points 用来在一张图表上添加点,指定好对应的x和y坐标,就可以添加不同形状,颜色的点了: 基本用法: 通过x和y设置点的坐标 plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") points(x = c(3, 3), y = c(3, 5)) 效果图如下: 参数设置: cex : 设置点的大小 代码示例: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = &qu

严格意义上将symbols 并不能算是一个低级的绘图函数,因为它不仅可以在一幅已经存在的图标上添加元素,还可以创建一张新的图表 鉴于它绘图时的灵活性,我把它归入到低级绘图函数中 symbols 可以创建包括圆形, 正方形,矩形,箱线图,类似温度计的图形在内的多种图形 基本用法: 通过x和y坐标指定要创建的图形的中心,对于不同的形状,设置对应的参数 需要注意的是,图形的大小默认使用的单位是inches, 为了和坐标系中的坐标保持一致,可以通过inches = FALSE 将对应的参数和坐标系保持一

R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数--定义坐标轴.图例.文本 低级绘图函数:本身不具备图形绘制能力,只是在已有图形基础上添加元素. 函数 功能 arrows 添加箭头 axis 坐标轴 box 图形边框 abline 添加直线 clip 修剪图形 locator 识别图中点的坐标 layout 切分画布 legend 添加图例 lines 添加线条 segments 添加线段 rug 添加小地毯 polygon 构建多边形 points 添加散点 titles 添加标题 text 添加

R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数--气泡图.一页多图.背景网格.添加线条和散点.数学表达式 4.气泡图 symbols是高级绘图函数,可在图上添加标记,标记的形状包括:circles,squares,rectangles,stars,thermometers,boxplots. 默认标记圆圈,可用于绘制气泡图 op <- palette(rainbow(5,end = 0.9)) with(trees,{ symbols(Height,Volume,circles = Girth/1

这里以火山图为例进行说明,在转录组分析中,火山图是很常见的一类图,纵轴表示p_value,横轴表示log (fold change).单一的散点图绘制很简单,火山图比较难处理的地方就是一些基因的注释,基因越多,加文本注释越困难,因为文字会堆在一起,看不清. 示例数据df1是转录组做差异表达后的部分结果,df2将logFC绝对值大于0.3的挑出来了. > head(df1) p_val avg_logFC class gene cd avg_logFC_new2 p_val_new 1 1.628

abline 函数的作用是在一张图表上添加直线, 可以是一条斜线,通过x或y轴的交点和斜率来确定位置:也可以是一条水平或者垂直的线,只需要指定与x轴或y轴交点的位置就可以了 常见用法: 1)添加直线 水平线: 通过h 参数设置直线与y轴的交点就可以了,代码示例如下: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6)) abline(h = 0, col = "red") 效果如下: 垂直线: 通过v 参数设置直线与x轴的交点就可以了,代码示例如下

grid 函数用来在一张图表上添加网格线, 基本用法:默认在添加刻度线的地方添加网格线 plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") grid() box() 效果图如下: lwd  : 设置网格线的宽度 代码示例: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") grid(lwd = 3) box() 效果图如下: lty  :

axis函数用来在一张图表上添加轴线,区别于传统的x轴和y轴,axis 允许在上,下,左, 右4个方向添加轴线 以x轴为例,一条轴线包含3个元素,水平的一条横线,叫做axis line , 刻度线, 叫做tick line, 对应的标签 labels 基本用法: 通过side 参数设置需要添加的轴线的方向,从下边开始,沿逆时针方向,数字为1到4 代码示例: par(oma = c(1, 1, 1, 1), mfrow = c(1, 4)) plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6)

title 函数用来在一张图表上添加标题 基本用法: main 表示主标题,通常位于图像的上方, sub 表示副标题,位于图像的下方, xlab 表示x轴的标签,ylab 表示y轴的标签 par(oma = c(1, 1, 1, 1)) plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", xlab = "", ylab = "") box(which = "figure&q

text函数用来在一张图表上添加文字,只需要指定对应的x和y坐标,以及需要添加的文字内容就可以了 基本用法: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") text(x = 3, y = 3, labels = "text") 效果图如下: 支持同时创建多个text标签 代码示例: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "

rect 函数用来在一张图上添加矩形,只需要指定左下角和右上角的坐标的位置,就可以画出一个矩形 基本用法: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") rect(xleft = 1, ybottom = 1, xright = 5, ytop = 5) 效果图如下: xleft, ybottom, xright, ytop 支持一次设置多个值,同时创建多个矩形,用法如下: plot(1:5, 1:5, xlim =

arrows 函数用来在一张图表上添加箭头,只需要分别指定起始坐标和终止坐标,就可以添加箭头了,还可以通过一些属性对箭头的形状,大小进行调整 基本用法: xo, yo 指定起始点的x和y坐标,x1, y1 指定终止点的x和y坐标, 代码示例如下: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") arrows(x0 = 1, y0 = 1, x1 = 4, y1 = 4) 效果如下: x0, y0,x1,y1 支持一次设

abline 函数的作用是在一张图表上添加直线, 可以是一条斜线,通过x或y轴的交点和斜率来确定位置:也可以是一条水平或者垂直的线,只需要指定与x轴或y轴交点的位置就可以了 常见用法: 1)添加直线 水平线: 通过h 参数设置直线与y轴的交点就可以了,代码示例如下: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6)) abline(h = 0, col = "red") 效果如下: 垂直线: 通过v 参数设置直线与x轴的交点就可以了,代码示例如下

x <- 1:2 y <- runif(2,0,100) par(mar=c(4,6,2,6)) plot(x,y,type="n",xlim=c(0.5,2.5),ylim=c(-10,110),axes=F,ann=F) axis(2,at = seq(0,100,20)) mtext("Temp (Centigrade)",side=2,line=3) axis(1,at=1:2,labels = c("T1","T2

1.二维绘图 a. 一维数据集 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 1. import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x plt.pl

Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单. Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图.Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果.matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt

1.二维绘图 a. 一维数据集 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 1. import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x plt.pl

R语言提供了非常强大的图形绘制功能.下面来看一个例子: > dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)> drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60)> drugB <- c(15, 18, 25, 31, 40) > plot(dose, drugA, type="b") > plot(dose, drugB, type="b") 该例中,我们引入了R语言中第一个绘图函数plot.pl

本节内容 0:小知识 1:绘图系统散点图的特征 2:基础绘图函数 3:基础绘图参数 4:图形设备 5:案例操作5个图形 0:小知识 summary() ## 对数据框或者向量进行描述性数据 read.csv(na.strings = "NA")##na.strings 可以指定在读取文件的时候将缺失值填充成什么,默认是NA ggpolt2学习:https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/4954353.html 一.绘图系统和散点图的特征 基础绘图系统 :跟ps一样

1.matplotlib库简介: Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,开发者可以便捷地生成绘图,直方图,功率谱,条形图,散点图等. 2.Matplotlib 库使用: 注:由于深度学习实践中常常会使用绘图,主要包括生成绘图.散点图,实践中也主要关注此点. 运行环境:Python3 (1)生成绘图 import numpy as np # 导入NumPy库 import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 import matplotlib i