本文首发于微信公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/A5nqo6qnlt_5kF3_GIrjIA 学习了ggplot2|详解八大基本绘图要素后,就可以根据自己的需要绘制图形.前面也给出了一些ggplot2绘制生信分析基本图形的例子 pheatmap|暴雨暂歇,“热图”来袭!!! ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 ggplot2|扩展包从0开始绘制雷达图 ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ggplot2|绘制GO富集柱形图 ggplot

ggplot2中的legend包括四个部分: legend.tittle, legend.text, legend.key, legend.backgroud.针对每一部分有四种处理方式: element_text()绘制标签和标题,可控制字体的family, face, colour, size, hjust, vjust, angle, lineheight,当改变角度时,序将hjust调整至0或1.element_rect()绘制主要供背景使用的矩形,你可以控制颜色的填充(fill)和边界

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/hMjPj18R1cKBt78w8UfhIw 学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢? theme是解决图是否美观的一个工具,其与scale最大的区别在于不受数据左右.先把scale做好,就是一张合格的图:再处理theme,则是一张出色的

前言 两年前在力控的时候就想做一个类似的功能,当时思路大家都讨论好了,诸多原因最终还是夭折了.没想到两年多后再这有重新提出要写一个绘制表单的功能.对此也是有点小激动呢?总共用时8.5天的时间基本功能也就实现了,当然再者中间也借用了网上的一些资料,公司前端也没有帮忙处理,所以样式和部分功能还没有更好地得到处理,github上出的code只有前端脚本,至于后端的处理,会在博客中体现出来. 1.工作前准备 1.1.实现的思路 思路一: (1)ueditor添加自定义按钮 (2)绘制表单(控件会触发的脚

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/ZEjaxDifNATeV8fO4krOIQ更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理.建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢! 一 R资料+计划 R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划 二 Bioinfo R|fastqcr QC数据处理 :测序结果的数据质控及

本文首发于“生信补给站”:https://mp.weixin.qq.com/s/lpkWwrLNtkLH8QA75X5STw 生存分析作为分析疾病/癌症预后的出镜频率超高的分析手段,而其结果展示的KM曲线也必须拥有姓名和颜值! 生存分析相关推文: 生存分析和KM曲线:R|生存分析(1) 分析结果一键输出:R|生存分析-结果整理 时间依赖生存分析:R|timeROC-分析 一 数据和R包 为方便,使用内置lung数据集 #载入所需的R包library("survival")library

问题描述: 存在这么一个场景,当需要动态选择列作为dplyr或ggplot2的输入时,列名的指定会出现问题. 以iris举例: # 以iris dataset为例 colnames <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length","Petal.Width","Species") for (col in colnames) { ggplot(data

#==============================# ggplot2: subscript in x-axis labels(ticks) rm(list=ls(all=TRUE))library(ggplot2)data <- data.frame(names=tolower(LETTERS[1:4]),mean_p=runif(4)) p <- ggplot(data,aes(x=names,y=mean_p))p <- p + geom_bar(colour="

var cate = ['Green', 'Pink']; Highcharts.chart('container', { chart: { type: 'column' }, legend: { enable: true }, xAxis: { type: 'category' }, plotOptions: { series: { groupPadding: cate.length < 4 ? 0.35 : 0.15 } }, series: [{ name: "Green"

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

ggplot2包实现了基于语法的.连贯一致的创建图形的系统,由于ggplot2是基于语法创建图形的,这意味着,它由多个小组件构成,通过底层组件可以构造前所未有的图形.ggplot2可以把绘图拆分成多个面板,且能够按照顺序创建多重图形,基本上,无所不能,是R开发人员必学必会的包. ggplot2图形系统的核心理念是: 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离: 按图层作图,有利于结构化思维: 具有命令式作图的调整函数,使绘图更具灵活性,绘制出来的图形美观,同时避免繁琐细节. 使用gg

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图形属性不相容,所以,当设置stat="count"时,不能设置映射函数aes()中的y参数.如果设置stat=

使用ggplot2 绘图时,我们只需要提供原始数据就可以了,ggplot2 内置了许多的计算函数,来帮助我们计算对应的数值. 最典型的的,当使用geom_boxplot 绘制箱线图时,我们只提供原始数据,用来绘图的最大值,最小值,中位数,上下四分位数都由ggplot2 自动计算. 那么我们如何提取这部分计算好的数据呢,以箱线图为例进行说明 绘图代码如下: pdf("a.pdf") p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy)) + geom_boxplot()

前言 ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品,是R相比其他语言一个独领风骚的特点.包名中“gg”是grammar of graphics的简称,是一套优雅的绘图语法.Wickham Hadley将这套语法诠释如下: 一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object,缩写geom)的图形属性(aesthetic attribute,缩写aes)的一个映射.此外,图形中还可能包含数据的统计变换(statist

ggplot2作图详解:入门函数qplot   ggplot2的功能不用我们做广告,因为它的作者Hadley Wickham就说ggplot2是一个强大的作图工具,它可以让你不受现有图形类型的限制,创造出任何有助于解决你所遇到问题的图形.一点也不谦虚. H.W.还说了另外一句话,“学习ggplot2你得忘记一些东西”,所以也有人说ggplot2是作图软件中的太极功.有点高深. 那好吧,我就怀着无比崇敬的心情来学一学这太极图法.先安装软件包: install.packages("ggplot2&q

简介 ggplot2包是基于Wilkinson在<Grammar of Graphics>一书中所提出的图形语法的具体实现, 这套图形语法把绘图过程归纳为data, transformation, scale, coordinates, elements, guides, display等一系列独立的步骤, 通过将这些步骤搭配组合, 来实现个性化的统计绘图.于是, 得益于该图形语法, Hadley Wickham所开发的ggplot2是如此人性化, 不同于R基础绘图和先前的lattice那样参

一.简介 上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明: 二.各基础图形 2.1 abline().hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条,在ggplot2中当然也有类似的方法: geom_abline(): 我们主要使用两个参数控制线条的位置,slope控制斜率,intercept控制截距,下面是一个简单的例子,

    大家大概都对如下信息图并不陌生,该图用100%堆积面积图的方式来表现不同时期不同国家人数所占的比例.这是一种很有意思的表达方式,而面积图也是很常用的数据图表,现在让我们一起来看看如何在R里用ggplot2和plot.area来制作一个面积图.                   在制作图表之前,首先我们先创建一些随机示例数据.R代码如下:   # 创建随机数 set.seed(3) # 创建时间序列(0-20的time step) t.step<-seq(0,20) # 创建十组变量名(

1 安装 # 获取ggplot2 最容易的就是下载整个tidyverse: install.packages("tidyverse") # 也可以选择只下载ggplot2: install.packages("ggplot2") # 或者下载GitHub上的开发者版本 # install.packages("devtools") devtools::install_github("tidyverse/ggplot2") 2 快