R语言可视化学习笔记之ggpubr包—SCI文章图
转载:https://www.jianshu.com/p/678213d605a5?from=jiantop.com
Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化,但是如果要通过ggplot2定制一套图形,尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形,对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了,ggplot2的部分语法是很晦涩的。为此Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形。
安装及加载ggpubr包
安装方式有两种:
- 直接从CRAN安装:
install.packages("ggpubr")
- 从GitHub上安装最新版本:
if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("kassambara/ggpubr")
安装完之后直接加载就行:
library(ggpubr)
ggpubr可绘制图形:
ggpubr可绘制大部分我们常用的图形,下面一一介绍。
分布图(Distribution)
#构建数据集
set.seed(1234)
df <- data.frame( sex=factor(rep(c("f", "M"), each=200)),
weight=c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58)))
head(df)
## sex weight
## 1 f 53.79293
## 2 f 55.27743
## 3 f 56.08444
## 4 f 52.65430
## 5 f 55.42912
## 6 f 55.50606
密度分布图以及边际地毯线并添加平均值线
ggdensity(df, x="weight", add = "mean", rug = TRUE, color = "sex", fill = "sex",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800"))

带有均值线和边际地毯线的直方图
gghistogram(df, x="weight", add = "mean", rug = TRUE, color = "sex", fill = "sex",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800"))

箱线图与小提琴图
#加载数据集ToothGrowth
data("ToothGrowth")
df1 <- ToothGrowth
head(df1)
## len supp dose
## 1 4.2 VC 0.5
## 2 11.5 VC 0.5
## 3 7.3 VC 0.5
## 4 5.8 VC 0.5
## 5 6.4 VC 0.5
## 6 10.0 VC 0.5
p <- ggboxplot(df1, x="dose", y="len", color = "dose",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
add = "jitter", shape="dose")#增加了jitter点,点shape由dose映射p

增加不同组间的p-value值,可以自定义需要标注的组间比较
my_comparisons <- list(c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2"))
p+stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)+#不同组间的比较
stat_compare_means(label.y = 50)

内有箱线图的小提琴图
ggviolin(df1, x="dose", y="len", fill = "dose",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
add = "boxplot", add.params = list(fill="white"))+
stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label = "p.signif")+#label这里表示选择显著性标记(星号)
stat_compare_means(label.y = 50)

条形图
data("mtcars")
df2 <- mtcars
df2$cyl <- factor(df2$cyl)
df2$name <- rownames(df2)#添加一行name
head(df2[, c("name", "wt", "mpg", "cyl")])

按从小到大顺序绘制条形图(不分组排序)
ggbarplot(df2, x="name", y="mpg", fill = "cyl", color = "white",
palette = "jco",#杂志jco的配色
sort.val = "desc",#下降排序
sort.by.groups=FALSE,#不按组排序
x.text.angle=60)

按组进行排序
ggbarplot(df2, x="name", y="mpg", fill = "cyl", color = "white",
palette = "jco",#杂志jco的配色
sort.val = "asc",#上升排序,区别于desc,具体看图演示
sort.by.groups=TRUE,#按组排序
x.text.angle=90)

偏差图
偏差图展示了与参考值之间的偏差
df2$mpg_z <- (df2$mpg-mean(df2$mpg))/sd(df2$mpg)
df2$mpg_grp <- factor(ifelse(df2$mpg_z<0, "low", "high"), levels = c("low", "high"))
head(df2[, c("name", "wt", "mpg", "mpg_grp", "cyl")])

绘制排序过的条形图
ggbarplot(df2, x="name", y="mpg_z", fill = "mpg_grp", color = "white",
palette = "jco", sort.val = "asc", sort.by.groups = FALSE, x.text.angle=60,
ylab = "MPG z-score", xlab = FALSE, legend.title="MPG Group")

坐标轴变换
ggbarplot(df2, x="name", y="mpg_z", fill = "mpg_grp", color = "white",
palette = "jco", sort.val = "desc", sort.by.groups = FALSE,
x.text.angle=90, ylab = "MPG z-score", xlab = FALSE,
legend.title="MPG Group", rotate=TRUE, ggtheme = theme_minimal())

点图(Dot charts)
棒棒糖图(Lollipop chart)
棒棒图可以代替条形图展示数据
ggdotchart(df2, x="name", y="mpg", color = "cyl",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), sorting = "ascending",
add = "segments", ggtheme = theme_pubr())

可以自设置各种参数
ggdotchart(df2, x="name", y="mpg", color = "cyl",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), sorting = "descending",
add = "segments", rotate = TRUE, group = "cyl", dot.size = 6,
label = round(df2$mpg), font.label = list(color="white", size=9, vjust=0.5),
ggtheme = theme_pubr())

偏差图
ggdotchart(df2, x="name", y="mpg_z", color = "cyl",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), sorting = "descending",
add = "segment", add.params = list(color="lightgray", size=2),
group = "cyl", dot.size = 6, label = round(df2$mpg_z, 1),
font.label = list(color="white", size=9, vjust=0.5), ggtheme = theme_pubr())+
geom_line(yintercept=0, linetype=2, color="lightgray")

Cleveland点图
ggdotchart(df2, x="name", y="mpg", color = "cyl",
palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), sorting = "descending",
rotate = TRUE, dot.size = 2, y.text.col=TRUE, ggtheme = theme_pubr())+
theme_cleveland()

SessionInfo
sessionInfo()
## R version 3.4.0 (2017-04-21)
## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
## Running under: Windows 8.1 x64 (build 9600)
##
## Matrix products: default
##
## locale:
## [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936
## [2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936
## [3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936
## [4] LC_NUMERIC=C
## [5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936
##
## attached base packages:
## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
##
## other attached packages:
## [1] ggpubr_0.1.3 magrittr_1.5 ggplot2_2.2.1
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] Rcpp_0.12.11 knitr_1.16 munsell_0.4.3 colorspace_1.3-2
## [5] R6_2.2.1 rlang_0.1.1 stringr_1.2.0 plyr_1.8.4
## [9] dplyr_0.5.0 tools_3.4.0 grid_3.4.0 gtable_0.2.0
## [13] DBI_0.6-1 htmltools_0.3.6 yaml_2.1.14 lazyeval_0.2.0
## [17] rprojroot_1.2 digest_0.6.12 assertthat_0.2.0 tibble_1.3.3
## [21] ggsignif_0.2.0 ggsci_2.4 purrr_0.2.2.2 evaluate_0.10
## [25] rmarkdown_1.5 labeling_0.3 stringi_1.1.5 compiler_3.4.0
## [29] scales_0.4.1 backports_1.1.0
作者:taoyan
链接:https://www.jianshu.com/p/678213d605a5
來源:简书
简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
R语言可视化学习笔记之ggpubr包—SCI文章图的更多相关文章
- R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记
R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline 上篇文章中提了一下如何通过ggpubr ...
- R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记--转载
https://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data(&q ...
- 从零开始系列-R语言基础学习笔记之二 数据结构(二)
在上一篇中我们一起学习了R语言的数据结构第一部分:向量.数组和矩阵,这次我们开始学习R语言的数据结构第二部分:数据框.因子和列表. 一.数据框 类似于二维数组,但不同的列可以有不同的数据类型(每一列内 ...
- R语言的学习笔记 (持续更新.....)
1. DATE 处理 1.1 日期格式一个是as.Date(XXX) 和strptime(XXX),前者为Date格式,后者为POSIXlt格式 1.2 用法:as.Date(XXX,"%Y ...
- 从零开始系列--R语言基础学习笔记之一 环境搭建
R是免费开源的软件,具有强大的数据处理和绘图等功能.下面是R开发环境的搭建过程. 一.点击网址 https://www.r-project.org/ ,进入"The R Project fo ...
- R语言入门学习笔记 - 对R软件的认识
一.R软件 1.安装R:自行百度☺ 2.R控制台(R Console)和R程序脚本: 打开R软件,就会直接打开控制台,控制台可以显示程序运行的结果.错误提示等信息,也可以直接输入想要执行的操作并立即返 ...
- R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习
注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://w ...
- [转帖]Linux学习笔记之rpm包管理功能全解
Linux学习笔记之rpm包管理功能全解 https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/11177277.html rpm 的管理命令 之前学习过 yum 的 ...
- # C语言假期学习笔记——6
C语言假期学习笔记--6 数组 主要学习了一位数组和二维数组. 数组是一组具有相同类型的变量的集合.C语言程序通过元素的下标来访问数组中的元素.(下标从0开始) 一位数组 类型 数组名[元素个数] 二 ...
随机推荐
- docker能用来干嘛
http://blog.csdn.net/wangtaoking1/article/details/44340445 什么是Docker Docker 是一个开源项目,诞生于 2013 年初,最初 ...
- 计蒜客--移除数组中的重复元素 (set)
给定一个升序排列的数组,去掉重复的数,并输出新的数组的长度. 例如:数组 A = \{1, 1, 2\}A={1,1,2},你的程序应该输出 22 即新数组的长度,新数组为 \{1, 2\}{1,2} ...
- SQL表分区之二
前面说的给表做表分区,现在有个问题,比如上面我们说的是按照20w为一个分割线,那些现在我们想把这个调整下怎么办?难道要把之前的分区函数和分区方案删了,重新新建分区函数和分区方案嘛? 当然,此方式肯定是 ...
- 在centos上搭建JavaWeb环境(jdk+mysql+tomcat)
1.安装OpenJDK yum list java* -openjdk* -y java -version 2.安装Tomcat cd /usr/local wget https://mc.qclou ...
- right spindle supply short to gnd-- compact version
hardware guy found that the R1004 lead to this error, but this error should not be checked, because ...
- 使用nosql实现页面静态化的一个小案列
页面静态化,其实就是将动态生成的php页面,变成静态的HTML页面,让用户直接访问.有一下几方面好处: 1,首先就是访问速度,不需要去访问数据库,或者缓存来获取哪些数据,浏览器直接加载渲染html页即 ...
- django中模型详解-字段类型与约束条件
这片博文来详细说明django模型的使用,涉及到django模型的创建,字段介绍,以及django模型的crud操作,以及一对一等操作. 在使用模型之前,我们首先设置数据库选项,django的默认数据 ...
- JVM优化-JVM参数配置
配置方式: java [options] MainClass [arguments] options - JVM启动参数. 配置多个参数的时候,参数之间使用空格分隔. 参数命名: 常见为 -参数名 参 ...
- NATS—发布/订阅机制
概念 发布/订阅(Publish/subscribe 或pub/sub)是一种消息范式,消息的发送者(发布者)不是计划发送其消息给特定的接收者(订阅者).而是发布的消息分为不同的类别,而不需要知道什么 ...
- linux释放页面缓存drop_caches
关于drop_caches文件:系统默认为0 在Documentation/sysctl/vm.txt中有如下描述: drop_caches Writing to this will cause th ...