R语言学习 - 箱线图(小提琴图、抖动图、区域散点图)
profile="Name;2cell_1;2cell_2;2cell_3;4cell_1;4cell_2;4cell_3;zygote_1;zygote_2;zygote_3
A;4;6;7;3.2;5.2;5.6;2;4;3
B;6;8;9;5.2;7.2;7.6;4;6;5
C;8;10;11;7.2;9.2;9.6;6;8;7
D;10;12;13;9.2;11.2;11.6;8;10;9
E;12;14;15;11.2;13.2;13.6;10;12;11
F;14;16;17;13.2;15.2;15.6;12;14;13
G;15;17;18;14.2;16.2;16.6;13;15;14
H;16;18;19;15.2;17.2;17.6;14;16;15
I;17;19;20;16.2;18.2;18.6;15;17;16
J;18;20;21;17.2;19.2;19.6;16;18;17
L;19;21;22;18.2;20.2;20.6;17;19;18
M;20;22;23;19.2;21.2;21.6;18;20;19
N;21;23;24;20.2;22.2;22.6;19;21;20
O;22;24;25;21.2;23.2;23.6;20;22;21"
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";", check.names=F)
# 在melt时保留位置信息
# melt格式是ggplot2画图最喜欢的格式
# 好好体会下这个格式,虽然多占用了不少空间,但是确实很方便 library(ggplot2)
library(reshape2)
data_m <- melt(profile_text)
head(data_m)
variable value
1 2cell_1 4
2 2cell_1 6
3 2cell_1 8
4 2cell_1 10
5 2cell_1 12
6 2cell_1 14
# variable和value为矩阵melt后的两列的名字,内部变量, variable代表了点线的属性,value代表对应的值。
p <- ggplot(data_m, aes(x=variable, y=value),color=variable) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5)) +
theme(legend.position="none")
p
# 图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中,如果用Rstudio,可以不运行dev.off()
dev.off()
# variable和value为矩阵melt后的两列的名字,内部变量, variable代表了点线的属性,value代表对应的值。
p <- ggplot(data_m, aes(x=variable, y=value),color=variable) +
geom_boxplot(aes(fill=factor(variable))) +
theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5)) +
theme(legend.position="none")
p
# 图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中,如果用Rstudio,可以不运行dev.off()
dev.off()
# variable和value为矩阵melt后的两列的名字,内部变量, variable代表了点线的属性,value代表对应的值。
p <- ggplot(data_m, aes(x=variable, y=value),color=variable) +
geom_violin(aes(fill=factor(variable))) +
theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5)) +
theme(legend.position="none")
p
# 图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中,如果用Rstudio,可以不运行dev.off()
dev.off()
library(ggbeeswarm)
# 为了更好的效果,只保留其中一个样品的数据
# grepl类似于Linux的grep命令,获取特定模式的字符串
data_m2 <- data_m[grepl("_3", data_m$variable),] # variable和value为矩阵melt后的两列的名字,内部变量, variable代表了点线的属性,value代表对应的值。
p <- ggplot(data_m2, aes(x=variable, y=value),color=variable) +
geom_quasirandom(aes(colour=factor(variable))) +
theme_bw() + theme(panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(), legend.key=element_blank()) +
theme(legend.position="none")
# 也可以用geom_jitter(aes(colour=factor(variable)))代替geom_quasirandom(aes(colour=factor(variable)))
# 但个人认为geom_quasirandom给出的结果更有特色 ggsave(p, filename="jitterplot.pdf", width=14, height=8, units=c("cm"))
profile="Name;2cell_1;2cell_2;2cell_3;2cell_4;2cell_5;2cell_6;4cell_1;4cell_2;4cell_3;4cell_4;4cell_5;4cell_6;zygote_1;zygote_2;zygote_3;zygote_4;zygote_5;zygote_6
A;4;6;7;5;8;6;3.2;5.2;5.6;3.6;7.6;4.8;2;4;3;2;4;2.5
B;6;8;9;7;10;8;5.2;7.2;7.6;5.6;9.6;6.8;4;6;5;4;6;4.5" profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";", check.names=F) data_m = data.frame(t(profile_text['A',]))
data_m$sample = rownames(data_m)
# 只挑选显示部分
# grepl前面已经讲过用于匹配
data_m[grepl('_[123]', data_m$sample),]
# 可以利用strsplit分割,取出其前面的字符串
# R中复杂的输出结果多数以列表的形式体现,在之前的矩阵操作教程中
# 提到过用str函数来查看复杂结果的结构,并从中获取信息
group = unlist(lapply(strsplit(data_m$sample,"_"), function(x) x[1]))
data_m$group = group
data_m[grepl('_[123]', data_m$sample),]
如果没有这个规律,也可以提到类似于下面的文件,指定样品所属的组的信息。
sampleGroup_text="Sample;Group
zygote_1;zygote
zygote_2;zygote
zygote_3;zygote
zygote_4;zygote
zygote_5;zygote
zygote_6;zygote
2cell_1;2cell
2cell_2;2cell
2cell_3;2cell
2cell_4;2cell
2cell_5;2cell
2cell_6;2cell
4cell_1;4cell
4cell_2;4cell
4cell_3;4cell
4cell_4;4cell
4cell_5;4cell
4cell_6;4cell" #sampleGroup = read.table(text=sampleGroup_text,sep="\t",header=1,check.names=F,row.names=1)
#data_m <- merge(data_m, sampleGroup, by="row.names")
# 会获得相同的结果,脚本注释掉了以免重复执行引起问题
矩阵准备好了,开始画图了 (小提琴图做例子,其它类似)
# 调整下样品出现的顺序
data_m$group <- factor(data_m$group, levels=c("zygote","2cell","4cell"))
# group和A为矩阵中两列的名字,group代表了值的属性,A代表基因A对应的表达值。
# 注意看修改了的地方
p <- ggplot(data_m, aes(x=group, y=A),color=group) +
geom_violin(aes(fill=factor(group))) +
theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5)) +
theme(legend.position="none")
p
# 图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中,如果用Rstudio,可以不运行dev.off()
long_table <- "Grp;Value
GrpA;10
GrpA;11
GrpA;12
GrpB;5
GrpB;4
GrpB;3
GrpB;2
GrpC;2
GrpC;3" long_table <- read.table(text=long_table,sep="\t",header=1,check.names=F) p <- ggplot(long_table, aes(x=Grp, y=Value),color=Grp) +
geom_violin(aes(fill=factor(Grp))) +
theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5)) +
theme(legend.position="none")
p
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