正经名字的图。
（2）在Console 控制台（左下）输入命令，相当于Linux的命令行，右上是脚本窗口
函数与参数 形式参数与实际参数 形式参数99%可以删除 图片 命名新的函数 > jimmy <- function(a,b,m = 2){ + (a+b)^m + }。#命名jimmy这个函数，自己设置 m=2是默认值 > jimmy(a = 1,b = 2) [1] 9 > jimmy(1,2) #省略写法 [1] 9 > jimmy(3,6) [1] 81 > jimmy(3,6,-2) #更改m的值 有2改为-2 [1] 0.01234568 图片 复习：绘图函数plot() par(mfrow
tip：运行项目时需要将文件放置于工作目录下；R中严格区分大小写；改错变量可以重新赋值覆盖；可以使用并保存脚本文件，文件格式为R
注意：一定要经常检查数据，注意读取之后是数据框还是矩阵，取完列里面是数值还是字符，处理完是什么类型等等
在R语言中， palette 是一个用于设置颜色调色板的函数。调色板是一组预定义的颜色集合，用于绘制图形、制作图表或设置绘图设备的颜色。通过使用 palette 函数，您可以选择不同的调色板来自定义图形的颜色方案。例如，您可以使用 palette("rainbow") 来设置彩虹色调色板，或使用 palette("heat.colors") 来设置热色调色板。
重启session(重新打开RStudio、重启R，打开新的session)时需要重新加载R包
主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式，给行名列名 hclust聚类，改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据，处理成ggplot2能够直接处理的数据结构，并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式，给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图（heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类） R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywliao/projec
计算机语言的学习并不困难，关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单，学习者一带而过没有实际操作，之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境，实际操作所带来的感觉是无法替代的，其价值也是非常重要的。
如果想知道读取后是什么数据结构，用class(变量名),不能输入文件名csv，不然是字符串，变量名一半不带“”，有“”的就是字符串
if(!require())install.packages()----会返回：逻辑值！
很容易上手，我是自己准备学c语言、Java，但是我对计算机语言都没有基础。我对代码非常感兴趣，第一节课学的都基础，非常容易吸收！
最近在做免疫浸润方面的分析，主要是重现5.6分文章《Classification of triple-negative breast cancers based on Immunogenomic profiling》的分析内容。其中有一张免疫分型的热图，非常的重要，通过该图（下图）可以发现，乳腺癌可以很好的分成3个免疫亚型。今天就教大家采用pheatmap 重现这张图。
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? 这份学习目录可以
2、本地安装：从github官网上R包界面下载到本地，并放到当前工作目录下，使用如下命令：
之前的几期推文模仿了来自于论文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain
（1）R的规范赋值符号是<-，也可以用=代替 （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （4）显示工作路径 getwd() （5）向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。 （6）表格在R语言中称为数据框^_^ （7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。 （8）数据类型（重点只有两个）
初印象：变量、一串数字、一串字符、不止一个、数据分析的直接对象。（不一定是正确的，仅本人粗显的理解）
注：文件读取是R语言里数据框的来源之一；表格文件读到R语言之后得到一个数据框，对数据框的操作和修改是不会同步到表格文件的；
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
一个向量是一排有序排列的元素。使用时，一般都会直接给变量定义，也就是“赋值”即赋予变量一个数值 <-
即将ex3.csv中的内容提取出来，传递给变量test，生成一个数据框。后续对数据框的操作，对文件无影响。
（1）read.table()和read.csv()两者之间没有不可逾越的鸿沟，只是方便读取某一类文件类型；报错就需要添加对应的参数。
推荐使用read.table函数读入txt文件，read.csv函数读入csv文件
文件读取和导出 图片 read.csv("ex3.csv.csv") csv可以用excel、记事本、sublime（适用大文件）、R语言打开 纯文本文件的后缀只起提示作用，不起决定作用 read.csv() #常用于读取csv文件 read.table() #常用于读取txt文件 将数据框导出 write.csv(test,file="example.csv") write.table(test,file="example.csv") R语言特殊的保存格式Rdata save保存，load加载 文件读写部
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式，建议大家在excel中保存成csv格式。 作图数据格式如下：
read.table(file"mingzi",sep="\t",header=T)
save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found，是为什么，应该怎么解决？
选文|Aileen 翻译|徐宇文，周冲 校对|姚佳灵 R语言是一种主要应用于统计计算和可视化的高级编程语言。发布这份R语言编程格式指南的主要目的是让我们的R代码更容易阅读、分享和验证。以下这份规范是谷歌的整个R用户社区协作设计的。 ◆ ◆ ◆ 总结：R格式规范 1. 文件名：以.R结束 2. 标识符：variable.name (或 variableName), FunctionName, kConstantName 3. 单行长度限制：至多80个字符 4. 缩进：两个空格，不要使用“ta
首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式，建议大家在excel中保存成csv格式。 作图数据格式如下： （今天偷懒啦，直接借用了iris数据集）
R语言plot()函数画图时，想将几幅图画在同一页上，使用到par()函数定义一页多图。
开头一个小tips：在运行R project时，界面上最好每次只有一个脚本，否则不同脚本之间流程、变量容易混乱
> （7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，可用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
4) R语言读取（表格文件读入到R语言里时，就得到了一个数据框，对数据框的修改不会同步到表格文件。
最近小仙同学很是烦恼，本以为自己已经掌握了ggplot2作图的语法，用read.csv(),ggplot()+geom_point()/boxplot()/violinplot()…就可以画遍天下图表，结果却发现到真正画图的时候，还是会出现不少的小问题。
大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
Diabates是名义变量，Status是顺序变量，二者都是分类变量，R中称为因子
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
下图总结了主要程序包，希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时，能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。（限于篇幅，本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容，如果你有兴趣，可以继续关注大数据后续文章。）
今天跟大家简单介绍下几个常用的R数据操纵技巧——导入（xlsx）、导出及长宽转换！ 数据导入（xlsx） 之前写过一篇关于R导入不同类型数据的方式，但是其中只涉及到.csv、.txt以及直接从剪切板复制。 之所以当时没有介绍xlsx是因为，excel数据文件属于富文本类型，结构相对复杂，需要解除特殊包的支持以及java环境，当时电脑上还没有配置合适的java环境。 后来倒腾一个上午，才算弄完（主要是因为R语言系统版本与Java环境版本需严格一致，否则R语言无法自动探测到Java路径，R语言中的Rjava包便
新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。
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